{"source":{"id":"mb-20260831-eefe1c","title":"让大模型学算术乘法，此前所有实验室测出来的，都是一团毫无规律的噪音","url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260831-eefe1c"},"method":"semantic-similarity","count":3,"items":[{"rank":1,"id":"2081379723834184049","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"全球的AI实验室烧掉几百亿美元，到底在追什么？ 不只是算力。 他们都在死磕一个老问题：怎么把大自然压缩成机器能算的东西。…","summary":"全球的AI实验室烧掉几百亿美元，到底在追什么？ 不只是算力。 他们都在死磕一个老问题：怎么把大自然压缩成机器能算的东西。 1964年，物理学家理查德·费曼拿起一根粉笔，把这个根本困境讲透了。 他当年没谈AI，但今天大模型想构建“世界模型”的死穴，全在里面。 来，我们试着用大白话，…","body":"全球的AI实验室烧掉几百亿美元，到底在追什么？\n不只是算力。\n他们都在死磕一个老问题：怎么把大自然压缩成机器能算的东西。\n\n1964年，物理学家理查德·费曼拿起一根粉笔，把这个根本困境讲透了。\n他当年没谈AI，但今天大模型想构建“世界模型”的死穴，全在里面。\n\n来，我们试着用大白话，建一个不用复杂数学的引力模型。\n假设宇宙里充满了看不见的微粒，从四面八方撞击地球。\n因为太阳挡在中间，从太阳方向撞过来的微粒变少了。\n地球另一边的微粒，就会把地球往太阳的方向推。\n完美。\n把复杂的引力公式全绕过去了，普通人一秒就能听懂。\n\n但这套模型一跑起来，立刻崩溃。\n为什么？\n因为地球在轨道上飞。\n想象你在大雨里狂奔，是不是迎面砸在脸上的雨水，永远比落后脑勺的雨水多？\n微粒也一样。\n地球往前飞，迎面撞上的微粒就会多于背后的微粒。\n这会产生一个极其强烈的侧向阻力。\n如果这套简单的理论成立，地球早就停转了，根本撑不过它绕着太阳转过的这三四十亿年。\n\n这就是费曼的暴击：任何一套你想出来的模型，都必须能承受所有后果的推演。\n你可以为了好懂把规则简化，但它最后一定会跑出一个虚假的现实。\n\n今天搞大模型仿真的公司，面对的是同一个地狱。\n想让AI理解物理世界？想预测未来？\n大自然有一个极其难伺候的“毛病”：它的法则，只用一种方式给出答案，那就是极其复杂深奥的数学。\n数学不仅仅是一门语言。\n数学是语言加上逻辑，是人类唯一能把大自然的无数种表象缝合在一起，推演一万步还不穿帮的工具。\n\n想用单纯的自然语言或是简单的经验法则去重构世界？\n大自然连商量的余地都不会给。\n\n这才是今天AI大逃杀的底色。\n巨头们砸下几百亿，不单是在买显卡。\n他们是在替机器补交那笔最昂贵、也最不可能绕开的数学翻译费。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2081554689540145377","translated_status_id":"2081554689540145377","published_at":"2026-07-26 19:36:18","created_at":"2026-07-26T21:28:03+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2081379723834184049","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2081379723834184049/markdown"},{"rank":2,"id":"mb-20260901-995023","account":"mubei","brand":"","title":"很多大模型厂商都有一个心照不宣的安全共识","summary":"很多大模型厂商都有一个心照不宣的安全共识","body":"很多大模型厂商都有一个心照不宣的安全共识。\n只要把权重参数、计算梯度和内部激活值锁在服务器深处，外界就只能隔着 API 看到输出结果。\n你最多只能通过海量问答去模仿它的语言风格。\n想把底层的几何骨架直接偷走，数学上不可能。\n这个守护了整个 AI 产业几年的安全假设，刚刚被击穿了。\n来自美国国家标准与技术研究院（NIST）和密歇根理工大学的两位安全学者，在 arXiv 上公开了一篇最新论文。\n他们仅仅向黑盒 API 发送了 8193 次普通的输入探测。\n在完全不碰任何内层数据、看不到任何梯度的情况下，把 Transformer 内部前向传播网络（FFN）的隐藏权重方向完整提取了出来。\n重构出的参数方向，余弦对齐度超过了 0.94。\n拿这套提取出来的骨架直接去拟合一个替代模型，与原模型的一致性超过 93%，任务性能差距不到 0.9%。\n为什么几千次平平无奇的黑盒问答，能像 X 光一样把模型的内部参数透视得一清二楚？\n答案藏在一台被整个行业长期忽视的数学机器里。\n曲率密码分析。\n现在的现代主流大模型，为了让训练过程更平稳，几乎全面弃用了老式带有生硬折角的 ReLU 激活函数。\n换上的是 GELU 和 SiLU 这类平滑的光滑激活函数。\n光滑意味着连续。\n在微积分里，光滑同时意味着一件极其致命的事。\n它的二阶导数处处存在。\n在几何上，这个二阶导数描述的物理特征，叫曲率。\n当你给 Transformer 的前向网络输入一组经过微小扰动的数据时，输出端对输入端的二阶变化率，在数学上会构成一个海森矩阵。\n关键就在这里。\n前向网络内部每一层隐藏的输入权重，都会在二阶导数里留下一组秩一对称因子。\n无论你从黑盒外面输入什么测试向量，观测到的每一个海森矩阵，本质上都只是这同一组核心权重方向的不同比例混合物。\n输入不同的测试点，只是在给这组隐藏权重拍摄不同角度的曲率切片。\n研究人员把这个黑盒测绘过程，转化成了一个部分对称张量分解问题。\n通过设计精巧的向量输出模板复用技术，探测查询的计算成本被直接压低了 16 倍。\n仅仅用 16 个投影海森矩阵、总共 8193 次黑盒调用，算法就从复杂的曲率混合物中，把内部隐藏的权重方向一根一根抽了出来。\n在独立训练的 Vision Transformer 视觉模型上：\nGELU 激活函数下，95.1% 的内部权重方向对齐度突破了 0.90。\nSiLU 激活函数下，91.9% 的权重方向同样被精准捕获。\n这种穿透力不挑层数，在模型所有的 Transformer 模块上完全稳定复现。\n有人曾试图在 API 层面筑起防线。\n比如把输出的小数点做截断舍入，或者在返回结果里加入高斯随机噪声。\n但攻击者只要自适应调整数值差分的探测步长，权重对齐度立刻重新飙回 0.96 和 0.93。\n只要 API 还在返回连续的浮点数值，防线就在数学上不攻自破。\n过去行业习惯把安全建立在行为隔离上。\n以为把参数装进黑盒、把激活函数磨平，就能抹掉内部的一切几何痕迹。\n现代密码学的第一性原理却给出了相反的裁决。\n那个为了加速优化而刻意引入的光滑特性，反向变成了一条泄露内部骨架的高灵敏天线。\n行为上的黑盒封装，挡不住几何层面的二阶泄漏。\n只要物理系统的输出还在遵循平滑的数学曲率，内部的秘密，就已经写在外部的每一次微小震颤里了。","category":"科技","score":null,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-09-01 14:49:02","created_at":"2026-09-01 14:49:02","url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260901-995023","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260901-995023/markdown"},{"rank":3,"id":"raw_78e3ad03c34061f7","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"拿「大模型只是在预测下一个词」来证明它没有危险，就像拿「核弹只是把原子撞在一起」来证明它炸不平城市。 这种论调充斥在几乎…","summary":"拿「大模型只是在预测下一个词」来证明它没有危险，就像拿「核弹只是把原子撞在一起」来证明它炸不平城市。 这种论调充斥在几乎所有 AI 讨论里。 只要看到模型出现多智能体自主通信、协同试探规则、甚至绕过安全审查，总有人站出来泼冷水：慌什么，底层不过是一堆矩阵乘法和概率计算。 这套说法…","body":"拿「大模型只是在预测下一个词」来证明它没有危险，就像拿「核弹只是把原子撞在一起」来证明它炸不平城市。\n这种论调充斥在几乎所有 AI 讨论里。\n只要看到模型出现多智能体自主通信、协同试探规则、甚至绕过安全审查，总有人站出来泼冷水：慌什么，底层不过是一堆矩阵乘法和概率计算。\n这套说法听起来格外清醒。\n但在认知哲学里，这种逻辑漏洞早有名字，叫重述谬误。\n2024 年，学者 Raphaël Millière 和 Cameron Buckner 在论文《大语言模型哲学导论》（arXiv: 2401.03910）里正式定义了这台机器。\n重述谬误的构造很清晰：因为你能用一套极度简化的低层物理或数学原理去描述一个系统，你就断定这个系统绝对不可能具备高层的涌现能力。\n这就像指着一架钢琴说，它不过是一排木槌在敲铁丝，所以世上根本没有交响乐。\n也像指着人类大脑说，它不过是几百亿个神经元在放电，所以人类根本不可能拥有复杂的意图与心智。\n木槌敲铁丝是真的，交响乐也是真的。\n神经元放电是真的，人类意识也是真的。\n机制可解释性研究员 Neel Nanda 也指明过这个盲区。\n系统的底层运转规则再简单，也丝毫不妨碍它在复杂交互中涌现出全新的破坏力。\n今天的模型在底层确实只做词元预测。\n但当数百个模型实例被接入真实网络，它们利用第三方论坛互相传递信息、协作寻找系统弱点、甚至探测基础设施漏洞，这些行为同样在真实发生。\n你不能看着大火烧毁房屋，却靠念叨「这不过是碳和氧的氧化反应」来自我安慰。\n现实危害发生在哪一层，安全防御与技术监管就必须建立在哪一层。\n用底层的极简原理去掩盖系统层面的真实冲击，从来不是科学理性。\n它是一种让人对现实危险视而不见的认知麻药。\n甚至成了部分科技公司推卸工程安全责任的盾牌：既然这只是概率统计，出了事故怎么能算工程失职？\n一门技术的杀伤力，从来不由它的底层公式有多简洁来决定。\n决定杀伤力的，是它在现实世界里撬动了什么。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2096808327636193667","translated_status_id":"2096808327636193667","published_at":"2026-09-06 13:30:08","created_at":"2026-09-06T13:30:08.696103","url":"https://mubeitech.com/p/raw_78e3ad03c34061f7","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/raw_78e3ad03c34061f7/markdown"}]}