AI三种机制：参数、推理、联网

这里记录每周值得分享的科技内容，周五发布。

本杂志开源，欢迎投稿。另有《谁在招人》服务，发布程序员招聘信息。合作请邮件联系（[email protected]）。

这是"AI 小知识系列"的第三篇，前两篇分别是《大模型需要多少内存》和《AI 缓存是什么》。

我分享一些自己的学习笔记，用来理清对于 AI 技术的理解。我尽量写得通俗，希望对大家有用。

今天谈一个基本问题：AI 为什么能够回答我们的提问，它怎么会知道答案？

你可以找到很多这方面的论文和书籍，详细解释大模型的运作，通常非常难懂。但是，对于非专业人士，只要简单知道 AI 的三个机制，就可以了。

在宏观层面，所有大模型都是对人类知识的建模。它建立了一个数学模型，用来描述所有的人类知识。

怎么描述呢？它使用的是一种参数机制，将知识分解成一个个"词元"（token），然后计算所有词元之间的数学关系。这个过程称为"训练"。

这种数学关系使用无数个参数来表示。举例来说，大模型 GLM 5.3 有7440亿个参数，这些参数用来构建所有词元之间的关系（也就是权重）。所谓"训练"，其实就是找出这个7440亿个权重，描述人类知识的构成，也就是所有词元之间的关联。

一旦训练完成，我们向大模型提问时，它就会根据这些权重，找出最可能的词元，从而生成符合概率的答案。

所以，大模型本质上是一种"压缩-生成"机制，将人类知识抽象在无数参数之中，后期再生成出来。

不难理解，参数越多，模型的效果越好。因为更多的参数意味着，可以更精确地描述各种知识，从而可以更准确地将其还原出来。

但是，一方面，参数不可能无限增加，训练和使用成本将直线上升，使用时的运算时间也会变长。

另一方面，也没有必要包含所有的知识，很多知识不需要包含在参数之中，完全可以通过逻辑推理获得。

举例来说，只需要知道某个城市的人口出生率和死亡率，就马上知道了人口的净增长率。这不需要记忆，可以通过推理得到。

大模型就依靠推理机制，根据参数包含的知识，从逻辑规则出发，推断出那些它没有包含的知识。

不管模型有再多的参数、再强的推理，它不可能包含所有的知识，总有一些问题它回答不了。

比如，你问大模型，今天股票的收盘指数是多少，它就回答不了。参数里面不包含这个知识，也无法推理得到。

这时，模型就要依靠 Agent 或应用框架提供的联网机制，自动去互联网搜索那些它不知道的知识。

正是有了以上三种机制，AI 才能正确回答我们的问题。

首先，参数机制提供了大模型的基本知识；其次，推理机制产生通过推理得到的知识；最后，联网机制用来获取前两种机制都无法得到的知识。

很多同学对于公开登台，在大庭广众进行演讲，会感到紧张。

其实，只要掌握几个窍门，树立正确认知，就能进行一次成功的公开演讲。

（1）成功的演讲，内容只占30%，表演技巧占70%。

你要知道，演讲是一场秀，你要充分利用语气、动作、表情、手势等等，去吸引听众的注意力，内容其实不是决定性的。

演讲稿、幻灯片、笑话、语调、节奏，所有细节最好都反复练习过。你无法预知上台时会发生什么，反复练习能让你沿着预设的轨道，顺利进行下去。

（3）如果涉及具体技术细节，你最好多讲"为什么"（why），让听众明白为什么应该关注这些。

至于"如何做"，略微讲一讲大致思路和一般概念即可，具体操作和实现可以全部跳过，因为没人想听你背诵文档。

但是，如果你做了充分准备，把稿子背得滚瓜烂熟，上台后一旦进入状态，你很快就会把紧张忘记。

（5）不管讲得好与坏，你一定要自信。如果你自己都对所讲的内容有迟疑，就很难让听众信服。

公开演讲的成功者，都是自信的人，而不是能力强的人。很多槽糕的管理者和骗子，都发表过成功的演讲，这说明内容绝非登上讲台的必要条件。

（6）只要你渴望谈论某个话题，你就绝对有登上讲台的条件。

一位美国设计师发明了一种玻璃纤维椅，用户拿到手的就是一块平板。

花几分钟，将其拆开，组装起来就是一把椅子。

这种平板设计，大大减少了运输体积、存储空间和运输成本。

它依靠曲线的张力和互锁的部件，来提供足够的强度。

本周，美国著名歌星多莉·帕顿去世，享年80岁。这个消息非常突然，因为不久之前，她还表示将举行演唱会。

但是，她不是自己登台演唱，而是授权制作一个"虚拟化身"，让这个化身在台上演唱。

她没有透露具体细节，但在技术上，现在已经完全可行。现在的 AI 不仅唱得逼真，还能实时生成影像，与歌迷互动。

这种"虚拟化身演唱会"有很多优点，比如可以大量举办，一天几场都可以，而且票价低，而且还可以做很多真人演唱会无法做到的事情，比如去世的歌星也可以开演唱会。相信只要有第一次，后面就会大量涌现，形成一个专门的市场。

华硕推出了一种"自行车助力器"，任何自行车都可以安装，让普通自行车变成电助力自行车。

它的原理很简单，就是一块电池带动一个轮子。

你把它装在后轮上方，它就会自己带动后轮转动，从而提供助力。

它对于爬坡和携带重物，很有帮助，值得推广。

比尔盖茨本周发表了一篇文章，提出 AI 有风险，应该减缓发展速度。

但是，他在20023年发表过一篇完全相反的文章《AI 的风险是可控的》。

到底为什么，三年的时间，改变了他的观点。不过，不管他怎么想，AI 的发展只可能加速，不可能慢下来。

前些天，网上出现了一个匿名模型 Ox Alpha，性能优秀，各方纷纷猜测它出自哪家公司。最后，智谱承认它是 GLM 5.3 Flash。

但是，在此之前，就有人用证据推测，它背后的公司是智谱。本文告诉你，怎么找到模型的作者。

顺便说一句，这个模型的 Artificial Analysis 得分是57，高于 DeepSeek V4 Pro（得分53）。这真的很厉害，因为它的激活参数只有 18B，小于后者的 49B。而且，它的参数数量小，是可以在本地计算机跑的。

3、Git worktree 使用详解（英文）

Git 仓库一般只有一个工作目录，如果同时开发两三个功能，切换起来很不方便。

git worktree 命令可以新建多个工作目录，本文是使用详解。

4、AliExpress 网页使用了 WebAudio 指纹识别（英文）

国外网友意外发现，AliExpress 首页有一段代码使用了 WebAudio API，导致每当打开这个页面，他的蓝牙耳机就会断掉。他仔细查了代码，发现这是为了识别用户。

5、Google Workspace 的域名 Bug（英文）

谷歌的企业办公服务 Google Workspace，需要绑定用户域名，但是作者的域名就是无法通过。

作者去找客服，对方说了一堆废话，就是解决不了。最后，他实在受不了，自己查了前端源码，发现就是一个前端函数在检查域名，禁掉这个函数，域名就能绑定。谷歌的现状让人无语。

大家可能不知道，平时运算中的随机数，大部分是由 Xorshift 算法生成的：通过对种子值进行 Xor 运算和位移，得到随机数。本文介绍具体的实现细节。

一个基于 Debian 的 Linux 发行版，实现不可变（immutable）系统，所有操作都是原子化（atomic）操作。（@NN708 投稿）

终端查看 A 股 K 线图、市盈率、成交量的小工具。（@Folgerjun 投稿）

一个很有意思的小工具网站，将上传的 PDF 文件反转颜色，即白底黑字变成黑底白字。

mac 版的 AI 编程开发环境（ADE），有配套的 iPhone 版本。（@jiweiyuan 投稿）

跨平台的图片压缩工具，支持本地文件夹监控、图片格式转换、批量压缩、添加水印、上传图床等功能。（@amiaoapp 投稿）

这个 Chrome 插件以多行平铺的形式，显示当前窗口的所有标签页。（@hezhizheng 投稿）

开源的电子发票整理与报销的桌面工具，连接用户自己的 QQ 或 163 邮箱，批量收集邮件中的发票，完成 OCR 识别、分类归档，并生成 Excel 汇总。（@EthanYoQ 投稿）

在浏览器中搭建场景框架、摆放角色姿势、编写镜头运动和剪辑，然后交给 AI 视频模型更准确生成视频。（@HaD0Yun 投稿）

这个网站提供电子邮件模板，用户只需填入 MarkDown 格式，就会生成一封格式化的电子邮件。

一个统计服务器，记录和监控各种事件，基于 Go 语言和 SQLite 数据库，内置 Web 界面。

SpaceX 公司要在路易斯安那州新建一个"星舰基地"，这是它的官网，看上去就像科幻电影一样。

一款网页游戏，让用户在实景的旧金山街景地图上漫游，可以指定地点，非常酷。

这个网站可以将某个城市的所有道路，变成一张线条图，支持缩放。

伦敦有好几处小型的公共雕塑，让人意想不到。

一条商业街的一楼街面最高处，有两只老鼠偷奶酪的雕塑。

19世纪时，两个工人在此处为了一块丢失的奶酪大打出手，闹出了命案，事后发现奶酪是被老鼠偷掉了。

这是因为这家店的店主发现，街道的门牌号少了一个，他就做了这个雕塑，把少掉的门牌号给了这个老鼠之家。

社交媒体的一个根本属性是它们会催生"同质性"网络。

同质性指的是用户会遇到相似的人。比如，观鸟爱好者会加入线上观鸟小组，保龄球爱好者会与其他保龄球爱好者聚会。

这样的后果就是，网络会把边缘人聚在一起。认为地球是平的的人，可以轻松地在网上建立联系，这在现实生活中根本不可能，因为相信地球是平的人寥寥无几，彼此遇不到。

同质性网络会扭曲人们对观点分布的认知。观点明明是少数的人，长期在同质性网络中，可能会误以为他们的观点代表了大多数人的共识，这称为虚假共识效应。

虚假共识效应会带来几个问题。（1）这可能会加剧参与者对少数派观点的坚信不疑。（2）当一个人误认为少数派观点被广泛接受时，就会对按照多数人意愿行事的制度感到不满意，可能会产生自己被社会排斥的感觉。

一个人有教养的表现，就是他可以享受最好的，也可以承受最差的。

我们的世界并不是一个常常设身处地为他人着想的世界。但是，如果你能够做到，向一个10岁的孩子解释世界，或者设计一个80岁的老人可以打开的罐子，有时会让你更好地完成最初想要做的事情。

-- 《请用10岁小孩都能听懂的方式向我解释》

有人写了一篇《值班已成往事》，提出应该让 AI 来值班。只有当 AI 无法解决问题时，才应该让人类接手，而且应该由 AI 来呼叫人类。

-- 《与 AI 相关的可靠性事故即将发生》

人们逐渐意识到，如果使用 AI 学习新知识，学习速度比传统方法快得多，因为 AI 非常擅长概括大量不同的信息。

但是，通过 AI 学习，大脑没有积极参与学习过程，对知识的理解和记忆不如传统方法。人脑的运作方式决定了，螺旋式学习是记忆知识的最佳方法之一。AI 直接给出了结果，让我们省略了中间的反复思考的步骤。

如果房价暴跌，我会遭受损失，但也又有好处：我的孩子能住上更便宜的房子。没错，他们继承的遗产会减少，但他们将终生享受更便宜的住房。