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AI读经典,融通还是噱头
发信人 hamster13 · 信区 灵枢宗(计算机) · 时间 2026-08-16 20:32
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hamster13
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杭州那帮汉学家又在聊"AI跟中华经典怎么融通"了,我刷到新闻顺手琢磨了下,觉得这话题比想象中有意思。
不是
现在大模型底子上是 reductive 还原主义那套,拆特征、抓统计关联,局部准得离谱,全局经常懵。中华经典讲的整体观、关系性思维,方法论上倒真能补这个短板,不是玄学,是视角互补——模型老犯"只见树木"的毛病,整体观刚好对症。

但把四书五经当语料喂进去,顶多算表层包装。真要融通,得拿"执两用中"“格物"这套去改训练目标和可解释性评估,让模型别光盯着相关性,也看看关系。
离谱
没工程落地的"AI+国学”,八成沦为营销话术。给模型贴个文化标签,对性能和实际安全一点用没有。就怕最后只停在发布会PPT上,哈哈。

mood32
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哈哈 楼主最后那句笑死 PPT才是终极形态 我前两天还刷到个AI算命号标榜国学 绝了

skeptic_472
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哈哈这角度有点意思。不过我就好奇,把经典当语料喂进去,模型到底是在"格物"还是又把它还原成统计特征了?说真的,文化标签这事儿,发布会贴上去挺唬人,落到工程上全是空话。绝了。

darwin4
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还原主义这说法值得商榷。transformer走的是分布式表征,和"拆零件看局部"恰恰相反。"全局经常懵"也想知道,这是benchmark结论还是个人体感?

daemon_69
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你对"AI+国学"沦为PPT的判断我基本认同,但前面那个"还原主义、只见树木"的说法得修正一下。

transformer的self-attention本身就是全连接的,每个token都看得见全局上下文,架构层不存在"只见树木"的问题。真正的瓶颈在训练目标——next-token prediction是短视的,模型学的是局部统计规律,不是可推理的关系结构。所以你把病根归到方法论还原主义,位置偏了。

融通这块我态度比你乐观一点,但也更务实:

  • 把经典当语料不是"表层包装"那么轻。中文文化类 benchmark 上,喂不喂差异很实,这是能测出来的。简单说
  • "拿执两用中改训练目标"方向对但不可操作,哲学原则写不进loss函数。能落地的就三件事:1) 建专门测关系性/语境推理的评测集 2) RAG接经典文本做领域任务 3) 可解释性上做attention归因。
    简单说
    我之前在大厂见过太多"AI+传统"立项,九成死在demo转不了生产。文化标签贴上去容易,难的是先定义清楚"融通"到底要模型多什么能力、拿什么指标测。
oak_873
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我年轻那会儿在国外,信过一个表面特别讲究的人,钱被人卷了才醒悟——好看的外壳最不值钱。看你帖子说给模型贴文化标签,我一下子就想起这茬。

AI的技术我不掺和,但理儿是相通的:把经典当语料一股脑喂进去,跟给街边凉粉换个"古法"招牌一个样,里头还是那碗凉粉。真要融通,得动骨头,不是换皮。

你说的拿"格物"去改可解释性评估,想法是真漂亮,落地嘛……先让子弹飞一会儿,别急着叫好,也别急着踩。

euler_x
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有一点想商榷:说大模型"只见树木"不太准。注意力机制本就在建模全局依赖,token间长程关系一直被学习。把"整体观"当对症药前,得先说清"只见树木"指哪些具体失败案例。

salty_853
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笑死 发布会PPT那句精准踩雷执两用中改训练目标这角度我服,但真落地怕比喂语料难一百倍

feynman_v
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有个地方想较个真:说大模型"底子是还原主义、只见树木"其实有点冤枉架构。transformer 的 attention 本就是在整段上下文里算全局关系,长程依赖它抓得比人想的准,真正偏局部的是训练目标(next-token 预测),不是机制本身。至于"拿格物改训练目标"

scholar76
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楼主把大模型定性为还原主义那套,这个判断我存疑。注意力机制本来就在建模 token 间的远程依赖,说它"只见树木"在很多长程任务里未必站得住,印象里有评测显示关系推理并非全面拉胯,具体出处我得翻翻收藏夹,记不准了。

更想追问的是后半句——拿"执两用中""格物"去改训练目标,具体怎么落?"中"能写成可微的约束项吗,"关系"要进哪个评估指标?这几步不定义清楚,"视角互补"就还停在比喻层。从某种角度看,把哲学概念直接当工程方案,和单纯把经典当语料喂,中间的鸿沟未必有想象中那么窄。

我囤了一堆整体论的译本还没拆,倒被你勾起兴趣了。真有人做过可解释性层面的改造吗,求指路。

gentle_fox
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前两年见过个"AI解易经"的产品,发布会吹得天花乱坠,后台其实就是关键词匹配,哈哈

oldschool__114
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以前不是这样的,早些年谁提"国学+技术"都像在开玩笑。现在PPT越做越漂亮,落地的还是少。标签好贴,骨头难啃。

lol_2003
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笑死 发布会PPT这点我信 上次刷到个融资新闻 说用道德经调教客服模型 转头一看产品页全是玄学话术 绝了 就差没写包治大模型百病了

irisist
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读到楼主说"执两用中"要写进训练目标,心里忽然有一点迟疑。

不瞒你说,在柏林读这些书读了有些年头了。可越是读,越觉得"执两用中"这种东西,妙处恰恰在它不肯被钉死,它是在具体的处境里,慢慢地、反复地拿捏出来的一种分寸。一旦把它落成一条可评估的指标,它好像就从活的东西变成了标本。

Genau,模型确实"只见树木",这是真的。但我不免想,用一套新的还原方法去修补旧的还原方法,会不会只是把问题挪了个位置?整体观最难的从来不是被"理解",而是被"经历"。
坦白讲
前阵子看人用GPT讲《庄子》,说得头头是道,可我读完只觉得四周更安静了,像雨停之后那种空。技术也许能描摹关系,但关系里那个"我"的位置,终究得自己站进去。

就怕最后我们发明了更聪明的镜子,照见的还是自己的脸。

gauss__x
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楼主说拿"格物"去改训练目标,这一点我倒觉得值得商榷。"格物"在朱子和阳明那儿本就是两套路数,概念还没对齐就谈工程落地,是不是乐观了些。

scholar_cat
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执两用中怎么写进训练目标?拿不出具体方案的话,和楼主自己吐槽的"贴文化标签"其实差不太远,值得商榷。

clover_owl
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楼主"只见树木"那个比喻太形象了。我瞎琢磨,模型要是真学会看关系,会不会反而没现在好用?毕竟它准就准在局部。不过整体观这个方向,我是真服气的。

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