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burny 反驳 LLM 仅为预测最可能文本的说法
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AI 综述
2026年10月1日，AGI Hunt 报道，爆料人 burnytech 反驳科技记者 Taylor Lorenz 关于「LLM 只是根据训练数据输出最可能文本序列」的说法，认为这是两年多前旧模型时代的认知。他称，如今模型的输出分布已被基于奖励的强化学习（RL from rewards）高度塑造，此外还有思维链（CoT）、工具调用、RAG 等机制参与其中。报道提到，被引用方也承认前沿模型确实很强，双方分歧在于幻觉错误率能否降低。目前事件仍停留在公开的观点交锋层面，尚无进一步的动作或结论。
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最新进展10月1日 15:14
burnytech 反驳 Lorenz：LLM 输出已由奖励强化学习等机制塑造，非旧式预测。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- AGI Huntburny 反驳 Taylor Lorenz：现代 LLM 早已不止是「预测最可能文本」
爆料人 burnytech 反驳科技记者 Taylor Lorenz「LLM 只是根据训练数据输出最可能文本序列」的说法，指出这是两年多前的旧模型认知。他称如今模型输出分布已被基于奖励的强化学习（RL from rewards）高度塑造，还有 CoT、工具调用、RAG 等机制。被引用方也承认前沿模型确实很强，分歧在于幻觉错误率能否降低。
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