MIT 深度：为何儿童学习效率远超 LLM？
AlisonGopnik · x · 2026-08-25
MIT Technology Review 文章探讨了儿童与大语言模型（LLM）在学习语言方面的巨大差异。LLM 需要消耗比儿童多十万倍的数据量才能掌握语言，这种“数据效率鸿沟”引发了认知科学家的思考：为何儿童能以极小的数据量达到完美流利度？理解这一机制不仅有助于创造更高效的模型，也能揭示人类心智发育的秘密。文章引用了斯坦福科学家 Michael Frank 和作者 Alison Gopnik 的观点。
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