《大模型时代》拆解大纲(定稿:已按审读意见改过)
这一份是动笔前的节级大纲,一节一行,每行「进来时以为 → 出去时知道」。 两头是同一件事的节已经删掉或合并。定稿后正文的节序与这里一致。
切法: 原书 20 段(代序 + 绪论 + 17 章 + 后记),拆成 20 章。 不按字数切,按新词密度切:技术篇那 4 章原文只有 3.6 万字符,却塞着全书大半的生词, 所以拆成 6 章;应用篇 3 章原文 6.6 万字符,但三章共用同一套骨架,只拆成 3 章。
| 原书 | 拆成 |
|---|---|
| 01 我是一个传话筒 + 02 我是一个大模型 | 01 |
| 03 ChatGPT 是怎样炼成的 | 02 / 03 / 04 |
| 04 大模型的未解之谜 | 05 / 06 |
| 代序 | 07(挪到变革篇之前当时代坐标) |
| 05 大机器时代的启示 | 08 / 09 |
| 06 大模型与智 力革命 | 10 |
| 07 自然语言编程与脑机协作 | 11 / 12 |
| 08 变革时代的韵脚 | 并进 08 第 9 节(通用技术三标准 + 韵脚)与 10 第 8 节(劳动力影响四个数、职业名单、批判性思维、盖茨谈公平);理由与漏项写在总纲 §4 |
| 09 大模型应用的两种创新 | 并进 20 第 7 节(渐进式/颠覆性、1943 年那句预言、价格临界点);那句「行业应用分三大类」是 13–15 章的分法来源,记在 20 章脚注 |
| 10 知识工作型应用 | 13 |
| 11 企业业务型应用 | 14 |
| 12 创意娱乐型应用 | 15 |
| 13 大模型应用的三重境界 | 并进 12 §6(挂牌式一句,不单独成章) |
| 产业篇开篇 + 14 大模型产业拆解(前半) | 16 |
| 14 大模型产业拆解(后半) | 17 |
| 15 关于大模型产业的对话:第 1 集 | 18 |
| 16 寒来暑往几度 + 17 对话第 2 集(第五代 / ELIZA) | 19 |
| 17 对话第 2 集(其余) + 后记 | 20 |
审读意见落到了哪里(逐条,24 条)
| 审读提的问题 | 改在哪 |
|---|---|
| ① 13 章漏掉「数字游民及个人 IP」整段 | §1 改成「五个行业」;新增 §7 讲数字游民/个人 IP,并当场点明它是全章唯一既不走检索骨架、也不靠角色扮演的一段(只做「按平台口吻改写」),正好用来反衬骨架的 边界 |
| ② 产业篇开篇的谷歌红色代码与 Bard 翻车零命中 | 16 章 §1 整节讲这件事,当产业篇的入口:同样是会编,创业公司编一次没事,搜索巨头编一次是 9% 股价、千亿市值。这一节同时把 05 章「越准越危险」兑现到具体金额上 |
| ③ 软件基础设施层的模型库社区整块丢了 | 取审读的第 ① 条路:16 章 §6–§8 扩成「软件那一层有三块」——分布式框架、数据工具、模型库社区(Hugging Face,托管超 10 万个、半数以上开源;国内对应 ModelScope)。数据工具留在 16 章,17 章只讲怎么用 |
| ④ 13 章 §1 说四个行业同一套骨架、§4 说教育反过来 | §1 改成「三段共用一套骨架,教育是那个例外」,把例外当钩子直接引出 §6;政务那一段补上书里明写的「步骤二:模型训练」,不再写成纯检索 |
| ⑤ 12 / 05 / 20 三章没用上书架 | 12 章新增 §7「三年后」(② langgraph 的 interrupt 与 claude-agent-sdk 的六档权限);05 章 §6 补「今天怎么量幻觉」并落到 ② ragas 的忠实度算法;20 章 §5 的安全账落到 ② nemo-guardrails 与 deepteam |
| ⑥ 15 章 §6「书架上唯一对得上的那一块」+「到 2026 年才有成型的做法」 | 标题改成「这一块书架上有:让它能说话」(去掉「唯一」);删掉年份断言,换成可回核的写法——用 pipecat 的 commit 说清「轮次判定/打断在实现上是哪几步」 |
| ⑦ 06 §4 与 13 §1 重复 | 13 §1 不再从头教「取回来拼进提问」,改成从 06 §4 的结论起步:「第 6 章说它能临时去外面取——可企业库有几万页,拿什么决定取哪几页?」落点收窄到「凭什么捞得准」,拼提示整个让给 §2 |
| ⑧ 05 §5 与 20 §6 重复 | 20 章讲补丁的那一步只留一句回指(「补丁清单见第 5 章」),力气全部挪到真正属于 20 章 的事:每条补丁降几个点、加多少成本、业务安全配比因此变成几比几 |
| ⑨ 01 §6 许诺不兑现 | 改口径:「它记不住你,这件事书里到最后也没解决,第 20 章会当作缺陷再提」;同时 13 章新增 §8,讲「把你说过的话也存进去再捞回来」并标明是书外补充。两条都记进兑现表 |
| ⑩ 12 §6 挂着「三重境界」却不讲 | 标题改成「先动哪一环:看信息量,也看容错率」;「三重境界」按「出门会撞见的名字」处理——一句挂牌放在这一节句末,不另开一节 |
| ⑪ 02 §4 把 46%/5% 挂在整批语料上 | 改成「光看里面最大的那一坨网页数据(Common Crawl),英文约占 46%,中文和俄语德语日语各占约 5%;其余几类书里没给语种比例」,并配参照物:46% 对 5% 是九倍差 |
| ⑫ 14 §2 把莫兰迪色系安给外套文案 | 改成「95% 羊毛 5% 锦纶、米色驼色白色灰色这类低饱和度淡色」;莫兰迪色系挪到 §5 的设计那一环,正好说明同一家公司两个环节喂的参数长得不一样 |
| ⑬ 05 §6「全局幻觉率没人算得出来」 | 改成书里的推法:专挑幻觉的题库上还剩四成,那么日常提问里应远低于四成——但这只是个反推,没人真去统计过,因为不是每个用户都会点举报 |
| ⑭ 09 §1「基本电气化」与 30 多年 / 47 年打架 | §1 改回「许多工厂」;§3 保留 47 年这条算法(1882 与 1929 两个年份可核),并当场点明书里另一处写的是「三十多年」,两个数它没对齐,我们按有年份可核的那个算 |
| ⑮ 08 §3 的 1780 起点书里没有 | 删掉起点,写成「一直到 1840 年前后才结束」;1780 年的 35 万英镑还原成它在书里的真实用途——棉织品出口额 |
| ⑯ 09 §3 → §4 跳级 | §4 整节就是那一级台阶:机器换了、流程也重排了,还差会用新机器的人;书里把使能效应能不能兑现归到两个因素——生产体系肯不肯改、教育跟不跟得上 |
| ⑰ 07 §3 → §4 跳级 | 取审读的第一条路,§4 补一级:这三步一步比一步更靠堆规模,堆规模先撞上的是显卡,再往后撞上的是电 |
| ⑱ 03 §2「神经网络」无人认领 | 在 03 章 §2 就地讲透并登记(那一节原先 2 个新概念,加到 3 个仍在配额内) |
| ⑲ 微调 / 检索两张脸各登记两次 | 微调全书只在 04 章 §2 立一次(写成「微调,书里叫监督微调 SFT」),14 §3 改成回指 + 只讲「拿自家数据再训一遍分类模型」;06 §4 只留大白话不留名,「语义检索 / 检索增强(RAG)」这张脸集中在 13 §2 一次立完 |
| ⑳ 04 章走查的四步里有三步书里没有 | 取审读的第 ② 条路:保留「女朋友生气了怎么办?」一个问题贯穿四步,走查开头一句话写死——第 1、2、4 步的回答是我们照书里机制推演的,只有第 3 步的四个答案和排序(B>D>A>C)来自书里;并在旁边注明书里 SFT 的真例子是「跟女朋友意见不合怎么办」、上下文学习的真例子是「分析女朋友说话的真实含义」 |
| ㉑ 结尾几处有分量的东西没接 | 19 章新增 §7(1984 年第五代计算机十年计划、8.5 亿美元、三年后 DARPA 砍预算 + 六十年前的 ELIZA)把泡沫从「上一轮」拉成「上三轮」;19 章 §8 补吴恩达的一秒钟法则和作者的反讽改写;20 章 §6 把「边际成本 = 推理 + 安全」和「智力的边际成本趋向于零」并排放;后记的处理写进总纲「覆盖什么 / 不覆盖什么」 |
| ㉒ 全书 newTerms 里没有「智能体 / agent」 | 06 §5 末尾挂一次牌(先用大白话讲透「它自己拆任务、自己调工具、自己往下走」,名字放在同一段句末),12 §3 再回指一次 |
| ㉓ 17 §8 那 两个书外的数没有出处 | 降级成不精确但不会错的说法(「便宜了一个数量级以上」「一次能塞进去的内容长了一个数量级」),并写明这是我们的判断、可证伪条件是什么;网关那一句走 ② 类脚注(shelf=frontier/litellm),不联网。18 §3 加一句:这条横线三年里往下移了多少 |
| ㉔ 「三重境界」原书整章没有归宿 | 见第 ⑩ 条:并进 12 §6 的挂牌句,并在总纲「覆盖什么」里写明这一章是被并进去的,不是漏掉的 |
20 章节级大纲(一节一行:进来时以为 → 出去时知道)
01 一次一个字(原书 01 + 02)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为它像查字典一样把答案取出来 → 知道它手上没有现成答案,是一个字一个字猜出来的 |
| §2 | 以为「猜」是瞎蒙 → 知道它算的是「在已经写出来的这些字后面,下一个字最可能是什么」 |
| §3 | 以为它总挑最有把握的那个字 → 知道那样答案会又保守又重复,所以故意掷了骰子(温度) |
| §4 | 以为你的话直接进它脑子 → 知道中间隔着一道筛子:不合规的直接挡回,该给标准答案的不许它自由发挥 |
| §5 | 以为中文英文一样切 → 知道中文一个字算一块、英文按词或词根切,这一块叫 token |
| §6 | 以为它记得你 → 知道它不记得,而且这件事书里到最后也没解决 |
| §7 | 可带走的 |
| §8 | 原文地图 |
| 主走查 | 「怎么给朗朗过十岁生日?」→「可」→「以」→「通」,每一步写出当时的条件文本 |
02 它读了什么、怎么读(原书 03 「预训练」一节)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为「大」说的是块头 → 知道说的是里面可调的数有多少,GPT-3 是 1750 亿个 |
| §2 | 以为它在博览群书 → 知道它在做一道题:把下一个字盖住,猜 |
| §3 | 以为这么多练习要人批改 → 知道标准答案自带,所以才吞得下上百 GB |
| §4 | 以为语料是全世界均匀的 → 知道最大那坨网页里英文约占 46%,中文等各约 5%,九倍差 |
| §5 | 以为猜错了就算了 → 知道每错一次都要往回改一遍那些数(小球滚山坡) |
| §6 | 以为数据越多越好 → 知道还得精,读的是垃圾写的也是垃圾 |
| §7 | 可带走的 |
| §8 | 原文地图 |
| 主走查 | 一句被盖住答案的话:输入 → 预测 → 对错 → 往回调,四步各写出手里拿到什么 |
03 少有人走的路(原书 03 「生成式」一节)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为聊天机器人一直是这么做的 → 知道以前是「查」出来的:先分类、再抽参数、再去库里取现成答案 |
| §2 | 以为它只是一种更大更深的神经网络 → 知道分叉点在「只看上文」还是「上下文都看」 |
| §3 | 以为选生成式是显然的 → 知道 2018 年它在所有比赛项目上都输,大部分人去了另一边 |
| §4 | 以为坚持靠情怀 → 知道有一个证据:二代没学过翻译却会翻译了 |
| §5 | 以为这就赢了 → 知道当时翻译水平很低,是「乞丐版」 |
| §6 | 以为有算力有数据就够 → 知道还差一样,而且这一样不是技术 |
| §7 | 可带走的 |
| §8 | 原文地图 |
| 主走查 | 「北京市朝阳区有哪些三甲医院?」在旧办法里走三步,在新办法里走一步 |
04 教它说人话(原书 03 「Chat」一节)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为读完书就会聊天 → 知道读完书只是有内力,还要再学两样 |
| §2 | 以为第二步也是喂书 → 知道是人一字一句写的一万多套问答,拿它再训一遍(微调) |
| §3 | 以为人得一直陪着 → 知道人只做排序,再训一个专门打分的模型替人陪练 |
| §4 | 以为参数越多越听话 → 知道 13 亿参数的那个在「听懂指令」上胜过 1750 亿参数的 |
| §5 | 以为学习都要改参数 → 知道聊天里举几个例子它当场就学会,而且一个数都没改 |
| §6 | 以为教它一步步想是新本事 → 知道那是同一个口子的另一种用法,叫思维链 |
| §7 | 以为「像孩子上学」是解释 → 知道那是作者的类比,不是证据 |
| §8 | 可带走的 |
| §9 | 原文地图 |
| 主走查 | 「女朋友生气了怎么办?」跟着三段训练各走一遍(开头声明哪几步是推演) |
05 涌现与幻觉(原书 04 前两节)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为本事是一点点长出来的 → 知道过了某个规模才突然会,过不了就一直不会 |
| §2 | 以为有人知道为什么 → 知道只有一个说法:它学会那件事有助于把下一个字猜准 |
| §3 | 以为越大越可控 → 知道越大只是机会更多,学会什么、什么时候学会,它自己也不知道 |
| §4 | 以为它在骗人 → 知道它自己也不知道真假,而且这是「讨好你」的副产品 |
| §5 | 以为幻觉只有一种 → 知道分两类,两套治法(两个分身互相盘问 / 收举报 + 外接搜索) |
| §6 | 以为没人算得出幻觉率 → 知道书里给了一个反推,以及今天怎么量它 |
| §7 | 以为它越准越安全 → 知道恰恰相反:越准,你越不查,偶尔一次的害处越大 |
| §8 | 可带走的 |
| §9 | 原文地图 |
| 主走查 | 「榴莲和臭豆腐不能同吃,请举一个案例」四步左右互搏,每步写出当时的原话 |
06 眼睛和手(原书 04 后一节)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为它只认字 → 知道它开始看图了,而且理工科卷子上的图表也认 |
| §2 | 以为看图是锦上添花 → 知道目的是建立关于世界的模型;视频还不行,而且原因是方法本身 |
| §3 | 以为知识都在它脑子里 → 知道有些东西必须临时去外面取 |
| §4 | 以为取回来它就懂了 → 知道取回来的东西是拼进这一轮提问里,它照着答 |
| §5 | 以为它只能说 → 知道它能让别人去做;这一整套今天有个名字 |
| §6 | 以为插头各插各的 → 知道 今天这些插头有了一份共同的规矩 |
| §7 | 边界与局限 |
| §8 | 可带走的 |
| §9 | 原文地图 |
| 主走查 | 从北京去成都看大熊猫:信息 → 模型 → 行动,三步各写出手里拿到什么 |
07 代序:七十年与三个学派(原书 代序)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为这是作者本人写的 → 知道这是另一个人的声音,判断要分开记 |
| §2 | 以为人工智能是这两年的事 → 知道从 1956 年算起已近七十年,而且一开始就分了三派 |
| §3 | 以为一路顺风 → 知道只有三个里程碑,中间隔着几十年 |
| §4 | 以为里程碑之间只是时间 → 知道一步比一步更靠堆规模,堆规模先撞上显卡,再往后撞上电 |
| §5 | 以为电是小账 → 知道代序给了一笔账,而且这笔账是转引的、要单独标出来 |
| §6 | 以为它只是换了个工具 → 知道代序的落点是知识怎么被生产 |
| §7 | 以为风险是科幻 → 知道 2023 年春天那几件事都是真事 |
| §8 | 边界:代序里的数与正文不完全一致 |
| §9 | 可带走的 |
| §10 | 原文地图 |
| 主走查 | 同一个问题穿过七十年,每一站写出当时手里有多少数据、多少算力 |
08 恩格斯式停顿(原书 05 前半)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为砸机器是愚昧 → 知道他们砸得很有选择:纺锤数低于 24 个的放过 |
| §2 | 以为生产率涨了大家都好 → 知道有一段长期背离,一直到 1840 年前后才结束 |
| §3 | 以为新机器需要更熟练的工人 → 知道早期反而要童工,工资只有成年男工的六分之一到三分之一 |
| §4 | 以为生产力越强越危险 → 知道真正危险的是「生产力一般般」的技术 |
| §5 | 以为新岗位从天上掉下来 → 知道它得靠市场变大长出来,而市场变大靠降价 |
| §6 | 边界:损失 10 万英镑到底算多大 |
| §7 | 可带走的 |
| §8 | 原文地图 |
| 主走查 | 纺一磅纱线:手工一天 1 磅 → 水力纺纱机一天数十磅,每步写出人、工资和产量 |
09 重排流水线(原书 05 后半)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为通了电就有电气化红利 → 知道 1900 年前许多工厂照明已经电气 化,可动力还有 95% 靠蒸汽和水 |
| §2 | 以为问题出在机器不够好 → 知道问题出在那根传动轴:架构没换 |
| §3 | 以为换架构是小改 → 知道从发电站开张到兑现,过了 47 年(并点破书里另一处写的是三十多年) |
| §4 | 以为流程改完就完了 → 知道书里把使能能不能兑现归到两个因素,前三节讲第一个,后面讲第二个 |
| §5 | 以为教育跟得上是自然的 → 知道 1910 年不到 10% 的青少年有中学文凭,而 1920 年已有四分之一的岗位要求中学以上 |
| §6 | 以为办学靠觉悟 → 知道没有适龄子女的人也投票加税,因为好中学让自家房产增值 |
| §7 | 以为教育一直跑在前面 → 知道 1980 年之后反过来了 |
| §8 | 边界与局限 |
| §9 | 可带走的 |
| §10 | 原文地图 |
| 主走查 | 一家工厂从蒸汽到电,五步各写出当年的年份和占比 |
10 智力革命与知识的六层(原书 06)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为这是又一次信息爆炸 → 知道印刷术和互联网解决的是搬运,这次动的是吸收 |
| §2 | 以为「会用知识」是一件事 → 知道它被分成六层,而它在每层强弱不同 |
| §3 | 以为考试成绩就是生产率 → 知道有人拿 444 个白领做过实测:快 37% |
| §4 | 以为省下的时间平摊 → 知道起草时间减了一多半,编辑时间翻了一倍多 |
| §5 | 以为受益最大的是高手 → 知道弱的那一半提升更大 |
| §6 | 以为新知识越多越好 → 知道人类将来读的东西有一大部分是它写的,这带来一个信任问题 |
| §7 | 边界:0.4 个标准差到底是多少 |
| §8 | 可带走的 |
| §9 | 原文地图 |
| 主走查 | 一份新闻稿在实验里的两组数:17 分钟对 27 分钟,以及三段时间份额的变化 |
11 问商:怎么问(原书 07 前半)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为提问只是技巧 → 知道这是一种新的编程,而且门槛低到人人可用、上限却由人决定 |
| §2 | 以为要把要求一条条列全 → 知道给它一个身份,比列十条要求更省事(甘地、老师、5 岁小孩) |
| §3 | 以为「写得好一点」是要求 → 知道要具体、可衡量、跟前面设定相关 |
| §4 | 以为难题它答不了 → 知道给它套路它就能答(深圳有多少渣男) |
| §5 | 以为没套路就没辙 → 知道还可以给两道同类题的答案,让它照着做第三道 |
| §6 | 以为它答完就完了 → 知道要接着问四类问题,它会自己改 |
| §7 | 边界:它不是自己知道错了,是被问出来的 |
| §8 | 可带走的 |
| §9 | 原文地图 |
| 主走查 | 深圳有多少渣男:1300 万 → 650 万 → 390 万 → 39 万,四步各写出当时的假设 |
12 副驾,还是代驾(原书 07 后半 + 13)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为用不用它是个人选择 → 知道判据是它在流程里的位置 |
| §2 | 以为它是个高级工具 → 知道副驾模式下它属于某个人,不产生替代 |
| §3 | 以为代驾就是更能干的副驾 → 知道差别在三条:独立职能、跟多人协作、模型算企业资产 |
| §4 | 以为放权是开关 → 知道要分级,而且分级标准是借来的 |
| §5 | 以为出了错可以怪机器 → 知道机器背不了锅,奖惩落到开发、训练、维护的人身上 |
| §6 | 以为先动哪一环凭感觉 → 知道看两个量:信息量和容错率(句末挂牌「三重境界」) |
| §7 | 以为「异常交回人」只是一句话 → 知道今天的框架把它做成了什么形状 |
| §8 | 边界与局限 |
| §9 | 可带走的 |
| §10 | 原文地图 |
| 主走查 | 一个售前客服岗位从 L1 走到 L5,每级写出谁先说话、谁审、错了谁兜 |
13 知识工作型应用(原书 10)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为「去外面取」就够了 → 知道企业库有几万页,真正的问题是凭什么捞得准(五个行业里三段共用一套骨架,教育是例外) |
| §2 | 以为捞是按关键词 → 知道是先把每段变成一串数,再比哪一串最像 |
| §3 | 以为律师用它写状纸 → 知道它先要能在自己的案卷库里找得准,而且找得准要花 4000 小时 |
| §4 | 以为政务问答就是检索 → 知道书里明写了两步:先编码,再拿高频问答训一遍 |
| §5 | 以为简历筛选能全自动 → 知道生成的五个面试问题里有一个得删掉 |
| §6 | 以为教育也走这套骨架 → 知道它反过来:不检索,靠一个身份和一场辩论 |
| §7 | 以为个人 IP 也一样 → 知道这一段既不检索也不训练,只做一件事:按平台口吻改写 |
| §8 | 以为「记住你」也能这么办 → 知道书里没这一段,今天外面是怎么做的 |
| §9 | 边界与局限 |
| §10 | 可带走的 |
| §11 | 原文地图 |
| 主走查 | 王伯提公积金:问 → 指引 → 被拒 → 查原因 → 重传 → 成功,每步写出材料和结论 |
14 企业业务型应用(原书 11)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为企业用它就是写文案 → 知道一家跨境电商要动的是四条线 |
| §2 | 以为文案靠形容词 → 知道靠参数具体到什么程度 |
| §3 | 以为通用大模型直接能分类 → 知道要拿自家数据再训一遍那个分类模型 |
| §4 | 以为分完类就能答 → 知道还要去自己的知识库里捞条文,再拼成一段话交给它 |
| §5 | 以为设计得靠设计师画 → 知道这一环是「它写词、另一个工具出图」 |
| §6 | 以为老板看报表 → 知道它先写查询语句,再决定用哪种图 |
| §7 | 以为每个环节都该上 → 知道拿两把尺子量:提效多少、能替掉多少 |
| §8 | 边界与局限 |
| §9 | 可带走的 |
| §10 | 原文地图 |
| 主走查 | 那封退货来信:意图判成三段标签 → 捞回 6 条条款 → 拼提示 → 回第 3 条 |
15 创意娱乐型应用(原书 12)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为创意类应用是一类 → 知道是三类:写东西、扮演角色、安排行程 |
| §2 | 以为它能凭空写出真情 → 知道它需要你给一首诗和两件具体的事 |
| §3 | 以为角色扮演靠人设一句话 → 知道人设只占一格,真正吃重的是那批对话原话 |
| §4 | 以为它现编一句就行 → 知道它先捞回你写过的原话,再照着口吻答 |
| §5 | 以为行程规划是查攻略 → 知道它能排出九天,但会把地名编错 |
| §6 | 以为「能说话」只是加个喇叭 → 知道难的是判断你说完没有、以及被你打断时怎么闭嘴 |
| §7 | 边界与局限 |
| §8 | 可带走的 |
| §9 | 原文地图 |
| 主走查 | 「如果我忽然想去淄博吃烧烤,怎么办?」:人设 → 捞回两句原话 → 拼提示 → 以角色口吻答 |
16 产业篇入口与底下两层(原书 产业篇开篇 + 14 前半)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为幻觉是技术问题 → 知道同样是会编,创业公司编一次没事,搜索巨头编一次是千亿 |
| §2 | 以为产业就是一堆公司 → 知道钱按四层流,底下两层最先赚到钱 |
| §3 | 以为显卡就是跑得快 → 知道大模型对它提了四个要求,而且每一个都有数 |
| §4 | 以为一台机器装得下 → 知道装不下,于是网络成了瓶颈 |
| §5 | 以为训练贵是笼统的贵 → 知道能算出来:多少卡、多少天、多少钱 |
| §6 | 以为软件层就是框架 → 知道这一层有三块,第一块是让多机多卡一起干活的框架 |
| §7 | 以为数据就是爬来的 → 知道标注有四种来源,而最便宜的那种会转成飞轮 |
| §8 | 以为模型只在公司里 → 知道有一个像代码托管平台那样的地方,托管着超过 10 万个模型 |
| §9 | 边界与局限 |
| §10 | 可带走的 |
| §11 | 原文地图 |
| 主走查 | 训一个 130 亿参数的模型:13.5 万卡时 → 1000 张卡 135 小时 → 约 5 天半 → 卡钱约 1 亿元 |
17 模型即服务(原书 14 后半)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为模型就是产品 → 知道中间还隔着一层:把模型包成按次收费的服务 |
| §2 | 以为好坏一眼可见 → 知道有六把尺子,而且它们互相打架 |
| §3 | 以为开源就是免费下载 → 知道开源模型主打的是两件事:开放和性价比 |
| §4 | 以为微调要大投入 → 知道 7 万条对话 + 8 张卡一天就能做出一个像样的 |
| §5 | 以为评分要靠人 → 知道可以让更强的模型当裁判,但要人肉复核 |
| §6 | 以为企业只能二选一 → 知道有三条岔路,分别对应三种诉求 |
| §7 | 以为这一层只卖推理 → 知道还卖五样东西 |
| §8 | 以为三年没变 → 知道这一层前面多了一个网关,而且价格降了 |
| §9 | 边界与局限 |
| §10 | 可带走的 |
| §11 | 原文地图 |
| 主走查 | Vicuna-13B:拿 130 亿参数底座 → 7 万条对话微调 → 8 张 A100 一天 → 80 题让 GPT-4 打分 |
18 推理成本这条横线(原书 15 对话第 1 集)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为做应用最先赚钱 → 知道第一波钱花在卖铲子的人身上 |
| §2 | 以为门槛在算法 → 知道门槛在钱:预训练要几亿到几十亿 |
| §3 | 以为便宜就好 → 知道有一条横线:替掉的人时必须比推理贵 |
| §4 | 以为要用最好的模型 → 知道要按客户的付费能力挑模型 |
| §5 | 以为「iPhone 时刻」是句口号 → 知道它指的是应用生态要过几年才长出原生的东西 |
| §6 | 以为原生就是接口调得深 → 知道判据是两句话:说人话、办人事 |
| §7 | 以为内容是内容、模型是模型 → 知道模型本身会变成内容 |
| §8 | 边界:类比不是论证 |
| §9 | 可带走的 |
| §10 | 原文地图 |
| 主走查 | 一次金融法律查询的账:省 15 分钟 → 25 元价值 → 收 5 元 → 成本不到 1 元 |
19 上一轮泡沫(原书 16 + 17 的第五代与 ELIZA)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为泡沫是骗子吹的 → 知道它是一个自洽的叙事:技术有门槛、业务可复制 |
| §2 | 以为下棋赢了就什么都能赢 → 知道那句「不再受限于人类认知」只对下棋成立 |
| §3 | 以为医疗 AI 是慢 → 知道它给出过会致命的建议,而训练数据是人编的 |
| §4 | 以为模型上线就稳定 → 知道数据会变,四个阶段各变一次 |
| §5 | 以为业内知道自己在干什么 → 知道有人在颁奖台上把它比作炼金术,而反驳的人等于承认了 |
| §6 | 以为自动驾驶只差临门一脚 → 知道卡住它的是那个坐在车里的人的成本 |
| §7 | 以为泡沫只有上一轮 → 知道上三轮:六十年前的聊天机器人和四十年前的十年计划 |
| §8 | 以为「一秒钟法则」是个判据 → 知道作者给它加了一段反讽的注解 |
| §9 | 以为最好的 AI 公司是做 AI 的 → 知道那几年最赚钱的那家,是把算法用在别的地方 |
| §10 | 边界与局限 |
| §11 | 可带走的 |
| §12 | 原文地图 |
| 主走查 | 一个 AI 医疗项目的四个阶段,每步写出手里的数据变成什么样、要重调什么 |
20 会不会重演(原书 17 其余 + 后记 + 全书落点)
| 节 | 进来时以为 → 出去时知道 |
|---|---|
| §1 | 以为泛化是一个词 → 知道它有两层,而且这两层各对应一笔钱 |
| §2 | 以为缺的只是幻觉 → 知道书里列了四条缺陷,其中一条是它记不住你 |
| §3 | 以为缺陷都要治 → 知道有的场景里那个缺陷正是卖点 |
| §4 | 以为补丁是新东西 → 知道补丁清单第 5 章已经给过了,这里只回指 |
| §5 | 以为安全靠人盯 → 知道要算账:实测错多少、能容忍多少、配比几比几 |
| §6 | 以为成本会一路降到零 → 知道书里自己留了一对张力:一边是推理加安全,一边是「趋向于零」 |
| §7 | 以为最好的商业是最赚钱的 → 知道书里排了五条,最后一条不是商业 |
| §8 | 以为周期位置能算出来 → 知道换个主语,答案就换一个 |
| §9 | 我们的判断(判断块) |
| §10 | 可带走的 |
| §11 | 原文地图 |
| 主走查 | 一个场景的安全账:实测错误率 → 可容忍错误率 → 补丁 → 配比 → 单位成本 |
生面孔配额账(定稿后实测,2026-08-26)
口径按标准: 只数 book-jargon 词表里的承重词,按第一次出现的位置归章;
同一概念的不同叫法算一张脸(「微调 / 监督微调」是一张,「智能体 / agent」是一张)。
章不设上限,配额卡在段(1 个)和节(5 个)。
实测结果(node scripts/book-jargon.mjs da-mo-xing-shi-dai [--quota] [--list]):
| 项 | 数 |
|---|---|
| 词表命中的承重词 | 92 个 |
| 首次出现处没解释 | 0 处 |
| 段级超额(上限 1) | 0 处 |
| 节级超额(上限 5) | 0 处 |
| 出处 | 1124 处,0 处对不上 |
这 92 个词实际落在哪一章(与上面的计划表核对过,偏差在下面单列):
| 位置 | 在这里第一次露面的承重词 | 张数 |
|---|---|---|
| 总纲 | 模型、训练、涌现、幻觉 | 4 |
| 01 | 概率、温度、自回归、推理、token、上下文 | 6 |
| 02 | 参数、算力、预训练、自监督、语料、损失、梯度、反向传播、梯度下降 | 9 |
| 03 | 命名实体识别、检索、生成式、神经网络、Transformer、BERT、证伪、零样本 | 8 |
| 04 | 微调(=监督微调)、监督学习、强化学习、奖励模型、RLHF、对齐、上下文学习、提示(=提示词)、思维链 | 9 |
| 05 | 指标 | 1 |
| 06 | 多模态、高维、智能体(=agent)、工具调用、协议、模型上下文协议(=MCP)、资源 | 6 |
| 07 | 机器学习、深度学习、摩尔定律、记忆、注意力 | 5 |
| 08 | (无新增) | 0 |
| 09 | 轮、重排 | 2 |
| 10 | 标准差、通用人工智能 | 2 |
| 11 | 提示工程 | 1 |
| 12 | 人在环 | 1 |
| 13 | 分块、向量、嵌入、语义、检索增强(=RAG)、索引 | 5 |
| 14 | 精确率、召回率、F1、维度 | 4 |
| 15 | 余弦、算法 | 2 |
| 16 | 浮点运算、并行、矩阵、显存、带宽、字节、分布式训练、以太网、吞吐、时延、集群、标注、开源 | 13 |
| 17 | 闭源 | 1 |
| 18 | (无新增) | 0 |
| 19 | 分布、归一化、收敛、日活 | 4 |
| 20 | 泛化、世界模型 | 2 |
与计划表的偏差,以及为什么:
| 计划 | 实际 | 原因 |
|---|---|---|
| 算力放总纲 | 落在 02 | 总纲里换成了「要算的量」,承重词留到 02 第一次真正用 |
| 参数放总纲 | 落在 02 | 同上,总纲不欠解释 |
| 涌现的临界点放 05 | 「涌现」在总纲就立了 | 总纲第 5 节的三块判断需要它,05 只做展开 |
| 多模态/工具调用放 06 | 一致 | —— |
| SQL、意图分类放 14 | 审读退回后已补挂牌 | 原先按「不在词表里」处理成了大白话,这是按机器词表取舍、不是按规矩取舍;标准写的是「出门会撞见的名字必须留名」,SQL 现已在 14 第 6 节大白话讲完后挂在句末,Midjourney 同处补名 |
| MaaS、API、剪枝放 17 | 审读退 回后已补挂牌 | MaaS 与 API 现已在 17 第 1 节各占一段挂牌(先讲透再落名);「剪枝」不是出门会撞见的名字,继续用大白话「把不重要的连接剪掉」 |
| 边际成本口径、ARPU 放 18 | 18 零新增 | 18 章整章不立新名,只用 01/02/07 立过的词算账 |
| 护栏、红队、置信度放 20 | 20 只新增「泛化」「世界模型」 | 安全那三个在 20 章第 5 节写成了大白话 + ② 类书架脚注 |
16 章为什么允许 13 张脸: 章不设上限,只卡段和节。 这 13 张分散在 5 个小节里:第 3 节「为什么非显卡不可」3 张、第 4 节「四个要求」3 张、 第 5 节「一台机器装不下」5 张、第 8 节「数据这门生意」1 张、第 9 节「托管十万个模型的地方」1 张。 每节都没超过 5 张。