叠甲：本人对模型的使用并不充分，仅是使用期间的一点小思考，有不同意见可以评论。 
从gpt出现到现在，经历过这么多模型的迭代，个人认为，模型的能力有一定的提升，但是归根结底还是一种“拟合”的过程，依旧依托大量的先验知识。 
举个简单的例子，如果让模型预测某个基金能不能买，可能只会考虑这支股票（基金）的过往走势，尽管这有一定的合理性，但是未来走势，不只受过往走势的影响，也受政治因素、经济因素、股民心理等的影响，恰恰这种不确定性，才是模型无法考量的。 
当然也可以说，“我把这些写入提示词不就好了吗”，但归根结底，这种产生提示词的过程，还是说明了人的不可替代性，以及模型的局限性。 
真正的跨越和质变，是模型第一次自发产生“突触”