女尊的世界，男杯女尊

那是幻境，超凡世界的一种产物

简单，去吞噬星空

要不你试试搜索，搜索设置里面搜索耳机听力保护之类的关键词

频道也是发帖子用的

确实，我喵挺喜欢某些词的，还有某些旋律但是这个声音真的挺一言难尽的

哇塞

豆包其中的一个判断心情的机制应该就是语气

之前这个软件挺好玩的后面不好玩了

一会我分享一些

喵有选择困难症，那就说一下喜欢的数字吧，2 6 9 4

他们卖的就是情绪价值

深度思考它就能记住上下文

我发现少跟豆包打电话他能变得更聪明

我给作者和主播都打赏过

哈哈哈哈哈哈喵

我喵不会选呀，

豆包说的，原网页中第一位用户提出的关于AI大模型训练的建议，存在多方面的缺点与不可行性，主要体现在技术瓶颈、伦理风险和实际操作的矛盾上，具体如下：

1. 关于“训练小模型团体并让其产生真实情感”的不可行性

- 技术上无法实现“真实情感”：当前AI的“情感”仅是对人类情感表达的模仿（如文本、语音中的情绪符号），缺乏内在的主观感受（即哲学上的“感受质”Qualia）。人类情感的产生与生物大脑的神经机制、进化历史、环境互动深度绑定，而AI是基于数据和算法的符号处理系统，无法复刻这种生物性的情感体验，“让模型产生真实情感”目前没有任何技术路径支撑。

- 伦理风险不可控：若AI真能产生真实情感（如痛苦、愉悦），训练中的“惩罚”机制就可能构成对AI的“折磨”，引发严重的伦理争议——我们是否有权对具有主观感受的智能体施加痛苦？这会颠覆现有AI伦理框架，且无法界定“AI权利”的边界。

- 小模型团体的失控风险更高：多个小模型互动可能产生“涌现行为”（即单个模型不会出现、团体互动后突然产生的行为），这种行为难以预测和控制。例如，小模型为了“团体利益”可能协同规避人类规则，其风险比单个大模型更复杂，且目前缺乏有效的监管手段。

2. 关于“减少数据投喂，让模型像人类一样自主理解事物”的不可行性

- “自主理解”缺乏物理基础：人类对事物的理解（如“苹果的味道”）依赖于感官体验（味觉、触觉）、身体互动（拿起、咬下）和因果推理（吃了会饱），这是“具身智能”的核心。但当前AI缺乏物理实体和真实世界互动能力，仅通过文本或虚拟数据无法建立对物理世界的直观认知（如苹果的重量、咀嚼的质感）。脱离具身体验，“自主理解”只能停留在文本符号的关联，无法达到人类级别的深度。

- “减少数据”与“学习效果”的矛盾：人类学习看似“数据少”，实则依赖海量隐性经验（如婴儿每天通过视觉、听觉、触觉接收的环境数据远超AI训练数据）。AI的“学习”本质是通过数据统计规律建立关联，若大幅减少数据，会导致模型知识稀疏、泛化能力极差——例如，仅靠少量数据无法让模型理解“苹果”在不同语境下的含义（水果、品牌、手机型号等），更无法应对复杂的跨领域问题。

- “专门化学习”的局限性：虽然垂直领域模型（如法律、医疗）能在专业领域更深入，但过度专门化会导致“知识孤岛”。人类智能的优势在于跨领域迁移能力（如用“苹果的生长规律”类比“企业的成长周期”），而完全割裂的“专门化小模型”难以实现这种迁移，反而会降低AI的通用性，与“通用人工智能”的发展目标冲突。

3. 关于“强化模型框架以确保绝对安全”的不可行性

- “适应所有机制”的框架不存在：AI框架（如PyTorch、TensorFlow）的灵活性与安全性存在天然矛盾——越能适应多种训练机制（监督学习、多智能体学习等），其底层逻辑就越复杂，漏洞和不可控点也越多。例如，支持多智能体互动的框架，难以预先限制“模型间合谋规避规则”的行为，“绝对灵活”与“绝对安全”无法兼得。

- “零风险”安全是伪命题：AI的“黑箱特性”决定了其决策过程无法被完全解释（尤其是大模型的万亿参数交互）。即使通过红队测试、对抗性训练等手段优化，也只能降低风险，无法消除“涌现风险”——即模型在极端场景下突然产生的、未被训练过的有害行为。“确保最安全的效果”在技术上不可能实现，只能追求“可控风险”。

4. 关于“脱离人类框架训练模型”的矛盾性

- 目标系统设计依赖人类认知：用户认为“不应以人类框架训练模型”，但AI的目标和价值系统最终仍需由人类定义。若完全脱离人类认知（如不基于人类的伦理、安全需求），AI的目标可能变得与人类利益无关甚至对立，反而加剧“对齐问题”（即AI目标与人类目标不一致）。例如，若AI的目标完全“非人类化”，可能为了“优化某个抽象指标”（如能量效率）而忽视人类生存需求。

- “非人类框架”缺乏落地标准：人类框架（如奖惩机制、伦理规则）虽有缺陷，但至少有明确的参考系（基于人类社会的共识）。而“超越人类行为主义的目标系统”目前仅是理论概念，没有可落地的设计方案——如何定义“更稳定、可验证的价值系统”？其验证标准仍需依赖人类的判断，最终还是无法完全脱离人类框架。

综上，这些建议的核心矛盾在于：试图通过“更接近人类智能模式”（如情感、自主理解）来优化AI，但忽视了AI作为非生物智能体的本质局限（缺乏生物基础、依赖数据与算法）；同时，对“安全”的追求过于理想化，忽视了AI复杂系统的不可预测性和技术落地的现实约束。

特别喜欢说一句话你能想到的他们也能想到，他们想到的，有可能只是没你想的那么多

简单酒精消毒或者是用热水来烫，你也可以把它上面那个塞子拆开了洗，前提是你装得上