感觉大模型停止了，不像以前几乎每个月都有一家大模型公司推出令人惊艳的大语言模型。
一、大语言模型的本质
当前主流的技术形态下（2024-2025年的SOTA大模型 + RAG + 工具调用），AI的大语言模型LLM主要是一个超级机智的总结器 + 格式转换器。
我们把遮遮掩掩的那层纸撕掉，当前99%的实际部署场景里，大模型干的活就是：
1、你给一个问题。
2、系统先去向量数据库/搜索引擎/知识库里把最相关的N段文本捞出来（检索）。
3、把这些文本塞进上下文窗口。
4、模型的任务变成：“把这几段资料用自然语言总结成用户想要的格式，不要胡说八道”。
5、为了让你觉得它很机智，再加一层Chain-of-Thought让它假装在推理（实际上还是在总结）。
这就是为什么你目前用Perplexity、New Bing、Grok（搜索模式）、Claude Projects、ChatGPT Search时，感觉都差不多——由于底层逻辑几乎一模一样：检索 → 总结 → 润色。
更残酷一点说，2025年11月这一刻，纯闭源最强模型（o1-pro、Gemini 2.0、Grok 3思考模式等）在关闭外部搜索和工具的情况下，和一年前的GPT-4相比，在实际准确性和复杂推理能力上并没有质的飞跃，真正拉开差距的，恰恰是谁的检索更准、谁的工具链更丝滑、谁的上下文窗口更大能塞更多原始资料。
二、大语言模型的起源
文字编码+位置编码误打误撞，加大参数量和数据链，大力出奇迹，发现模型很会聊天。当前参数已经卷不动了，互联网上可收集的知识也到顶了。
三、大模型压根就没有推理能力
LLM处理的是线性文本序列，换成表格后，根本就不认识二维表格，更无法处理，连基本的列合计等运算都不会，就不是推理。
研究显示，Transformer层无法高效组成复杂函数，例如在谱系树中识别“祖父母”关系，除非深度或宽度大幅增加，但这在实践中不现实。 这意味着在多步逻辑推理（如数学证明或规划）上，Transformer容易出错或需要额外技巧。
所以：
在当前技术形态下，大模型本质上就是一个带长上下文的、极度机智的、会看提示的总结器。
它不是知识的创造者，不是真理的发现者，甚至不是真正的推理引擎。它只是人类已经写出来的所有文字里，最会“找资料 + 总结资料 + 按要求排版”那一台机器。
这也是为什么许多前沿实验室（包括xAI、Anthropic、OpenAI的superalignment团队）目前都不再把“把Transformer再堆到1000倍参数”当成主要方向了，而是把宝押在：
让模型学会真正规划和验证（o1的test-time compute）
给模型配终身记忆、外置可验证计算单元
或者直接抛弃纯Transformer架构（Mamba、RetNet、Ring Attention、Linear RNN等）
一句话总结：
目前的所谓“智能”90%是检索和总结的幻觉。真正的新范式还没到来，我们还在“总结器时代”的顶峰。下一个时代（可能是2026-2028）才会决定我们是继续当总结器之王，还是真的迈向会独立思考的AI。
这就是当前阶段人工智能AI大语言模型LLM的本质，许多人还在自我感动地说“它已经会推理了”，实则它只是总结得太好看了而已。
© 版权声明
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。
因为大模型在openAI3.5，普通人聊天已经到顶了。剩下的都不是给你玩的了，是商业、工业、科研方面的进步，你测不出来变化了。
讨论的是大语言模型，不是机器学习，也不是深度神经网络，还是有区别的。至于工业上的应用，大部分只是挂一个“AI”这个字母，因为很多都是强逻辑的业务，容错率很低的场景，只要是机器学习，就是概率。