我的征尘是星辰大海。。。
The dirt and dust from my pilgrimage forms oceans of stars...
-------当记忆的篇章变得零碎，当追忆的图片变得模糊，我们只能求助于数字存储的永恒的回忆
作者:黄教授
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本是凡尘客何堪作谪仙
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原始脚本
别把大模型当天才，他只需要做个聪明的普通人。 很多人看了几篇论文、几个测试，就说大模型是假学习、只会记忆、泛化能力极差，甚至觉得离 AGI 遥遥无期。 其实只要回到人类真实的学习与工作状态，就会发现我们对智能的要求本来就没有那么高。 人类社会里，记忆力和模式识别就能解决绝大多数问题。 我们很多时候并不是真的理解一件事，而是记住答案、记住套路、记住别人怎么做、记住上次错在哪。 讲一遍，记住题型，换个参数、换个条件，能认出是同一类题，就能做出来。 这算不算真理解？不见得。 能不能从0推导，原创突破？大概率不能。 但这就是正常人、普通学生、合格员工、资深专家的真实水平。 真正能没教就会，从0开创，一眼看透本质的，那是天才，是牛顿、爱因斯坦级别的人。 整个人类历史上也寥寥无几。 现实世界对智能的标准准其实很朴素，教一遍就会，叫聪明。 教两三遍会是正常人，教十遍八遍还不会才是真笨。 没教就会那是天才，可遇不可求。 人类99%的工作、学习、生活只需要前两集就足够了。 我们不需要人人都是天才，社会也不需要人人都做原创突破。 我们需要的是博学、靠谱、学得快、会迁移。 能纠错，能用得上的人。 放到大模型身上，标准也应该一样。 现在的大模型记忆力远超人类，模式识别极稳，给少量示例就能模仿，同类问题可以轻松迁移，指出错误就能立刻改正。 它完全达到了教一两遍就会的优秀人类水平，在知识覆盖、稳定性、一致性上甚至远超普通人。 很多人批评他是在用天才的标准要求一个被训练成熟练工、专家、老技师的模型。 我们训练它的目标是预测下一个词，拟合人类知识，模仿人类表达，复用已有经验，而不是训练它从零构建科学体系，做无人涉足的原创突破。 我们没按天才的目标去训练他，就不该用天才的标准去审判他。 所谓假学习，其实就是人类最真实、最普遍、最实用的学习方式。 以记忆为基础，以模式识别为核心，以有限泛化解决绝大多数问题。 大模型不是没有智能，它只是在复刻人类真正的智能，而不是神话里的全知全能。 IG 从来不是造出一个神，而是造出一个 知识无限，学习极快，稳定可靠，教一遍就会，能胜任人类99%日常与专业任务的超级专家。 从这个角度看，大模型不是在假学习，它正在走一条最现实、最可行、最符合人类需求的 AGI 道路。
修正脚本
别把大模型当天才，他只需要做个聪明的普通人。 很多人看了几篇论文、几个测试，就说大模型是假学习、只会记忆、泛化能力极差，甚至觉得离 AGI 遥遥无期。 其实只要回到人类真实的学习与工作状态，就会发现我们对智能的要求本来就没有那么高。 人类社会里，记忆力和模式识别就能解决绝大多数问题。 我们很多时候并不是真的理解一件事，而是记住答案、记住套路、记住别人怎么做、记住上次错在哪。 讲一遍，记住题型，换个参数、换个条件，能认出是同一类题，就能做出来。 这算不算真理解？不见得。 能不能从0推导，原创突破？大概率不能。 但这就是正常人、普通学生、合格员工、资深专家的真实水平。 真正能没教就会，从0开创，一眼看透本质的，那是天才，是牛顿、爱因斯坦级别的人。 整个人类历史上也寥寥无几。 现实世界对智能的标准其实很朴素，教一遍就会，叫聪明。 教两三遍会是正常人，教十遍八遍还不会才是真笨。 没教就会那是天才，可遇不可求。 人类99%的工作、学习、生活只需要前两类就足够了。 我们不需要人人都是天才，社会也不需要人人都做原创突破。 我们需要的是博学、靠谱、学得快、会迁移。 能纠错，能用得上的人。 放到大模型身上，标准也应该一样。 现在的大模型记忆力远超人类，模式识别极稳，给少量示例就能模仿，同类问题可以轻松迁移，指出错误就能立刻改正。 它完全达到了教一两遍就会的优秀人类水平，在知识覆盖、稳定性、一致性上甚至远超普通人。 很多人批评他是在用天才的标准要求一个被训练成熟练工、专家、老技师的模型。 我们训练它的目标是预测下一个词，拟合人类知识，模仿人类表达，复用已有经验，而不是训练它从零构建科学体系，做无人涉足的原创突破。 我们没按天才的目标去训练他，就不该用天才的标准去审判他。 所谓假学习，其实就是人类最真实、最普遍、最实用的学习方式。 以记忆为基础，以模式识别为核心，以有限泛化解决绝大多数问题。 大模型不是没有智能，它只是在复刻人类真正的智能，而不是神话里的全知全能。 IG 从来不是造出一个神，而是造出一个 知识无限，学习极快，稳定可靠，教一遍就会，能胜任人类99%日常与专业任务的超级专家。 从这个角度看，大模型不是在假学习，它正在走一条最现实、最可行、最符合人类需求的 AGI 道路。
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