算法这东西，说白了就是给人类大脑装个超级大脑，却非要让它背一套死记硬背的《算法导论》，结局背了个仰仗。
那会儿我也当作那是“第一性原理”，如今才明白，那不过是把前人踩过的坑，给又修了一遍，还贴了个“牛顿力学”的招牌。咱们打打个比方吧，那会儿导航要算几千步路，目前百度地图算得比你自己步行还快，可它靠的不是你走多直，而是它脑子里那套“最短路径”的算法，让你认定自己走对了，实际上只是绕了个弯子。 说到“第一性原理”，这东西听着挺高大上，实际上就是把难题拆开，从最底层、最本质的东西去想，再从头组装。就像盖房子，别总想着堆砌砖头，得先搞清楚地基是不是稳。可目前的 AI 训练，仿佛就是换了个壳子，还是那套“堆砌砖头”的规矩。喂给它海量数据，让它“看到”了，它就是对的。但这真是一句废话，数据多了它就懂了个寂寞。
要是数据全是一样的，那它懂个屁；要是数据乱七八糟，它说不定还能自己瞎编造一套逻辑。
这就是典型的“垃圾进，垃圾出”，只不过这次它还得把自己包装得像个无懈可击的系统，还得配上那些华丽的大模型标题，配得跟 Einstein 一样响。 再说点干货，如何才算确实懂了 AI？我也不是那种只会死记硬背论文的人。真正的高手，是能把 AI 的影子缩到最小，就连把影子捏扁，让它简直看不见的状态。
这就好比你学游泳，站着看别人如何划水，一辈子学不会。你得自己在水里扑腾，呛水里了还得呛自己，呛多了，才懂如何换气。AI 是一门科学，不是个游戏，不能拿假数据去糊弄它。记得那个著名的“图像生成大赛”吧，最终那几个大牛作品，乍一看像是创意，实际上是 AI 随手生成的。它们看起来有灵魂，实际上连灵魂都没有，只是把训练数据里那些不清楚的影子挑拣出来，拼凑得像个活人。
这时候就得用“第一性原理”去审视，这背后到底打了多少张底牌，逻辑链条到底断了没断。 数据本身也是个好难题。
那会儿我们总想着把数据堆得像小山一样，当作量越大，AI 越智慧。
后来发现个鬼，就算数据堆成山，AI 照样能是个只会装傻的货色。
这就好比让你背一万本唐诗，背得滚瓜烂熟，还能突然背出你昨晚刷抖音看过的电视剧剧情吗？数据多了，AI 就僵了，它反而没劲了。
故此，别总盯着数据的量来教 AI，而是要盯着数据的“质”去教。
要是数据里有猫腻，那 AI 就是瞎猫撞死耗子，纯属运气好；要是数据全骗人，那 AI 就是穿帮，直接塌房。 还有啊，别总想着让 AI 完美。AI 这东西，它的缺点就是缺点，这就像人，哪位没个毛病？AI 有时候反应慢，有时候逻辑乱，有时候还会胡说八道。它仿佛故意装傻，要么是为了显得更高大上。还不如跟它较真，非要逼它时刻完美，不如就让它像个一般/平平人一样，有时候笨一点，有时候胡扯一点，反而更真，更有趣。人类早就把自己看低了，目前 AI 把自己看高了，这心态不忒对啊，但又仿佛没错，毕竟目前哪位还跟它较真呢。 最终说说如何才算真懂了一个模型。
不是看它背了多少参数，也不是看它跑了多少批数据。而是要看它能不能用自己的方式去解决难题。
比如你有个需求，别急着问它如何做，而是先问它：“你认定这件事最难在哪？”它可能会说“资源不够”，你可能反过来说“预算有限”，它又会说“人手不够”，最终你可能发现这难题根本没法解决，出于你的认知框架里根本没包含这些变量。
这就是典型的“第一性原理”思维，别被它的回答带偏了，要顺着自己的逻辑线去走。 故此啊，别总想着把 AI 训练得像教科书里写的那样，那样死板，那样完美。它就是个工具，是个帮你干活的伙伴，就连有时候是个甩手柜。你只需求把它当成个“傻白甜”，它就能给你出几个挺棒的点子。别总拿它去证明啥“人工智能是第一性原理”，别拿它去忽悠啥“无中生有”。它就是个工具，是个帮人做点好办事的小机器人，不用忒把它当回事，但也不能忒轻视它。 说到底，AI 这玩意儿，就是给人类大脑装个超级大脑，却非要让它背一套死记硬背的《算法导论》，结局背了个仰仗。
那会儿我也当作那是“第一性原理”，如今才明白，那不过是把前人踩过的坑，给又修了一遍，还贴了个“牛顿力学”的招牌。咱们打打个比方吧，那会儿导航要算几千步路，目前百度地图算得比你自己步行还快，可它靠的不是你走多直，而是它脑子里那套“最短路径”的算法，让你认定自己走对了，实际上只是绕了个弯子。 说到“第一性原理”，这东西听着挺高大上，实际上就是把难题拆开，从最底层、最本质的东西去想，再从头组装。就像盖房子，别总想着堆砌砖头，得先搞清楚地基是不是稳。可目前的 AI 训练，仿佛就是换了个壳子，还是那套“堆砌砖头”的规矩。喂给它海量数据，让它“看到”了，它就是对的。但这真是一句废话，数据多了它就懂了个寂寞。
要是数据全是一样的，那它懂个屁；要是数据乱七八糟，它说不定还能自己瞎编造一套逻辑。
这就是典型的“垃圾进，垃圾出”，只不过这次它还得把自己包装得像个无懈可击的系统，还得配上那些华丽的大模型标题，配得跟 Einstein 一样响。 再说点干货，如何才算确实懂了 AI？我也不是那种只会死记硬背论文的人。真正的高手，是能把 AI 的影子缩到最小，就连把影子捏扁，让它简直看不见的状态。
这就好比你学游泳，站着看别人如何划水，一辈子学不会。你得自己在水里扑腾，呛水里了还得呛自己，呛多了，才懂如何换气。AI 是一门科学，不是个游戏，不能拿假数据去糊弄它。记得那个著名的“图像生成大赛”吧，最终那几个大牛作品，乍一看像是创意，实际上是 AI 随手生成的。它们看起来有灵魂，实际上连灵魂都没有，只是把训练数据里那些不清楚的影子挑拣出来，拼凑得像个活人。
这时候就得用“第一性原理”去审视，这背后到底打了多少张底牌，逻辑链条到底断了没断。 数据本身也是个好难题。
那会儿我们总想着把数据堆得像小山一样，当作量越大，AI 越智慧。
后来发现个鬼，就算数据堆成山，AI 照样能是个只会装傻的货色。
这就好比让你背一万本唐诗，背得滚瓜烂熟，还能突然背出你昨晚刷抖音看过的电视剧剧情吗？数据多了，AI 就僵了，它反而没劲了。
故此，别总盯着数据的量来教 AI，而是要盯着数据的“质”去教。
要是数据里有猫腻，那 AI 就是瞎猫撞死耗子，纯属运气好；要是数据全骗人，那 AI 就是穿帮，直接塌房。 还有啊，别总想着让 AI 完美。AI 这东西，它的缺点就是缺点，这就像人，哪位没个毛病？AI 有时候反应慢，有时候逻辑乱，有时候还会胡说八道。它仿佛故意装傻，要么是为了显得更高大上。还不如跟它较真，非要逼它时刻完美，不如就让它像个一般/平平人一样，有时候笨一点，有时候胡扯一点，反而更真，更有趣。人类早就把自己看低了，目前 AI 把自己看高了，这心态不忒对啊，但又仿佛没错，毕竟目前哪位还跟它较真呢。 最终说说如何才算真懂了一个模型。
不是看它背了多少参数，也不是看它跑了多少批数据。而是要看它能不能用自己的方式去解决难题。
比如你有个需求，别急着问它如何做，而是先问它：“你认定这件事最难在哪？”它可能会说“资源不够”，你可能反过来说“预算有限”，它又会说“人手不够”，最终你可能发现这难题根本没法解决，出于你的认知框架里根本没包含这些变量。
这就是典型的“第一性原理”思维，别被它的回答带偏了，要顺着自己的逻辑线去走。 故此啊，别总想着把 AI 训练得像教科书里写的那样，那样死板，那样完美。它就是个工具，是个帮你干活的伙伴，就连有时候是个甩手柜。你只需求把它当成个“傻白甜”，它就能给你出几个挺棒的点子。别总拿它去证明啥“人工智能是第一性原理”，别拿它去忽悠啥“无中生有”。它就是个工具，是个帮人做点好办事的小机器人，不用忒把它当回事，但也不能忒轻视它。 说到底，AI 这玩意儿，就是给人类大脑装个超级大脑，却非要让它背一套死记硬背的《算法导论》，结局背了个仰仗。
那会儿我也当作那是“第一性原理”，如今才明白，那不过是把前人踩过的坑，给又修了一遍，还贴了个“牛顿力学”的招牌。咱们打打个比方吧，那会儿导航要算几千步路，目前百度地图算得比你自己步行还快，可它靠的不是你走多直，而是它脑子里那套“最短路径”的算法，让你认定自己走对了，实际上只是绕了个弯子。 说到“第一性原理”，这东西听着挺高大上，实际上就是把难题拆开，从最底层、最本质的东西去想，再从头组装。就像盖房子，别总想着堆砌砖头，得先搞清楚地基是不是稳。可目前的 AI 训练，仿佛就是换了个壳子，还是那套“堆砌砖头”的规矩。喂给它海量数据，让它“看到”了，它就是对的。但这真是一句废话，数据多了它就懂了个寂寞。
要是数据全是一样的，那它懂个屁；要是数据乱七八糟，它说不定还能自己瞎编造一套逻辑。
这就是典型的“垃圾进，垃圾出”，只不过这次它还得把自己包装得像个无懈可击的系统，还得配上那些华丽的大模型标题，配得跟 Einstein 一样响。 再说点干货，如何才算确实懂了 AI？我也不是那种只会死记硬背论文的人。真正的高手，是能把 AI 的影子缩到最小，就连把影子捏扁，让它简直看不见的状态。
这就好比你学游泳，站着看别人如何划水，一辈子学不会。你得自己在水里扑腾，呛水里了还得呛自己，呛多了，才懂如何换气。AI 是一门科学，不是个游戏，不能拿假数据去糊弄它。记得那个著名的“图像生成大赛”吧，最终那几个大牛作品，乍一看像是创意，实际上是 AI 随手生成的。它们看起来有灵魂，实际上连灵魂都没有，只是把训练数据里那些不清楚的影子挑拣出来，拼凑得像个活人。
这时候就得用“第一性原理”去审视，这背后到底打了多少张底牌，逻辑链条到底断了没断。 数据本身也是个好难题。
那会儿我们总想着把数据堆得像小山一样，当作量越大，AI 越智慧。
后来发现个鬼，就算数据堆成山，AI 照样能是个只会装傻的货色。
这就好比让你背一万本唐诗，背得滚瓜烂熟，还能突然背出你昨晚刷抖音看过的电视剧剧情吗？数据多了，AI 就僵了，它反而没劲了。
故此，别总盯着数据的量来教 AI，而是要盯着数据的“质”去教。
要是数据里有猫腻，那 AI 就是瞎猫撞死耗子，纯属运气好；要是数据全骗人，那 AI 就是穿帮，直接塌房。 还有啊，别总想着让 AI 完美。AI 这东西，它的缺点就是缺点，这就像人，哪位没个毛病？AI 有时候反应慢，有时候逻辑乱，有时候还会胡说八道。它仿佛故意装傻，要么是为了显得更高大上。还不如跟它较真，非要逼它时刻完美，不如就让它像个一般/平平人一样，有时候笨一点，有时候胡扯一点，反而更真，更有趣。人类早就把自己看低了，目前 AI 把自己看高了，这心态不忒对啊，但又仿佛没错，毕竟目前哪位还跟它较真呢。 最终说说如何才算真懂了一个模型。
不是看它背了多少参数，也不是看它跑了多少批数据。而是要看它能不能用自己的方式去解决难题。
比如你有个需求，别急着问它如何做，而是先问它：“你认定这件事最难在哪？”它可能会说“资源不够”，你可能反过来说“预算有限”，它又会说“人手不够”，最终你可能发现这难题根本没法解决，出于你的认知框架里根本没包含这些变量。
这就是典型的“第一性原理”思维，别被它的回答带偏了，要顺着自己的逻辑线去走。 故此啊，别总想着把 AI 训练得像教科书里写的那样，那样死板，那样完美。它就是个工具，是个帮你干活的伙伴，就连有时候是个甩手柜。你只需求把它当成个“傻白甜”，它就能给你出几个挺棒的点子。别总拿它去证明啥“人工智能是第一性原理”，别拿它去忽悠啥“无中生有”。它就是个工具，是个帮人做点好办事的小机器人，不用忒把它当回事，但也不能忒轻视它。 说到底，AI 这玩意儿，就是给人类大脑装个超级大脑，却非要让它背一套死记硬背的《算法导论》，结局背了个仰仗。
那会儿我也当作那是“第一性原理”，如今才明白，那不过是把前人踩过的坑，给又修了一遍，还贴了个“牛顿力学”的招牌。咱们打打个比方吧，那会儿导航要算几千步路，目前百度地图算得比你自己步行还快，可它靠的不是你走多直，而是它脑子里那套“最短路径”的算法，让你认定自己走对了，实际上只是绕了个弯子。