LLM 模型覆盖拟合 vs 生物脑寻求模态，迈向后平庸世界路径
beffjezos · x · 2026-08-31
观点对比：
- LLM 的训练目标：最小化交叉熵，导致模型倾向于“模态覆盖”，即覆盖所有可能的输出概率，容易产生平庸内容。
- 真实大脑的机制：最小化变分自由能，倾向于“寻求模态”，主动探索和确认特定状态。
结论：通往“后平庸”世界的路径在于随机热力学算法和计算，而非仅仅依赖现有的 LLM 训练范式。
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