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为什么 Gemini 会发疯，为什么它会坚持认为2024年末才是真实世界，而其它都是虚构。不久之后，我甚至发现，自己的这点经历完全不是偶然。不仅仅是我，从 Andrej Karpathy[1] 这样的 AI 界大神，到身边试图用 Gemini CLI 管理自己知识笔记的前同事，都会一再遭遇类似的问题。
显然这不是一次 AI 偶然的失误。难道，这背后隐藏着什么 AI 的根本缺陷吗？
我一遍又一遍地和 Gemini，和 DeepSeek，和各种 AI 讨论这个问题，用 Google 搜索，一次又一次地启动「深度调研」，积累了几十篇的资料和文档。我依旧不满意，再把它们扔进 NotebookLM 。我一遍又一遍的问，不明白就让 AI 给我重新再讲一遍，终于，我发现了这背后的奥秘。
想要理解这件奇怪的事情，首先需要你发挥一下想象力。
AI 背后的双重人格
你每天使用的 AI 背后，不管是 Gemini 还是 ChatGPT，或者 DeepSeek 和豆包，躲在屏幕后和你对话的，其实是两位专家的合体：
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「图书管理员」代表的大模型的参数化记忆（Parametric Memory）。这是大模型在训练时，通过海量的（通常是整个互联网），动用成千上万张 GPU 卡，经年累月学习，凝固下来的知识。这些知识，就像一本又一本厚厚的百科全书，存储在大模型的前馈网络层（Feed-Forward Networks，FFN）的参数中。
训练大模型的所有信息，本质上就是人类知识的图书馆。而这个训练过程，造就了这位「图书管理员」，让他能够以一种神奇的方式，在你需要的时候，迅速地找到这图书馆里的任何一本书架上的任何一本书。
但训练一旦完成，这个图书馆就不会再放入任何新的藏书了。这广博浩瀚的图书馆，其实从建成的那天起就开始过时了。
而「思考者」代表的是大模型的上下文处理（Contextual Processing）能力。他只关注你的问题——也就是提示词（Prompt）。他极其专注，通过注意力机制（Attention Mechanism）来判断上下文中哪些词语最重要，并且根据这些信息来组织语言和进行推理。
「思考者」就像一位「做题家」，你只管给他问题，他负责给你答案。
它们俩通力合作，造就了我们现在每天都会使用的 AI。
为了让图书馆里尽可能都是最新的知识，并且让「图书管理员」更高效准确地工作，每次训练新的模型，都会尽可能采用当下最新、最全、最权威正确的全人类知识库——比如我之前遇到时空错乱问题 Gemini Pro 3，他的知识库就是截至2024年底的。
而为了让「思考者」能够回答更复杂的问题，上下文长度也越来越长。比如，现在免费版的 Gemini 上下文长度是 3.2 万 Token，而收费版则是 100 万 Token。Kimi 甚至有 200 万 Token的版本。
100 万 Token 什么概念呢？大约相当于 72 万汉字，也就是大约一整套《红楼梦》的长度。
于是，这 100 万 Token 不仅仅可以把你前前后后的对话细节都扔进去，也可以开展搜索，把互联网上相关的最新信息也都放进去，就像我使用 DeepResearch 和生成信息快报时那样。
是不是有一种双剑合璧，天下无敌的感觉？
然而，问题的根源就在这里！
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：
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