分别在 Qwen 2.5max、Deepseek V3-240326、Claude 3.7-Sonnet、Deepseek R1、ChatGPT-4o 中问了如下问题：
Rust cargo.toml 中 dependencies 的版本号规则是什么
发现它们都会答错，比如 Deepseek-R1 的回答：
serde = "1.0.0" 明明表示的是 serde = "^1.0.0"，精确版本应该是 serde = "=1.0.0"，连续问了几个都是这样的回答，不知道为什么会犯这样的错误。
类似的问题还有
~0.2.1 和 ^0.2.1 有什么区别
有的大模型也答不对
看不懂思密达
类似 nodejs 中的版本管理，不过在 nodejs 中，如果采用这种写法，代表的是写死版本，不能使用其他版本
{
"lodash": "4.17.21"
}
但是在 Rust 中，如果采用这种写法，则表示的是可以使用 >=1.0.0 且 <2.0.0 版本，比较宽松
serde = "1.0.0"
不明白为什么大模型会在这方便产生混淆
对齐失败
就gemini和o1靠谱，其实随便问些简单的问题就能看出，比如windows怎么更改一些基础设置，其他模型全在编，乱答。
今天看到这个回答也比较惊讶，大模型能够处理一些复杂问题，反而在一些常识问题上出错
牢记现在 LLM 都是互联网文本建模，数据决定一切，对于事实性问题，没有训练相关数据当然会错，有训练相关数据那当然就对了，这是很简单的道理。大模型能解决复杂问题不是因为它不再是统计学语言模型，而是因为人们低估了统计模型在复杂推理上的潜力。
所以越小众的知识越容易出错，可以这样理解？
cargo版本号这坑我也踩过，当初部署时差点翻车。直接看官方文档最稳，别信模型瞎掰。
越稀缺解读的易变的规则越容易出问题
~~推广能力还是 
是。无法自验证的东西（不像数学题这种）就纯看数据，真正特别小众的内容问答基本全是幻觉
这些模型的训练数据有吧，知识面广，很多问题就不能直接问deepseek，问gemini他真的就是把网页的每一步在哪都知道，大公司的优势吧
只有错了才证明他真的是纯模型，没有掺传统的外部程序辅助判断，跟问他是什么模型和截止日期基本可以归类一类了
免费佬只能用 Gemini 了，目前看它的效果最好 
