教育的本质就是把人当大模型训练。

教师是已经收敛的大模型，学生是随机初始化的参数。

理想的状态是:把人类的智者蒸馏了，把好的语料喂给初始化的脑子然后一遍遍讲故事，滚话轮，a，b test测试鲁棒性。学完了有的人还是小模型，有的人成为大模型，把好的大模型筛选出来然后继续拿好数据滚话轮训练。

现实是:学生假装收敛（考试前死记硬背，考完立刻遗忘），污染数据集（用ChatGPT写论文，让导师的"蒸馏"失效），对抗训练（故意和导师唱反调，为了确立自己的边界）。

教育不是一次性下载，是多轮对话。

小学滚一轮，中学滚一轮，大学滚一轮，研究生再滚一轮。每一轮都在微调上一层的权重。

而产出本质上是产生了“幻觉”，整个导师体系，班级，课题组就是过拟合的产物。

导师带几个学生，在极窄的领域里反复训练，脱离常识，产生"幻觉"——看起来脱离现实的理论，但正是这些"幻觉"，偶尔打开了新范式（比如非欧几何、量子力学最初都像"幻觉"）。

大部分人的对话就像豆包和另一个豆包，没有噪音，循环引用，互信息趋向饱和，联合熵下降。temperature低，最后收敛成为枯燥的共识。