把 LLM 当作'有界智能'：从非结构化数据中提取信号的实用框架
sh_reya · x · 2026-09-26
BEBischof 提出一个看待 LLM 实用价值的角度：很多数据的最终目标是提取某种特定信号，而这些数据既无法用简单代码片段处理，也难以用传统程序逻辑覆盖。
在这种场景下，LLM 可以理解为'可扩展的有界智能'（scalable bounded intelligence）——它不是人，但足够聪明，能完成那些写代码很难实现的任务。这是对 LLM 在数据工程/信息抽取场景中定位的一个凝练表述。
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