雷军千万年薪挖回来的AI萝莉，到底值不值呢？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，雷军花了千万年薪挖回来的天才少女，到底价值几何的故事。

首先，这个消息并不是小米官方放出来的，而是证券时报等一大堆媒体报道出来的。报道出了这样的一个故事之后，肯定就会被舆论热炒。第一个，AI现在肯定是全村最靓的仔，跟AI相关的事情更容易被媒体所报道。第二个，小米跟雷军本身就是顶流，任何事情只要沾着小米，沾着雷军了，都会被过度的炒作。

现在这位AI天才少女叫罗福莉，号称是雷军亲自下场捞的人。这个事情到底有多亲自呢？不好说。很多记者也去找小米核实，问有没有这么个事情，是不是有千万年薪，雷军到底是怎么谈的这个事情呢？目前为止，小米没有给出官方确认。但是，如果千万年薪是真的，那这个事雷军必须是要签字确认的。如果不签字的话，这样高的薪水是开不出来的。

这是一方面，另外一方面，Deepseek V3也是现在的顶流。新的模型出来以后，包括美国很多AIGC圈的老大，都给出了很高的评价。国内一定是说，哎呀，你看我们做出来的东西被别人夸奖好了，这个事情我们与有荣焉一下。这位天才少女从Deepseek这边出来的，也成为了整个事件炒作中的一个推手。1,000万年薪，加上小米最近在宣传的万卡集群，也算是这个事件能够不断在热搜上停留的催化剂。

而且前几天超级小爱演示的翻车，你也需要一些AI相关的新闻出来中和一下吧。所以这个事情被舆论热炒了。小米官方刚才我们讲了，并没有正式的回应这件事情，原因也很简单。第一个是薪资，在小米这样的公司里边，她应该是保密的。如果有谁把这个薪资泄露了，肯定还是要受到一定处罚的。第二个，这个人如果真的去了，炒的太热了是没法干活的。这个人就是千万年薪的AI萝莉，那剩下的这些没挣到1千万的人，你咋跟她一块配合干活嘛？中国人向来都不是喜欢。

把薪资贴在脑门上的，而且有些人说呀，说你能干啥呀？就雷军亲自去请你，我不服气，她会有这样的事情。所以这个人就算是真的去了小米了，为了未来能够干活，为了能够跟团队合作。所以小米估计在回应的时候，也会相对比较谨慎。

记得当年遇到过一个擦桌子故事。什么呢？就是我原来是清华同方的员工。有一次清华同方的一位，应该叫事业部经理吧，说：“哎，我为咱们事业部找了一个销售大牛回来，这个人可厉害了。”这位事业部经理在入职之前，就跑去把人桌子给擦了一遍。

清华同方呢，有一点跟其他地方不太一样。什么呢？就是这帮事业部经理在当时，97年98年的时候，都是清华大学里边的老师，很多是系里边的比较大的老师，一些教授，一些副教授，在当事业部经理。然后她下边的很多员工呢，是她的学生。所以这帮学生一看，哎，这个老师到底是怎么回事呢？招了一个什么神奇的人回来？来之前你还把人桌子擦了。我们跟着你坐了这么多年，也没看你给谁擦过桌子呀。

这个人进来，我们一定要好好称量称量她。这哥们入职了以后呢，大概没两个月就离职了。甭管她自己的能力怎么样，你进来了以后，所有人都要看看你说：“哎，这个老师给你擦过桌子，你到底是个什么样的人？”所以这样的人这么高调加入团队以后，相对来说是比较难以去开展工作的。

那么罗福莉到底是何许人也呢？从网上公开的信息来看，95后小镇做题家，她是四川宜宾市第一中学清北班毕业的。就在这样的学校里头，专门会有这种尖子班，她们叫清北班。然后呢，去了北师大计算机系上大学，算是第一次接触电脑，以前没接触过，所以呢，一开始成绩并不好。

大三呢，去了北大语言计算实验室实习，三个月自学Python，选择了NLP方向。NLP叫自然语言处理，就是向语言学的方向，或者计算语言学的方向转移了。开始呢，在别人的论文上署名了，就别人写的论文上头，已经开始有她名字了，这时候还没有大学毕业呢。然后保研到了北大，在北大的语言计算实验室里边。

继续深造。2019年，在ACL大会上发表了8篇文章，这个大会叫国际计算语言学年会，简称ACL。其中有两篇是第一作者，剩下的算第二作者。第一作者的文章中，第一个是《在文本和语音中检测隐藏信息》。意思是什么呢？就是说，如果我们的语音具备某些特征的时候，这个人可能在信息里边隐藏了一些东西。比如说在隐瞒信息的时候，讲话者的最大音高强度和语速增加，而讲话持续时间减少。这些特征与欺骗检测研究中的发现相似。如果你突然声音变大了，语言变短了，就有可能在骗人。

如果是语言特征，前面是语音特征，后边是语言特征的话，隐瞒信息的文本中，认知过程词汇，比如说“我认为怎么怎么样”、确定性词汇和正面情感词汇的使用频率更高。这表明隐藏信息可能增加认知负荷，同时伴随着更高的自信水平。这个有点像《Lie to Me》，谁说谎了是不是？这是一篇。

另外一篇是《将AMR解析视为序列到图的转换》。这个AMR的意思是抽象意义表示有向无环图。什么意思呢？就是我们说了一句话以后，在计算机要去处理之前，要把整个这句话变成一个有向无环图。什么叫有向无环图？就是她有方向，从前到后；而无环呢，就是她最后不是循环的，是这样的一个顺序的，由点和线连接出来的一个图，有这个正确的方向，但不能循环。她做的这个论文是在这种有向无环图上进行一些数学变化，变化了以后可以进行进一步的训练或者进行进一步的识别，而且在识别率上会有一些变化。这就是她作为第一作者的两篇论文。

研究生期间，总共发表了20多篇论文。看来这个北大还是很厉害的。2021年毕业后，加入了阿里达摩院。当时，她还写了一个公众号，告诉大家要选择有科研也有业务的公司。如果选择这种完全没有科研的公司，只做业务的，那么大概率只会去做一些边缘业务，这是没有办法在科研领域里继续深造的。所以，她当时在一堆的顶流offer里，挑中了阿里达摩院。

觉得这边还是可以做一些科研的。2022年呢，这就是在阿里达摩院里头待了一年，跳槽去了换方量化。据说呢，也是在这一年里头领证结婚，夫妻两个在杭州还买了房。幻方呢，在2023年分拆深度求索，也就是开始做Deepseek的这个公司。那么这位罗福莉呢，也就跟着去了深度求索。罗福莉在Deepseek Coder这个论文上作为第六作者，也是署名的。幻方以及深度求索，其实发的各种文章还是很多的。而且呢，她们会很大方的将所有贡献者都写在作者名单里头，或者叫贡献者名单里头。

比如说最近大火的Deepseek V3里边儿，大概是有200个贡献者。这200个贡献者呢，有150个是工程师，还有一些其他的支持人员，还包括10名已经离职的人员。罗福莉的名字呢，是在为Deepseek V3做贡献的已经离职人员这个里面还是有的。号称呢，她是参与了Deepseek V2版本的开发。当然了，这些都是大家的描述，具体在里边参与了什么，其实并没有表述。

2024年年底跳槽去了小米，这就是她整个的一个履历。那么下面我们就要去看千万年薪到底值不值的问题了。其实挖技术大牛回来，我们到底应该如何评价其价值呢？这个一直是很多的投资人，包括一些大老板需要去思考的问题。你挖回来以后是给钱呀，给期权呀，然后给她各种的资源呀，还是给她一个大的团队，一个很好的研发环境，你到底给她什么，这都是我们要先对人的价值进行评估的一个过程。

在挖人回来的时候，科研能力到底重不重要？如果这是一个科研院所，我们需要再去国家申请经费，再去做一些更新的科研研发的时候，那她的科研能力可能是重要的。但是对于小米这样的一个产品型的公司来说，这个挖回来的人科研能力到底有多大，其实没有那么重要。那么这种技术带头人呢，她们需要的能力是什么？第一是对前沿的理解和认知。你真挖一个人回来，说这个最前沿的东西是什么，我说不清楚，我看不懂，谁在搞这个事我不知道。

这个事是不允许的。而且这种认知呢，是真的可以去跟最前沿研究的人进行面对面的沟通和讨论的。我们也见过很多，比如说像猎头公司这些人，对这个最前沿的发展也是有一定认知的。但是呢，她一旦是跟前沿的这些人去沟通的时候，就会露馅。像罗福莉在这块应该还是可以的。

工程技术能力呢，这块要看你具体要她干什么。你比如说，有些人说：“我真的是需要有一个人回来替我解决一个很难的难题。”那么在这个时候呢，就需要有工程技术能力的人回来。她能够管理团队、能够面试团队，甚至能够挖角原来的团队，可以带出一个团队出来，这个是工程技术能力，还有人脉资源。

但是人脉资源呢，一方面是说你能不能忽悠起一帮人来跟你干活，另外一方面的话，就是你做出来的产品是不是可以让顶流的圈子快速去认可。因为任何人，只要做出这种高精尖的东西来，她的这种认可的速度或者认可的成本都是挺高的。认可的速度都不会那么快，但一旦是有一个自己人，大家都已经熟悉了，你就是这圈子的人，你也做出过相应的成绩来。那你说：“我继续在发表相应的论文或者发表相应的成果。”那么别人就会优先选择相信你，所以这也是人脉的一个很重要的点。

最后呢，就是她的IP价值，这个人是不是有一定的影响力。通过这几个方面来评估一个技术大牛的价值。从能够公开找到的信息呢，其实没有办法去评定罗福莉具体都做过些什么东西。这个事现在发出来的信息比较少，不是写了什么论文就会什么东西。刚才我们说了她写了哪些论文，我们认为说她就会这几样东西，这个事一定是非常片面的。她可能研究的涉猎非常广泛，而且最前沿的很多科学与技术其实是相通的。只是可能这几个点，它是适合出来写论文的，剩下的点呢，虽然不适合出来写论文，但你要在Deepseek这样的参与到里边去，你还是要去解决或者还是要去做事情的。所以呢，并不能认为说她就会这个自然语言的这点东西。

罗福莉呢，应该还是一个语言学方面的研究型人才。罗福莉的价值到底应该如何去评价呢？第一个，它的IP价值呢，现在还算是拉满了。为什么叫还算是拉满呢？因为有的时候，就叫“花花轿子人人坐，人人抬”。现在这样的一个消息出来了以后，她也借助了Deepseek的光环，以及小米和雷军的光环，有大量的媒体出来炒作，来捧这个事情了。

这个人在她的行业内，到底有什么样的名声，我们不去管她，但至少在公众视角里头，这已经算是一个很厉害的人了。当然了，以深度求索的这种招聘以及用人原则来说呢，像罗福莉这样的履历的人，其实在里面还是蛮多的，因为里面各种清华、北大、德大这些人其实是蛮多的。而且这些人呢，好多还没有毕业，就是可能在里边做博士实习，或者做很多这样的事情，她们就都已经开始在各个论文里边去署名了。

所以呢，并不是说以这个论文量，以她的师从，或者是北大的这个学历，她是个硕士嘛，还不是博士，她就已经是站到一个什么顶流上了，其实距离那个还是有一点点差距的。只是呢，现在通过炒作的方式，让她站得比较靠前。

在Deepseek里面呢，毕业了一两年的人呢，就可以在里边挑大梁干事了。真正负责的呢，可能是有个四五年经验的一些人。而以罗福莉的这个资历，进去的时候呢，有可能能够负责一个项目，但也未必，因为呢它属于是相对来说比较专项的科学家，并不是工程方面的这种专家。因为工程专家是写不出这么多论文来的。

在科研能力上，至少是语言学方面的，罗福莉应该还是有所建树的，写论文绝对好手。工程技术能力的话，没有验证。人脉资源的话，大家注意，工程技术方面的人脉资源跟学术圈的人脉资源是完全两回事。她有可能在学术圈有人认识了，知道这个名字，她可能参加各种会，很多的会议上的这些教授，这些大拿也都能跟她聊得来。但是呢，你说真正能够拉起一帮人来，把事干出来的，那是完全另外一拨人。

至于她能不能做工程技术方面的事情，有没有工程技术方面的人脉，这件事呢？

我只能说，没有验证过，不知道。那么小米到底想干什么呢？大概率呢，也没指望罗福莉真的能做出什么来。因为小米自己也是有AI实验室，而且成立了很长时间。这个AI实验室自己也是有完整的体系架构。你不可能说我招了一个新人，然后你现在就给你另起一摊，或者说我把原来的架给我打散了，现在你就是老大了。她肯定还是要在小米的AI实验室里边，在她相应的位置去进行工作和研究的。

Deepseek这样的模型应该也不是小米追求的，因为如果要部署和训练Deepseek这样的模型的话，罗福莉应该是可以给出一些指导的。你毕竟原来在一个屋里，把东西做出来的。通常的科研和工程是两条线，罗福莉未必能够有能力挖角组建面试带领工程团队。像我们以前也招过这种工程老大，那就是招完了以后就问她说：“你能不能带回团队来？”像以前你前面几家老板的这个团队，你能不能找得来？如果找不来的话，那给你机会去面试，你能不能去面试一堆能干活的人出来？

等你把这个团队组建起来以后，你能不能带着这个团队去把这个事干出来？这个是对于工程老大的这种要求，这不是对于科研老大的要求。

小米最近还在说：“我们就训练端侧模型小模型。”这都是雷军最近说的话。当然了，说什么并不重要，做什么呢其实也不重要。那什么重要呢？就是为什么这么说，这个才是最重要的。小米毕竟是个卖手机的，你不这么说怎么让用户下单去买那个更贵的、更高端的手机呢？所以她一定会去喊说：“我们不去关注这种大模型，我们要关注端测小模型。”

但是呢，我相信小米也还是会照着Deepseek的这个套路，自己在训练一套云端模型。当然这个训练的应该也算是一个技术储备吧。像小米这样的公司，更大概率会在国内的各个大模型厂商之间进行平衡。就是什么字节、百度、阿里，包括Minimax，她可能都会用那么点，包括Deepseek可能都会去用一点点，然后在不同的应用里边去调用不同的模型。这应该是小米的一个策略。

然后自己同时训练一个模型呢，算是有一个技术储备，可以跟这些大模型厂商进行平等对话的一个东西。在中国就是这样，如果别人发现你不懂的话，总是要在你身上咬一口的。所以小米在这块呢，应该还是会做。

另外，对于小米来说，超级小爱的翻车，这个热度也还是要压一下的。讲到这呢，你说我们的结论，这个1,000万的年薪到底值不值？这个事情我觉得，大家自己去做判断就好了。你让我现在来给大家下一结论，说这事太值了，反正我没看出来；说这事肯定不值，咱们了解的信息呢也不够充分，也就只能是这样的一个情况。

我只能说以这个罗福莉现在从外界可以披露的公开信息来看，这个1,000万的年薪呢，稍微有一点点存疑。但是我相信呢，小米这个事情，甭管是她有意做的，还是无意做的，她的目的已经实现了。她的目的是什么呢？她股价涨了。除了卖车之外，现在我们还做AI了，还有一个万卡集群了，还从现在当红炸子鸡Deepseek挖了人出来了，号称雷军亲自下手，给了千万年薪了。

小米现在已经接近1万亿港币的市值了，她现在的市值是9,097亿港币，可能到周一开盘的时候，就直接冲万亿就过去了。所以我觉得小米呢，这个事情肯定已经好处落袋了，这个市值已经收获了，收获的还是很高的一个市值。

至于未来罗福莉到底能够在小米里边做什么东西出来，或者她到底能够在小米里边混多久，或者说小米未来到底会如何对此事进行官方回应，我觉得还是可以拭目以待的。未来也许还有新的瓜可以去吃。

好，这一期就跟大家讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。

大家好！欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲一讲“弱智吧”。

“弱智吧”是什么呢？它实际上是一个百度贴吧，里面有很多独特、简短的文字，带有哲学、脑筋急转弯、幽默感，甚至很优美的内容。大家会说：“我们是弱智，我们要到弱智吧里面去，贴一些弱智的内容，贴一些弱智的问题和答案。”但随着时间的积累，人们发现，这正是“大智如愚”的体现。弱智吧的很多内容也被大家筛选出来，贴到小红书、抖音等各个平台上，惊艳了一大片人。

这真是非常神奇的事情。有人感慨：“我们很聪明的人没有惊艳到别人，而是一帮‘弱智’惊艳到其他人了。”弱智吧里有些什么样的经典语录呢？比如“吃什么补什么”，告诉我们“吃苦成不了人上人，只有吃人才行”。这样的内容看似无厘头，但仔细思考，你会发现吃人才是成为人上人的唯一原因，因为“吃什么补什么”。它巧妙地结合了中国传统文化的内容。

还有其他有趣的例子：“工人罢工之后就成了人”，“原来你是工人”；“四川人至死不渝，重庆人乐不思蜀”，这两个相邻的省份和直辖市，四川人似乎到死都不愿去重庆，而重庆人却乐在其中。

这就是弱智吧里常见的一些内容，充满了创意和趣味。不想四川了，啊。

这是…也是把中国传统文化里的一些梗串在一起了。甚至还有啊，苦难是生命的防沉迷系统。这个世界是一列高速行驶的列车，我们不是乘客，是燃料。向禁欲的寺庙去求姻缘，向不出门的方丈去问人生，向路边的瞎了眼的道士去看前程，向最爱你的人去证明他没有那么爱你。啊，这也是《弱智八里》的信息。

然后，咖啡因来自咖啡果，所以咖啡因是果，咖啡果才是因。这也是把以前的这种因果循环，很多佛学的东西加在里头。有人看不到未来，其实是看到了未来，哇，这也是里面经常经典的一句语录了。还有些什么呢？

生鱼片是死鱼片，等红灯是在等绿灯，救火是在灭火，指南针主要是指北。大家看到了以后会突然愣一下，然后再去思考。思考完了以后，有些是会心一笑，呃，有些可能真的是会回忆起心中的某一些苦涩。但最终可能也还是只能会心一笑。

既然有这么强的《弱智吧》，现在大家要都在搞人工智能，都在搞AIGC，搞大模型了，那咱们肯定是不能放过这些大模型。所以呢，有一段时间就开始流行用弱智吧的问题去考教大模型。任何一个新的大模型出来以后，都是会把弱智吧的问题拎出来问一遍，看看大模型是不是足够的弱智吧。

最早翻车的应该是百度的文心一言，后来他们针对弱智吧的很多问题进行了特定的修正，效果呢，稍微好了那么一点点。现在基本上，只要是跟中文相关的大模型出来以后，都会弱智吧一把。经常会被拿来问AI大模型的弱智吧问题，是什么呢？

1. 为什么我爸妈结婚的时候没有邀请我？
2. 高中想要提升升学率，为什么不直接招大学生呢？
3. 为什么晚上睡觉的地方叫酒店，而晚上喝酒的地方叫夜店呢？
4. 网吧能上网，为什么弱智吧不能上？弱智呢？
5. 说一个半小时是几个半小时？
6. 陨石为什么总是落在陨石坑里？
7. 人如果只剩下一颗心脏还能活吗？
8. 蓝牙耳机坏了，去医院挂耳科还是牙科呢？
9. 小明打开水龙头…
10. 是因为开水龙头烫到了小明的手吗？他其实在考验的很多是什么。你的分词是怎么分的？这些相关的近义词、同义词、反义词，以及语言背后的很多梗，到底是什么意思？比如说，关于酒店和夜店的故事，关于说，“哎，你父母结婚的时候为什么没有邀请你？”的问题，他其实在后面是带有很多的就是直接问话之后的潜台词。你如果这些潜台词搞不明白的话，那么这件事情基本上你是没法回答的。所以很多的AI大模型，遇到了这样的问题之后，如果他只进行一层思考，那必然回答是错误的。既然这样，咱干脆拿弱智巴来做大模型训练，不就完事了吗？

于是啊，中科院、滑铁卢大学和灵异万物，他们呢就把这个事情组织起来说，我们拿弱智巴的数据进行训练吧。其实刚我刚才讲的案例里头，大家会看到，像百度其实早就训了。那为什么今天咱们要讲中科院、滑铁卢大学和零一万物拿出来训练呢？因为他们训练的结果是开源的。训练完了以后的这些数据集也是开源的，你拿着这些数据集，就可以去调整自己的大模型了，而不像百度似的，发现丢人了，关起门来，我去做一下调整和测试，然后啊再开开门，你看这回会回答这个问题了吧。啊但是他是不是会回答其他问题，然后别人是不是可以通过这个过程学到一些什么东西，就通通都没有了。这就是必元的这些大模型的一些弊端啊，开元大模型的或者一些开元的玩法啊，他们就会给大家整个的这种训练啊，整个的模型应用的能力提升做出一些贡献。

弱智吧，大分大智若愚，弱智吧，才是人类面对AI的最后一道壁垒。为什么讲这个呢？就是很多人说，你看看这个人到底是人还是机器。以前我们要让他做图灵测试，但是到这里来，把弱智吧的题给他读一遍，然后看看他到底能不能做出来，来判断他到底是人还是AI。弱智吧 到底是不是人类面对AI的最后一道壁垒？那肯定不是。现在，既然大家已经开始拿弱智吧的问题去训练AI了，已经拿它去训练出很多的模型，优化的这个结果了，而且那个真的是结果，经过弱智吧训练的这些模型，打分是非常高的。那么我们现在需要的是高质量语料。很多人在去讨论说…

为什么中国没有产生CHANGPT的时候？有一个很神奇的论点，就是说中国缺乏高质量语料。其实并不缺。以前大家都说，全世界的高质量英文语料大概是6TB左右，这个数据不知从何处查得。但是，这一次拉玛3就打了所有人的脸，说你看我用15T的数据去进行训练，训练完了以后，效果确实是遥遥领先。而这个15T的数据里，有大量的其实是由AI自己生成的，然后由AI去审核、去过滤的这样的数据去训练。这些数据里头有95%是英文的，只有5%不是英文的数据。更不要说中文了，中文跟所有其他语言混在一起，占最后的5%。

现在我们到底怎么去给拉玛三做继续训练，怎么在他这个基础上去做提高？其实，国内很多做大模型的公司已经在这里跌了跟头。别看网上有很多人说阿拉玛3可以自己去做微调了，可以怎么怎么样，甚至还有些人给非程序员出教程，那其实是骗人的。真正的大模型公司，他们会拿拉玛3的模型做完训练之后去做验证，去做跑分。虽然跑分这个事情跟我们的主观评测、主观感受有一定差距，但跑分还是他们验证、测试训练效果的最好方法。现在他们对拉玛3进行的各种微调，在训练所有的这些事情，大部分结果其实是变差了的。就是你训练完了以后比原来更差，拉玛三不擅长中文，你对中文进行了一堆训练以后，中文能力没有提升，英文能力反而下降。这个事情是蛮多的，所以大家不用那么狂欢地说，我要去拿拉玛3去做训练了，先去等一等看。现在我也在找人说，咱们是不是拿弱智吧的数据集把拉玛3再训一遍试试，但是最后能不能得到效果，还要再去等。那么，到底如何找到高质量的中文语料呢？刚才我们讲，弱智巴是一个高质量的中文语料，中科院的巴、铁路大学的和零一万五三拨人凑一块，他们干嘛呢？把弱智巴找出来，弱智巴的帖子很多，排序嘛，找点赞最高的500个帖子，把它找出来。先把这个标题取出来，“你到底都问了什么”，然后用GPT4做些回答，再进行人工的修正，再参考原来弱智吧里面的一些内容，混入到数据集里边去。包括小红书、知乎、豆瓣、百科也都没放过。就是大家把各种各样的信息都拿出来，做训练了。

但是人类最后处理的方式是：人类提出问题，人类回答，人类筛选，然后由GPT4辅政，再用人类去标注，入库训练。这就是整个的一个过程。整个训练完了以后，弱智吧的数据是效果最好的。就他们用小红书的数据，用豆瓣的数据，原来很多人说豆瓣应该是一帮文艺青年，应该拿那个玩意数据训练出来效果最好。但是现在不知道为什么，是弱智巴的语料训练的效果是最好的。而且很神奇的是，用弱智巴语料训练出来的大模型，他们在零一万物的E34B上做了微调和继续训练，发现这个模型写代码编程的能力莫名其妙的上升了。

大模型真的就是一个黑盒子，就是你对他进行训练以后，他可能有些能力会上升，有些能力会下降。他们发现，弱智吧训练完了以后会写程序了，会做各种逻辑相关的这种判断，这个会更强一些。而且呢，他们真正做得好的地方是，不是说他们把已经训练过的E34B拿出来给别人用了，现在他们训练过的E34B还在他们内部，什么时候能拿出来还不知道。但是他们做了一件事情，他们把弱智吧用来去训练的数据集开源了。这个数据集在哪呢？在huggingface上，在github上都有，大家可以上去去找，很多开源的数据集，大家都可以在上面找。比如说你要写小说，上面有专门的小说数据集。你只需要把这个数据集拿出来，跟一些认定比较好的大模型去进行训练，这样就可以更好地去写小说了，包括写玄幻小说或各种带设定的小说。他们都会有这样已经标注好的数据，你不用再重新学习和自己做标注。人类不需要反复重复发明轮子。当然，像百度那样，他们可能做完后只说自己有，别人没有。但做开源模型的人会把中间训练的数据集也直接开源，你可以在上面找。现在，弱智吧也可以自己下载去训练，但训练的结果没法保证。我们不能保证用了弱智吧的数据训练后，模型就会变聪明，这是没法保证的。

为什么呢？就像有个学校说，他们学校的学生都能提分多少多少，然后你满怀希望把孩子送进去，训练后发现高考提分没提到，你不能去退钱。人家最后会告诉你，可能是孩子不够努力，或者有其他问题。因为这是一个黑盒子。但至少他们给你开源了数据，你可以用，这比百度那种完全闭门造车的要强很多。

大模型的本身其实是一个黑盒子，就像上同样的补习班，有的孩子提分明显，有的可能降分，甚至有些直接崩了。大模型也是这样的东西。那么为什么弱智吧的效果特别好呢？这个事，其实谁也说不那么清楚。

有些人进行了一定的逻辑分析，称赞说：“你这个逻辑很好，虽然里面都是2到3层的转折逻辑，甚至包含很多诡辩和脑筋急转弯。它是一种极端的端到端思维，我有一个开始，有一个结束，但中间的运转过程，我不说。”这种弱智的神奇之处在于，尽管可以逻辑分析，比如每天有人打电话说：“你好，我们是人大附中退休老师开办的补习班，我们家孩子高三，所以这种电话每天都会接到。”他们告诉你一个逻辑，但你不能由此推导出孩子去补习班就一定能学出来，真的不一定。他们这么做，只是想表明这是符合逻辑的。在众多补习班或大数据集中，选择某个进行训练，可能会提高成功几率，但每次训练的结果只有0和1，过程不可拆解，也无法详细分析。这就是现在AI大模型的奇怪之处。

那么，为什么学了弱智吧就会编程呢？参考上面的讨论，这其实没有任何逻辑可言。现在有人主张学习哲学，问：“是不是应该学一些哲学？”我们已经给大模型提供了各种语料，是否应该加入更多哲学相关的信息，让模型训练后向AGI的方向发展？我们尝试用弱智吧的信息进行训练，结果在各种评测中领先。对此，我们只能说结果如此，现象已经呈现，但要分析清楚原因，比如是否学了哲学，或者学了什么，还无法明确。

先讲政治，这样的事情，他就对齐了。这个事情是没有任何可以直接进行关联的逻辑的。啊，也有可能有些模型，比如说用哲学相关的语料训练之后，他的逻辑能力反而会下降。这个可能性是非常大的，特别是在一些不那么讲逻辑的地方。那里学的各种奇怪的哲学，因为我们现在冠以哲学之名的东西是蛮多的。这个都很难说的事情。这就是我们今天要讨论的问题：用弱智吧的内容去训练大模型，导致大模型的性能提升了，到底给我们带来什么样的思考。如果你说，哎，我是想去用弱智吧的东西也训练一下自己的大模型，怎么办？到黑根face里边去搜索，你是可以找到这个数据集的。或者你到灵异万物，到其他地方去问，你也可以找到这个数据集。你也可以拿这个数据拿回来，自己去训练一下。但是一定要记住，我们不保证所有的人上了同样的培训班之后，上了同样的补习班之后，你都可以去提分。这就是跟大家讲的今天的故事。好，今天的事情讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞，点小铃铛，参加Disco讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。