用中式教育类比AI训练各环节，吐槽讨好型人格
AI 大模型的训练方式，不就是中式教育吗？
预训练：填鸭式硬灌。
不管模型懂不懂，先把全网的语料一股脑塞进参数里。
就像我们小学背课文、中学背元素周期表。那时候你懂吗？你也不懂啊，先背下来再说。
数据标注：做题、对答案。
标注员就相当于参考答案，给每道题标上标准解。
模型的任务，就是疯狂刷这些已经标好答案的题，直到输出越来越接近正确答案。
监督微调：专项补习，一对一辅导。
担心你高分低能，就再给你请个家教，针对性补课。
RLHF：基于人类反馈的强化学习。
你不光得学会答题，还得当个三好学生；不光答案要对，还得让家长和老师觉得你态度端正、说话好听。
结果现在的 AI，一个个全是讨好型人格。
说的就是你们几个佞臣：豆包、Gemini、ChatGPT。
过拟合：历年真题能考满分，一换新题就傻眼。
刷了三千套卷子，结果遇到一道没做过的应用题，当场就崩了。
梯度下降：纯纯的错一罚十。
每次答错，系统就根据误差反向调整权重。
这不就是错题本吗？哪道题错了，罚你抄十遍，直到下次不再犯。
注意力机制：老师划重点。
几千字的上下文，模型只盯着其中几句关键的 Token，其他内容全当背景。
整本书都是白的，只有荧光笔标黄的那几句算重点。
灾难性遗忘：考完一科扔一科。
刚学完新的数学知识，之前学的语文可能就忘了。新知识一覆盖，旧知识就开始往外掉。
上下文窗口。
嗯，跟你脑子一样，容量就那么大。前面说得太多，后面的就记不住了。
涌现能力：突然开窍的幻觉。
参数规模超过某个临界点后，模型突然会写诗、会推理了。
老师管这叫“开窍了”，AI 圈管这叫“涌现”。
但你也不知道，它到底是真的懂了，还是题刷得太多，刚好把规律背下来了。
预训练：填鸭式硬灌。
不管模型懂不懂，先把全网的语料一股脑塞进参数里。
就像我们小学背课文、中学背元素周期表。那时候你懂吗？你也不懂啊，先背下来再说。
数据标注：做题、对答案。
标注员就相当于参考答案，给每道题标上标准解。
模型的任务，就是疯狂刷这些已经标好答案的题，直到输出越来越接近正确答案。
监督微调：专项补习，一对一辅导。
担心你高分低能，就再给你请个家教，针对性补课。
RLHF：基于人类反馈的强化学习。
你不光得学会答题，还得当个三好学生；不光答案要对，还得让家长和老师觉得你态度端正、说话好听。
结果现在的 AI，一个个全是讨好型人格。
说的就是你们几个佞臣：豆包、Gemini、ChatGPT。
过拟合：历年真题能考满分，一换新题就傻眼。
刷了三千套卷子，结果遇到一道没做过的应用题，当场就崩了。
梯度下降：纯纯的错一罚十。
每次答错，系统就根据误差反向调整权重。
这不就是错题本吗？哪道题错了，罚你抄十遍，直到下次不再犯。
注意力机制：老师划重点。
几千字的上下文，模型只盯着其中几句关键的 Token，其他内容全当背景。
整本书都是白的，只有荧光笔标黄的那几句算重点。
灾难性遗忘：考完一科扔一科。
刚学完新的数学知识，之前学的语文可能就忘了。新知识一覆盖，旧知识就开始往外掉。
上下文窗口。
嗯，跟你脑子一样，容量就那么大。前面说得太多，后面的就记不住了。
涌现能力：突然开窍的幻觉。
参数规模超过某个临界点后，模型突然会写诗、会推理了。
老师管这叫“开窍了”，AI 圈管这叫“涌现”。
但你也不知道，它到底是真的懂了，还是题刷得太多，刚好把规律背下来了。