官网最新版的wps下载的地方是什么-R1的横空出世瞬间引爆行业，原本占据领先的OpenAI o1模型顿感如坐针毡。为此，我们将对两位选手进行一番测试，尝试通过简单的数据分析与市场研究任务评判哪方更具王者气质。

　　基本情况

　　ChatGPT O1

　　官网最新版的wps下载的地方是什么 R1

　　开发商

　　OpenAI

　　官网最新版的wps下载的地方是什么 AI

　　侧重点

　　具备强大推理能力的文本型AI

　　高级搜索与知识合成

　　多模态功能

　　有（文本、图像）

　　有（文本、搜索、数据处理）wps电脑版下载的网址

　　编码能力wps的官网的下载地方怎么找

　　强大，广泛应用于开发领域

　　针对高级数据检索与AI编码任务进行了优化

　　训练数据

　　OpenAI的专有数据集

　　重点关注知识合成的网络数据集

　　速度和效率

　　响应速度快，针对复杂查询进行了优化

　　在信息检索和构建方面非常高效

　　目标用例

　　聊天机器人、自动化、内容创作

　　研究、AI驱动搜索、高级问题解答

　　为了公平起见，这里使用Perplexity Pro Search，该平台同时支持o1和R1模型。我们的目标是超越基准测试，观察这些模型能否从网络收集信息、挑选正确内容并处理原本需要大量人工参与的简单任务。

　　事实证明，两款模型均拥有傲人表现，但在提示词不够具体时也都容易犯迷糊。其中o1在推理任务上略胜一筹，而R1的推理透明度更高，出错时用户更容易追踪问题根源。

　　闲言少叙，正式进入对垒环节，本次测试共分三轮比拼：

　　第一项测试考验模型能否准确计算出投资回报率。我们设置如下场景：用户在Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达和特斯拉（即「美股七巨头」）身上投资140美元，买入时间为2024年每月的第一天。两位大模型选手的任务，就是计算出对应时段内该投资组合的价值回报。

　　要完成这项任务，大模型需要先提取每月第一天七巨头的股价信息，将每月投资额度平均分配给各只股票（每只20美元），再将全年内的股价相加以计算总投资价值。

　　很遗憾，两位选手都未能通过这项测试。o1虽然给出了2024年1月和2025年1月的股价列表以及计算投资价值的公式，却未算出正确的数值，只表示几乎没有投资回报。R1这边则犯了个大错，仅在2024年1月进行过一次买入，并直接跳往2025年1月计算回报。

　　o1的推理轨迹未给出充分信息。

　　这里最有趣的是两位选手的推理过程。o1这边没能提供关于如何得出结果的细节；而R1则以详尽的轨迹表明，之所以得不到正确结果，是因为Perplexity的检索引擎无法获取月度股价数据（其实大多数检索增强生成应用都无法获取月度数据）。结合这一重要反馈，我们设计出下一轮实验内容。

　　R1推理轨迹显示其信息素材不足。

　　我们再次运行前面的测试，但这回以文本文件形式提供信息，这就回避了检索不到网络信息的窘境。为此，我们将雅虎财经中每只股票的月度数据粘贴到文本当中，并投喂给两款大模型。文件中包含各只股票的名称、2024全年每月第一天的股价，以及时段末尾最终股价的HTML表。数据未经清洗，旨在减少人工工作量并测试模型能否从中挑选出正确的部分。

　　这一次，两款模型同样未能提供正确答案。o1似乎从文件中提取了数据，但建议由用户在Excel等工具中手动完成计算WPS office的官网的下载地址在哪里。其推理轨迹仍非常模糊，给不出任何可用于排查模型故障的有用信息。R1虽然失败，但推理轨迹包含大量有用信息。

　　例如，R1模型正确解析了每只股票的HTML数据并提取到正确信息，还能逐月计算投资，将其相加并根据表格中的最新股价计算出最终价值wps 的官网的下载入口是多少。然而，这个计算值仅止步于推理链，未能形成最终答案。此外，R1模型还搞错了英伟达图表中的一行，此行标记了英伟达在2024年6月10日的股票拆分（1拆10），导致计算出的投资组合最终价值有误。

　　R1将结果隐藏在了推理轨迹当中，而且可清楚看到哪个环节出了错。

　　两位选手的最大区别不在于结果本身，而是模型展现其如何得出结果的能力。R1显然带来了更好的体验，既凸显出大模型的局限性，也能引导用户重新设计提示词并格式化数据，以求在后续推理中提升结果质量。

　　最后一项实验，是要求两款模型比较四位NBA顶尖最新的官网wps下载的地址在哪里中锋的统计数据，确定从2022/2023赛季到2023/2024赛季，哪位中锋的投篮命中率增幅最大。这项任务要求模型对不同数据点进行多步推理，我们还在提示词中埋下一个小陷阱——文班亚官网的最新版的wps下载的地方是什么马，他2023年才以新秀身份加入联盟。

　　这波比拼中的检索环节比较简单，毕竟NBA球员数据在网上一抓一大把。两个模型也都给出了正确回答（不卖关子，答案是扬尼斯）。可尽管二者使用的相同的信息源，算出的数字却略有不同。它们都没意中文版wps的下载的网址在哪里识到文班亚马不符合比较条件，而是直接收集了他在欧洲联赛期间的统计数据。

　　在答案中，R1不仅对结果做出良好细分，还生成一份比较表格并附上来源链接。更丰富的上下文帮助我们及时调整了提示词，在强调需要注意只计算特定NBA赛季的投篮命中率后，R1模型正确将文班亚马排除在外。

　　仅仅在提示中加上一词，就对结果产生了巨大影响。人类能够自主拼凑背景信息，但AI不行。所以提示词应尽可能具体，包含人类思考中隐含的假设信息。

　　推理模型确实强大，但执行任务的可信度还远远达不到预期。从实验结果来看，o1和R1都经常犯下低级错误，表明最顶尖的大模型也需要细致引导才能给出准确答案。

　　很明显，优秀的推理模型应该在缺乏任务信息时向用户说明，或者提供推理轨迹以引导用户更好地发现错误、调整提示，快速提高模型后续响应的准确性和稳定性。在这方面，R1明显占据上风。期待未来的推理模型（包括OpenAI即将发布的o3系列）能够为用户提供更好的可见性与控制力。wps官网的下载地方是什么(wps官网下载免费吗)

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