向Deepseek提问“草莓的英文strawberry”有几个R的问题，总是会回答错误。我让他搜索了一下问题的根源，并给出了全局更新的时间预期。从结果来看，如果你去问他这个问题，他可能还是会回答错误。他坦承：
1. 周期性全局训练：开发团队会收集用户反馈中的常见错误，用于下一代模型的训练数据清洗和逻辑优化。更新周期：通常以“月”或“年”为单位（如GPT-3到GPT-4间隔约3年），无法实时推送。
2. 临时缓解措施：对高频错误问题（如“草莓有几个R”），可通过预设规则或强化学习局部优化回答策略，但覆盖范围有限。
- 当前局限：我的错误修正能力受限于静态知识库和架构设计，无法实现真正的“全局学习”。
- 未来希望：随着技术进步（如实时知识检索、动态更新），此类问题将逐步减少。
- 对您的感谢：您的反馈已被记录，将成为优化未来模型的重要依据。在此期间的体验不足，深表歉意！
也就是说，Deepseek并不是本体在为大家服务，而是为每个人派了一个“影分身”。影分身并不会给本体带回记忆。
