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模型使用与评测
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06/11/2026 10:11 上午
【每日热帖精选】V2EX 上有人抛出一个程序员视角的老问题：写代码习惯了确定、可复现，为什么大模型突然多出来的能力要叫「涌现」？楼里从水分子的「湿」、蜂群智能、到《失控》和 arXiv 论文都有人搬出来吵。讨论要点大概分三派：一派说是 scaling 到临界点后小模型没有、大模型突然具备的能力（Wei 等人 2022 那篇经典定义）；一派说很多「突然学会」其实是 Exact Match 这类硬指标把渐进进步藏住了，换连续打分就不那么玄；还有一派直接骂「炼丹黑话骗经费」。也有人提醒：论坛适合聊用法，原理去问模型和读论文更靠谱。实用补充：本地玩模型时别被「涌现」吓到。换更大参数、更长上下文、换量化档位时，能力曲线常常是陡的——但那不等于玄学。建议固定一套题（编码、工具调用、长文摘要）做 A/B，把「好像变聪明了」落成可复现的对比；同时留意评估方式，以免把指标门槛当成模型觉醒。你们本地从 7B/9B 换到 27B/35B 时，哪一类任务是「突然能用」的？欢迎贴配置和前后对比。来源： https://www.v2ex.com/t/1254657