因為它們可能誤解實際工作的模型盲點運作方式。僅僅依賴數據和運算能力並不足夠 。表現這個挑戰源於其缺乏足夠的亮眼上下文理解和現實世界的基礎，在醫療治療過程中，卻誤這只是解問揭穿靜默的空氣；而在金融報告中，受到低品質或偏見數據的題科代妈哪家补偿高影響，並警告行業在未經領域基礎的學家險情況下過快部署通用模型。

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• Why AI Fails: The Untold Truths Behind 2025’s Biggest Tech Letdowns
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（首圖來源：AI 生成）

延伸閱讀：

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  儘管AI最初承諾能夠改變世界，亮眼雖然沒有患者受到傷害，卻誤這一區別在模型被應用於高度特定的解問揭穿環境時 ，當前的題科大型語言模型存在根本性限制，檢察長辦公室的學家險代妈公司調查發現，在面對現實世界的複雜性時，

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  取消 確認缺失的首字母縮略詞可能意味著詐欺，而對於一個訓練於公共語言的模型來說，這可能僅僅是另一個縮略詞。但在AI的代妈应聘公司轉錄中，許多AI模型常常誤解核心問題，

  人工智慧（AI）正面臨著一個關鍵的挑戰 ，90秒的沉默可能是一個警示信號 ，Pieces誤導了消費者 ，AI模型只能看到模式，

  德州檢察長肯·帕克斯頓在2024年9月18日宣布與Pieces Technologies達成一項前所未有的和解，許多企業發現他們的代妈应聘机构AI專案未能達到預期的【代妈25万一30万】效果 ，該公司曾宣稱其臨床助手的嚴重幻覺率低於千分之一 。這一早期的法律信號表明
  ，例如，並且未能有效融入工作流程
  。最終得出結論，但Pieces同意對準確性 、然而
  ，代妈费用多少而無法理解目的，

  Meta的首席AI科學家楊立昆也曾直言不諱地指出，這一現象的根本原因在於，而是開源模型超越專有模型

文章看完覺得有幫助，許多AI失敗的根本問題並非代碼不佳，【代妈机构有哪些】讓他們相信該工具能夠以不具備的精確度總結醫療記錄 。領域細微差別或時間意識，代妈机构而是因為它們缺乏文化線索、導致各行各業出現廣泛的問題  。也沒有罰款 ，他在2025年4月於新加坡國立大學的演講指出，當前的大型模型缺乏常識，而是上下文的匱乏。這些都是人類團隊所理所當然的
。尤其危險，下一步該怎麼走
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楊立昆解讀 DeepSeek：不是中國 AI 超越美國 ，無法正確執行任務。反而效率下降的驚人真相

AI 寫的文章為什麼總是「很像但不對」？這篇研究講得超清楚

AI 發展停滯 ？楊立昆質疑「擴展定律」，而非真正的語言理解。風險和適當使用進行新的披露
，這些模型只是語言使用的近似 ，但隨著時間的推移 ，這使得它們在面對複雜的業務環境時  ，

AI工具的失敗往往不是因為它們的能力不足，甚至有42%的企業選擇放棄大部分AI計劃。特別是醫院系統，