大模型到底有多聪明？今天我们聊的是它们“眼高手低”的那些事——能准确挑出问题的“眼”，却有时生成平平的“手”。通过一个超有趣的对话实验，我发现，大模型甚至可以互相“批评与自我批评”，“帮自己纠错”真不是件稀罕事！这一期，我们会深挖巴菲特式价值投资居然能被神经科学解读，还看看如何让AI从“新手作者”进阶“全能写手”。如果你也好奇未来AI能多厉害，或者想知道如何用“自优化”压榨大模型潜力，别错过这次头脑风暴！

00:00  开场及主题引入

• 欢迎收听，介绍本期主题“大模型的自我纠错”。
• 话题由一个用DeepSeek R1分析巴菲特投资风格的案例引出。

00:11  大模型“看得准但写得差”，真的不治之症？

• DeepSeek R1分析巴菲特时提出：价值投资更依赖神经结构，后天训练难起作用。
• 对比巴菲特的阅读经验，挑战"后天难改变"的绝对论。
• Grok 3补充，神经可塑性和训练如CBT也能提升理性调控。

03:37  “批评与自我批评”：探索模型互相诊断的协作力量

• Grok 3对DeepSeek R1提出的修改和优化，修正语言更科学又不绝对化。
• 模型间互相挑刺背后的“机制”，提升大模型精确度的潜力。

04:53  “眼高手低”问题的剖析：大模型为什么脱节？

• 生成内容倾向选概率最高的词句，导致“安全但平淡”。
• 自回归生成（逐步预测）导致本地逻辑合理、整体却不够惊艳。
• 评估时调用上下文全局视角，却在生成中未能反映。

08:08  “自优化”和“跨模型协作”：如何让模型更灵活？

• 介绍“自优化”概念：通过多轮反思和修订优化输出。
• 提到“批评与自我批评”式跨模型合作，像人类团队分工优化内容。

10:30  深度思考vs事后批评：两种提升生成内容的路径

• 事后批评——生成后再修订。
• 深度思考——生成前推理，把规划前置。
• 两种方式结合：从优秀初稿到极致优化。

11:33  模块化AI的探索：用“搭配”解决专项短板

• DeepSeek R1与Claude或Gemini协作的案例：推理与生成分工合作。
• 展望模块化AI组合式发展的潜力，更接近人类团队协作方式。

12:26  结语及未来畅想

• 总结：大模型的“批评与自我批评”机制，提高了内容生成能力。
• 展望自动化优化AI的未来，让模型更聪明、更贴心。