南途锦域 
好久没写文章了最近有一些对 AI 的看法不吐不快。这篇文章也是借助 GPT 基于一个粗糙的草稿下润色完成的配图也是 Agent 帮忙搞定的。看起来缺少一些我过往文章的一些文风不过这对 AI 也并不是难事算了懒得喂给它学习了。整体也写的挺好的能清楚表达意思没有错别字要知道以前手写文章时候光改错别字、断句啥的都需要整理好久。好了不再啰嗦开启正文。现在 AI 大模型的流行某种程度上反而证明了这个世界很多地方本质上就是个巨大的“草台班子” 。目前主流的 LLM大语言模型本质更像一个“超大规模的文本预测器”给定上文去预测下一个最可能出现的词更准确地说是 token然后一个 token 接一个 token 地生成完整回答。在生成过程中得益于 Transformer 的注意力机制模型会“回头看”前面哪些词更重要——也就是它会抓重点。这使得它对语言的把握明显强于传统 NLP。再加上对互联网公开知识的海量预训练LLM 的每次迭代看起来都在向“智能”靠近一步。但这并不等于它学会了“思考”。更准确地说它学到的是大量“推理文字的写法与套路” 以及一些可泛化的模式比如类比、归纳、分步求解等。因此它能输出看起来很像推理的内容却仍然可能胡编乱造幻觉生成听上去合理但事实错误的结论。这有点像一些逻辑不太好的人写文章每个字都认识读起来也顺但连起来其实不知道在说什么。因为它并没有真正的逻辑思维能力。但这还不是最关键的问题。更要命的是它缺乏持续的创新能力。人类能在物种进化中胜出不只是因为会一代代模仿学习更因为会创新——在总结规律的基础上提出新问题、发明新工具、开辟新路径。而现阶段的 AI 并不具备这一点。这也是为什么杨立昆深度学习与卷积神经网络的奠基人并不认可“只靠文本训练”就能实现真正 AGI 的原因之一。即便如此LLM 的能力仍然强到“足够好用” 甚至在很多场景里效果惊艳超过了大量工作的真实要求。比如程序员为什么都喜欢 Claude Code很重要的原因是这类模型训练时吸收了大量“人类解决编程问题的过程数据”例如 Stack Overflow、GitHub Issue 等。那些数据里不只是代码片段还包含了程序员定位 bug、分析原因、尝试方案、权衡取舍的思路。模型通过学习这些内容等于也“照着套路”学会了。这意味着它在很多任务上可以达到中级程序员的水平能相对独立地解决问题。但它依然很难做出真正的创新。例如它并不会自己发现传统 DOM 操作开发视图的结构性问题然后发明 React、Vue 这类框架来解决它更多是在既有范式内堆代码、补功能。除非你明确提示它才会进一步抽象、优化、重构。同样它也缺乏“自主的审美能力” 不知道什么是更好的工程实践、什么是更差的工程实践很多时候能写出能跑的代码但不一定能写出长期可维护、可演进的系统。不过这并不妨碍它替代大量初级程序员的工作。因为我刚才说的那种抽象能力与工程审美现实中很多程序员也并不具备。也正因为如此LLM 的爆火从另一个角度说明很多工作并没有想象中那么高大上。大量岗位的产出本质上就是在既有模板、流程和经验里做“可用的拼装”靠模仿同事也能把事情糊弄过去。这恰恰证明了这世界就是个巨大的草台班子。所以各位读者读完后你是否对“现阶段 AI 替代人类工作”这件事没那么焦虑了毕竟现在 AI 能完全替代的工作本质上即使没有 AI 也迟早会被替代它只是把这个过程加速了。因此面向未来更值得刻意培养的核心能力是创新能力既能提出好问题也能把问题真正落地解决如果这方面相对薄弱就有针对性地训练即可——别忘了人类拥有主观能动性能够持续自我反思、调整并改变这正是我们比 AI 更强的地方。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源包括AI大模型全套学习路线图从入门到实战、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等资料免费分享扫码免费领取全部内容1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 2026行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。7. 资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容 现在的AI热潮，恰恰证明了世界就是个草台班子
好久没写文章了最近有一些对 AI 的看法不吐不快。这篇文章也是借助 GPT 基于一个粗糙的草稿下润色完成的配图也是 Agent 帮忙搞定的。看起来缺少一些我过往文章的一些文风不过这对 AI 也并不是难事算了懒得喂给它学习了。整体也写的挺好的能清楚表达意思没有错别字要知道以前手写文章时候光改错别字、断句啥的都需要整理好久。好了不再啰嗦开启正文。现在 AI 大模型的流行某种程度上反而证明了这个世界很多地方本质上就是个巨大的“草台班子” 。目前主流的 LLM大语言模型本质更像一个“超大规模的文本预测器”给定上文去预测下一个最可能出现的词更准确地说是 token然后一个 token 接一个 token 地生成完整回答。在生成过程中得益于 Transformer 的注意力机制模型会“回头看”前面哪些词更重要——也就是它会抓重点。这使得它对语言的把握明显强于传统 NLP。再加上对互联网公开知识的海量预训练LLM 的每次迭代看起来都在向“智能”靠近一步。但这并不等于它学会了“思考”。更准确地说它学到的是大量“推理文字的写法与套路” 以及一些可泛化的模式比如类比、归纳、分步求解等。因此它能输出看起来很像推理的内容却仍然可能胡编乱造幻觉生成听上去合理但事实错误的结论。这有点像一些逻辑不太好的人写文章每个字都认识读起来也顺但连起来其实不知道在说什么。因为它并没有真正的逻辑思维能力。但这还不是最关键的问题。更要命的是它缺乏持续的创新能力。人类能在物种进化中胜出不只是因为会一代代模仿学习更因为会创新——在总结规律的基础上提出新问题、发明新工具、开辟新路径。而现阶段的 AI 并不具备这一点。这也是为什么杨立昆深度学习与卷积神经网络的奠基人并不认可“只靠文本训练”就能实现真正 AGI 的原因之一。即便如此LLM 的能力仍然强到“足够好用” 甚至在很多场景里效果惊艳超过了大量工作的真实要求。比如程序员为什么都喜欢 Claude Code很重要的原因是这类模型训练时吸收了大量“人类解决编程问题的过程数据”例如 Stack Overflow、GitHub Issue 等。那些数据里不只是代码片段还包含了程序员定位 bug、分析原因、尝试方案、权衡取舍的思路。模型通过学习这些内容等于也“照着套路”学会了。这意味着它在很多任务上可以达到中级程序员的水平能相对独立地解决问题。但它依然很难做出真正的创新。例如它并不会自己发现传统 DOM 操作开发视图的结构性问题然后发明 React、Vue 这类框架来解决它更多是在既有范式内堆代码、补功能。除非你明确提示它才会进一步抽象、优化、重构。同样它也缺乏“自主的审美能力” 不知道什么是更好的工程实践、什么是更差的工程实践很多时候能写出能跑的代码但不一定能写出长期可维护、可演进的系统。不过这并不妨碍它替代大量初级程序员的工作。因为我刚才说的那种抽象能力与工程审美现实中很多程序员也并不具备。也正因为如此LLM 的爆火从另一个角度说明很多工作并没有想象中那么高大上。大量岗位的产出本质上就是在既有模板、流程和经验里做“可用的拼装”靠模仿同事也能把事情糊弄过去。这恰恰证明了这世界就是个巨大的草台班子。所以各位读者读完后你是否对“现阶段 AI 替代人类工作”这件事没那么焦虑了毕竟现在 AI 能完全替代的工作本质上即使没有 AI 也迟早会被替代它只是把这个过程加速了。因此面向未来更值得刻意培养的核心能力是创新能力既能提出好问题也能把问题真正落地解决如果这方面相对薄弱就有针对性地训练即可——别忘了人类拥有主观能动性能够持续自我反思、调整并改变这正是我们比 AI 更强的地方。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源包括AI大模型全套学习路线图从入门到实战、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等资料免费分享扫码免费领取全部内容1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 2026行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。7. 资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容