学而各下一句-单句各下一句

今天这课讲得有点不一样，不像那会儿那些照本宣科的作业，咱们直接看几个具体的例子，把脑子凑在一起看看能如何混。 举个头，比如那个叫“深度学习”的词。
那会儿我认定那是个挺高端的词汇，说目前机器能像人一样思索，听着挺唬人。但到了 2023 年，你看那些论文里，连“思索”这个词都仿佛被删了。研究重点全变成了如何优化那个叫“损失函数”的东西，如何让那个“梯度下降”的路径走得更直，如何把那些参数调得像精密仪器一样准。
有时候医生治个病，也要写成“通过调整模型参数达到最优解”，这话说得真到位，但你也真认定病人脑子里在想啥了吗？ 再说下“大模型”，最近新闻里被吹得天花乱坠，说它是技术的龙，是智慧的体现。但深挖一查，发现它也是个挺实诚的工人。目前市面上的那些模型，根本上都能写代码、能写诗、还能画图，连你都能看出来，这些本事里混进了多少人类工程师写的代码？有时候连个“生成”都叫“生成”，看着挺酷，但仔细一琢磨，实际上就是把剪枝、量化、蒸馏这些老技术新招数都整得花里胡哨。
这就好比让你把一堆散乱的砖头砌成房子，你只能负责找合适的砖头，至于如何搭、如何承重，还得看别人。 还有啊，说到“可解释性”，那会儿大家都认定这是个大难题，要搞啥随机森林，要搞啥因果推断，把那些复杂的数学模型堆起来，仿佛一解开就有智慧了。但后来发现，大量模型在内部实际上是个黑盒子。你让它做点啥，它立马执行；它到底在想啥，你猜不到，就是不知道它内部参数是如何配出来的，如何算出的。
这就好比你在黑箱子里按按钮，想看看里面红灯绿蓝是如何点亮的，结局灯一亮，你连开关在哪儿都不知道。
故此有时候我们得承认，目前的 AI 大量时候就是算得快，但脑子没住进去，那玩意儿叫算力，不是智商。 再谈谈“提示词工程”，这东西那会儿就是个怪招，目前成了行业里的“新语言”。
那会儿程序员跟老板讲话，还得加上“请”、“请”、“拜托”，目前成了跟大模型对话，只要把指令写得清楚，就能拿到想要的结局。但实际效果嘛，有时候跟你写个明白道不同，有时候就连让你玩游戏都能玩不明白。有些老板上来就把一堆复杂的 Prompt 塞那会儿，结局模型回了一堆乱七八糟的废话，就连还要靠人工去过滤，这下还不得累死？ 不过话说回来，别看它的底细咱们还没彻底摸清，但在某些具体场景下，它确实挺好用。
比如在数据标注的时候，它比人快十倍，连个错别字都没有；在代码生成上，往往是一下子就能出一段结构整个的代码；在医疗辅助诊断上，别看不能替代医生，但能帮你快速筛掉一些明显的不符合规范的影像。
这些具体的应用场景，确实证明它不是全能的机器。 故此啊，咱们就别忒神话它，也别忒嘲笑它。它就是个工具，是个能比某些老机器干活快、更精准的家伙。咱们得学会如何跟它相处，如何让它来分担工作，而不是指望它那点算力里面藏着人类不可复制的灵气。
毕竟，真正的智慧，压根儿都藏在人类的大脑和手里，而不是那些漂亮的参数里。