断思,妄想,狂人

断思,妄想,狂人

全国MSN一片红的时候,我还光着身子


几年前,我们反日,最后当需要修复同日本关系时,那些反日的进了监狱

一切都不过是工具,被利用的工具,利用完了就扔掉

反正这个国家不缺人,于是无数人愿意被伤透了,麻木了,冷淡了


此其一,其二呢?

空口无凭,无证无拘的事情,我不相信。

为什么直接冒出了家乐福,而不是其他欧莱雅等等

有没有所谓的“政治阴谋”和阴险家的嘴脸在其中???不得而知

反正我有自己的认知


其三,让我恐惧

为什么这么多人都红了,红的毫无道理,只要别人说对,别人说的话批了一层“民族大义”的外衣

于是无数人就信了,坚信了,而且做了,盲从了

在群体性红的情况下,你不红就是异端,就差打倒了!!!

我真的是恐惧:我以前不知道为什么会有,为什么会有“知青三下乡”

我们现在看起来那么多错的事情,为什么过去发生了?为什么会发生

这个问题如果过去不明白,那么现在明白了!!!

神要让一切一切都一次次重复

比无知更可悲的是盲从


其四,

最大的受益者是MSN和美帝国,因为这次事件,MSN统计的数据非常有战略价值。

对整个国民意识有了相当可观的认知,而且完全可以分析出这次信息的传播速度、过程和线路

这种统计结果是非常非常可怕的,它可以根据这个分析预测出如果中美之间发生了什么事情的最坏情况

就好比一个捣蛋的孩子,知道在什么尺度内,大人不会打他,然后他就一直游走于这个尺度不断挑衅

<think>好的,用户想了解关于大模型在IT领域的妄想,也就是大规模机器学习模型的幻想或不合理期望。首先,我需要明确“妄想”在这里指的是什么。通常,大模型被寄予厚望,但可能存在一些不切实际的期望或误解。 接下来,我得回忆相关的资料和已有的知识。比如,参考引用[1]中提到大脑作为身体控制系统的进化,这可能和大模型的训练机制有类比,但需要谨慎处理。引用[2]中的赫布学习理论说明学习过程中统计的重要性,或许和大模型的数据依赖有关。引用[3]提到的中国市场分工问题,可能间接反映在模型开发和应用中的不合理预期。 用户的问题可能涉及以下几个方面: 1. 技术能力上的夸大,比如认为大模型可以完全理解人类语言或具备真正智能。 2. 应用场景的误解,如认为大模型无需调整即可解决所有问题。 3. 资源消耗的低估,比如忽视训练大模型所需的计算成本和环境负担。 4. 伦理和安全问题,可能存在的忽视或过度信任。 需要逐一分析这些方面,结合现有引用中的观点,特别是引用[1]中提到的“推理空间约束”和“身体调节”可能暗示大模型在处理现实复杂性时的局限。引用[2]的学习机制可能说明模型对数据统计的依赖,而非真正的理解。 然后,生成相关问题需要考虑用户可能的进一步疑问,比如技术瓶颈、实际应用限制、伦理问题等。确保问题覆盖用户潜在的兴趣点,并引导深入探讨。 最后,检查回答是否符合系统级指令,使用正确的中文和LaTeX格式,确保引用标注自然,问题相关且具有启发性。</think>关于大规模机器学习模型的“妄想”(即不切实际的期望),主要体现在以下几个方面: ### 一、技术能力夸大 1. **全能智能幻想**:误认为大模型具有真正的理解能力,例如将$y=Wx+b$这类数学表达式等同于人类认知过程,而实际上模型只是统计模式的拟合[^1] 2. **通用性谬误**:假设单个模型能解决所有领域问题,忽视$$ \min_{\theta} \mathcal{L}(\theta) = \mathbb{E}_{(x,y)\sim D}[-\log p_\theta(y|x)] $$这类目标函数本身的领域局限性 ### 二、应用场景误解 3. **即插即用妄想**:认为预训练模型无需微调即可直接部署,忽略领域适配的$$ \Delta \theta = \arg\min_{\delta} \mathcal{L}(\theta+\delta) $$优化需求[^2] 4. **人机等同错觉**:将语言模型的文本生成能力等同于人类创作,忽视其缺乏真实认知锚点 ### 三、资源认知偏差 5. **算力线性增长谬误**:误以为模型效果随参数规模线性提升,而实际存在$$ \text{Perf}(N) \sim \alpha N^\beta $$的边际效应递减规律 6. **环境成本忽视**:低估训练GPT-3级别模型产生的$$ CO_2 \geq 500t $$碳排放当量 ### 四、安全伦理盲区 7. **偏见消除幻想**:认为通过简单数据过滤就能消除模型偏见,但统计学习本质决定$$ P(y|x) \propto \exp(f_\theta(x,y)) $$会继承训练数据分布 8. **可控性高估**:过度相信提示工程的约束能力,忽视模型可能绕过$$ \max_{x} \log p_\theta(y|x) $$的语义约束
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