https://ignvex.github.io/tags/llm/Recent content in Llm on 式鉴的博客Hugo -- gohugo.iozh-cnSat, 11 Jul 2026 10:41:35 +0800https://ignvex.github.io/p/llm-%E8%BF%AD%E4%BB%A3%E4%B8%8E%E4%B8%AA%E4%BA%BA%E5%8F%91%E5%B1%95%E5%85%B3%E7%B3%BB%E7%9A%84%E9%A2%84%E4%BC%B0/Sat, 11 Jul 2026 10:41:35 +0800https://ignvex.github.io/p/llm-%E8%BF%AD%E4%BB%A3%E4%B8%8E%E4%B8%AA%E4%BA%BA%E5%8F%91%E5%B1%95%E5%85%B3%E7%B3%BB%E7%9A%84%E9%A2%84%E4%BC%B0/<h2 id="引言"><a href="#%e5%bc%95%e8%a8%80" class="header-anchor"></a>引言 </h2><p>从llm在2024年以对话的形式走入大众视野,到2026年产生了非常广泛的应用场景，llm如今已经融入到一线人员的工作流之中。这足以证明llm的业务能力受到了社会的一定认可。参考资料前置是一个经过深思熟虑的想法，因为充分的资料供读者了解可能比我去把这些稀奇古怪的自我理念都看一遍可能更直接一点。</p> <h2 id="参考资料"><a href="#%e5%8f%82%e8%80%83%e8%b5%84%e6%96%99" class="header-anchor"></a>参考资料 </h2><p><a class="link" href="https://mp.weixin.qq.com/s/_UlNQC6kvST1NkwegUDg6g" target="_blank" rel="noopener" >Meta大规模裁员后发现llm的提速并不明显</a></p> <h3 id="参考但是没有用的资料"><a href="#%e5%8f%82%e8%80%83%e4%bd%86%e6%98%af%e6%b2%a1%e6%9c%89%e7%94%a8%e7%9a%84%e8%b5%84%e6%96%99" class="header-anchor"></a>参考但是没有用的资料 </h3><p><a class="link" href="https://www.cnblogs.com/jiujuan/p/18752957" target="_blank" rel="noopener" >llm的大致历史</a> <a class="link" href="https://mp.weixin.qq.com/s/8D0VcX1pSyQ0S9sfDPXCwg" target="_blank" rel="noopener" >Anthropic一天迁移stripe 5000万代码</a> <a class="link" href="https://mp.weixin.qq.com/s/RlrC35DkLi0SKcUP_PcInw" target="_blank" rel="noopener" >阿里云因安全问题禁用anthropic</a></p> <h2 id="正文"><a href="#%e6%ad%a3%e6%96%87" class="header-anchor"></a>正文 </h2><h3 id="电子老虎机llm真实的效率是变动多大"><a href="#%e7%94%b5%e5%ad%90%e8%80%81%e8%99%8e%e6%9c%ballm%e7%9c%9f%e5%ae%9e%e7%9a%84%e6%95%88%e7%8e%87%e6%98%af%e5%8f%98%e5%8a%a8%e5%a4%9a%e5%a4%a7" class="header-anchor"></a>电子老虎机,llm真实的效率是变动多大 </h3><p>众所周知llm是一种概率模型，每一次的回答都会是随机的。可能我问claude opus 4.6 你是谁。他会回答一句我是QWEN3.5。高度的随机性在高连续性的工作任务上是致命的。但我相信所有人用llm的时候都会有llm非常贴合自己的想法，能把自己安排的任务理解非常到位的时候。这就是llm真是效率的波动性，纯概率，我原称之为老虎机</p> <h3 id="如何保持llm的真实效率是高效的"><a href="#%e5%a6%82%e4%bd%95%e4%bf%9d%e6%8c%81llm%e7%9a%84%e7%9c%9f%e5%ae%9e%e6%95%88%e7%8e%87%e6%98%af%e9%ab%98%e6%95%88%e7%9a%84" class="header-anchor"></a>如何保持llm的真实效率是高效的 </h3><p>这里需要引入了两种全新的概念，博弈论和契约论。这两个概念虽然古董，但仍是让llm保持高效的关键一环。</p> <h4 id="博弈论视角经典的正和博弈"><a href="#%e5%8d%9a%e5%bc%88%e8%ae%ba%e8%a7%86%e8%a7%92%e7%bb%8f%e5%85%b8%e7%9a%84%e6%ad%a3%e5%92%8c%e5%8d%9a%e5%bc%88" class="header-anchor"></a>博弈论视角，经典的正和博弈 </h4><p>我们需要为llm提供充分的信息,使用手册(skill),调用方法(mcp)和严格的规章制度(宪法)。再由我们调配llm完成我们的任务。llm在对任务的充分理解(我们提供准确且有效的数据)下会凭借llm优秀的能力优秀的完成任务。充足的前置条件虽然占用不少token,但这些token的前期投入的边际效益其实很高。但我觉得不存在个人和llm供应商厂家的纳什均衡</p> <h4 id="契约论视角浅显的契约关系"><a href="#%e5%a5%91%e7%ba%a6%e8%ae%ba%e8%a7%86%e8%a7%92%e6%b5%85%e6%98%be%e7%9a%84%e5%a5%91%e7%ba%a6%e5%85%b3%e7%b3%bb" class="header-anchor"></a>契约论视角,浅显的契约关系 </h4><p>llm并不是人，与我们没有明确的合同关系，这个视角我认为再合适不过。llm从设计之初就是完全服从于命令者(我们)。那么我们的指令越清晰，越有远见，其边际效益也一定是显而易见的。</p> <h2 id="从价值回归的视角看llm究竟值不值得"><a href="#%e4%bb%8e%e4%bb%b7%e5%80%bc%e5%9b%9e%e5%bd%92%e7%9a%84%e8%a7%86%e8%a7%92%e7%9c%8bllm%e7%a9%b6%e7%ab%9f%e5%80%bc%e4%b8%8d%e5%80%bc%e5%be%97" class="header-anchor"></a>从价值回归的视角看，llm究竟值不值得 </h2><p>抛开剂量谈毒性，抛开实践看对错。结果是显而易见的。只有满足了自己需求的同时成本也是相对合理的，合规且安全，实现了自己的目标，其实足够了。过分的完美主义只会为接下来困难重重。</p>