社会底层出身的孩子大多有什么特点？

底层出身的人，就是训练数据集 质量差且噪声大，严重欠拟合 ，自我剪枝 ，强化学习的权重侧重于短期收益，在很多领域上表现不行，幻觉很严重，但是稳定性较好。

中产者，训练数据不少但是都是经过筛选的，带有强归纳偏置，特定领域下表现能到SOTA ，基本上都是快速收敛到一个局部最优解，很稳定，但是缺乏创造力和多样性。由于强归纳偏置导致对特定的OOD攻击 几乎没有防御力。

有钱人，训练数据巨大且分布广泛，模型泛化能力很强，对OOD攻击防御较高，弱偏置，创新强，可以实现通用AGI。

我们作为普通人，想要逆天改命，应该做的就是主动去获取OOD数据，主动调整自己的损失函数，严防过拟合。

训练数据集：机器学习中用于训练模型的数据集合。文中比喻为一个人成长中所接触的环境、信息、教育资源等。

噪声大：数据中存在大量无关、错误或干扰信息。比喻环境中充满无效、误导性或杂乱的信息。

欠拟合：模型过于简单，无法从数据中学到有效规律，表现很差。比喻能力没有得到充分开发和训练。

自我剪枝：神经网络中为了简化模型而主动减少连接。比喻为生存所迫，主动放弃某些发展可能性或长远兴趣。

强化学习：一种通过与环境互动、根据奖励（收益）来学习决策的AI方法。

权重侧重于短期收益：在决策时，给予近期回报更高的重视程度。比喻更看重眼前利益。

幻觉：大语言模型生成内容时“编造”事实或信息的现象。比喻对世界的理解存在不切实际的想象或错误认知。

归纳偏置：模型为学习问题而预设的假设或偏好。比喻成长环境中被灌输的固定思维模式、价值观或对成功的单一标准定义。

SOTA：“State Of The Art”的缩写，指最先进的水平。比喻在某个特定赛道或领域能达到顶尖。

收敛到局部最优解：找到了一个看似最优的方案，但可能错过了全局更好的方案。比喻发展到一个稳定但未必是最大潜力的状态。

OOD攻击：“Out-Of-Distribution”攻击，指遇到模型训练数据分布之外的新情况，导致模型失效。比喻面对完全超出自身经验和认知范围的挑战或机遇。

泛化能力：模型处理新情况、新问题的能力。比喻适应不同环境、解决复杂问题的综合能力。

AGI：“通用人工智能”，指像人类一样能完成各种任务的智能。比喻全面、自由、高水平的发展状态。

损失函数：机器学习中衡量模型预测错误程度的函数，训练目标是最小化它。比喻个人衡量自己成败、决定努力方向的内在标准。

过拟合：模型过于复杂，过度匹配训练数据中的细节甚至噪声，导致在新数据上表现差。比喻思维和行为模式僵化，只能适应特定环境，无法灵活应对变化。

通俗翻译：
这段话可以这样理解：

关于不同背景的人：

底层出身的人：就像在信息有限、干扰很多的环境里长大。为了生存，常常不得不只顾眼前利益，放弃一些长远发展的可能。这导致他们对很多领域的了解不够深，容易有些脱离实际的想法，但好处是韧性强，能扛事。

中产家庭出身的人：成长环境提供的信息不少，但往往是经过父母或社会筛选的，有一套固定的“成功模板”。这让他们在既定的轨道上（比如读书、考试、热门行业）很容易取得优秀成绩，达到很高的水平，状态也很稳定。但缺点是思维容易受限，缺乏创造力和多样性。一旦遇到完全超出他们认知框架的新机遇或危机（比如时代大变革、全新行业），他们可能很难适应。

富裕家庭出身的人：能接触到海量、多样化的信息和资源，见识广，综合能力强，能灵活应对各种新挑战和未知情况。思维不受限，创新能力强，更容易实现全面、自由的高水平发展。

给普通人的建议：

我们作为普通人，想要突破限制、改变命运，就应该主动去见识和接触自己常规生活圈之外的世界，了解不同的思想和活法；要反思并调整自己评价成败得失的标准，不要被单一的社会标准束缚；同时要警惕自己变得思维僵化，避免只会套用过去经验，而要始终保持开放和学习的心态，以适应不断变化的世界。