大模型告别做题家时代

大模型深陷“小镇做题家”困局

当前的大模型本质上仍是“超级刷题机器”。它们通过吞噬互联网上堆积如山的问答数据、知识图谱和代码库，学会了精确求解标准化问题。这种模式与“小镇做题家”极为相似：在既有题型和标准答案的框架内，它们能拿到接近满分的成绩，却缺乏提出新问题、跳出框架思考的能力。当面对没有标准解法、需要创意或常识推理的开放场景时，大模型的短板便暴露无遗。行业共识正在形成：仅靠“刷题”无法通往通用人工智能，大模型必须告别“做题家”的路径依赖。

米哈游创始人的“做题家”蜕变

米哈游联合创始人刘伟（大伟哥）在母校上海交大的演讲中，毫不避讳地承认自己曾是典型的小镇做题家。他回忆道，大学时期他几乎将所有时间投入刷题、刷GPA，甚至认为参加社团活动是“浪费时间”。这种标准化思维在2009年迎来拐点：当他准备出国读博时，项目意外中止，他被迫走出舒适区，结识了形形色色的同学，并鬼使神差地踏上了创业之路。从《fly me to the moon》到《崩坏》系列，再到《原神》，他用了十年时间，本质上是从“等一个完美答案”转向“从零开始折腾”——这恰恰是大模型急需的“出题能力”而非“解题能力”。

“先做起来”才是对抗AI焦虑的良药

面对AI浪潮带来的普遍焦虑，刘伟给出了三点行动建议：先做而不是先学会、找到真正热爱的事、倒推与量化目标。他直言，2023年ChatGPT爆发后，米哈游团队“义无反顾把所有东西抛在身后，从零开始学大模型”。创始人蔡浩宇甚至每天只睡五六个小时，亲手搓Agent，乐此不疲。这种“从10分做到20分”的粗糙起步，比等待完美方案更有效。刘伟还分享了一个具体方法论：用“以终为始”倒推——设定五年目标，然后拆解到今天该做什么，缺人就找、不会就学，用行动消解焦虑。

从“刷题”到“创造”：大模型时代的生存法则

大模型行业正在经历类似的思维转型。过去，模型厂通过悬赏大量“做题”任务来提升模型能力，单题报价可观，这本质上是让模型继续当“做题家”。但真正的突破点在于：如何让模型学会设计实验、提出假设、评估不确定性？正如刘伟所说，交大不止有出国和刷GPA那一条路，AI领域也不止有调参和比分数那一条路。那些敢于在粗糙起点上持续迭代、将“兴趣”而非“标准答案”作为驱动力的团队，更有可能在AI时代卡住身位。米哈游的成功印证了：伟大的事业起点往往粗糙，而行动本身就是最好的抗焦虑药。