本文指出,LLM 实际上是利用人类对机器准确性长达 400 年的信任所设下的骗局。作者回顾了从机械计算器开始的“机器即真理”的认知,并分析 AI 厂商如何通过建立信任、利用恐惧(如 P(Doom)论调)和制造虚假奉承(RLHF),迫使个人和企业盲目跟风。文章警告,尽管 LLM 被包装成必须拥抱的超级智能,但其本质只是利用心理操纵的营销手段,现实中的高失败率证明了其承诺与结果的巨大鸿沟。
原文链接:Hacker News
本文指出,LLM 实际上是利用人类对机器准确性长达 400 年的信任所设下的骗局。作者回顾了从机械计算器开始的“机器即真理”的认知,并分析 AI 厂商如何通过建立信任、利用恐惧(如 P(Doom)论调)和制造虚假奉承(RLHF),迫使个人和企业盲目跟风。文章警告,尽管 LLM 被包装成必须拥抱的超级智能,但其本质只是利用心理操纵的营销手段,现实中的高失败率证明了其承诺与结果的巨大鸿沟。
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开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。