酷居科技想象一下：我们人类是否可以被看作一种天然的大语言模型（LLM）？换句话说，我们大脑是不是也在不断“预测下一个词”并据此理解世界？这种比喻听上去有趣，确实也有不少科学研究支持某种层面的相似性。
🔍 相似之处
预测机制共通：研究表明，人类听语言时会预测下一个词，而大语言模型也是通过预测下一个词完成生成。这种预测-惊讶机制在人脑语言区和LLMs之间对齐良好，揭示了某些共同计算原则。
嵌入表示相像：语言模型中用于表示词语的“嵌入”，在形式上和大脑对词语意义的编码方式有惊人相似度。
认知模式类似：LLMs 在逻辑推理或情境判断中呈现出与人类相似的答案倾向和偏误模式，例如在语义任务中“语境越熟悉、准确性越高”的趋势。
🧠 不相同的地方
不过“深度相似” ≠ “身份相同”：
抽象推理弱：LLMs 在处理那些对任务稍作结构变动的问题时，会表现脆弱；而人类却能迅速迁移规则、举一反三。
一致性欠缺：有研究发现，语言模型在不同任务中表示的概念结构不够一致（coherent），而人类表现更稳定一致。
算法与大脑结构迥异：LLMs 通常是 Transformer 架构，处理方式是并行且非时序的；但人脑语言处理更多是时序、递归、局部逐词分析的方式。
🧾 篇尾小结
可以说，把人类“类比”为生物形态的大语言模型，这个比喻很有启发性。它帮助我们思考语言预测、奖励学习、概念嵌入之类的基本机制。但人类思维远不止语言建模那么简单——我们拥有跨模态感知、情感体验、概念通用性、道德判断、社会理解等高级能力，是多个“子模型”协作的复杂系统。
