大模型的边界不是技术边界，而是人类的表达边界

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在犬校，最近一年我和其他人对于 “大模型的能力边界” 有许多讨论，也有很大的分歧。少数人认为潜力无限大，互联网行业再造辉煌，人类社会也将迎来拐点；多数人认为无法预测未来，只能保持观望；而我认为逻辑上来说，大模型是存在能力边界的。对边界的预测可以减少投入上的浪费，毕竟少即是多。 一、人类无法向大模型提出有效的目标： 1.1、大多数人提问和追问的能力低下，无法向大模型完整地描述目标。 2.1、有时候目标过于精确且复杂，精确描述和不断修订目标的成本过高，还不如自己实干更符合直觉，而模糊目标无法产出高价值的交付。 3.1、高质量的内容创造往往来自于灵感，而不是一个具体的目标，灵感无法表达，只能感受。 二、人类无法向大模型输出有效的语料： 2.1、「经历」的信息量巨大，无法被转换为文本/图片/视频 ………………………………