在逻辑推断上，天工确实表现出了其宣称的“涌现”现象，获得了一定的逻辑推理能力 。这是模型增大和引入 RLHF 的典型表现 。其在算法积累和模型参数量扩大上有一定的成效 。
但是天工的代码能力确实显著弱于ChatGPT3.5的能力 。ChatGPT3.5可以出色的完成大部分的 leetcode 算法题并且可以一次通过 。
而天工生成的代码一般都无法直接通过 。这可能主要得益于微软旗下的 GitHub 的庞大积累以及其提供的巨量代码样例 。
在天工自己宣传的多轮对话和涌现现象来看，可以看到天工确实具备了一定的多轮对话能力 。
对于上下文的记忆能力当前处于国内领先水平 。大语言模型的涌现现象，是指当一个语言模型的规模（参数量、训练数据量、计算量等）达到一定的阈值时，它会表现出一些小规模模型所不具备的能力 。
例如在没有额外训练或梯度更新的情况下，通过少量的示例或提示来完成各种下游任务 。这种能力是难以预测和解释的，因为它不符合简单的伸缩法则，而是在某个临界点发生了质变 。
在目前来看，天工可能确实产生了涌现现象，极大提升了模型的能力并降低了模型对于定向数据的依赖 。同时长期记忆能力也赋予了模型更多的可能性 。
总体来说，天工作为国内大语言模型的代表，表现出了一定的竞争力 。在未来，天工在不断优化和改进的过程中，有望在特定场景和应用领域取得更好的成绩 。
然而，要在全球范围内与顶级模型展开竞争，天工仍需在各个方面加强提升 。
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