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在几轮对话里，Pi循循善诱地做了一次简单的心理疏导，尽管没有那么有用，但态度让人如沐春风。当我给了ChatGPT相同的开场白，它也问了我是因为什么，然后直接给出泛泛而谈的建议。在机制设置上，采取提问式结尾、不断主动追问的Pi更有让人聊下去的欲望。当我咨询Pi如何学习日语，它推荐了多邻国、Babbel、YouTube、电视剧电影等渠道，问我更喜欢哪种方法，在我选择了YouTube后，它推荐了几个真实的YouTube博主。我选择了其中一个，Pi再向我介绍这位博主的风格，建议我先看她的「基础日语」合集，从平假名、片假名，到句子结构、动词变位。说得倒挺好的，但它将合集名称和数量搞错了。当我和Pi讨论棒球这项爱好，它能够准确地找出与棒球相关的作品，主动引导我讨论其中的角色，准确概括角色的特点，还可以举一反三，向我介绍现实里有名的棒球选手。以上这些问题，Pi处理得还不错，但在和它谈论观点时，Pi的态度过于乐观。我认为AI发展得太快了，让人有些焦虑，Pi表示理解我的心情，但建议我尽量关注AI积极的一面。
通义千问的最大亮点是其强大的推理能力。之前，在各种国内推理评测中，Qwen系列模型获得了最高分，这充分证明了它在处理复杂任务和逻辑推理方面的卓越表现。这种能力使得通义千问在面对需要深度思考和分析的问题时，能够提供更加准确和有洞察力的回答。在复杂任务的处理方面，通义千问的表现尤为出色。无论是多步骤的问题解决，还是需要综合多方面信息的分析任务，通义千问都能够游刃有余地应对。这使得它在科研、商业分析等领域具有广阔的应用前景。此外，通义千问还允许用户创建自定义的智能体，并在这方面取得了不错的效果。这种功能极大地增强了其灵活性和适应性，使得用户可以根据特定需求定制AI助手，从而在各种专业领域发挥作用。然而，通义千问也存在一些需要改进的地方。比如，通义千问在语义理解方面略显逊色。这一点在用户使用提示词调试自定义智能体时可能会更明显地感受到。语义理解的不足可能会导致在某些需要精确理解语境和含义的任务中表现不如预期。
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