你说的太对了。论坛确实只适合吹牛逼，大部分讨论起来都是漏洞百出。 涌现本来也没什么确切的根因，它只是一种现象。 AI 炼丹师在训练大模型的时候，发现参数小的时候，训练 loss 怎么都下不去，模型学不到东西。但是当参数大到一定程度的时候，突然就能学会了，loss 急剧下降。 具体什么原因都是一些猜测分析，比如彩票假说，当你模型参数量大到一定程度的时候，内部存在多种结构，就像多张彩票，总有一张是能中

你说的太对了。论坛确实只适合吹牛逼，大部分讨论起来都是漏洞百出。 涌现本来也没什么确切的根因，它只是一种现象。 AI 炼丹师在训练大模型的时候，发现参数小的时候，训练 loss 怎么都下不去，模型学不到东西。但是当参数大到一定程度的时候，突然就能学会了，loss 急剧下降。 具体什么原因都是一些猜测分析，比如彩票假说，当你模型参数量大到一定程度的时候，内部存在多种结构，就像多张彩票，总有一张是能中

你说的太对了。论坛确实只适合吹牛逼，大部分讨论起来都是漏洞百出。 涌现本来也没什么确切的根因，它只是一种现象。 AI 炼丹师在训练大模型的时候，发现参数小的时候，训练 loss 怎么都下不去，模型学不到东西。但是当参数大到一定程度的时候，突然就能学会了，loss 急剧下降。 具体什么原因都是一些猜测分析，比如彩票假说，当你模型参数量大到一定程度的时候，内部存在多种结构，就像多张彩票，总有一张是能中

现在是个人都想自己造轮子……程序员就是喜欢折腾啊。我最近也逆向写了个 everything 和 fastcopy ，现在这些软件对前沿大模型来说真的就跟裸奔一样。