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这份总览收录了公司高层直接发表的声明或社交媒体上的”有机营销”内容，并附有对骗局运作方式的解释。 这是我的首次尝试，可能不够全面。 LLM营销骗局大师清单v1：“再等两周 LLM营销骗局大师清单v1：AI圈常见营销套路全拆解在看到Claude Mythos的营销不出所料是一场骗局后，我想整理一份用于推广LLMs的营销手段总览。 这份总览收录了公司高层直接发表的声明或社交媒体上的”有机营销”内容，并附有对骗局运作方式的解释。 这是我的首次尝试，可能不够全面。 LLM营销骗局大师清单v1：“再等两周” ——模型很快就能达到我们宣称的水平。 “它们已经足够好了” ——模型已经足以取代人工，但由于种种原因尚未实现。 “我们已在后台造出上帝，但暂不公开” ——他们私下研发的模型确实具备我们期待的能力，但因种种原因暂不能公开展示。 “其实它们已经取代了工作岗位” ——科技公司以AI为由进行的裁员，实际上已经被当前的LLM技术所取代，这忽略了市场状况以及过去类似情况下的裁员数据。 “你只是不如我懂得如何运用它们” ——模型本身足够优秀，但要达到这些效果需要深奥的提示工程技巧，而且，我不会教你。 “我用LLM开发的应用赚了大钱” ——他们声称已经创立了初创公司（几乎都是SaaS公司）并赚得盆满钵满，但当你要求查看时，他们却不会展示给你。 “你没用对模型” ——声称你肯定用错了模型，必须使用启用了4RealThisTime HomerSimpson代理模式的OpenClaude 420b参数Gemini Plus Pro 6.9。 值得注意的是，这种说法常被用来攻击所有关于LLM有效性的研究，因为研究从完成到发表需要时间，而新模型的发布频率远高于一项研究能够完成并发表的速度。 “你落后了” ——声称你现在就需要使用机器人，尽管它们还不够好，无法完全自动化任何工作，因为否则，当机器人足够好时，你将失去有效提示所需的天然英语技能。 “所有这些公司都在使用LLMs，所以你认为你比他们更懂吗？ ” ——指向那些深度投资于LLMs并声称其成功的大型公司，说LLMs正在被有效使用，但在公司产出的速度和/或质量上却看不到可见的结果。 “基准测试分数提高了” ——声称他们最新模型在基准测试上有所改进，尽管训练是专门针对这些测试进行调优的，然后将更好的基准测试分数与实际能够自动化工作或大幅提高工人生产力混为一谈。 “它现在能数出‘Strawberry’中的字母/现在能做以前它著名地做不到的事情” ——声称它现在可以数出”Strawberry”中的字母，或者指导你如何使用一个没有底的杯子等，这通常是为了暗示LLM的推理能力增强了，但往往只是将答案硬编码到服务中。 “它已经脱离我们的掌控了” ——说他们无法控制LLM，暗示它在某种程度上是有意识或活着的，而实际上它只是说了不该说的话，或者智能体在预测下一个词时使用了用户提示中未指定的应用程序。 “它感到悲伤/害怕/快乐/愤怒，表明它有意识” ——他们问LLM感觉如何，而它根据训练数据（来自网上的人类对话）预测下一个词，给出了包含人类情感的回答。 “成本正在下降/ LLM服务是盈利的” ——忽略了训练成本和硬件资本支出，通常仅指推理环节的盈利，这在许多情况下甚至都不成立。 训练和资本支出占模型服务总成本的95%以上。 我有没有漏掉什么？