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當(dāng)羅永浩與豆包的辯論展現(xiàn)出AI的情感交互能力，大模型已從效率工具轉(zhuǎn)向情感化設(shè)計(jì)新階段。本文從溫度參數(shù)調(diào)控到Prompt工程，深度解析大模型如何通過自訓(xùn)練與引導(dǎo)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)人格化進(jìn)化。通過對比人類成長三要素，揭示AI發(fā)展正從技術(shù)競賽轉(zhuǎn)向人性化共生的未來路徑。

相信大家都接觸過大模型，比如?DeepSeek、豆包、ChatGPT 等生成式 AI 應(yīng)用，當(dāng)用戶輸入相關(guān)信息后，大模型就會(huì)快速輸出相應(yīng)的結(jié)果：文字、圖片，甚至是視頻。這是大家對大模型最常見的認(rèn)識(shí)——效率工具?？僧?dāng)筆者看到25年底的《羅永浩年度科技創(chuàng)新分享大會(huì)》時(shí)，那段羅永浩和豆包的辯論徹底吸引住了筆者的眼球。

在吃瓜的同時(shí)，筆者關(guān)注了兩個(gè)重點(diǎn)：“吵架能吵出心流”、“你還訓(xùn)練過情緒是嗎”。通過羅永浩對豆包的感知，他道出了C端產(chǎn)品的本質(zhì)：面向個(gè)體化用戶重視情感的設(shè)計(jì)，通俗一點(diǎn)即抓住人的心/記憶點(diǎn)。正因這場辯論，筆者對大模型未來的發(fā)展也有了新的思考，本文就從大模型的原理切入與大家一塊探索。

關(guān)于原理，大家耳熟能詳?shù)氖谴竽Ｐ蛯⒂脩舻妮斎胄畔?，基于公域或私域?shù)據(jù)的計(jì)算，生成輸出的過程（如下圖所示）。

常見的 AI 應(yīng)用，也是圍繞輸出的兩個(gè)維度展開的（如下圖所示）。

一開始，筆者也只是了解這些體感可察的內(nèi)容，腦子中最常想的還是那些偏工程性的應(yīng)用方案。當(dāng)筆者試圖反向順著“輸入 → 數(shù)據(jù)計(jì)算（模型）?→ 輸出”的流程對“數(shù)據(jù)計(jì)算（模型）”深入了解時(shí)，發(fā)現(xiàn)在“輸出”之前還有“自訓(xùn)練”、“引導(dǎo)優(yōu)化”兩個(gè)環(huán)節(jié)（如下圖所示）。

首先，先梳理自訓(xùn)練這個(gè)環(huán)節(jié)。它主要包括兩個(gè)階段，一個(gè)是通過干預(yù)數(shù)據(jù)（“喂”打標(biāo)數(shù)據(jù)），并配置其內(nèi)部的參數(shù)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，筆者在網(wǎng)絡(luò)上整理了如下圖所示的一些主流參數(shù)），定性了最初的基礎(chǔ)模型。這一階段就相當(dāng)于編譯了大模型的 DNA，定義了大模型的屬性。另一個(gè)階段是通過自生成內(nèi)容（比如用戶和大模型一次次對話反饋），再訓(xùn)練或優(yōu)化自己，有點(diǎn)像一個(gè)學(xué)生在課堂之外通過接觸其他信息源培養(yǎng)的能力或習(xí)慣。

接著，再梳理引導(dǎo)優(yōu)化這個(gè)環(huán)節(jié)。在梳理前先說個(gè)生活中的故事，去年筆者在訓(xùn)練自家娃表達(dá)是與不是時(shí)，筆者會(huì)把他面前玩具一一拿起，然后對他說：“這個(gè)是不是你想要的玩具？是的話點(diǎn)頭，不是的話搖手（說著筆者還做了相應(yīng)的動(dòng)作）。”在經(jīng)過4次對話后，筆者終于找到了自己娃喜歡的玩具，他也學(xué)會(huì)表達(dá)是與不是，這個(gè)過程就很像?prompt 工程——像對待孩子一樣，引導(dǎo)其解決問題。

看完這里，你會(huì)不會(huì)突然發(fā)現(xiàn)大模型的打磨和一個(gè)孩子的成長很像？沒錯(cuò)，你看孩子的成長其實(shí)分為三塊：基因決定 + 環(huán)境影響 +?專業(yè)教育，而大模型的打磨也可以分成三塊：基因決定（數(shù)據(jù)干預(yù)與參數(shù)配置）?+ 環(huán)境影響（自我訓(xùn)練或優(yōu)化）?+ 專業(yè)教育（prompt 工程）。

也許大家也想過 AI 會(huì)替代自己而導(dǎo)致失業(yè)的焦慮，當(dāng)我們都在關(guān)注“輸出”側(cè)的效率提升時(shí)，就會(huì)陷入“手工紡織者與紡織機(jī)拼效率”的陷阱。通過對大模型原理的深入，仍會(huì)發(fā)現(xiàn)針對“模型計(jì)算”相關(guān)的領(lǐng)域也充滿著大量機(jī)會(huì)。我們還可以在大模型打磨公式的三個(gè)因子上尋找機(jī)會(huì)：你可以成為技術(shù)極客去對大模型的底層基因進(jìn)行改造，讓它有更多可能性；你也可以成為 AI 訓(xùn)練師引導(dǎo)大模型的人文發(fā)展，讓它變得有“活人感”；你還可以參與 AI 的秩序共建，去規(guī)范安全邊界讓他成為一個(gè)“好人”。人類和 AI 一定是彼此共生的關(guān)系，也必須相互成全，彼此才有存在的意義。就像馬歇爾·麥克盧漢說的那句話：我們塑造了我們的工具，然后我們的工具又塑造了我們。

最后，筆者再拋一個(gè)問題：除了“模型計(jì)算”、“輸出”側(cè)，“輸入”側(cè)可以做什么呢？歡迎留言互動(dòng)討論。