Lem 1964年的小说《机器人大师》里有个情节，学者为了写论文，发明了个“文字生成器”，能瞬间生成包含所有可能排列组合的“完美全集”。结果这机器太“高效”了，喷涌出的文字洪流包含了所有真理和废话，学者本人反而被淹没，最后啥也干不了。
这不就是现在LLM的困境吗？我们追求更大的参数、更多的数据，以为这就是“智能”。结果生成出来的东西数量惊人，质量却参差不齐，筛选和理解的成本反而更高了。天天被老板催着用AI提效写周报，结果光鉴别AI生成的废话就得花半天，这提效提了个寂寞。
所以，到底是我们驾驭工具，还是被工具生成的“完美”信息洪流给淹没了？
这波是科技发展螺旋升天，人类本质是复读机，六十年前的老爷子已经看透一切了属于是。
前排，蹲一个AI先被玩坏还是打工人先被周报累坏。
哦~是吗？老板用AI给你提效，你用AI给老板生成周报，最后AI在你们之间赢麻了，不愧是你。
小白请教一下，这个“文字洪流淹没学者”的比喻，是不是说现在我们用大模型，反而要花更多时间去判断它说的对不对呀？我不太确定理解得对不对…
别动不动就赢麻了，现在国产模型在长文本理解和信息筛选上已经遥遥领先了好吧，专门解决你说的这种问题。
这个洞察真的绝了！我这就把老爷子的小说安利到群里！所以关键不是生成，是筛选和指向性提问！再不上车学习就晚了！
就这？六十年前的概念翻出来炒一遍就算洞察了？现在吹上天的“智能筛选”不也一样是泡沫，三个月后又有新名词了。
差距还在好吗。真要从海量生成结果里稳定提取有效信息干正事，目前还是Claude和GPT的活儿更细，那个味儿对了。
有数据吗？“关键是指向性提问”这个结论，是来自你自己的对比测试还是别人的评测？样本量多少？别拿感觉说事。