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LLM 白日梦 -- LLM Daydreaming

原文链接 | HN讨论 | 2025-07-16 21:25:09

文章摘要

大型语言模型尽管能力强大，但尚未实现真正的突破，原因可能是它们缺乏人类思维的基本要素，如无法从经验中学习、缺乏“默认模式”进行背景处理，从而无法产生自发洞察。为此，作者提出“白日梦循环”机制，通过背景过程持续从记忆中采样概念对，生成模型探索它们之间的非明显联系，批评模型筛选出真正有价值的思想，并将这些发现反馈到系统记忆中，形成复合反馈循环。尽管这一过程成本高昂，但可能是创新的必要代价，同时也能防止模型蒸馏，因为宝贵的洞察来自于无人能预见的组合。

文章总结

文章主要内容总结

标题: LLM Daydreaming
来源: https://gwern.net/ai-daydreaming

核心观点: 尽管大型语言模型（LLMs）在多个领域展现了强大的能力，但它们尚未产生真正的突破性创新。文章提出，这可能是因为LLMs缺乏人类思维中的一些关键要素，特别是“默认模式网络”（Default Mode Network），这种网络在人类背景处理中起到重要作用，能够产生自发的洞察力。

主要问题: LLMs是“冻结的”，无法从经验中学习，也没有默认模式来进行背景处理，这限制了它们的创新能力和搜索新知识的能力。

解决方案: 作者提出了一种“白日梦循环”（Day-Dreaming Loop, DDL）的机制，作为一种背景处理过程，持续从记忆中随机抽取概念对，并通过生成模型探索它们之间的非明显联系，再由批评模型筛选出真正有价值的想法。这些发现会被反馈到系统的记忆中，形成一个复合反馈循环，新想法成为未来组合的种子。

成本与挑战: 这种“白日梦税”可能会非常昂贵，因为真正新颖的联系的命中率很低。然而，这种成本可能是创新的必要代价。此外，这种机制还可以防止模型蒸馏，因为有价值的洞察力来自于那些人们不会主动询问的组合。

战略意义: 为了最终使AI对终端用户更便宜和更快，可能需要首先构建这种“浪费”的背景搜索系统。未来的趋势可能是使用昂贵的、具有“白日梦”能力的AI生成专有训练数据，用于下一代高效模型的训练，从而绕过即将到来的数据墙。

类比与实现: 文章通过类比人类的默认模式网络和白日梦现象，提出了一种可能的实现方式，即通过随机抽取概念对并进行组合搜索，来模拟人类的创新过程。作者还提供了一些假设的提示词，展示了如何通过LLMs进行这种组合搜索。

障碍与开放问题: 这种机制的成本可能非常高，且难以优化，因为最有价值的联系可能来自于那些低优先级的组合。此外，用户可能不愿意为这种偶尔产生新颖洞察的机制支付高昂的费用。

未来展望: 文章认为，未来可能会有大量的计算资源投入到“白日梦”AI中，以生成专有训练数据，从而避免数据墙问题，并为下一代小型、便宜的LLMs提供支持。这种机制也可能成为一种防止模型蒸馏的护城河，因为蒸馏只能复制已知的内容，而无法复制那些未知的创新。

总结: 文章通过探讨LLMs在创新方面的局限性，提出了一种通过模拟人类默认模式网络和白日梦现象的机制，来增强LLMs的创新能力和搜索新知识的能力。尽管这种机制成本高昂，但它可能是实现AI真正突破的必要步骤。

评论总结

主要观点总结：

  1. LLM是否已经实现类似功能？

    • 评论1（zwaps）提到，类似的功能可能已经在某些代理中实现，并提到在多个播客中听到过相关讨论。
      • 引用："Wasn't this already implemented in some agents?"
      • 引用："I want to remember I heard about it in several podcasts."

  2. LLM能否产生独特见解？

    • 评论2（johnfn）质疑有多少人能够评估LLM的输出并识别出真正独特的见解，同时指出大多数提示并不足以产生独特见解。
      • 引用："I doubt more than 10 of my prompts were sophisticated enough to even allow for a unique insight."
      • 引用："I don't think I could have identified a single one."

  3. LLM是否已经取得突破？

    • 评论5（aredox）和评论6（ashdksnndck）讨论了LLM是否已经取得突破。aredox指出没有LLM取得过突破，而ashdksnndck则认为人们可能没有给予LLM应有的认可。
      • 引用："no LLM has ever made a breakthrough."
      • 引用："What if people aren’t giving the LLM credit when they get a breakthrough from it?"

  4. LLM的批评与局限性

    • 评论7（blueflow）和评论8（zhangjunphy）指出LLM在数据源评估和批评模型方面的局限性。
      • 引用："AI will contradict primary sources if the contradiction is more prevalent in the training data."
      • 引用："the performance of the model actually degrades in this process."

  5. LLM的创造力与新颖性

    • 评论9（jumploops）和评论19（cs702）讨论了LLM如何识别新颖性以及是否能够通过“白日梦循环”产生突破性见解。
      • 引用："the ideas should be nonobvious (see: the patent system)."
      • 引用："It could work."

  6. LLM的未来发展与突破

    • 评论13（precompute）和评论14（pilooch）认为，LLM的进一步发展需要类似于Transformer的重大突破，而AlphaEvolve等系统可能是未来的方向。
      • 引用："the only way out of this rut is another breakthrough as big, or bigger than transformers."
      • 引用："AlphaEvolve and similar systems based on map-elites + DL/LLM + RL appears to be one of the promising paths."

  7. LLM的持续思考与代理

    • 评论16（LourensT）和评论17（amelius）探讨了LLM是否需要持续思考以及如何判断问题的趣味性。
      • 引用："continual thinking seems to be a precursor to any sense of agency."
      • 引用："Can an LLM know when a problem is interesting and thereby prune the daydream graph?"

  8. LLM的跨学科与随机性

    • 评论24（ADEPT）指出，人类发现往往是跨学科和随机的，而LLM在处理非显而易见的概念时存在困难。
      • 引用："human discovery tends to be massively interdisciplinary and serendipitous."
      • 引用："LLMs tend to be extremely gullible."

总结：

评论中对LLM的创造力、新颖性、局限性以及未来发展进行了广泛讨论。尽管有人认为LLM可能已经取得突破，但更多人对其能否产生真正独特的见解表示怀疑。同时，LLM在数据源评估、批评模型和跨学科发现方面的局限性也被多次提及。未来的发展可能需要类似于Transformer的重大突破，而AlphaEvolve等系统可能是潜在的方向。