注纯属个人猜想如有雷同那太好了一个还有 18 天高考的高三学生对 AI 架构的一点胡思乱想没错我真的在不务正业某天吃早餐的时候我突然想到一个问题为什么 AI 不能像人类一样先凭直觉筛选掉明显走不通的路而非得在推理中一条道走到黑于是我拿着这个想法去找 DeepSeek 聊了聊。它告诉我目前 AI 界确实已经有一些类似的尝试了——比如“元认知”也就是“认知的认知”让 AI 对自己的思考过程进行反思和调控。我们就这样一来一回地扯皮聊着聊着居然拐进了一个有点前沿的领域LLM 和自我迭代 AI。现在大家都知道 LLM大语言模型什么豆包、DeepSeek、ChatGPT、Gemini、Claude……几年之间LLM 几乎无处不在。但我想说的是LLM 的飞速发展其实在某种程度上覆盖了我们对 AI 的另一种想象。回想一下几年前我们普通人想象中的“AI”是什么样的一个能不断自我进化、甚至拥有某种“自我意识”的智能体。它会自己改自己的代码会像人一样成长而不是一个再训练就要烧掉几千万、上线后权重就焊死的“巨型知识库”。可现在的主流路线似乎默认了这样一个等式LLM 大脑问题是——把 LLM 当作“大脑”是不是本身就太笨重了它确实很强强到让人忽略了一个可能性我们可能在不经意间走上了一条弯路。有没有可能我们根本就把 LLM 和自我迭代 AI 的关系搞反了我不是学 AI 的甚至还没高考——对还有 18 天。在这个所有人都在刷题的时候我偷偷想了一个有点“大逆不道”的念头也许自我迭代 AI 才应该是“大脑”而 LLM 仅仅是“身体”。什么意思呢大脑轻量、快速、稳定、确定性。负责调度、决策、筛选路径、维持信念状态。它不负责“生成内容”只负责“决定下一步调谁出来干活”。身体强大、稍慢、可替换、可生长。LLM 就是这个身体。它不负责“想该做什么”只负责“在被叫到的时候完成一次具体的生成任务”。如果我们把这个模型反过来整个架构就变了传统的思路—— LLM 是大脑外部工具是身体自我迭代框架只是一个调度员。我的“反直觉”思路—— 轻量自我迭代框架是大脑LLM 是身体。这听起来可能有点奇怪但我查了一下发现其实已经有一些公司开始做类似的事情了——比如用 Agent 去调用 LLM而不是让 LLM 包办一切。但他们的 Agent 往往仍然把 LLM 作为“中央控制器”本质上还是把 LLM 当大脑。而我说的是彻底让 LLM 退居为“被调用的执行器”。大脑是一个独立于 LLM 的、轻量的、确定性的控制单元。这样一来至少三个问题有可能被缓解稳定性大脑是确定性的不会像 LLM 那样“今天心情好就答对明天就答错”。效率大脑快速做路径剪枝只把真正需要复杂生成的任务丢给 LLM而不是让 LLM 每步都“走到黑”。可迭代性身体LLM可以随时更换成更强的新版本而大脑不受影响。大脑本身也可以被独立优化。我知道这只是一个视角转换不是什么新的算法更不是什么数学突破。但我隐约觉得这种“角色互换”的视角可能正是目前 AI 界被忽略的一个方向。我不是 AI 博士不是大厂研究员甚至连计算机专业都不是。我只是一个蹲在角落里的、对 AI 有点好奇的高三学生。还有 18 天高考我在想这些有的没的可能确实有点“不务正业”。但万一——我是说万一——这个“把大脑和身体装反了”的比喻能启发某个正在设计 Agent 架构的工程师或研究员那这篇文章就没白写。如果你恰好是那个被启发的人欢迎来评论区骂我或者夸我。如果你也觉得这个想法有点意思甚至想试一试——那请联系我。虽然我写不了代码但我可以帮你把这个故事讲得更好听一点。毕竟推动人类发展这件事我还是很乐意干的。欢迎转载
一个营销系准大一新生的 AI 猜想:我们把大脑和身体装反了
注纯属个人猜想如有雷同那太好了一个还有 18 天高考的高三学生对 AI 架构的一点胡思乱想没错我真的在不务正业某天吃早餐的时候我突然想到一个问题为什么 AI 不能像人类一样先凭直觉筛选掉明显走不通的路而非得在推理中一条道走到黑于是我拿着这个想法去找 DeepSeek 聊了聊。它告诉我目前 AI 界确实已经有一些类似的尝试了——比如“元认知”也就是“认知的认知”让 AI 对自己的思考过程进行反思和调控。我们就这样一来一回地扯皮聊着聊着居然拐进了一个有点前沿的领域LLM 和自我迭代 AI。现在大家都知道 LLM大语言模型什么豆包、DeepSeek、ChatGPT、Gemini、Claude……几年之间LLM 几乎无处不在。但我想说的是LLM 的飞速发展其实在某种程度上覆盖了我们对 AI 的另一种想象。回想一下几年前我们普通人想象中的“AI”是什么样的一个能不断自我进化、甚至拥有某种“自我意识”的智能体。它会自己改自己的代码会像人一样成长而不是一个再训练就要烧掉几千万、上线后权重就焊死的“巨型知识库”。可现在的主流路线似乎默认了这样一个等式LLM 大脑问题是——把 LLM 当作“大脑”是不是本身就太笨重了它确实很强强到让人忽略了一个可能性我们可能在不经意间走上了一条弯路。有没有可能我们根本就把 LLM 和自我迭代 AI 的关系搞反了我不是学 AI 的甚至还没高考——对还有 18 天。在这个所有人都在刷题的时候我偷偷想了一个有点“大逆不道”的念头也许自我迭代 AI 才应该是“大脑”而 LLM 仅仅是“身体”。什么意思呢大脑轻量、快速、稳定、确定性。负责调度、决策、筛选路径、维持信念状态。它不负责“生成内容”只负责“决定下一步调谁出来干活”。身体强大、稍慢、可替换、可生长。LLM 就是这个身体。它不负责“想该做什么”只负责“在被叫到的时候完成一次具体的生成任务”。如果我们把这个模型反过来整个架构就变了传统的思路—— LLM 是大脑外部工具是身体自我迭代框架只是一个调度员。我的“反直觉”思路—— 轻量自我迭代框架是大脑LLM 是身体。这听起来可能有点奇怪但我查了一下发现其实已经有一些公司开始做类似的事情了——比如用 Agent 去调用 LLM而不是让 LLM 包办一切。但他们的 Agent 往往仍然把 LLM 作为“中央控制器”本质上还是把 LLM 当大脑。而我说的是彻底让 LLM 退居为“被调用的执行器”。大脑是一个独立于 LLM 的、轻量的、确定性的控制单元。这样一来至少三个问题有可能被缓解稳定性大脑是确定性的不会像 LLM 那样“今天心情好就答对明天就答错”。效率大脑快速做路径剪枝只把真正需要复杂生成的任务丢给 LLM而不是让 LLM 每步都“走到黑”。可迭代性身体LLM可以随时更换成更强的新版本而大脑不受影响。大脑本身也可以被独立优化。我知道这只是一个视角转换不是什么新的算法更不是什么数学突破。但我隐约觉得这种“角色互换”的视角可能正是目前 AI 界被忽略的一个方向。我不是 AI 博士不是大厂研究员甚至连计算机专业都不是。我只是一个蹲在角落里的、对 AI 有点好奇的高三学生。还有 18 天高考我在想这些有的没的可能确实有点“不务正业”。但万一——我是说万一——这个“把大脑和身体装反了”的比喻能启发某个正在设计 Agent 架构的工程师或研究员那这篇文章就没白写。如果你恰好是那个被启发的人欢迎来评论区骂我或者夸我。如果你也觉得这个想法有点意思甚至想试一试——那请联系我。虽然我写不了代码但我可以帮你把这个故事讲得更好听一点。毕竟推动人类发展这件事我还是很乐意干的。欢迎转载