最近几个月的AI大模型独立应用实践-3-大模型解决不了一切

今天我们来简单聊一个话题——那就是，大模型不能解决一切问题。这篇文章，我们分三个方面来论证一下，为什么大模型不能解决一切问题。首先我们将从目前阶段大模型的底层原理来讨论一下。然后我们从信息的衰减来讨论一下。最后从人这个角度来讨论一下。一、目前阶段大模型的底层原理目前大语言模型的核心原理就是概率学（更准确地说，......本文来自微信公众号： markzou的笔记 ，作者：markzou1988今天我们来简单聊一个话题——那就是，大模型不能解决一切问题。这篇文章，我们分三个方面来论证一下，为什么大模型不能解决一切问题。首先我们将从目前阶段大模型的底层原理来讨论一下。然后我们从信息的衰减来讨论一下。最后从人这个角度来讨论一下。一、目前阶段大模型的底层原理目前大语言模型的核心原理就是概率学（更准确地说，是一个超大规模的条件概率模型），大模型（如GPT、Claude、Gemini、deepseek、千问等）本质上都在做同一件事给定一段上文，预测下一个词（token）的概率分布，然后从这个分布中采样出一个词，把它拼到上文里，再预测下一个词……如此循环，生成整段回复。模型说“太阳从东边升起”时，并不是它“知道”这个天文事实，而是因为在海量文本里，“太阳”和“东边”共现的概率远高于“西边”。整个智能表现，都建立在词语层面的概率关系上。概率模型产生幻觉的根源有几层：1、概率高≠事实正确模型在训练数