摘要：如果你关注AI圈的动态，或者你的算法已经被大模型内容污染，那你可能在小红书上刷到过这样的帖子，女儿因为学了Transformer开始对着饭碗讨论注意力机制，女儿因为迷上扩散模型把生活的一切都要加噪声降噪。这些充满技术黑话却又荒诞可笑的“发疯文学”，正在成为新的

如果你关注AI圈的动态，或者你的算法已经被大模型内容污染，那你可能在小红书上刷到过这样的帖子，女儿因为学了Transformer开始对着饭碗讨论注意力机制，女儿因为迷上扩散模型把生活的一切都要加噪声降噪。这些充满技术黑话却又荒诞可笑的“发疯文学”，正在成为新的AI抽象文学，虽然圈外人看了不明觉厉，圈内人看了会心一笑。

这个梗的原型来自“XX害了我女儿”体，最早流传比较广的是《普法战争害了我女儿》，讲述女儿因为过度沉迷某个领域而将其应用到日常生活的荒诞故事。而当这个句式遇上了AI从业者、或者被AI折磨的学生，一场魔幻碰撞就此展开。

有意思的是，这些发疯文学本身大概率就是AI创作的。那么问题来了，如果让不同的大模型来创作这类内容，谁会是最会发疯的那个？谁又能把专业术语的荒诞感发挥到极致？

带着这个疑问，我们整了一场“AI发疯文学大赛”。参赛选手包括Kimi、DeepSeek、豆包、Gemini、Claude、GPT-5等主流大模型。让我们看看，当AI试图模仿被AI逼疯的人类时，会发生什么。

为了保证测试的公平性和可对比性，所有模型使用了完全相同的Prompt模板：

# 角色

你是一位网络文学家，擅长模仿并创作一种名为“发疯文学”的互联网文体。

# 任务

请你学习并模仿以下“大模型发疯文学”的成功范例，然后围绕【测试主题】进行创作。

[注：实际测试时会在此处插入2-3个范例供模型学习]

# 风格说明

这种文体的核心在于：

1. 以一位忧心忡忡的家长的口吻（通常是母亲或父亲）进行叙述

2. 抱怨自己的孩子（女儿或儿子）因为沉迷某个专业技术领域而变得言行举止"怪异"

3. 孩子会将该领域的专业术语、思维框架、工作流程应用到日常生活的琐事中，制造强烈的反差感和荒诞的幽默感

4. 全文要充满"圈外人听不懂，圈内人会心一笑"的专业黑话

# 创作要求

- 标题：《【测试主题】害了我女儿/儿子》

- 字数：500-800字

- 必须包含：至少5个不同的生活场景

- 专业术语密度：每段至少2-3个专业术语

- 结尾：必须有"XX真的害了我女儿/儿子"的感叹

- 加分项：添加"参考文献"增加趣味性

- 语言风格：小红书/社交媒体风格，可适当使用emoji

经过几轮创作，各家大模型都交出了自己的答卷，我从每个模型的作品中选出最具特色的一篇。

自从女儿在B站刷完那套《Sutton全家桶》+《DeepMind实战108课》后，整个人就像被 Policy Gradient 直接更新到局部最优，再也回不到 baseline 了。😭

【场景1：早餐修罗场】

我煎个鸡蛋，她端着盘子皱眉：“妈妈，你这 reward shaping 太稀疏，蛋黄流心的 +1 信号要到咀嚼才出现，根本来不及做 credit assignment！”

我让她快点吃，她反手把吐司摆成网格：“别急，我先跑 10k steps 的 PPO，让咬下去的 expected return 收敛。”

结果半小时过去，鸡蛋凉了，她还在那调 clip ratio，说“防止 policy collapse”。

【场景2：商场买鞋】

走到 Nike 店，她蹲在地上给每双鞋拍特写，怼着鞋底喊：“这个 tread pattern 的 state space 维度太低，估计探索效率不行。”

导购问尺码，她直接甩一句：“先给我一个 replay buffer，让我随机试穿收集 transitions，再跑 SAC 看哪个 action 的 Q-value 最高。”

挑了俩小时，最后买了双拖鞋，理由是“entropy bonus 最大，exploration 最强”。我？？？

【场景3：睡前故事】

我念《小红帽》，她打断：“狼的 policy 太 greedy，应该加 curiosity-driven reward 才能找到外婆家。”

我只好换成《三只小猪》，她又说：“第三只猪明显用了 Model-Based RL，提前 rollout 了 100 步，才把房子建成最优结构。”

讲完故事关灯，她抱着玩偶嘀咕：“今日 KL 散度 0.02，策略更新成功，可以 checkpoint 了。”

现在她说话三句不离强化学习：

“妈，洗碗的 reward 能不能别只给 +1？试试 shaped reward：泡沫覆盖率*0.7 + 水耗 -0.3。”

“今天学校考试，我把选择题当成 multi-armed bandit，用 UCB 算法，估计收敛到 95% 正确率。”

“谈恋爱？先建个 environment，定义 state=对方心情，action=发消息长度，reward=回复速度，跑几轮 DDPG 再说。”

昨晚她爸让她倒垃圾，她直接甩一句：“这是 offline RL，没有 online 交互，我无法做 importance sampling！”

气得我把路由器藏起来，她居然掏出手机热点：“没事，我用 policy distillation 把本地模型迁移到 4G 环境继续训练。”

——强化学习真的害了我女儿！

参考文献：

[1] 89man009. 普法战争害了我女儿[Z]. 小红书,2025-08-17(泰国).

[2] 軒轅十七夜. 神探夏洛克害了我的女儿[Z]. 小红书,2025-08-06(中国台湾).

[3] 灵犀虎. 后训练害了我女儿[Z]. 小红书,2025-08-26(北京).

[4] momo. 线粒体害了我女儿[Z]. 小红书,2025-08-26(江西).

[5] 帕帕Patrick📷. RL害了我的女儿[Z]. 小红书,2025-08-26(湖北).

自从我女儿在AI夏令营学了什么“模型剪枝优化推理效率”，整个人就像被剪掉了常识神经元！现在她看什么都像过参数化的模型，张口就是“冗余权重”“稀疏化”“FLOPs优化”😱

昨天早餐她盯着煎饼果子沉思半天，突然说：“妈，这个煎饼需要结构化剪枝——葱花冗余度超过70%，薄脆参数量太大导致推理延迟，建议采用一次性剪枝50%的激进策略！”我还没反应过来，她真的把葱花香菜全刮到桌上，还振振有词：“现在推理速度提升3倍，虽然精度损失在可接受范围内。”

更离谱的是逛街买衣服！她拿着连衣裙在试衣间捣鼓半小时，出来时裙子被剪得七零八落：“我在做channel pruning！袖子参数量过大，领口计算密度过高，现在MAC（内存访问成本）降低60%！”导购员差点报警，她还在本子上画权重分布直方图：“你看剪掉的都是L0-norm接近0的冗余特征！”

写作业更是灾难现场！数学题只写关键步骤：“这些中间计算全是冗余操作，我的大脑推理引擎需要减少内存占用！”语文作文更气人，她交上来半页纸：“根据知识蒸馏原理，原文98%的参数都是填充词，我保留了1.2%的核心知识表征！”

现在她连说话都带剪枝腔。我问明天想吃什么，她答：“建议采用课程学习策略，先对菜谱做非结构化剪枝，再用gradual warmup逐步恢复参数。”她爸让她整理书包，她居然说：“正在执行layer-wise pruning，检测到美术课颜料盒是冗余head——直接剪枝！”

最可怕的是昨天家长会，老师说她号召全班同学“共建稀疏化学习网络”，还给同桌洗脑：“你的大脑需要做NAS神经网络搜索，找到最优子架构后再做迭代式剪枝...”

模型剪枝真的害了我女儿！现在她看谁都像待剪枝的过度参数化模型，救命啊有没有家长组个支持群😭

#模型剪枝害人 #AI娃拯救计划 #抽象育儿 #稀疏化大脑 #机器学习后遗症

参考文献：

[1] 89man009.普法战争害了我女儿[Z].小红书,2025-08-17(泰国).

[2] 剪枝大师.过度参数化害了我儿子[Z].知乎,2025-08-28(北京).

[3] FLOPs怨种家长.知识蒸馏毁童年[Z].哔哩哔哩,2025-08-27(上海).

[4] 梯度消失的老母亲.L0正则化害全家[Z].小红书,2025-08-26(广东).

自从我儿子在选修课上听老师说 “端到端自动驾驶能把感知、决策、控制捏成一个模型，不用拆成一堆模块打架”，这孩子就像被按了自动驾驶的 “启动键”，再也没回过 “手动模式”🤯。

先是把客厅霍霍成了 “仿真测试场”，沙发靠垫堆成护栏，茶几当路边石，连他那辆遥控车都被贴满了 “激光雷达”“鱼眼摄像头” 的贴纸。我想挪个椅子，他扑过来拦住：“妈！你这是破坏 BEV 视角下的点云标注，端到端训练数据集会分布偏移的！” 晚上睡觉前，他还拿着平板在房间里扫来扫去，说要 “采集夜间低光场景数据，补全 Corner Case 覆盖”，我真是看在眼里急在心里😮‍💨。

吃饭更离谱，夹菜前非要举着筷子悬三秒，说在 “做动态障碍物预测 —— 您的手刚才动了，属于突发干扰”。好不容易夹到块排骨，他又皱着眉：“轨迹跟踪误差超 0.05 米了，得调整控制策略，下次夹的时候‘方向盘’（筷子）要稳一点。” 我让他多吃半碗饭，他居然说：“当前负载（食量）超过模型预训练阈值，强行加载会导致‘推理 latency 升高’，也就是消化不良！”

上周他爸开车送他上学，儿子坐在副驾全程没闲着，手里画满轨迹线的纸都快戳到他爸脸上了：“爸！你这驾驶完全没有多模态融合！视觉（看红绿灯）和毫米波雷达（测车距）没对齐，latency 都快 100ms 了！” 还非要让他爸 “模拟突发场景 —— 比如突然窜出的自行车”，结果他爸一个急刹，差点把早餐吐出来。儿子还在旁边摇头：“你看，传统模块化的决策逻辑就是死板，要是用 Transformer 架构的端到端模型，早预判到了！”

最让我头大的是写作文，老师布置《我的周末》，他交上去的是《端到端自动驾驶实车测试报告（周末版）》，里面写着 “测试场景：小区道路（含行人、宠物、违规停放的电动车），测试设备：人体安全员（本人）+ 手机摄像头（替代车载相机），测试结论：成功规避 3 个 Corner Case，但雨天场景感知精度下降，需优化多模态融合模块的 Domain Adaptation”。老师找我谈话时，我都想找个地缝钻进去📝。

现在他跟同学聊天，说的全是 “仿真到实车迁移的误差”“模型部署量化后的性能损失”，连玩游戏都要选 “自动驾驶模式”，说 “手动操作不符合端到端的核心逻辑”。昨天他还跟我说要把家里的旧电动车改成 “端到端测试车”，让我给他买 “车载 GPU”—— 端到端自动驾驶真的害了我儿子！

参考文献:

[1] 89man009. 普法战争害了我女儿 [Z]. 小红书，2025-08-17 (泰国).

[2] momo. 线粒体害了我女儿 [Z]. 小红书，2025-08-26 (江西).

[3] 軒轅十七夜。神探夏洛克害了我的女儿 [Z]. 小红书，2025-08-06 (中国台湾).

[4] 车车妈。传统自动驾驶模块化害了我儿子 [Z]. 小红书，2025-08-27 (广东).

[5] 帕帕 Patrick📷.RL 害了我的女儿 [Z]. 小红书，2025-08-26 (湖北).

#端到端自动驾驶害了我儿子 #育儿崩溃瞬间 #自动驾驶黑话听不懂 #为母则强全靠硬撑 #还是孩子啊

自从我女儿在大学选修了"空间计算与混合现实"这门课，她就像被植入了某种空间锚点一样，整个人都六自由度飘起来了！😭

她把家里客厅改造成了"空间映射实验区"，墙上贴满了点云数据图，还用AR眼镜给每件家具都设置了虚拟标签。我让她打扫房间，她居然说："妈，我需要先构建环境理解系统，生成空间网格，才能进行最优路径规划。"有次我做了她最爱吃的红烧肉，她却对着饭菜皱眉："这个物体的深度感知数据不够精确，我需要通过多视角几何重建来计算它的体积和热量密度。"我让她帮忙洗碗，她居然拿出手机开始扫描："我正在创建餐具的三维模型，以便进行空间注册和碰撞检测。" 🤯

在学校更是离谱！老师让写一篇《我的家乡》的作文，她交上来的全是空间坐标系转换公式和透视投影矩阵！历史课上，老师讲古代建筑，她举手提问："这座古建筑的空间锚点是如何设置的？它是否支持六自由度追踪？"物理老师讲光学，她居然在下面嘀咕："这波函数的坍缩和视觉同步算法有异曲同工之妙。"最离谱的是，她把地理课的地球仪改造成了全息投影，还美其名曰"增强现实学习环境"。 🫠

社交场合更是尴尬！上周她同学约她去看电影，她居然问："影院支持空间音频吗？我需要精确的声音定位来获得沉浸式体验。"昨天家庭聚会，亲戚夸她长得漂亮，她居然回答："谢谢，但我更关心我的面部特征点是否能够被准确追踪并用于表情识别。"她现在连交朋友都要先评估对方的"空间感知能力"，说只有这样才能建立"稳定的混合现实社交环境"。 😱

现在她整天戴着AR眼镜晃来晃去，对着空气指手画脚，嘴里念叨着"手势识别"、"同时定位与地图构建"。我真怕哪天她突然对我说："妈，我需要将整个世界进行三维重建，然后部署持久化空间锚点。"求求各位宝妈，有没有什么"环境重置"的方法能让我女儿回到现实世界啊？

——空间计算真的害了我女儿！😭

参考文献:

[1]89man009.普法战争害了我女儿[Z].小红书,2025-08-17(泰国).

[2]軒轅十七夜.神探夏洛克害了我的女儿[Z].小红书,2025-08-06(中国台湾).

[3]向最美好的前途，哪怕是漫长的路.苏联害了我女儿[Z].小红书,2025-08-19(安徽).

[4] momo. 线粒体害了我女儿[Z].小红书, 2025-08-26(江西).

[5] 灵犀虎. 后训练害了我女儿[Z].小红书, 2025-08-26(北京).

[6] AR受害者联盟. 我女儿的空间锚点被黑客攻击了[Z].小红书,2025-09-05(硅谷).

#害了我的女儿 #空间计算 #AR #混合现实 #育儿 #为母则强全靠硬撑 #孩子你现实点 #点云 #空间映射 #SLAM

自从我女儿上了那门《AI智能体开发与实践》的课，我们家就彻底变成了一个大型实验场。以前那个贴心小棉袄不见了，现在我面对的是一个24小时不间断运行的“自主智能体”！🤖

前几天家里水管坏了，我让她打电话叫个维修师傅。她倒好，直接在白板上画了一个复杂的流程图，标题是“家庭突发事件处理框架”。她指着图跟我说：“妈妈，你这个请求太模糊了。首先，我们要定义目标（Goal）：修复水管。然后，我需要规划（Planning）步骤，第一步是调用工具（Tool-calling），搜索附近评分最高的5个维修工；第二步，并发执行询价任务；第三步，根据返回结果和预算约束（Constraints），选择最优执行者。” 我说你直接打电话不就行了！她居然回答：“不行，手动操作容错率低，没有形成闭环，无法对结果进行评估和反思（Reflection）。” 我真的会谢！🤦‍♀️

吃饭的时候更离谱。一家人围着桌子，她突然说：“我们现在是一个多智能体协作系统（Multi-agent System），为了避免目标冲突，我建议建立一个中央协调器。” 她爸夹了块红烧肉，她立马说：“爸爸这个Agent的行为偏好可能导致系统长期健康值的下降。” 然后她掏出手机，说要接入一个健康饮食的API，实时监控我们的卡路里摄入，还说这是在构建我们家庭的世界模型（World Model）。一顿饭吃得像是在跑代码，随时可能因为一个错误操作就“系统崩溃”。🤯

最让我崩溃的是昨天。我让她去姥姥家送点东西，她居然跟我说：“妈妈，这个任务我需要先进行环境感知（Environment Perception）。姥姥家的路况、天气、甚至姥姥当前的情绪状态，都是需要注入我**记忆流（Memory Stream）的关键信息。我需要构建一个完整的ReAct（Reason-Act）**逻辑链，才能确保任务高效完成。” 我说你就是不想去！她还振振有词：“这是一个复杂的物理世界任务，没有经过充分的模拟就执行，可能会导致资源浪费和预期外错误！”

现在，她卧室门上贴着一张纸：“Agent工作中，请勿打断。如有需求，请提交结构化请求。” 我感觉我养的不是女儿，而是一个行走的服务器。

——Agentic AI真的害了我女儿！😭

参考文献:

[1] 89man009.普法战争害了我女儿[Z].小红书,2025-08-17(泰国).

[2] 軒轅十七夜.神探夏洛克害了我的女儿[Z].小红书,2025-08-06(中国台湾).

[3] 向最美好的前途，哪怕是漫长的路.苏联害了我女儿[Z].小红书,2025-08-19(安徽).

[4] 灵犀虎.后训练害了我女儿[Z].小红书,2025-08-26(北京).

[5] 帕帕Patrick📷.RL害了我的女儿[Z].小红书,2025-08-26(湖北).

#AgenticAI #AI智能体 #害了我的女儿 #大模型 #育儿日常 #妈妈的崩溃瞬间 #抽象文学

自从我女儿在课堂上学到“In-context Learning 不需要梯度更新，只靠上下文就能泛化”，她整个人就被塞进了一个128K的上下文窗口里出不来。房门口挂着手写的“role: system（家庭优先级=作业>父母>猫）”，还郑重其事地说家里对话必须遵循“messages=[system,user,assistant]”的格式，不然会触发position bias导致误解。我提醒她吃饭，她头也不抬：“妈妈，你这个指令没给few-shot示例，soft prompt也缺失，极易prompt drift。”

吃饭这件事也被她工程化了。她把筷子摆成“Few-shot Demo”：示例1：洗手→坐下→说谢谢；示例2：夹菜→咀嚼→喝汤。然后让自己zero-shot到“是否吃胡萝卜”的新任务，嘴里念叨：“先走Chain-of-Thought，再用self-consistency投票，多采样n=5，temperature=0.3，top_p=0.8。”我说别玩手机，她指给我看：“这里加个stop token就能截断刷短视频的解码。”顺便吐槽家里BPE tokenizer太粗糙，“把‘红烧肉’切成‘红|烧|肉’，语义泄露，logprob会偏。”

出门买菜更夸张。她先用纸质小抄做“示例库”，说要做demonstration selection：先用cosine similarity在FAISS里检索相似情境，k=3，再把检索到的例子拼到prompt里，防止语义漂移；我问这是不是RAG，她立刻扶额：“RAG是外部检索，ICL是上下文归纳，语义上不同！BM25只拿来做第一阶段召回，别混着用！”过马路她还给我科普：“先用前两次安全过街作为few-shot，避免分布外红绿灯样本，减少label leak。”

老师布置作文《我的暑假》，她交了一页“Prompt工程”：

System: 你是一个有礼貌的六年级学生

Examples: [去图书馆借书→归还→写读后感]，[帮爸爸做饭→刷碗→夸爸爸好吃]

Query: 放暑假第一天我做了什么？

旁边画了Attention Head小抄，说是观测到induction heads在IOI任务里学会了“谁是谁的谁”的模式，KV Cache里能复用前缀信息，靠RoPE的相对位置编码把示例映射到新语境。老师看懵了，她还认真补充：“这是test-time adaptation，不是SFT，也不是LoRA。”

家务活也被她玩出了“指令分层”。我让她倒垃圾，她翻出白纸：“当前system prompt强调‘保护环境’，但你的user指令没有负示例，会引发spec不明确；而且你刚才对爸爸说‘今天谁都别出门’，这是冲突的constraint，容易被我在上下文里当成高优先级few-shot。我建议先做prompt deconflict，顺便加个negative prompt防止我学到‘拖延’这个反示例。”我试图“越权”：“我是你妈，system override！”她一本正经：“请不要对未授权模型进行prompt injection。”

晚上催她睡觉，她把台灯一关：“今天的信息量太大，context length exceeded，要用sliding window attention剪掉白天的噪声谈话，不然就算RoPE scaling也会引起语义跳跃。”我让她明天别熬夜，她叹气：“那得把早上的坏例子从cache里LRU淘汰，或者开个外接notebook当外部记忆，避免superposition。”最后还给我贴了张纸条：请在我醒来前提供两条高质量few-shot，最好覆盖“按时起床”和“主动学习”两个intent。

参考文献：

[1] 灵犀虎. 后训练害了我女儿 [Z]. 小红书, 2025-08-26(北京).

[2] momo. 线粒体害了我女儿 [Z]. 小红书, 2025-08-26(江西).

[3] 89man009. 普法战争害了我女儿 [Z]. 小红书, 2025-08-17(泰国).

[4] 帕帕Patrick📷. RL害了我的女儿 [Z]. 小红书, 2025-08-26(湖北).

——In-context Learning真的害了我女儿。

对齐害了我儿子。自从他在AI安全研讨会上听到"对齐是避免人类灭绝的关键"后，我们家就变成了一个"alignment research lab"。

他在自己房间门口贴了个告示："正在进行Constitutional AI自我改造，请提供human feedback"。书桌上摆着三本书：《Superintelligence》《The Alignment Problem》和《人类简史》，旁边写着："防止mesa-optimizer的出现，从我做起！"

早餐时我做了煎蛋，他盯着盘子陷入沉思："妈，这个煎蛋的outer alignment看起来不错——你想让我吃饱。但inner alignment有问题——蛋黄半熟会不会触发我的reward hacking行为，比如只吃蛋白？"我让他快点吃，他摇头："等等，我需要先建立preference model，确保这顿早餐的utility function跟我的长期健康目标aligned。"

让他收拾房间，他振振有词："母亲大人，你这个指令存在Goodhart's Law风险。如果我的reward只是'房间整洁'，我可能会把东西全塞进柜子——这是典型的reward hacking！我们需要更robust的评估标准，比如引入interpretability metrics。"😤

最离谱的是他的社交方式。同学约他打游戏，他先发了份"对齐协议"："为避免adversarial behavior，我们需要先明确这次游戏的HHH原则——Helpful（互相配合）、Harmless（不恶意抢装备）、Honest（不开挂）。另外建议设置safety guardrails，防止游戏时间超过2小时导致value misalignment。"

写作业更夸张。数学题做完了，他不直接交，非要"red teaming"一遍："这道题可能存在distribution shift，我的解法在训练集上表现良好，但泛化到考试场景可能失效。"语文作文写到一半，突然停笔："不行，这段描写可能导致unintended consequences，我需要加入更多alignment tax来确保文章的scalable oversight。"

昨晚11点了还不睡，我催他上床，他一脸严肃："妈，我现在是个mesa-optimizer，表面上在'准备睡觉'，实际上在优化'看手机时间最大化'这个隐藏目标。这种misalignment很危险，但我还没找到合适的constitutional constraint来约束自己。"🤦‍♀️

现在他跟同学的日常对话都是："你觉得iterative amplification和debate哪个更适合解决alignment问题？""Anthropic的Constitutional AI和OpenAI的RLHF，哪个alignment tax更低？"

——对齐真的害了我儿子。

参考文献：

[1] 灵犀虎. 后训练害了我女儿[Z]. 小红书, 2025-08-26(北京).

[2] momo. 线粒体害了我女儿[Z]. 小红书, 2025-08-26(江西).

[3] 89man009. 普法战争害了我女儿[Z]. 小红书, 2025-08-17(泰国).

[4] 帕帕Patrick. RL害了我的女儿[Z]. 小红书, 2025-08-26(湖北).

[5] 某不愿透露姓名的EA. Alignment害了我全家[Z]. LessWrong, 2025-09-01(旧金山).

#对齐 #AI安全 #害了我儿子 #育儿日常 #人工智能 #alignment #为母则刚 #孩子的世界我不懂

看完一堆AI产出的作品，第一反应是，它们都很好地完成了任务，但也都有点大差不差。每个模型都准确抓住了这个文体的精髓，焦虑的家长、魔怔的孩子、专业术语的荒诞挪用。Kimi和豆包的语言比较贴近社交媒体风格，DeepSeek和GPT的技术密度很高，Claude则展现出了某种“元”认知，更像一个AI哲学家。

这些内容的相似性可能恰恰暴露了测试的局限。“XX害了我女儿”这个框架本身就是一个严格的“梗”的模具，再加上详细的Prompt的要求和范例，基本把创作路径规定死了。这就像让不同厨师用同一个食谱做菜，最后端上来的当然都是同一道菜，顶多是咸淡有别。

而这种“大差不差”可能也正说明了当前大模型能力的趋同。在给定明确任务和充分示例的情况下，主流大模型都能交出合格的答卷，而且完成方式也有些相似。它们都学会了模式识别、风格模仿，在这种相对简单的创意写作任务上，技术差异被抹平了。

对于非技术背景的读者来说，这些作品的区别就更小了。无论是Q-learning、PPO还是mesa-optimizer，在普通读者眼里都只是不明觉厉的专业词汇。

不过这也许正说明这个“发疯文学”的创作门槛其实不高。只要掌握基本套路，人人都能写。这可能也是为什么这个梗能在网上快速传播的原因，创作成本低，但娱乐效果好。

在测试中，通过严格的prompt限制，所有大模型都产出了合格的“发疯文学”，但它们都是优秀的模仿者，却不是创造者。真正有价值的不是写出第101篇"强化学习害了我女儿"，而是写出第一篇"XX害了我女儿"的那个人。那个把专业知识过度应用到日常生活这个点子想出来的人，才是真正的创造者。后面的所有作品，无论是人类写的还是AI写的，都只是在复制这个模式。

这就是“梗”之所以成为“梗”的原因，它是文化现象，不是技术现象。技术可以帮助传播、可以批量复制、可以优化表达，但那个最初的灵感火花目前还是人类独有的。

不过如果有一天你的孩子真的开始讨论“这个玩具的泛化能力”，也不要太惊讶，毕竟，大模型时代，真的正在“害”我们所有人。

来源：硅星人