AI孔乙己
作者：微信文章从前有一位对AI八股文有独特见解的大佬，人称“大斌子”。他不善言辞，常沉浸在代码和模型中，穿着简朴，头发凌乱，眼镜总是有些脏，皮肤也因长期熬夜而显得有些苍白，但一提起AI八股文，他的眼睛总是闪着光。
有一段时间，他的名字在学术圈里非常响亮。那时，年轻的工程师们争相学习他的方法，学术讨论会上，无论是深度学习的基本技巧，还是那些流行的算法，都会提到大斌子的名字。他的“AI八股文”成为了许多学者学习、讨论的经典材料——他所讲解的Transformer、BERT、GPT、T5等理论，都成了学术界的基础知识。
然而，随着时间的推移，学术界的风向慢慢发生了变化。大模型逐渐占据主流，AI技术的边界扩展得越来越快。年轻学者们纷纷追逐更加前沿、流行的技术和理念，而“大斌子讲的那些八股文”逐渐被遗忘，成为了“过时”的象征。
某一天，一场AI研讨会如火如荼地举行，年轻的学者们热衷于探讨最新的多模态学习、强化学习、生成模型等高大上的话题。大斌子依旧穿着那件皱巴巴的旧衬衫，坐在会议的角落里，孤零零的。他的《AI工程实践宝典》早已泛黄，封面几乎脱落，但他依旧怀抱着那本书，仿佛这就是他最后的依靠。
会议中，讨论声喧嚣，年轻学者们谈笑风生，不时提到最新的“大模型”如何改变世界，而大斌子在角落里默默地翻看着自己曾经的“宝典”。终于，某个年轻学者注意到了他，轻声问道：“大斌子，听说你以前讲过很多AI八股文，今天能不能再给我们讲讲？我们想知道你对Transformer的看法。”
大斌子愣了一下，似乎有些错愕，随后缓缓抬起头。他清了清嗓子，尽管声音沙哑，却依然坚定：“你们知道Transformer有几种变体吗？”话音刚落，周围的年轻人纷纷停下，饶有兴致地转向他。“大模型，BERT是最初的突破，虽然双向建模效果不错，但它其实是用上下文预测来应对静态语境。可是它缺少了对实际应用的贴合，像温室里的花朵，过于脆弱。”大斌子的声音有些不稳定，他稍微停顿了一下，继续说道，“GPT呢，专注于未来信息，但总给人一种脱离实际的感觉，像是推测未来的模糊预测。”他顿了顿，似乎在寻找合适的词语，接着又道：“还有T5，把每个任务转化为文本生成的形式，试图用统一的框架解决一切，可它的处理方式过于简单，忽略了任务的复杂性。”
他稍微有些喘息，心中突然涌起一股情绪：“你们听过这些方法吧，它们就像茴香豆——变来变去，形式不一样，核心依然如此。BERT、GPT、T5，都是同一类的技术堆砌，只是换了个马甲罢了。”
周围一阵沉默，紧接着便有几位年轻学者轻笑起来：“大斌子，这些都已经是老掉牙的概念了，大家现在可不再关注这些了，更多的是要看看新的技术、创新应用。”他们低声议论，似乎没有再听大斌子接下来的话。
大斌子听着周围逐渐升高的讨论声，突然感到一种难以言喻的空虚。他低下了头，眼神空洞，像是从一个遥远的地方望回来的。他慢慢把那本破旧的《AI工程实践宝典》合上，伸手擦了擦上面的灰尘，却发现自己似乎已没有力气去再翻开它。
会场上的讨论愈发热烈，年轻的学者们逐渐开始忽视角落里的大斌子。有几位曾经的学生向他微微点头示意，但也只是匆匆而过，没有多做停留。大斌子默默坐在那儿，仿佛成了透明人，任何人都不再需要他的存在。
在接下来的日子里，大斌子彻底消失在了学术界。有人说他辞去了工作，独自回到了乡下，开了一家小小的编程培训班，教一些基本的AI知识；也有人说他搬到了一个不为人知的地方，继续研究着自己那本《AI工程实践宝典》，在一个只有他自己知道的地方埋头做着“八股文”式的教学。
然而，几个月后，有人偶然发现了那本《AI工程实践宝典》被遗弃在了某个旧书摊上，封面已经完全破损，翻开看去，书页上还残留着曾经的笔记和批注。书摊老板表示：“这本书，老得都不行了，估计已经没人感兴趣了。”
再没有人提起大斌子了。他成了历史的过客，那个在学术巅峰曾经闪光的名字，现在只能在偶尔翻阅的旧书堆中，留下一点微弱的记忆。
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