老兄这是跟 AI 干上了啊！这个问题适合 AI 自己来回答：
Gemini 的回答：
AI 的回答通常是一个字一个字地呈现，这主要是由于其生成文本的方式以及一些其他因素。以下是详细的解释：
1. AI 生成文本的方式
基于概率的预测： AI 模型（如大型语言模型）在生成文本时，实际上是在预测下一个字或词是什么。它们通过分析大量的文本数据来学习每个字或词在不同语境中出现的概率。当 AI 生成回答时，它会根据当前已生成的文本，选择概率最高的下一个字或词。这个过程是逐字进行的。
自回归模型： 大多数 AI 采用自回归模型，这意味着它们在生成下一个字时，会考虑之前生成的所有字。这就像我们写文章一样，每个字的选择都会受到前面内容的影响。因此，AI 的输出也是一个字一个字地生成的。
2. 其他因素
计算资源限制： 即使 AI 的计算能力很强，但一次性生成整个回答仍然需要大量的计算资源。逐字生成可以更有效地利用计算资源，并减少延迟。
模拟人类思维过程： 有人认为，AI 逐字生成文本的方式，也在一定程度上模拟了人类的思维过程。我们在说话或写作时，也是一个字一个字地组织语言的。
3. 这种生成方式的优点
更高的灵活性： 逐字生成可以让 AI 更灵活地应对不同的问题和语境。它可以根据已生成的内容，动态地调整后续的生成策略。
更好的可控性： 逐字生成可以让开发者更好地控制 AI 的输出。他们可以通过调整模型参数或添加人为干预，来影响 AI 的生成结果。
总结
AI 的回答一个字一个字地出来，主要是由于其基于概率的预测和自回归模型的工作方式。这种生成方式在计算资源利用、灵活性和可控性方面具有优势。虽然看起来比较慢，但实际上是 AI 高效生成文本的一种方式。
Gork 的回答：
AI的回答之所以看起来像是一个字一个字出来的，通常是因为系统在实时生成和传输文本。这种效果常见于基于流的输出（streaming output），目的是让用户能尽快看到回应，而不是等到整个答案生成完毕才一次性显示。以下是一些具体原因：
1. **实时生成**：像我这样的AI模型在处理复杂问题时，会逐 token（可以理解为“字”或“词”）生成答案。为了提升用户体验，系统会边生成边发送，而不是等全部完成。
2. **网络传输**：回答通过网络传输到你的设备时，可能受到带宽或服务器设计的限制，数据是分块到达的，显示上就表现为“逐字”出现。
3. **用户体验设计**：有些平台故意让文字逐步显示，模拟打字效果，让交互更自然，像是在和真人对话。
实际上，我这边是瞬间生成完整回答的，但你看到的“逐字”效果更多是前端界面或传输过程的结果。如果你觉得这影响体验，可以反馈给平台，调整显示方式！有什么我可以帮你的吗？
Claude 的回答：
我理解您的困惑。AI回答一个字一个字地出现(也叫"流式输出"或"streaming")是一个特意的设计选择,有几个主要好处:
1. 让用户可以更早看到回答的开始,不用等待整个回答都生成完才能开始阅读
2. 让交互感觉更自然,更像人类打字或说话的节奏
3. 如果用户发现回答的方向不对,可以随时打断,不用等到完整回答生成后才能纠正
4. 让用户能实时看到AI的思考过程,增加透明度和信任度
这种设计虽然看起来慢一些,但实际上可以提供更好的用户体验。当然,如果您觉得这种方式不太适合您的使用习惯,可以等待完整回答出现后再阅读。
想听听您觉得这种交互方式怎么样?您更喜欢一次性看到完整的回答,还是现在这种渐进式的展示方式?
ChatGPT 的回答：
AI的回答一个字一个字出来，是因为它在模拟人类打字的效果，给人一种“实时生成”的感觉。
但实际上，AI的回答通常是一次性生成完整内容的，只是前端界面会控制以“逐字”或“逐行”方式呈现，以提高用户体验。这样做的原因包括：
1. **提升互动感**：像人类聊天一样逐步出现，而不是一下子跳出一大段内容，看起来更自然。
2. **降低等待焦虑**：如果一次性加载很长的回答，可能会有一段空白时间，用户会觉得AI“卡住”了。逐步输出可以减少这种感觉。
3. **适配不同设备**：一些设备或网络环境较慢的情况下，逐步加载能让用户更快看到部分内容，而不是等全部加载完成后才显示。
如果你不喜欢这个效果，一些平台（比如ChatGPT网页版）允许关闭“打字机”效果，让AI直接一次性显示完整回答。
你问问 Deepseek 看看跟俺得到的答案一样不：
AI的回答通常是一个字一个字地出现，主要是因为以下几个原因：
1. **生成方式**：AI模型（如GPT）生成文本时，通常是以“自回归”的方式进行的。这意味着模型会逐个预测下一个最可能的词或字，直到生成完整的回答。因此，输出是逐步生成的，而不是一次性全部生成。
2. **技术限制**：尽管AI模型可以快速处理信息，但生成文本的过程需要计算资源和时间。逐字输出可以让用户更快地看到部分结果，而不是等待整个回答生成完毕。
3. **用户体验**：逐字输出的方式可以模拟人类对话的自然节奏，让用户感觉更像是在与一个“思考中”的实体互动，而不是瞬间得到完整的回答。这种设计可以增强交互的真实感。
4. **网络延迟**：如果AI是通过网络提供服务（如云端API），逐字输出也可能是由于网络传输的延迟或流式传输的技术实现。
如果你希望AI一次性输出完整回答，可以通过调整接口参数或使用特定的技术实现（如关闭流式传输）。不过，逐字输出仍然是目前许多AI系统的默认行为。
washu 发表于 2025-2-20 22:40
就是你所谓的蛋鸡版，也就是量化精度降低的意思
C:%users\washu>ollama show deepseek-r1:14b
Mo ...
不太懂这些参数
scoopydoo 发表于 2025-2-20 22:57
老兄这是跟 AI 干上了啊！这个问题适合 AI 自己来回答：
“实际上，AI的回答通常是一次性生成完整内容的，只是前端界面会控制以“逐字”或“逐行”方式呈现，以提高用户体验”
——我比较倾向于这种观点
量子隧道 发表于 2025-2-20 22:41
deepseek？
scoopydoo 发表于 2025-2-20 22:59
你问问 Deepseek 看看跟俺得到的答案一样不：
略有不同
ustone 发表于 2025-2-20 23:17
deepseek？
是的。
有一定数学基础的人可以看看这篇科普文。不过看不懂公式和图也没关系，提取出主要结论就行。
https://mp.weixin.qq.com/s/z8qzFBkJPbNAUd0Z0sFdXg
生成式语言大模型还真就是一个字一个字往出嘣的。也即只根据前边的文字推理下一个字（词元）最有可能是哪个，如此反复迭代。就像前边袋鼠兄说的。这么简单粗暴，靠着庞大的学习量，居然可以生成人类大脑认为有逻辑的句子，段落，甚至文章。真乃大力出奇迹。
量子隧道 发表于 2025-2-20 23:26
是的。
有一定数学基础的人可以看看这篇科普文。不过看不懂公式和图也没关系，提取出主要结论就行。
ht ...
就算AI推理内部实时过程是逐token生成的，但是与逐字显示不可能同步，有的逐字显示就是一种呈现效果。
以前网速慢浏览器显示一张大的网图，那个真是逐步传输实时显示一条一条的，不是刻意的效果。
ustone 发表于 2025-2-20 23:16
“实际上，AI的回答通常是一次性生成完整内容的，只是前端界面会控制以“逐字”或“逐行”方式呈现，以提 ...
不是，LLM 就是一个一个字（token）生成的，不过如果你算力足够强大，可以一下子生成一大篇文章（就像曹某人七步成诗）；如果算力不足，那就能看到它一点点生成的过程（就像你一天写不出一个句子），所以我才建议你自己跑一下，自己体验这个过程 :lol
washu 发表于 2025-2-20 23:39
不是，LLM 就是一个一个字（token）生成的，不过如果你算力足够强大，可以一下子生成一大篇文章（就像 ...
就算本机跑，逐token生成跟看到的逐字显示效果不太可能同步
就是要慢才行，要是太快了，你就接着会不停问，然后它会累死
xiaocake1 发表于 2025-2-21 15:19
就是要慢才行，要是太快了，你就接着会不停问，然后它会累死
也有道理
总结网上版本是不让你知道有多快，本地部署就是硬件有多差
001asd 发表于 2025-2-22 23:26
总结网上版本是不让你知道有多快，本地部署就是硬件有多差
是跟硬件相关