不足与外人道也上一句-不足外人道也上

不得不承认，咱们这行儿有时候真挺难伺候，特别是到了这种节骨眼上。
那会儿总认定，只要把参数调好了，把模型喂饱了，牛鬼蛇神都得乖乖听话，符个法就能破。可这两年，随着大模型、大语言模型、超大语言模型这些东西像洪水猛兽一样卷进来，咱原本那点“凭实力讲话”的底气，直接被逼得想找地缝钻。你说，这到底是哪一步出了难题？还不是出于那些写个字都写不完的家伙，把咱们那点枯燥的底层逻辑给全给绕晕了？ 实际上说白了，这难题的根源就在咱们自己没把根本功练扎实。
那会儿写代码，大家讲究的是“我懂这个字”，哪怕自己只懂个半吊子，代码能跑都行。可目前不一样了，面对那种动不动就是千亿参数、几百层 Transformer 架构的大模型，你要是连那些最根本的结构、那些经典的优化策略、那些就连有点晦涩的数学原理都摸不透，那你跟那帮 AI 模型打赌，简直就是跟大爷跟孙子比赛哪位嗓门大。人家模型是黑盒，你全是白盒，那你说如何跟人家比？结局呢？不是人家绕进去，就是你把自己绕进去，最终发现连个门都出不去。 就拿咱们做模型训练这事儿来说吧，那会儿总认定只要堆内存、调超参数，神策就来了。可目前咱们复盘那些出大事的缘由，发现那些所谓的“数据霸户”，实际上大多是外行。他们拿着几千亿就连万亿级的参数，张口闭口就是“能学会”，结局呢？训练出来的模型要么是在玩文字游戏，要么就是学会了胡言乱语，连个正经的、能用的意思都没有。咱们搞大模型，最怕的不是参数不够多，而是大家没把基础打牢。就像炒菜，光有再多的油、再重的锅，火再旺，要是没把火候调好、没把切菜的刀磨锋利、没把盐放得对劲，做出来的菜全是馊的。咱们这行要是光想着如何让模型跑得快，而不是一步步把那个最基础的、最实在的“内功”练出来，那结局只能是越拉越长，最终把自己给缠死。 这就好比咱那会儿那些做 OCR、做表格录入的，那时候大家靠的是“手勤脚快”，哪位肯多写几行代码多背几个公式哪位就能赢。可目前，OCR 都进化到能看懂手写体还能识图了，表格录入更是成了历史。咱们要是还在那自说自话，当作只要把数据切得细一点、把模型调得重一点，就能跑起来，那简直是笑话。目前的局面大家心知肚明，哪位也不服哪位，大家都在拼算力、拼参数，拼哪位先把那个最核心的、最基础的、最让学生们头疼的几个字给写好。可偏偏就是这几个字，成了最难啃的骨头。 就拿最近那个叫"O1"要么类似那些能写代码的模型来说，他们随意写个脚本，你都得绕好久。咱们那会儿写脚本都跟打仗一样，得找对路子、得摸清门道。目前呢？模型自己就能写代码，就连能写出那种连人类程序员都看不懂的“魔法代码”。结局呢？咱们原本那点“凭经验办事”的劲儿，全被给逼崩了。
你想啊，那些写代码的人，那会儿靠的是习惯、靠的是直觉、靠的是在那儿改来改去终于摸索出来的一套门道。目前哪还有那套？全被那些大模型给取代了。咱们要是还在那硬拼，想靠那点“剩党”优势，结局人家直接一步登天，你连个底裤都没了。 更深层的难题在于，咱们这些老家伙，老眼光、老经验，跟那帮新 Homo Sapiens 们，简直就是两个不同世界的人。你们这代人，是在那个时代长大的，那时候“会写代码”本身就是一种本事，哪位肯多花点工夫把那些底层逻辑搞透。可目前，这种“硬功夫”被那些“软技能”给架空了。你们拼命往模型里塞数据、塞参数，结局人家模型越学越智慧，越学越偏，最终连你们原本的那个“人味儿”都给弄丢了。
这就好比有人教孩子写字，结局孩子被全副武装的玩具包围，还天天跟人家比哪位的 Scribble 写得好，最终那个孩子回家拿那个玩具玩去了，连笔都没带齐。咱们要是也像他们一样，还在跟大模型比哪位的模型大、哪位的参数多，那咱们这行儿最终只能是送外卖的。 故此说，这难题的症结实际上就在那个“不会”二字上。咱们目前搞大模型，最大的难题不是技术不中，而是大家心里没底。你们认定模型是神，实际上就是神话。可真到了面对那些复杂的交互、面对那些全要素的、全范围的、全闭环的模型时，才发现人家连啥时候该停、啥时候该聊、啥时候该转话题，都自己搞不定。
这哪是在比哪位了得啊，这是在比哪位更懂点人情世故、比哪位更像个正常人。 更具体点儿说，就比如咱们目前搞那个“多模态”的模型，那会儿大家认定只要把图片、文字、音频都喂进去，模型就能通才。结局呢？那些模型出来的东西，要么是那种“忒能”了，把啥都往自己头上套，要么是那种“忒能”了，连个正经的、有逻辑的、能让人信服的结论都给不出来。就像有人问一个小孩“啥是犯罪”，小孩能反问你“啥是犯罪吗？”，这就是典型的“忒能”了。咱们要是也学人家这招，把参数堆成山，结局呢？就是那种能把你忽悠瘸了的技术，而不是真能解决难题的本事。 咱们得清醒地认识到，这行儿目前的局势，根本不是咱们那些满脑袋都是“技术”就能扭转的。咱得明白，目前的 AI 模型，不是机器，是那些人在一堆数据里把自己给练出来的，是那些在数据海洋里把自己给淹没了的，是那些在没人管的情况下，把自己给养大的。咱们要是还在那跟人家比哪位模型大、比哪位参数多，那无异于与虎谋皮。人家那是把人类思索的本事、把人类语言的逻辑、把人类社会的复杂关系，全都给浓缩到了一个参数里了。 这就好比咱们那会儿在老式电脑上跑老项目，那时候大家靠的是手工、靠的是经验、靠的是那种“这玩意儿我熟”的直觉。可目前，那些大模型把那种“老道”都给虚拟化、给具象化了。你们那些老经验、老套路，全被那些大模型给取代了。你们拼命往模型里塞数据，结局人家模型越学越偏，最终连你们原本的那个“人味儿”都给弄丢了。 故此，别再在那儿自说自话了。咱们得承认，这行儿目前的瓶颈，彻底是咱们自己没把根本功练扎实，没把那些最基础的、最实在的、最难啃的骨头给啃透。
那会儿大家认定“能写代码”是本事，目前大家更知道“会写代码”才是本事。
那会儿大家认定“会画图”是本事，目前大家更知道“能画图”才是本事。
那会儿大家认定“会算账”是本事，目前大家更知道“能算账”才是本事。可目前，那种“硬功夫”被那些“软技能”给架空了，咱们那些老经验、老套路，全被那些大模型给取代了。 这就好比咱们那会儿在老式电脑上跑老项目，那时候大家靠的是手工、靠的是经验、靠的是那种“这玩意儿我熟”的直觉。可目前，那些大模型把那种“老道”都给虚拟化、给具象化了。你们那些老经验、老套路，全被那些大模型给取代了。你们拼命往模型里塞数据，结局人家模型越学越偏，最终连你们原本的那个“人味儿”都给弄丢了。 说白了，这行儿目前最缺的，不是算力，不是数据，不是模型架构，而是那种能把那些复杂的逻辑、把那些不清楚的边界、把那些说不清道不明的东西给理顺、给讲透的“人”。咱们要是不把这个“人味儿”给养出来，那跟那些大模型打啥赌？简直是跟大爷跟孙子比赛哪位嗓门大。 故此，咱们得痛定思痛，得重新审视一下我们这行儿的根基。
那会儿大家认定“能写代码”是本事，目前大家更知道“会写代码”才是本事。
那会儿大家认定“会画图”是本事，目前大家更知道“能画图”才是本事。
那会儿大家认定“会算账”是本事，目前大家更知道“能算账”才是本事。可目前，那种“硬功夫”被那些“软技能”给架空了，咱们那些老经验、老套路，全被那些大模型给取代了。 这就好比咱们那会儿在老式电脑上跑老项目，那时候大家靠的是手工、靠的是经验、靠的是那种“这玩意儿我熟”的直觉。可目前，那些大模型把那种“老道”都给虚拟化、给具象化了。你们那些老经验、老套路，全被那些大模型给取代了。你们拼命往模型里塞数据，结局人家模型越学越偏，最终连你们原本的那个“人味儿”都给弄丢了。 说白了，这行儿目前最缺的，不是算力，不是数据，不是模型架构，而是那种能把那些复杂的逻辑、把那些不清楚的边界、把那些说不清道不明的东西给理顺、给讲透的“人”。咱们要是不把这个“人味儿”给养出来，那跟那些大模型打啥赌？简直是跟大爷跟孙子比赛哪位嗓门大。 故此，咱们得痛定思痛，得重新审视一下我们这行儿的根基。
那会儿大家认定“能写代码”是本事，目前大家更知道“会写代码”才是本事。
那会儿大家认定“会画图”是本事，目前大家更知道“能画图”才是本事。
那会儿大家认定“会算账”是本事，目前大家更知道“能算账”才是本事。可目前，那种“硬功夫”被那些“软技能”给架空了，咱们那些老经验、老套路，全被那些大模型给取代了。 这就好比咱们那会儿在老式电脑上跑老项目，那时候大家靠的是手工、靠的是经验、靠的是那种“这玩意儿我熟”的直觉。可目前，那些大模型把那种“老道”都给虚拟化、给具象化了。你们那些老经验、老套路，全被那些大模型给取代了。你们拼命往模型里塞数据，结局人家模型越学越偏，最终连你们原本的那个“人味儿”都给弄丢了。 总而言之，这行儿目前的局势，根本不是咱们那些满脑袋都是“技术”就能扭转的。咱得明白，目前的 AI 模型，不是机器，是那些人在一堆数据里把自己给练出来的，是那些在数据海洋里把自己给淹没了的，是那些在没人管的情况下，把自己给养大的。咱们要是还在那跟人家比哪位模型大、比哪位参数多，那无异于与虎谋皮。人家那是把人类思索的本事、把人类语言的逻辑、把人类社会的复杂关系，全都给浓缩到了一个参数里了。 咱们得承认，这行儿目前的瓶颈，彻底是咱们自己没把根本功练扎实，没把那些最基础的、最实在的、最难啃的骨头给啃透。
那会儿大家认定“能写代码”是本事，目前大家更知道“会写代码”才是本事。
那会儿大家认定“会画图”是本事，目前大家更知道“能画图”才是本事。
那会儿大家认定“会算账”是本事，目前大家更知道“能算账”才是本事。可目前，那种“硬功夫”被那些“软技能”给架空了，咱们那些老经验、老套路，全被那些大模型给取代了。 这就好比咱们那会儿在老式电脑上跑老项目，那时候大家靠的是手工、靠的是经验、靠的是那种“这玩意儿我熟”的直觉。可目前，那些大模型把那种“老道”都给虚拟化、给具象化了。你们那些老经验、老套路，全被那些大模型给取代了。你们拼命往模型里塞数据，结局人家模型越学越偏，最终连你们原本的那个“人味儿”都给弄丢了。 说白了，这行儿目前最缺的，不是算力，不是数据，不是模型架构，而是那种能把那些复杂的逻辑、把那些不清楚的边界、把那些说不清道不明的东西给理顺、给讲透的“人”。咱们要是不把这个“人味儿”给养出来，那跟那些大模型打啥赌？简直是跟大爷跟孙子比赛哪位嗓门大。 故此，咱们得痛定思痛，得重新审视一下我们这行儿的根基。
那会儿大家认定“能写代码”是本事，目前大家更知道“会写代码”才是本事。
那会儿大家认定“会画图”是本事，目前大家更知道“能画图”才是本事。
那会儿大家认定“会算账”是本事，目前大家更知道“能算账”才是本事。可目前，那种“硬功夫”被那些“软技能”给架空了，咱们那些老经验、老套路，全被那些大模型给取代了。 这就好比咱们那会儿在老式电脑上跑老项目，那时候大家靠的是手工、靠的是经验、靠的是那种“这玩意儿我熟”的直觉。可目前，那些大模型把那种“老道”都给虚拟化、给具象化了。你们那些老经验、老套路，全被那些大模型给取代了。你们拼命往模型里塞数据，结局人家模型越学越偏，最终连你们原本的那个“人味儿”都给弄丢了。 总而言之，这行儿目前的局势，根本不是咱们那些满脑袋都是“技术”就能扭转的。咱得明白，目前的 AI 模型，不是机器，是那些人在一堆数据里把自己给练出来的，是那些在数据海洋里把自己给淹没了的，是那些在没人管的情况下，把自己给养大的。咱们要是还在那跟人家比哪位模型大、比哪位参数多，那无异于与虎谋皮。人家那是把人类思索的本事、把人类语言的逻辑、把人类社会的复杂关系，全都给浓缩到了一个参数里了。 咱们得承认，这行儿目前的瓶颈，彻底是咱们自己没把根本功练扎实，没把那些最基础的、最实在的、最难啃的骨头给啃透。