精选理由
陶哲轩把LLM的底层数学和核心矛盾说透了，做AI研究或对模型能力边界好奇的人看完会恍然大悟，建议点开原文感受顶级数学家的洞察。
菲尔兹奖得主、数学家陶哲轩在访谈中指出，当前大模型背后的数学原理其实非常简单，仅涉及线性代数、矩阵乘法和微积分，本科生就能完全掌握。然而，真正令人困惑的是模型行为不可预测：它们在某些任务上表现惊人，在另一些任务上却突然翻车，且无法提前预判。陶哲轩认为，核心原因在于现实世界的自然语言数据处于“部分有序、部分随机”的中间地带，而数学界对此区域的理论还很薄弱。这一“简单机制 vs 不可预测行为”的矛盾，是当前AI最核心的谜题。
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菲尔兹奖得主、数学家陶哲轩在访谈中指出，当前大模型背后的数学原理其实非常简单，仅涉及线性代数、矩阵乘法和微积分，本科生就能完全掌握。然而，真正令人困惑的是模型行为不可预测：它们在某些任务上表现惊人，在另一些任务上却突然翻车，且无法提前预判。陶哲轩认为，核心原因在于现实世界的自然语言数据处于“部分有序、部分随机”的中间地带，而数学界对此区域的理论还很薄弱。这一“简单机制 vs 不可预测行为”的矛盾，是当前AI最核心的谜题。
讲真，这种言论只有真正牛的人才敢说啊！ 本科生就可以来完成LLM的数学训练！ Terence Tao 最近在访谈里把 LLM 最核心的谜题直接说透了。 这位 Fields Medal 得主、数学界最高荣誉，被称作数学界诺贝尔奖，当代最顶尖的数学家之一，说： 今天大模型背后的数学其实非常简单。 线性代数、矩阵乘法，再加一点微积分，本科生就能完全掌握。 我们清楚知道怎么训练、怎么运行它们。 但真正让人困惑的是：为什么它们在某…