分析
この記事は、GLM-4.7のようなAIモデルの評価において、ベンチマークのみに頼ることの限界を強調し、実際の応用とユーザーエクスペリエンスの重要性を強調しています。著者のコード作成、ドキュメント作成、デバッグへのモデルのハンズオンアプローチは、理論的な性能指標を補完する、その実用的な能力に関する貴重な洞察を提供します。
重要ポイント
参照
“私はかなり「実戦派」のAIユーザーだ。日々の実務で code、docs 作成、debug にAIを使っている。”
この記事は、GLM-4.7のようなAIモデルの評価において、ベンチマークのみに頼ることの限界を強調し、実際の応用とユーザーエクスペリエンスの重要性を強調しています。著者のコード作成、ドキュメント作成、デバッグへのモデルのハンズオンアプローチは、理論的な性能指標を補完する、その実用的な能力に関する貴重な洞察を提供します。
“私はかなり「実戦派」のAIユーザーだ。日々の実務で code、docs 作成、debug にAIを使っている。”