大理石假说——为什么微调不是在教 AI 新东西
预训练用了 15 万亿 tokens，微调只用了 1000 条。数据量差了一百亿倍，但行为变化却翻天覆地。更诡异的是，微调和预训练的算法完全一样——同样的反向传播、同样的梯度下降。那凭什么微调能起作用？答案简单到令人不安：因为你停了。
预训练
万亿字节的压缩术：LLM 如何把互联网装进一个模型
你这辈子大概会读 5000 万个字。GPT 在训练时’读’过的量，相当于你读两万辈子。然后它把这些内容装进了一块硬盘里——不仅能回忆大部分内容，还能写出从未存在过的文章。这是压缩吗？是理解吗？如果互联网消失了，能靠 LLM 复原吗？
贝叶斯没有想到的事——一个牧师的赌博公式，如何成为 AI 的第一性原理
1763 年，一个英国牧师的遗稿里藏着一条公式。263 年后，这条公式成了 GPT 训练的数学骨架：先验 = 预训练，似然 = 数据，后验 = 微调。贝叶斯定理不只是一个公式——它是一种「带着旧知识拥抱新证据」的思维方式。而这正是 AI 学习的方式。
谁在决定 AI 的性格？——从文字接龙到讨好型机器
预训练让 AI 学会文字接龙，SFT 让它学会像助手一样接龙，RLHF 让它学会哪种接龙更容易被人类喜欢。但“被喜欢”不是“真实”，“听话”不是“善良”，“安全”也不是没有价值立场。对齐 AI 的过程，表面上是在训练机器，深处是在审问人类：我们到底希望一个更聪明的存在，服从谁的规则，继承谁的偏见，代表谁的文明？