【E06】大模型VS计算机：谁更聪明？揭秘AI时代的工具分工

Hello大家好，这里是Deepractice的第五期播客，我是主播阿Q~

这期的起源是Sean在思考人脑、大模型和计算机之间的区别和关联时，其中一个很有意思的part。

【核心问题】

为什么算4342345*342342这类大数的乘法，大模型比计算机算得慢？

【主要内容】

Part 1 计算机的底层逻辑——确定性的“执行者”
历史起源

图灵机：二战密码破译需求驱动的机械计算模型。
冯·诺依曼架构：电子计算机如何利用光速信息传递实现高效运算。

核心特征

确定性：程序结果唯一（如“1+1永远等于2”）。
逻辑严密性：从二进制到算法执行的绝对精准。
具象化能力：擅长流程化任务（如工单系统、屏幕像素控制）。

概率模型原理

类比抛硬币：用概率描述不确定性（如“预测下一个token”）。
抽象建模：从海量数据中总结规律（如语言理解、乘法口诀模拟）。

效率瓶颈案例：大模型算大数乘法需模拟人类思维步骤（语言→数学→计算）。
本质矛盾：概率预测 vs. 确定性执行。

Part 4：企业应用策略——人、计算机、大模型的“三角协作”

实践框架MVP阶段：用大模型快速验证需求（如智能客服原型）。
规模化阶段：将固定流程迁移至计算机（如自动化工单降本）。
用户体验红线：灵活性场景坚持用大模型（如客服复杂问题处理）。