顿悟

顿悟之一:美丽的蒲公英

  在以色列,一位行为学家在年轻的乞丐中搞了一次施舍活动,施舍物有3种:400新谢克尔(约合100美元)、一套西装和一盆以色列蒲公英。施舍过程中,行为学家搞了一个统计,统计结果是:近90%的乞丐要了400新谢克尔,近10%的乞丐要了西装,只有百分之零点几的乞丐要了蒲公英。
  10年后,这位行为学家对当初参加施舍活动的乞丐进行了跟踪调查,调查结果为:要新谢克尔的乞丐,至今基本仍为乞丐;要西装的乞丐,大部分成了蓝领或白领;要蒲公英的乞丐,全部成了富翁。针对令众人迷惑的结果,行为学家作出了如下解释是:
  要新谢克尔的乞丐,在拿钱时,心里想到的收获,这种只想收获,不想付出的人,只能永远是乞丐。
  要西装的乞丐,在拿西装时,心中想到的是改变。他们认为,只要改变一下自己,哪怕是稍为改变一下自己的形象,就有可能改变自己的一生。他们正是通过这种不断的改变,使自己由乞丐变成了蓝领或白领。
  要蒲公英的乞丐,在拿蒲公英时,心中想到的是机遇。他们知道,得到的这种蒲公英,不是一般的蒲公英,它原产于地中海东部的沙漠中。它不是按季节舒展自己的生命,如果没有雨,它们一生一世都不会开花,但是,只要有一场小雨,不论这场雨多么小,也不论在什么时候落下,它们都会抓住这难得的机遇,迅速推出自己的花朵,并在雨水蒸发干之前,做完受孕、结子、传播等所有的事情。以色列人常把它送给拥有智慧的穷人,他们认为,这个世界上,穷人和沙漠里的蒲公英一样,发展自己的机会极少极少,但只要拥有蒲公英一样的品格,在机会来临之际,果断地抓住,同样会成为一个富裕和了不起的人。

顿悟

1、谁的命运都能改变。
2、都说机遇青睐有准备的人,我说,机遇更青睐有志向的人。
3、人生的每一个选择,都在或多或少考验你的价值取向、生存智慧和生活志趣。

顿悟之二:您还在井里吗?

有一天某个农夫的一头驴子,不小心掉进一口枯井里,农夫绞尽脑汁想办法救出驴子,但几个小时过去了,驴子还在井里痛苦地哀嚎着。
最后,这位农夫决定放弃,他想这头驴子年纪大了,不值得大费周章去把它救出来,不过无论如何,这口井还是得填起来。
于是农夫便请来左邻右舍帮忙一起将井中的驴子埋了,以免除它的痛苦。农夫的邻居们人手一把铲子,开始将泥土铲进枯井中。当这头驴子了解到自己的处境时,刚开始哭得很凄惨。
但出人意料的是,一会儿之后这头驴子就安静下来了。
农夫好奇地探头往井底一看,出现在眼前的景象令他大吃一惊:当铲进井里的泥土落在驴子的背部时,驴子的反应令人称奇──牠将泥土抖落在一旁,然后站到铲进的泥土堆上面!
就这样,驴子将大家铲倒在它身上的泥土全数抖落在井底,然后再站上去。很快地,这只驴子便得意地上升到井口,然后在众人惊讶的表情中快步地跑开了...!
就如驴子的情况,在生命的旅程中,有时候我们难免会陷入「枯井」里,会被各式各样的「泥沙」倾倒在我们身上,而想要从这些「枯井」脱困的秘诀就是:将「泥沙」抖落掉,然后站到上面去!事实上,我们在生活中所遭遇的种种困难挫折就是加诸在我们身上的「泥沙」;然而,换个角度看,它们也是一块块的垫脚石,只要我们锲而不舍地将它们抖落掉,然后站上去,那么即使是掉落到最深的井,我们也能安然地脱困。

顿悟

1. 动机与效果往往不统一,甚至完全相反。
2. 有时态度决定一切。对厄境持积极态度,是改变命运的要素之一。
3. 以积极向上的态度,感谢命运,承受困难,正视厄运,接受挑战。
4. 机会往往潜藏在困境中。
5. 打消依赖的念头,掌握自己的命运。
6. 人的一生都在枯井中挣扎、搏斗,每一次打击都使我们离成功更进一步。
 
### 关于DeepSeek-R1中的“顿悟”现象 “顿悟”现象(Aha Moment)是指在DeepSeek-R1的训练过程中观察到的一种特殊的学习行为。具体而言,在这一阶段,模型表现出一种自发的能力来重新评估其先前的行为决策,并对其进行优化调整[^1]。这种能力类似于人类在解决问题时突然获得灵感的过程,即通过回顾已有的信息并形成新的见解。 #### 自发性的学习机制 该现象的核心在于模型能够自主识别之前策略中存在的不足之处,并基于当前的知识水平改进这些策略。这表明即使是在无监督或强化学习环境中,AI也具备一定的自我修正能力。此特性不仅增强了算法解决复杂任务的效果,还揭示了RL(Reinforcement Learning, 强化学习)方法可能蕴含更深层次的认知模拟潜力。 #### 技术背景支持 为了实现上述效果,DeepSeek团队采用了GRPO(Gradient Regularized Policy Optimization),这是一种梯度正则化的策略优化技术[^2]。它通过对策略更新过程加入额外约束条件,使得整个训练流程更加稳定和平滑,从而促进了诸如“顿悟”这样的高级认知特征的发展。 ```python def grpo_update(policy_network, critic_network, states, actions, rewards): """ A simplified example of how GRPO might be implemented. Args: policy_network (nn.Module): The actor network to update. critic_network (nn.Module): The critic network used for evaluation. states (Tensor): Batched state inputs from the environment. actions (Tensor): Corresponding batched action outputs taken by agent. rewards (Tensor): Rewards received after taking those specific actions. Returns: loss_policy (float): Loss value associated with updating the policy. """ predicted_values = critic_network(states).detach() advantages = compute_advantage(rewards, predicted_values) old_log_probs = policy_network.log_prob(actions) new_log_probs = policy_network.forward(states).log_prob(actions) ratio = torch.exp(new_log_probs - old_log_probs) surrogate_objective = torch.min( ratio * advantages, torch.clamp(ratio, 1.0 - EPSILON_CLIP, 1.0 + EPSILON_CLIP) * advantages ) entropy_bonus = ENTROPY_COEFFICIENT * (-new_log_probs.mean()) # Add gradient regularization term here as part of total objective function grad_reg_term = calculate_gradient_regularization(policy_network.parameters()) final_loss = -(surrogate_objective + entropy_bonus + LAMBDA_GRADIENT_REGULARIZATION * grad_reg_term) optimizer.zero_grad() final_loss.backward() optimizer.step() return float(final_loss.item()) ``` 以上代码片段展示了一个简化版的GRPO更新逻辑,其中包含了计算优势函数、构建代理目标以及应用熵奖励和梯度正则项等多个重要环节。 #### 对未来研究的意义 “顿悟”现象的研究对于深入探索人工智能如何模仿甚至超越人类思维模式具有重要意义。一方面,它可以启发我们设计更为高效的机器学习架构;另一方面,则有助于解答关于智能本质的一些哲学层面的问题——例如意识是否可以被完全还原为物理规律等问题。
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