赖抱的妄想 ——假期拾遗之四

本文描述了作者在假期结束即将返校时的情绪变化和对家的眷恋之情,包括对家中舒适生活的怀念以及面对返校时的心理挣扎。

    假期最后几天,我茶饭不思,常负隅发呆,偶有叹息,无精打采。别人多问两句话,便觉不耐烦,气急败坏,恶声相向。

 

   每次返校前,我都像得了生理痛一般,生气,多疑,四肢无力。

 

   像阿Q被说起瘌痢头,像孔乙己被论及瘸腿,坏情绪纷至沓来,窘迫而不自在。

 

 

 

 

   父母早已见怪不怪,儿子,又得开学前恐惧症了吧?你的赖窝症候群什么时候才能恢复正常啊?

 

   我不勤快,爱赖床,更想赖窝。一旦回家,就不愿离开。

 

   家里有暖饭热汤,空调冰箱,有张可以横着睡,任意翻滚的弹簧床。家里有闲,家里农夫山泉不要钱。家里有表妹有堂妹,有那些让我一见就能会心而笑的鬼灵精。这是我的家,我怎么舍得走?

 

   家里的洗衣机还没换离合仪,波轮能否运转要看运气。家里消毒柜的液晶屏不再发亮提示,如何设定完整消毒,十多个按键的顺序得全凭记忆。家里洗手间的天花有一龙骨已经腐朽,亟需修复,联系了装修工,却被告知师傅一周内都无档期。这是我的家,我怎么能够走?

 

   我需要家,家需要我。

 

   让母鸡不再赖抱窝很简单,喂点止痛片就行了。让我回校也很简单,买最早那班车的票,在半睡半醒中上路便可。途中一直睡,只要不醒,就以为还在家里;待到醒来,则身在广州,木已成舟米已成炊……

 

   理由不是原因,纵使有千万个理由要成就某事,事实都可能向相反的方向发展。

 

   有时候,感情不是力量。更多的时间里,它是命运的注脚,反衬着后者的不可抗性,反衬着宿命的无情。

<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 ### 、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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