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从信息论角度看，LLM的输出熵相对较低，倾向于收敛到训练数据的高概率区域
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7/13/2026
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AI提升科研效率，却让科学发现走向同质化
hackernewshackernews7/12/2026
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Unverified香农提出的信息熵概念表明低概率事件携带更高的信息量78% similarUnverifiedLLM的幻觉问题源于其训练目标是最小化交叉熵损失而非优化命题真值，是与生成机制深度耦合的固有特性而非偶发缺陷73% similarUnverified从信息论角度，DSL约束的本质是降低了输出分布的熵，一个等概率的N选1分布熵值为log₂N72% similarUnverified在4GB显存上微调伴随训练速度极慢和微调能力受限的代价，更适合小规模数据的轻量适配而非大规模知识注入71% similarUnverified交叉熵损失在分类任务中往往比MSE收敛更快，因为它与softmax输出配合，梯度不会在饱和区消失71% similar
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