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<p>大模型到底有多聪明？今天我们聊的是它们“眼高手低”的那些事——能准确挑出问题的“眼”，却有时生成平平的“手”。通过一个超有趣的对话实验，我发现，大模型甚至可以互相“批评与自我批评”，“帮自己纠错”真不是件稀罕事！这一期，我们会深挖巴菲特式价值投资居然能被神经科学解读，还看看如何让AI从“新手作者”进阶“全能写手”。如果你也好奇未来AI能多厉害，或者想知道如何用“自优化”压榨大模型潜力，别错过这次头脑风暴！</p><p>00:00 <strong>开场及主题引入</strong></p><ul> <li>欢迎收听，介绍本期主题“大模型的自我纠错”。</li> <li>话题由一个用DeepSeek R1分析巴菲特投资风格的案例引出。</li></ul><p>00:11 <strong>大模型“看得准但写得差”，真的不治之症？</strong></p><ul> <li>DeepSeek R1分析巴菲特时提出：价值投资更依赖神经结构，后天训练难起作用。</li> <li>对比巴菲特的阅读经验，挑战"后天难改变"的绝对论。</li> <li>Grok 3补充，神经可塑性和训练如CBT也能提升理性调控。</li></ul><p>03:37 <strong>“批评与自我批评”：探索模型互相诊断的协作力量</strong></p><ul> <li>Grok 3对DeepSeek R1提出的修改和优化，修正语言更科学又不绝对化。</li> <li>模型间互相挑刺背后的“机制”，提升大模型精确度的潜力。</li></ul><p>04:53 <strong>“眼高手低”问题的剖析：大模型为什么脱节？</strong></p><ul> <li>生成内容倾向选概率最高的词句，导致“安全但平淡”。</li> <li>自回归生成（逐步预测）导致本地逻辑合理、整体却不够惊艳。</li> <li>评估时调用上下文全局视角，却在生成中未能反映。</li></ul><p>08:08 <strong>“自优化”和“跨模型协作”：如何让模型更灵活？</strong></p><ul> <li>介绍“自优化”概念：通过多轮反思和修订优化输出。</li> <li>提到“批评与自我批评”式跨模型合作，像人类团队分工优化内容。<...