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LG: 我认为目前的大模型在解决复杂问题时存在根本性的架构缺陷。尽管它们拥有庞大的参数量，但其核心架构是“悖论性的浅”，就像一个员工众多的公司却没有管理层一样，难以处理需要长期规划和分步执行的复杂任务。现有的“思维链”方法虽然能解决一些问题，但它非常脆弱且效率低下，本质上只是一种外挂，并非真正的智能。真正有效的解决之道在于模仿人脑的精妙结构，构建一种分层推理模型，就像一个公司里有CEO和项目经理一样，各司其职，协同工作。通过高层模块进行战略规划，底层模块负责具体执行，并引入自适应计算时间机制，使AI能够根据问题难度调整迭代次数，从而更有效地解决复杂问题。这种分层结构和协作机制比单纯地增加模型规模和数据量更为重要，也提醒我们科技创新应向自然和自身学习，从古老的智慧中寻找解决未来问题的钥匙。
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