10xDEVBLOG

Collection

AI Development & Integration

January 27, 2026

为什么大型语言模型总是会产生Bug:深入了解其数学基础

从生成式AI工具问世的第一天起,我就一直在用它们编写代码。 如今,它们为我编写了大量的代码。 但除了代码,它们也会制造bug。 不是语法错误、缺少引用之类的问题。 不,是真正的行为性bug。 代码里有些东西错了,需要人为干预。 每当我指出这一点时,总会有人说: “哦,别用那个模型,试试这个模型。” 然后我去用这个模型,结果那个模型又制造了bug。 他们说:“哦,等等新版本,夏天就会发布,它会修复一切。” 夏天来了,bug依然存在。 我知道这是为什么。 故事其实很简单。 Bug实际上是内建在每一个LLM中的。 它们永远不会停止。 但如果你想理解这一点,就需要多花点功夫,而这正是我将在本文中向你展示的。 深入核心:任何LLM的内部构造 我将向你展示LLM的内部构造,任何现存的LLM。 我还会揭示它们所依赖的数学基础,正是这些基础使得bug的出现不可避免。 换句话说,LLM无论训练得多么好,总会制造bug。 这是无法避免的。 我们将移除所有附加在LLM外部的优化和工具,审视其裸模型。 当你剥离聊天界面、IDE集成、代理、插件等一切外壳后,你会发现裸模型。 在每个LLM模型的核心,都存在一个深度神经网络。 一个或多个。 深度神经网络在拓扑上等同于多层感知器,而多层感知器是历史上最古老的人工神经网络拓扑结构。 graph TD; A[输入层] -->...

Previous Page 5 of 56 Next