## 问答：有必要专门学习大模型的底层原理吗？

> 读者 李中杰：我想问的是现在物理学的基本模型要么从微观粒子获得，要么从大尺度宇宙获得，日常可见事物对物理学理论已经没有贡献了吗？

> 万维钢回复——

我们可以把物理学分为两种。

第一种是像我们这一讲说的，是专门研究这个世界的「基本物理定律」，也就是最本源的规则，也可以说是上帝“设计”这个宇宙的蓝图或者源代码，或者叫「第一性原理」。这种物理学一般包括高能基本粒子物理学、广义相对论、宇宙学、超弦理论等等，跟日常生活没什么关系。

简单的牛顿定律已经能很好地描写火箭的运动，大学生的电磁学已经足够电气工程师用了。你必须处于非常极端的场景中，比如速度接近光速、尺度像星系那么大或者像原子那么小，才能看出来简单理论和最新理论之间的差别。简单理论在日常很有效，但毕竟不是「真」的。

如果你的志向就是想知道这个世界的本源是怎么回事儿，那么日常生活与你无关。

但基本物理定律并不能直接解释日常生活中所有的事情，因为从基本定律到宏观世界隔着很多层。比如说，围棋的基本规则是我们已知的，但是给你看高手下棋的棋谱，你可能根本看不懂。因为他们的下法不是从基本规则出发，而是基于一些中间层的、自己研究和总结的规律。

所以物理学还有第二种，专门研究这些中间的规律。原则上，中间层的规律可以从基础规律出发用数学推导出来 —— 但是没那么容易，因为涉及到的计算太复杂了。这些研究中间层规律的物理学包括统计物理学、凝聚态物理学、流体力学等等，都需要各自专门做实验，从中总结一些很大程度上是经验性的公式。它们通常不是从第一性原理出发能推导出来的。它们都是一些「模型」而已，有自身的假设，只要这些假设跟物理学基本定律不矛盾就行。

这第二种物理学，跟日常事务就很有关系了。最简单的例子就是湍流现象。你把水龙头从小开到大，水流会有各种很不一样的形态 —— 那些形态为何如此，严格说来我们还不能完全解释。我们有描写水流运动的方程，但是数据量实在太大，很难对方程求解。

像超导、天气预报、社交网络等等的现象，都跟湍流类似，属于「复杂」现象，既涉及到微观又涉及到宏观，都是因为计算量太大而难以总结出来直观而又准确的规律，所以我们都没有完全掌握。像我们常说的混沌、涌现，都是这个意思，都属于第二类物理学。

简单说，对于特别简单的基本物理定律，我们还没有挖掘到全部的真相；对于特别复杂的宏观现象，我们的计算能力和脑力也还未能完全理解。我们目前只能做一些像星际旅行、核武器、计算机芯片之类比较容易的事情。

> 读者 好青年耗子：万老师，听了这节课我有个想法，就是一些自己不知该如何清晰表达的文字，是否可以在跟AI对话或者追问的时候，再开一个对话，请它把自己的想法变成更清晰的文字，然后再回到原对话继续，对于一般人，您是否有效率更高的建议？

> 万维钢回复——

我的经验是没必要，你跟AI说话不需要事先打草稿。像我习惯于用ChatGPT的APP语音输入，拿起手机啰里啰嗦说一大堆，而不是想好了再说，它也都能理解。包括哪怕其中语音转文字的时候它没听清楚，有点错别字，也没关系。

如果你是让AI「批处理」一大堆任务，你最好把提示语弄好一点。但对于一般的对话，我认为不打草稿直接说就是最高效率的做法。

AI是个很好的聆听者，它不厌烦，它往往比人更能抓住一大段文字的精确意思，它的直觉和思考是在语义数学向量空间 —— 而不是用文字 —— 进行，所以它并不在乎你是怎么说的，也不在乎你用的是中文还是英文。

所以我们应该专注于思想的内容，而不必考虑形式。

> 读者 达达：万老师，我有一个疑问就是，现在 AI 工具这么多，比如说 ChatGPT、DeepSeek、Claude，国内还有腾讯元宝、Kimi、智谱清言等，那么多 AI 工具，为了更好地知道该怎样用，在什么情况使用什么工具更好，是否需要去学习更底层的大模型原理呢？

> 读者 van：DeepSeek软件上有两个按钮，一个是开启深度思考另一个是联网，我想知道什么时候应该开启这两个按钮，什么时候不用开启？像这讲创作小说，很显然不需要深度思考功能，但是怎么知道AI要不要深度思考？

> 万维钢回复——

你不需要专门学习大模型的底层原理，但是理解模型的用途还是很有必要的。我们简单梳理一下，目前市面上的AI应用大约分为三种 ——

第一种是传统的大语言模型，也可以叫直觉模型、系统1模型，以GPT系列为代表，包括DeepSeek V3、Claude 等等。这些模型的特点是想到啥说啥，心直口快容易犯错，但是成本低、速度快。它们的能力是由参数个数和预训练语料决定的。GPT-4.5 应该是最后一个主流直觉模型。

第二种是带有思考功能的模型，也可以叫系统2模型或者推理模型，以OpenAI 的 o系列和DeepSeek R1 为代表。你使用DeepSeek的时候，点击开启深度思考（DeepThink），就是用上了R1。这些模型是在直觉的基础上，想到什么先不说出口，自己私下多考虑几步再说，所以它们会更聪明。思考模型不会犯什么「9.11>9.8」之类的低级错误，适合解决复杂问题，尤其擅长数学。它们的缺点是反应速度慢，成本高。

如果两个模型的参数一样多，那么思考模型一定比直觉模型效果好。我理解DeepSeek R1 是出自 V3，所以一般情况下你都应该开着深度思考功能。

但一个参数少的思考模型，在某些任务上，可能表现不如参数多的直觉模型。比如以我的使用经验来看，对于一般思想性的讨论，GPT-4.5 的水平好于 o1-pro 和 R1。或许你更勤于思考，但是人家孩子读过的书就是更多、脑容量就是更大，所以也可以生吃。

特别是对于纯粹编程任务，目前不开深度思考的Claude 3.7，被认为是最佳选择。但如果你要设计一个复杂程序的架构，那么用思考模型恐怕效果会更好。对写小说来说，用思考模型设定故事大纲和主要剧情冲突，用直觉模型生成每一章的具体内容，是最本分的操作。

简单说就是直觉模型更适合大段大段地输出，思考模型更适合谋定而后动。但这个分工并不严格，往往差别不是那么大。

OpenAI的计划是从GPT-5开始，把直觉模型和思考模型统一起来，由系统自己决定是否开启深度思考。

直觉模型也好思考模型也好，都是用模型自身的能力帮你完成任务。而第三种AI，也就是AI agent，智能体，则是依赖外部信息和工具帮你完成任务。

最简单的就是开启联网功能。我认为这是一把双刃剑，需要先考虑一下。

如果你不开联网，模型会根据自身的知识和思考能力给你提供答案。比如你问它“李白和杜甫，谁的诗更好？”模型也许会先想一想李白的诗，再想想杜甫的诗，对比他们的风格，给你一个它自己的判断。

但如果你开联网，模型往往会先上网搜索关于对比这两人作品的文章，从搜索结果中综合「总结」一个答案。如果你认为AI自己的思考会比网上那帮人说得好，你*不应该*开搜索。我的建议是对于模型训练截止日期之后的事情，或者像买个什么东西求推荐这种必须结合实时信息的事情，必须开搜索；但对于一般性的思考，模型的能力高于普通网络文章的平均水平。

更高级的智能体是「深度调研（Deep Research）」、Operator 和这两天刚刚出来的 Manus ，调用多种信息，使用编程之类的复杂工具，给你完成一项复杂任务或者生成一份高水平报告。它们的输出结果通常会比AI自己的思考要好，我建议只要是需要严肃全面考虑的问题都用这个功能。当然它的缺点是耗时长且比较贵。

一个办法是把深度调研的报告输入给一个思考模型，让它在此基础上继续思考，回答你的各种追问，我发现效果很好。报告只是起点。

还有一个心得是，大模型本身并不在乎你用中文还是英文，但是如果你开启联网或者深度调研，它会优先搜索你输入的关键词 —— 你要是用中文提问，它往往优先搜索中文信息。而互联网上中文信息的广度和质量都远远不如英文信息，这样就导致报告质量比较差。所以我建议只要开联网或者深度调研，都专门嘱咐AI一句：「只搜索英文信息」，但是你仍然可以要求它返回中文报告。

> 读者 张利群：我在这里想问万老师一个可能有点拗口的问题，那就是：由于人本身个体和能力的差异，肯定会导致使用AI获得的效果不同，那么经由不同人使用的不同AI（比如DeepSeek）会不会也变成了“专属性”的AI？就好像，由于我使用AI的技巧一般，那么我使用的DeepSeek会比万老师的那个DeepSeek“笨”一点？还是DeepSeek永远是DeepSeek，只是由于使用方法和使用的人，导致了比较“笨”或者不完美的输出结果？说白了，到最后比拼的还是每个使用DeepSeek的人？

> 万维钢回复——

这涉及到服务商是否提供「记忆定制」功能。ChatGPT有这个功能，你可以在设置中先说好自己是谁，需要模型用什么样的风格输出。它还会在此后跟你的每次对话中试图记住你的事情，都保存在一起 ——

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025030719/1869756065688655416/030719.png)

一个有意思的游戏是让ChatGPT根据对你的记忆，描绘一下你是个什么样的人。比如我有一次让它用一个词形容我，它给的答案是「思辨者」。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025030719/1869756089311434088/030719.png)

去年有一段时间，X上流行让ChatGPT根据对你的记忆，画一幅画，表现你的生活场景，我得到的是下面这样 ——

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025030719/1869756109712051284/030719.png)

大约是因为我跟它讨论过很多书、跑步机和我家有个宠物小陆龟。它每一条记忆都是以文字形式明确保存的，你可以随时查看，也可以选择性删除。

这个记忆功能只是为了让输出更符合你的习惯，跟模型的智能发挥关系不大。你完全可以直接设定：「我是个很厉害的学者，你回答问题要有深度和洞见，最好有创造力，有新意。不要陈词滥调，不要为了政治正确损害你的准确度和判断力。」但它未必完全服从。

目前这个功能还不是很完善，比如我发现跟o1、GPT-4.5这些高级模型的互动不会留下记忆。但OpenAI计划未来把记忆功能做得更好，切实让每个人的AI都专属化。

DeepSeek，目前还没有记忆功能，但很容易有。只要让模型每次回答问题之前都看一遍记忆就行。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025030719/1869756132260629588/030719.jpeg)
