主题：写在图穷匕见的前夜 -- 拜吨

用海量数据、海量计算量、大模型、预测时候的高性能芯片玩魔术，前提都在于那个问题定义，定义了一个非常特殊的框架，用在一个特别专用的场景之下——低交互、结果不敏感。

所以我才说，只要用户能够【敲几个字搜索】，立刻就被搜索引擎爆成渣了。敲几个字也不算太多的输入，但你当你敲字输入的时候，你结果就有一个特别具体、特别明确的需求，再加上你经常在网上也接触过从网页到视频到短视频的各种各样搜索引擎，这种情况下，抖音的那套推荐系统，就没办法在你面前糊弄你了。

所有新闻媒体鼓噪、互联网公司玩魔术的核心永远是【糊弄】这一点是不变的。具体说来，前提是我强调的【问题定义】，手法利用信息差造成认知错位。

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新闻媒体最喜欢鼓噪的，外行津津乐道的技术，反而是最不重要——海量数据、海量计算量、大模型这些。

从深度学习开始，再厉害的专家也没办法胜过普通计算机毕业生太多，大模型就是这样一项技术。

正是因为大模型弥合旧时代的技术鸿沟，所以我们这些掌握各种各样老“手艺”的“老法师”才会成为时代的眼泪。

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文科生理解技术的关键，是去看“问题定义”，了解整个框架是怎么样子，然后再去加上一些简单的原则，就能推测出技术的上限和下限。

对于新问题，只要和已有问题比较“问题定义”有什么不同，你就自然知道两个技术在框架上的区别，再加上数据量、计算量上的一些原则，既是你完全抛开模型和算法，你也能给出一个差不多的上限和下限估计。

技术细节反而是最不重要的，我们理科生自己搞定就行了，理解技术就是根据问题定义理解框架，然后估计一下上限和下限。

我在网上懒得和文科生谈技术，恰恰因为他们不明白这一点：问题定义都不看，就在那里吹嘘技术细节……不用问就是啥都不懂的脱产者，因为他们恰恰忽略了最重要的部分，去吹嘘那些并不重要的部分。

所有的前沿，都会从常规的科学理论过渡到伪理论，大家有一些观察、有一些猜想，但最终不取决于这些，而是取决于【能够解决问题】。

所有的前沿恰恰是和实践关系最紧密的，【能够解决问题】当然是唯一标准。广受吹嘘的技术，极少是划时代的，大多数技术细节都是被我们理工科归为“手艺”。

如果你跟我谈细节、谈理论，我会只觉得——真是一个站着说话不腰疼的脱产者，连问题都看不到反而跟我谈解决问题。

姿态再高再唬人，把社会那套搬过来，把神权文明的脱产哲学搬过来，不解决问题，自然科学可不认，也就骗不过我们。

不被魔术所迷惑，不需要多专业——只要你有足够的社会实践，不论自然科学还是社会科学，不论文科和理科，只要你抓住【解决问题】这一点。