AI 无法正确拼写 Strawberry，却在开发代号“Strawberry”的新 AI

大型语言模型 (LLMs)，如 GPT-4o 和 Claude，虽然能够快速生成文本和解决复杂问题，但在处理基本的字母和单词结构时，常常出错。

这是因为 LLMs 基于变压器架构，将文本分解为令牌 (tokens)，如单词或音节来生成响应，而不是像人类一样理解文本中的字母顺序。因此，AI 可能知道“strawberry”这个单词，但无法准确识别其中字母的数量，这一问题源于难以解决的 LLMs 的架构。

此外，随着 LLMs 学习更多语言，复杂性进一步增加，因为不同语言的文字结构差异很大，比如一些语言不使用空格来分隔单词。目前，直接让模型处理字符而非令牌 (tokens) 虽然可能更有效，但由于计算资源限制，还无法实现。

相比之下，图像生成器 (如 Midjourney 和 DALL-E) 使用不同的扩散模型架构，擅长生成物体图像，但在处理手指等细节时仍表现较差。并且，在生成有单词的图片中，大多数情况下会出现拼错的单词。尽管 AI 在这些方面有所进步，但整体结构的准确性仍然是一个挑战。

与此同时，Google DeepMind 也推出了新的 AI 系统，用于数学推理，并在国际数学奥林匹克竞赛中表现出色。但，当 AI 无法拼写“strawberry”成为网络笑话时，OpenAI 却在努力开发更强大的名叫“Strawberry”的新 AI 产品。

不过，这开发次 AI 亦旨在提高推理能力，克服现有 LLMs 的局限。这些努力表明，AI 在不断改进，但仍需解决基本的文本处理问题。