原文摘要

真正的“智能”并不在于记住多少东西，而在于如何去思考、去感受、去创造...

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进一步信息揣测

• LLM认知核心的隐藏目标：实际是推动设备端轻量化AI部署，削弱云端大模型的垄断地位，为硬件厂商（如芯片、终端设备商）创造新盈利点，可能涉及与云计算巨头的利益博弈。
• 牺牲百科知识的深层原因：减少模型参数量不仅是为了效率，更是规避知识版权风险（如训练数据中的受版权保护内容），同时降低法律纠纷和合规成本。
• 套娃式架构的商业意图：允许按需调整能力级别，实则是为分层付费模式铺路（例如基础功能免费，高阶推理需订阅），类似Adobe软件套件的盈利策略。
• 设备端LoRA插槽的潜规则：用户微调数据可能被反向收集用于改进厂商模型，但协议中会以“匿名化”条款规避隐私争议，类似手机输入法的用户习惯学习。
• 智能委派与核查的真相：所谓“双重核查”本质是平衡成本与体验——简单任务本地处理以省带宽费，复杂任务才调用云端，背后是流量计费体系的优化。
• 多模态落地的行业障碍：文本/视觉/音频的“原生支持”需硬件加速（如NPU），实则是倒逼用户升级设备，与手机厂商“计划性淘汰”策略异曲同工。
• 主权话术的资本动机：强调“你的大脑”概念，实为对抗开源社区——防止用户转向免费模型，维护商业闭源生态的护城河。