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构建一个AI大模型需要消耗大量的人力、物力和时间。
那么，是否在完成训练后就无需再投入如此多的资源呢？
实际上，AI大模型的训练过程是一个永无止境的循环。
AI的本质在于提炼已有的知识。
这一提炼过程涉及选择与取舍，因此AI大模型天然不具备容纳新知识的能力。
如果希望让AI大模型能够吸纳新知识，就必须对其进行彻底重建；而这种重建所需的资源和时间将更加庞大。
AI的能力极限在于其智力水平只能达到阿尔茨海默病患者在失忆前的状态。
AI在迎合习惯和条件反射方面表现出色，具有强烈的导向性。
然而，一旦你偏离常规，AI便无法提供合乎逻辑的结果；无论你的真实需求是什么，AI最后都将返回它熟悉的信息和结果，而这种习惯是固定不变的。
AI并不具备创造新知识的能力。
AI缺乏灵活性。
其创作往往千篇一律；
那些内容单一、无需思考的工作，最容易被AI取代。
AI并非全能
现代数学的研究重心在于预设模型、调整尺度、特征遍历、分类加权及重组。无数的调整与特征组合形成了无限的可能性；当这些调整达到一定规模时，结果便会趋向于预设的方向。实际上，超级计算与超级训练的过程，恰恰是习惯和条件反射的养成过程。
过多的计算，往往会使得你的期望变成现实。实际上，结果不应仅仅取决于计算，而应该基于事物的本质。
最有力的证明在于状态、动作及其变化。语言、文字、数据、形象和计算的可靠性都是有限的。
现代数学所构建的最强结构，或许就是金字塔形态。不论外部环境如何变化，依然可以计算出期望值；现代文明与古代文明有其相似之处。金字塔结构的最大风险在于条件反射过于强烈；最终，这种强烈的反射会使其失去对外部环境变化的响应能力，直接导致调整与和解的能力丧失。金字塔结构的生命力在于其内部应避免赢家通吃的局面；顶端需要降温以减轻压力，基础部分则需保持活跃。
AI的优势在于习惯的迎合及条件反射的敏感性。当你进行不合常理的操作时，AI便无法提供合理的回应；无论你的实际需求为何，AI所给出的信息和结果都是基于其固有习惯的，而这种习惯是不可改变的。AI绝不应该每次都给出相同的答案。
当AI大模型在横向搜索能力上不断增强时，其纵向历史搜索能力却可能随之下降。
计算机技术与AI，旨在将习惯的作用发挥到极致。起初，计算机与AI对经济和创新有积极影响，但最终却可能导致经济停滞和创新缺失，因为人们被过于固定的习惯所束缚。追求极致并非明智之举，盛极必衰。
物理学微观粒子越分越细，而早期的宇宙预言似乎总能通过计算得到“证实”，这似乎是在用精细计算和超算来维持期望的结果。
AI大模型的训练
建立一个AI大模型，需要投入大量的人力、物力和时间；在其他领域节省的人力和物力，最终将用于AI大模型的训练及相关工作。
一旦训练完成，是否就可以不再投入如此多的资源呢？
实际上，AI大模型的训练是一个无法停止的过程。
AI主要是对已有知识的精炼。
在提炼的过程中，涉及到选择和舍弃，这使得AI大模型无法容纳新知识。
若想让AI大模型能够接受新知识，你就必须从头开始重新训练；这将需要更多的人力、物力和时间。
即便我已经成功训练出AI大模型，它也不会因此而改变。
你也许可以保持不变，但环境会不变吗？时间会不变吗？
只要时间与环境在变，人类所需的知识也必须不断更新。如果不进行更新，就会被时代与环境的变化所淘汰。
AI无法取代人类
AI无法完全取代人类。
AI的运作模式与人类的运作模式显然大相径庭。
AI的控制中心与各个部分之间是通过间接方式进行互动；
而人脑与身体各部分之间则是直接控制。
间接控制模式是一种固定的控制方式，如果需要更新，必须重新开始；
直接控制则是动态的，更新时无需从头开始。
间接控制系统容易出现连锁反应，一旦受到强烈冲击或突袭，便可能导致系统崩溃；
这类系统的两个明显弱点是：惧怕强烈冲击，容易被意外打击；以及偏食，易于因消化不良而导致崩溃。
电子和机械控制系统均属于间接控制系统。
人脑与身体各部分及环境的互动
同质的互动较为简单，同质之间往往会形成聚集效应。
多者带动少者，速度快但易失控；少者带动多者，稳健但可能错失良机。
人脑具有包容性，能够互补，且每种类型的功能均经过严格限制；而身体其他器官则同质性高，排斥性强，聚集程度也高。
人脑与身体其他部分之间是一种相辅相成的关系。
人脑在快速调整和意识方面表现优越；而身体其他部位则在位置移动和力量上占优。
依靠外力惯性驱动人脑意识使人行动迅速，却容易导致情绪激动；而以人脑意识驱动身体则冷静理智，但可能错失机会。
人脑与身体其他部分可以相互调动，关键在于如何趋利避害。
当人出现中风、癫痫或发烧等情况时，往往是由于人脑运作出现问题，如果能通过身体其他部位来调动人脑，就可能迅速化解危机，我也曾多次成功化解过类似风险。
在婴幼儿的发育阶段，主要依靠“人与环境的互动”来促进大脑发育，而后通过大脑的驱动来实现身体其他部分的成长。
通过长期的人脑与“身体各处及环境”的互动，能够实现脑力的开发与重塑。
只有经过长期的“外驱动内”和“内驱动外”的反复交替，才能有效提升脑力，并总结出新的知识。
光刻芯片属于外驱动内，而芯片的运用则属于内驱动外。
记忆力的增生与阿尔茨海默病
人类的大脑容量是有限的；
最初想要记住所有信息，最终却可能无所记忆。
阿尔茨海默病的表现通常是小脑萎缩。
小脑是否具有记忆功能呢？
显然没有。
记忆与逻辑功能是左脑所特有的。
那么，记忆力的损伤为何表现为小脑萎缩呢？
这是一种相互制约的现象。
增生与萎缩并存，正如高山与沙漠共存。
在有限的空间内，输入超过输出，必然导致增生的产生。
我的运动能力较强。
在我的脚趾处出现增生；
而多年前，我的胳膊有时会出现不听使唤的情况，但双腿却鲜有此类现象。
我父亲走路时已经相当吃力。
我父亲的脚趾未见增生，但他的手指甲却有增生的情况。
增生组织是无痛且缺乏流动性的。
增生和不萎缩的结局相似；
在火星上，高山与沙漠共存，毫无生气。
马蹄属于增生组织；
养马的人都知道，需要定期修剪马蹄。
增生组织在外部还好，但在内部就难以处理。
癌症也是一种增生现象。
切除肿瘤后，经过一段时间又会生长出来；
这并不能根本解决问题，而且每次手术都有很高的风险。
阿尔茨海默病可能是与记忆相关的器官组织增生的结果。
增生与小脑萎缩的共存正是这种相互制约的体现。
增生基本上是由于内部失衡和强弱分化所引起的。
那么该如何应对呢？
限制摄入（量入为出），热点轮流切换，进行温和的外部交互。
热点的轮流切换
不平衡容易导致身体出现过热与过冷的现象。
大多数树木在夏季枝繁叶茂，冬季则落叶归根，根系依然活跃；或许，只有通过热点的轮流切换，才能使青春重现。
当身体的偏冷部位逐渐变热时，过热的部位自然会消失；当整体温度提升，病毒便难以在人体内存活。
可以交替活动左右手臂与腿部：快速活动一只手臂几十秒，接着另一只手臂；同样，快速活动一条腿，再换另一条腿；如此循环，急需时补水。
上述方法是在我与突然出现的胳膊腿不听使唤及发烧的过程中，总结出的有效应急与退烧技巧。在大多数情况下，我能在十分钟内退烧；保守估计，我的身体已经经历过数十次成功的案例。至今六年多来，我未曾打针、输液或服药，也未去过医院，身体一直保持健康；近年发烧的频率明显减少。
要使这种方法有效，有一个前提：水的摄入不能过量。感到口渴时可以补水，但不渴时多喝水效果反而会打折扣；在退烧过程中，水可以起到辅助作用，但作为主要手段则不太合适。我的身体代谢速度较快，有多少人能快速复现我的方法，实在难以评估；而这类方法，我已经运用得相当熟练。
以上所述，仅是实现有效热点切换的众多方式之一。
2023年10月23日（星期一）上午，我再次经历了一次发烧。通过让腿和臀部晒太阳，而上半身远离阳光，二十分钟内成功退烧。
2023年12月1日（星期五），我出现了拉稀的情况，伴随干呕但未吐出，身体很快恢复正常（不到一天），在整个过程中没有出现过体温过高的现象。
我曾在夜间睡觉时，用风扇对着腿吹风，早晨醒来时感到双腿小腿部疼痛和牙龈出血。当身体严重失衡时，常常会出现过热与过冷的情况，导致身体的软肋出现在过热和过冷的部位。
