背景。 我认为，大语言模型从 gpt3 开始（ 2020 年 6 月）到今天，虽然已经有了 5-6 年时间，但仍然处于这项技术的发展初期，大语言模型本身还有很多可以改进的地方（这块我不是很懂，我觉得如何用更少的资源实现更强的能力应该是一个很重要的方面，特别是如何在 cpu 上也能运行能力强大的模型。），但是，最关键的是我认为，大语言模型的工程化还在非常早的初期，很多问题还有待解决，特别是大模型的幻觉问题，直接限制了大模型在实际业务中的应用。 我认为，从开始我们直接用语言和大模型进行沟通，也就是所谓的“提示词工程”可能就是一个错误。 大模型的本质，就是以语言为计算因子的一种数学计算过程。大模型的所谓幻觉、对齐问题，不是大模型本身的问题，而是我们使用大模型的方式不对。 我们现在发几个字符，就希望大模型实现一个准确、高质量的回复；或者发一堆字符，希望大模型都能理解、记忆。这种用文字直接让大模型生成结果的做法我认为是错误的方式。 本体论 我认为，正确的方式是，应该在大模型和人之间建立一个层，这个层是一个由人类建立的符合现实的语义空间，对话语义经过这个转换层，就能确保大模...