基座大模型其实很笨，表现出来的智能是开发者精心“编排”出来的，对大模型进行了极为变态的训练

大模型唯一的功能，就是对一段输入，给出一段输出。一开始，就是自然聊天一样，就是大多数人和大模型聊的感觉。你说上句，它接下句，训练材料里知道怎么接。

这种训练其实比较自然，大家和大模型聊得也算自然。幻觉什么的也正常，人也幻觉。一般人会以为，自己看的书少、知识少，大模型什么书都看过，区别就是这个 。

但是开发者是一群变态，对大模型干了超乎想象的输入输出训练。一般人绝对想不到的训练，叫“后训练”。

例如，工具训练。看到一个编程IT问题，一个“/tools”的格式暗号输入，大模型就被迫输出能用哪些工具来做这些问题。

再例如，COT思维链训练。不管什么输入，先让大模型输出和包裹的一段“内心独白”。这是强迫大模型输出类似人的“思维”。

这样的变态训练可能有上百种。这样，大模型除了聊天，还会搞不少隐藏技能。这些技能包裹在特殊的输入格式里，看见了就激发。通过这些“暗号”，开发者能组织出了一个agent体系。

例如，大模型本身连数数都不会，总是数错“单词里有几个r”这种问题。但是，它看见数数这种问题，会搞一个tools技能，聊天程序（不是大模型）会看它说的tool，以及写的python代码，去编译跑程序算出几个字母。

这就是大模型智能的秘密。基座大模型除了聊天还是聊天，就这点本事。但是它会输出一些特殊字符串，这些是“编排程序”看得懂的，就拿去执行。反复使用工具，就能解决很多问题。

这套办法连记忆都能模拟出来，组合出的智能很强大。但这是成套复杂过程的结果，非常人为，充满了人类开发者的生硬感。用久了就会产生感觉，上当了，是和一个没有灵魂的工具聊，是组合出来的字符串输出。

即使聊天框这个最简单的APP应用，也有很复杂的过程，需要网络搜索、工具调用，一堆小工具、小模型配合。

如果直接编程，对一段输入调用基座大模型，直接看输出，会发现大模型很笨，根本就不智能。我们是在聊天框里聊，其实不是和大模型聊，是和开发者精心组织的一个聊天程序聊，工具满天飞。