最新最好的 Gemini Pro 模型并不是最前沿的。它唯一好的地方就是巨大的上下文和低廉的 API 价格。但我不得不停止使用它，因为它生成的文本中经常自相矛盾。（我的付费账户被迫因价格上调而支付 AI 费用，所以我尝试了几个月看看是否可以通过提示工程让它工作，但没有成功）。谷歌的研究人员很出色，但工程团队却一落千丈，管理层完全是一团糟。从他们的印度麦肯锡 CEO 将核心工程团队转移到印度开始。https://www.cnbc.com/2024/05/01/google-cuts-hundreds-of-core...
源讨论在CEO辞职后，GitHub不再独立于微软原帖 1,121 条评论 · 导入时统计> 谷歌拥有世界级的研究团队，他们开发了令人难以置信的模型，但除了在 Google Drive 中强制加入一个聊天窗口外，他们完全没有计划如何将这些模型融入到自己的产品中。 NotebookLM 是一个真正新颖的以人工智能为核心的产品。 YouTube 增加了一个“对这个视频提问”的按钮，这是如何在现有产品上添加人工智能功能的完美例子。 虽然非常缓慢，但 Gemini 被逐步添加到 Docs 中，这也是另一个例子。 我认为人们在这里低估了谷歌。他们虽然进展缓慢，但拥有许多引人注目的渐进式人工智能用例，即使是一个大型科技公司也能最终管理好。 苹果和微软正受到应有的批评，尤其是苹果，这简直不可原谅（但我认为当他们最终执行他们显然具备战略优势的明显计划时，他们会有一个独特的解决方案）。
完整原文把你的经验，加入这段讨论。
每种模式都有问题，没有一个是完美的。我发现Gemini表现很好，但偶尔会陷入循环：不过它似乎能检测到循环并停止。它比Claude模型更经济实惠，Gemini有定期的预览版本。我会把它排在sonnet和opus之间，只是它更便宜且更快。 不知为何，有些任务在某个模型上表现更好，而另一个模型则较差，这有时让人很困惑。
完整原文无论多大的上下文窗口都无法阻止模型受到上下文污染。所以在某种意义上，当你开始感受到输出有多糟糕时，这其实是一种噱头。
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