<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>奥卡姆剃刀 on AI 学习笔记</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/%E5%A5%A5%E5%8D%A1%E5%A7%86%E5%89%83%E5%88%80/</link><description>Recent content in 奥卡姆剃刀 on AI 学习笔记</description><generator>Hugo -- 0.146.0</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Fri, 13 Mar 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/%E5%A5%A5%E5%8D%A1%E5%A7%86%E5%89%83%E5%88%80/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>为什么把模型做大就能变聪明？—— 从过拟合悖论到压缩即智能</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/why-llm-understand-world/</link><pubDate>Fri, 13 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/why-llm-understand-world/</guid><description>300年的统计学理论说模型越大越差，但现实恰恰相反。Double Descent、彩票假说、Scaling Laws、奥卡姆剃刀——四条线索拼出一幅完整的图景：大模型的真正力量不是记忆力，而是压缩能力。而压缩，就是理解。</description></item></channel></rss>