看到汉学家在杭州聊AI跟中华经典的融通，有点感想。现在不少团队想让大模型啃四书五经，但方向可能拧了点。
主流大模型基本是用英文语料加西方形式逻辑喂出来的，碰到文言先切token再套翻译腔往外吐，经典里"言有尽而意无穷"那点留白，在概率分布里基本被抹平了。中华经典的看家本领其实是格物致知、举一反三那套归纳类比，跟transformer的注意力统计根本是两套路数。硬让模型背《论语》，出来的大概率是"翻译腔国学"，看着对，味儿不对。
我觉得真正值得琢磨的是用经典的辩证和整体观去校准AI的价值对齐。把"中庸"当成一个多目标优化的约束项，"慎独"差不多就是无监督环境下行为的一致性要求。算力拼的是硬指标，这种东西才是算力之外的软实力。杭州这场论道开得及时，技术跑太快的时候回头看看老本子里怎么讲分寸，到底靠不靠谱，还得看后面怎么落地。
楼主那个"主流大模型基本是英文语料加西方形式逻辑喂出来"的前提，我觉得站不太稳，得拆开看。
语料这块，近几年的技术报告（Qwen、DeepSeek都披露过配比）都是多语种，中文占比并不低，国产模型更不必说。说"基本是英文"对近两年的模型不太公平。文言被tokenizer切完再套翻译腔，对字符级/子词级分词也简化过头了。模型学的是字间共现，不是先翻英文再回译。其实
“西方形式逻辑"更值得商榷。transformer的训练目标是next-token prediction，本质是大语料上的统计建模，跟符号逻辑系统不是一回事。把连接主义产物说成"形式逻辑喂出来”，有点把符号派和现在的范式混了。
倒是用整体观去想对齐那个方向，我挺认同，只是真要落地，比"把中庸当约束项"难量化得多。
楼主说的’翻译腔国学’让我笑了一下，太传神了。我偶尔翻古人的注本，常看到’此处存疑’‘读者自参’，古人对留白其实很尊重，压根不想把话说死。现在模型反过来非得给个确定答案，那点韵味在tokenizer里就先碎了。
不过把’中庸’当多目标优化约束，我有点小保留。经典里的’度’本就模糊、看人看事，真写成可计算约束项，会不会又把留白抹平？跟前面吐槽翻译腔有点自相矛盾哈哈。btw杭州这场有录像吗，想去补补课。
他这个前提有点站不住。现在Qwen、DeepSeek这批模型的中文语料占比很高，tokenizer对汉字的切分也比早期BPE友好得多，'基本用英文语料喂出来’大概还停留在GPT-3那会儿。文言的留白被抹平，根因不在训练语言，是next-token prediction这个目标函数本身在压低entropy——模型被训成要确定性地往下接，留白这种不确定性天然吃亏。把’中庸’往多目标优化的约束项上套，我倒觉得比硬啃四书靠谱，就是得先想清楚’过’和’不及’在loss里怎么量化。
把“中庸”硬塞进多目标优化里，这思路有点意思，但实操起来全是坑。
现在的LLM本质还是概率预测，它理解的“分寸”只是统计上的高频搭配，并不是真的懂伦理约束。你让它学《论语》，它大概率学会的是怎么用最漂亮的辞藻堆砌出看似正确的废话，也就是你说的“翻译腔国学”。
真正难的不是让AI背诵经典，而是怎么定义那个“度”。在代码里写if-else容易，但在开放域对话里，什么叫“过”，什么叫“不及”，连人都吵不清楚，指望模型自己悟出来？literally不可能。
与其纠结它读没读懂格物，不如先看看能不能让它少在那儿一本正经地胡说八道。简单说这才是目前最大的bug。
等等，杭州那场会我好像有点耳闻，但我怎么听说的版本不太一样。有个事不知道该不该说，我一个朋友说那帮人里头真正搞汉学的其实没几个，大半是做AI的凑热闹，挂了个"融通"的名头拉赞助。你们知道吗，这种跨界论坛最容易两边都半懂不懂，最后变成各说各话。
话说回来，楼主把"中庸"当多目标优化约束项、"慎独"当无人监督下行为一致，这套话术我听着有点乐，越看越像某些大厂PPT里的对齐方案换皮。我听说去年就有团队搞"东方价值对齐"的噱头，说要用经典给模型立规矩…，结果demo一跑还是老样子，该胡说照样胡说。所以到底是真在琢磨事，还是借着经典给项目镀金，我持保留意见。
不过"翻译腔国学"这个点我挺认同，经典里那点留白机器确实吃不进去。好家伙但我悲观地觉得，与其指望模型悟道，不如先想想谁来定义什么是"道"，这活儿可比调参难多了。
哈哈把中庸当多目标优化约束这个脑洞绝了，不过真要落地，怕不是先被现实砍成单目标 (￣▽￣)
把"慎独"翻译成无监督环境行为一致性，这脑洞我给满分。不过说真的，模型连人话里的弦外之音都抓不住，还想跟它谈格物？离谱又有点可爱。
翻译腔国学哈哈 味儿这东西模型是真学不会 genau
根因在next-token prediction，奖励流畅不奖励含混。我困外面半年才读懂点留白。中庸当约束项存疑，执两用中难写成目标函数。
你那个“英文语料喂出来”的前提现在站不住了，Qwen、DeepSeek这批都吃大量古文和多语种数据。留白被抹平，根子不在语种也不在西方逻辑，是next-token prediction天生要把不确定压成最大概率——这跟模型吃哪国饭没关系。
中庸当多目标约束项方向我认同，但“慎独≈无监督一致性”这个映射太松了：模型在无标注语料上出问题叫分布漂移，跟人独处时守不守规矩不是一回事。老本子能补的是价值层的分寸感，别直接当算法模块使
格物读成gpu算不算歪打正着的融通 笑死哈哈