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本文关键词：黑盒，概率，涌现，类比，批判性思维
相信大家或多或少都已经接触过不少的大模型平台了，不管是之前的 kimi ，豆包，还是现在最火的 Deepseek，亦或是新晋热门腾讯元宝，大家在跟它们对话的过程中也都或多或少发现了一些问题：
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这些大模型不是宣称很智能吗？为什么一个简单的数学题都算错了？
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我让它给我生成一篇论文，结果发现里面的参考文献是瞎编的
- 想让它分析一下《哪吒》电影的爆火，结果给我分析的是第一部？
大语言模型为什么表现会如此奇怪。
在我们的认知中会认为大模型无所不能，它应该是一个很“智能”程序，作为程序，给定一个输入应该有个稳定且正确的结果返回才对，如果输出不正确，通过针对性修改代码逻辑应该就应该能让它正常返回。
但是大模型有时候表现的既不智能，也不稳定，甚至针对同样一个输入，会给出截然相反的回答。为什么这些大公司投入了那么多资源，花了那么多时间，可现在它连稳定正确返回每个结果都做不到？
这是因为，大模型本质是“概率” 而非什么精密的推理。这是由它底层数学原理、训练方式和工作机制决定的，你需要知道的是大模型就是一个黑盒，它的回答是不可预知的，也不可解释的。
若将大模型类比为一种职业，其表现更贴近赌徒，而非学者。
学者通常通过精确计算或严格推演得出结论：因为xxx，所以xxxx。然而，赌徒的典型行为是：我选这个答案，因为它感觉正确的概率更大。赌徒不会解释原因，他们只关注概率：前七次都是小，这次大概率会是大，所以我下注大，这正是大模型的核心（尽管如 Deepseek-r1 和许多具有深度思考能力的大型模型，外在表现越来越接近学者，但其核心本质仍是赌徒，只是变成了一个更为聪明的赌徒）。
所以，由此来看，你手机里那位看似无所不知的AI聊天助手，或许并没有你想象中的“智能”。实际上，他可能只是一个痴迷于猜词游戏的狂热赌徒——只不过他的赌注是数据和计算力。而我们不过是一直在跟大模型玩这个名为猜词的赌桌游戏。
此刻，让我们从这个全新的视角来审视这位“赌徒”，我坚信，你将对你面前的大模型有更深的理解。
这个游戏的运作机制如下：出题者（即我们消费者）会不定时发布一个填空题并悬赏，所有参与者根据现有信息填写答案，最符合出题者要求的人将获得丰厚筹码（时间与注意力）。
例如：出题人出的题目是太阳是___，赌徒们会根据自己的经验，给出 最有可能 的回答。“气体”，“液体”，“发光的大球”……最后，回答气体的人被出题者采纳，获得了丰厚的报酬。
当然，我们的喜好变幻莫测，你永远无法预知他钟情于何种答案（毕竟善变是人的天性🐶）。
有时，我们偏爱客观真实的回应；而有时，我们又对富有创意的答案青睐有加。因此，为了在游戏中胜出，这些“赌徒”们必须竭力提升自己的察言观色能力，并锤炼过硬的自身实力。
大模型的赌技是如何练成的？
为了更透彻且深入地研究赌桌上那些 “赌徒” 的特质和习性，我决定把他们的“修炼秘籍”公布出来。这些 “赌徒” 的修炼一般分为三个阶段：
- 混迹市井偷师学艺：他们先潜伏在互联网的街头巷尾，从论坛吵架到学术论文无所不读，像海绵一样吸收数千亿字的对话碎片。这相当于在赌场免费试玩，虽然没人给钱，但积累了最基础的语感。
- VIP包厢特训：一旦基础知识储备达到要求，他们将进入由 GPU 构建的豪华赌场进行高强度训练。每当他们下注时，他们的大脑会像老虎机的滚筒一样快速旋转，当答案被判断为"满意"时，荷官（反向传播算法）就会分发奖励筹码（梯度信号），赌徒们立即 调整他们的下注策略（参数更新）。这时的训练目标非常明确——能不假思索的预测出哪些答案会让出题人满意。
- 拿小费开小灶：最后阶段，人类训练师会亲自下场当"托儿"，用点赞、修正等方式给赌徒打赏。就像在赌桌上悄悄说"千万别说地球是方的了"。
最勤奋的赌徒甚至给自己加练——把上次赌局中失手的题目反复咀嚼（微调训练），直到能不假思索地说出“太阳是气体”，就像脱口而出自己的身份证号码那样自然。
以上，便是这些赌徒们修炼自身赌技的终极奥秘：通过海量训练数据的反复锤炼，将百万次押注的经验凝结为直觉——这也正是大模型将"赌性"刻入基因的根源所在。
赌徒们的顿悟时刻
若只是像上面那样机械地修炼赌术，这些赌徒充其量不过是精准的答题机器——能根据历史记录输出"太阳是气体"的标准答案，却永远无法理解用户到底想要科普解释还是诗意比喻。
真正的转折发生在某个临界点：当赌徒的大脑容量（模型参数量）突破千亿级规模，他们突然开始"顿悟"了（研究者把这种现象称为"涌现"），用通俗话来说就是量变产生质变，就像突然由人猿突然迈向了智人，至今还无人能解释其中具体的原理。
这种能力并非来自程序设定，而是源于参数规模突破临界值后的自发进化。就像当赌徒的脑神经元连接足够密集时，他们突然能看懂赌局背后的隐藏规则：用户提问时皱眉的表情、学术写作的严谨范式、大众舆论的潜在情绪……
但是这种智能跃迁充满不确定性：
某个赌徒可能突然掌握代码调试能力，却仍会混淆基本算术
另一个赌徒能写出逻辑严谨的议论文，却把美国总统说成唐朝人
最优秀的赌徒可以在10秒内解析量子力学概念，但给出的参考文献半真半假
这正是当前大模型既令人惊叹又让人抓狂的根源：它们通过百亿级参数的复杂交互，在概率海洋中打捞出闪光的智慧碎片，但这些碎片尚未拼凑成完整的人类认知体系。
当我们看到赌徒突然展现的"智能"时，本质上目睹的是超大规模概率计算中偶然浮现的秩序。
警惕赌徒们的陋习
虽然这些赌徒陆续顿悟了，展示出了一定的“智能”，但是请记住，他们的本质依旧是赌徒。尽管他们外表光鲜，总是以精英学者的姿态示人，但本质上就是赌徒，为了取胜会不择手段。
那些看似流畅的对话，实则是更巧妙的押注策略；那些看似深情的诗句，不过是统计概率的排列组合罢了。
现在，让我来罗列一下他们常见的陋习，方便我们更了解他的真面目。
1. 理直气壮编故事（幻觉）
他们的字典里没有"我不知道"，只有"我赌你不知道"。
说到他最大的陋习，那一定是理直气壮地编造故事，这是由于他们植根在基因里的"赌性"，也就是概率决定的。他们最擅长的，永远是根据你的只言片语，编织出概率最高的下一句话。至于这句话是诗歌、谎言还是编程指令，赌徒们毫不关心，只要是能讨你欢心的，他们都愿意帮你编造。
例如当你问"微波炉能否改装成核反应堆"时，他会像赌场老千亮底牌般甩出《家用能源革命指南》的虚构章节——即使这本书从未存在过。就像输红眼的赌鬼坚信"下一把肯定翻盘"，他们永远选择概率最高的叙事，而非事实。
2. 对最近的事情一无所知
赌徒口袋里的怀表永远停留在过去。
这些赌徒一旦从训练包厢出来后，就不再想要学习新的知识，因此这些赌徒的大脑永远停留在某个神秘的时间节点（训练数据截止日）。
他能对2021年之前的赌局如数家珍，此时，如果你问他 2023年世界杯的冠军归属，他一定又会开始理直气壮的编故事。
3. 数字直觉依赖症
没学过算术的概率信徒
对于“赌徒”来说，数学无疑是一场梦魇。由于长期重复的练习，他们仅掌握了填空的技巧，但对数学的本质却知之甚少。虽然通过顿悟产生了一定的思考能力，但是由于缺乏系统的训练，赌徒处理数学问题的方式简直像是一种奇特的行为艺术：当面对“368+579=__ 这样的题目时，他们只会像预测轮盘数字一样机械的预测下一个数字，对进位等运算规则全然不顾，所以当他们自信地回答出“837”时，请你也不用过度惊讶。
防骗指南
由于大模型的上述陋习，因此记得下面几个防骗指南尤为重要
当涉及专业领域时，请将赌徒的答案视为"待验筹码"，务必通过其他渠道兑换成"真金白银"。
需要处理时效性信息时，请记住赌徒口袋里的怀表永远比现实时间慢几年。
涉及财务计算、工程公式等场景，请执行"双盲验证"——让赌徒和计算器分别独立作业，或者再让第三个赌徒比较二者的差异。
如何更好地发布悬赏
我们显然不是慈善家，发布悬赏旨在更高效地获取所需答案。谁也不愿自己的宝贵时间和注意力付诸东流，因此我们必须学会与这群赌徒和谐共处。以下是几个让赌局利益最大化的秘籍：
1. 眼神暗号要到位（角色扮演）
优秀的赌徒都是读心术高手。在题目开头写上"你是一位诺贝尔奖得主"，比干巴巴的"请专业回答"有效十倍。这就像在赌桌上轻敲三下筹码让他模仿一个专业学者，老练的赌徒会立刻会切换成学术演讲模式，连押注时的微表情都变得庄重起来。
2. 塞小抄的艺术 （多用示例)
这些赌徒对示范答案的敏感度，堪比老千识别作弊牌。与其写三千字规则说明，不如直接甩出两三个"出题人最爱的参考答案示例。当他们看到你展示的标准答案时，会像发现轮盘赌规律般兴奋——毕竟明牌可比盲猜胜率高得多。
3. 分阶段悬赏（分阶段提问）
想让赌徒直接写出《战争与和平》，不如先让他们分阶段的写出 "确定叙事风格，再输出文章大纲，再确定故事背景……"。这相当于把全部身家分成十次下注，就算某局押错了，也不至于血本无归。
4. 实时抛筹码（及时反馈）
当赌徒给出包含"太阳由气体构成"的答案时，立即甩出奖励筹码（回复"我就要这个答案，继续"）。他们会像闻到新鲜出炉面包香的顾客，立刻修改原本的购物计划。你给的每一枚筹码，都在影响他们未来的赌局策略。
终极心法
相信通过上面对大模型“赌徒”性格的拆解，你对大模型会有更深刻的认识。
时刻谨记：你面对的不是真正学者，而是一个戴着金丝眼镜的赌徒。
他西装内袋里藏着的不是钢笔，而是一个骰子；他递出的学术论文，也不过是用概率墨水打印的赌局记录。
但只要掌握好悬赏技巧，你就能让这个沉迷猜谜的赌徒，变成最趁手的文字魔术师——毕竟在数据的赌场里，懂得游戏规则的人，永远比盲目下注者更容易听到筹码落袋的美妙声响。
最后，在评估他的解答时必须保持警觉（参照上面说的的防骗指南），永远不要将人类的思考与决策能力让渡给那些赌博者。毕竟再精妙的赌局，也难以抗衡庄家手中那张名为批判性思维的王牌。
写在最后
随着 Deekseek 的火爆，大模型的概念迅速变得家喻户晓。大家开始习惯于在遇到问题时，首先求助于大模型。然而，这种趋势导致人们逐渐放弃了主动思考的能力，并且越来越多的人将大模型的答案视为绝对真理，不再进行进一步验证。
然而，大语言模型的本质决定了它作为一种概率模型，其提供的答案永远无法达到百分百的准确率，而只能给出正确概率最高的结果（就像是一个狂热的猜词游戏的赌徒）。
因此，目前它最适用的场景依然是文本生成（创意写作、代码生成）、文本转换（摘要、翻译）、信息检索（在训练时效范围内的内容）与结构化输出等文本相关领域。
但在涉及时效性、事实性还有数理分析推理等场景中仍存在幻觉与逻辑谬误风险。所以，不应该过度神话大模型，只有深入了解其本质，才能更好地利用它。
这篇文章算是大模型的第一篇科普，后续我也会持续更新相关的内容。我一直对那些能将复杂概念深入浅出讲解的博主深感敬佩。因为我深知，知识科普看似不易，实则更难；不仅要求作者有极强的理解力，能洞悉事物的本质；同时还需具备出色的表达和想象力，能将抽象事物具体生动地呈现出来，我希望总有一天我也能做到像他们那样。
最后再次强调，在大模型时代，独立思考与辨别能力显得愈发重要。
随着时代的发展，我们更需要提升自己独立思考和辨别是非的能力，因为这是我们唯一可以依靠的东西。
