神经网络的本质
不需要人类理解的智能
psychology 核心观点
神经网络并不在乎人类是否理解它的工作原理，只要有足够的数据和算力，它就能从中提取模式并形成强大的能力。
神经网络通过自我学习，无需人类干预即可从海量数据中发现规律，形成超越人类设计的复杂能力。
bolt 算力比喻
算力就像燃料，训练过程是将电力转化为算力，再通过算力从数据中提炼信息，最终【结晶】到模型参数中，形成模型的【势能】。
能量转化过程
电力 → 算力 → 数据提炼 → 模型参数 → 智能势能
swap_horiz 模型迁移能力
模型展现出惊人的跨领域迁移能力，能够在不同领域间快速适应并取得卓越表现。
惊人案例
一个在国际数学奥林匹克（IMO）上达到金牌水平的模型，稍作调整后，竟然也能在国际信息学奥林匹克（IOI）编程竞赛中获得金牌。
code GPT-5的突破
GPT-5能够重写CUDA核心代码，暗示其在理解和生成复杂系统代码方面的能力已达到新高度。
这一突破表明AI已经能够深入理解并优化底层系统架构，不再局限于应用层面的任务。
lightbulb 深层含义
现代AI的【非人类】思维方式——它不需要人类的逻辑解释，只需数据和算力就能自我进化。
这引发了对AI可解释性和人类控制力的进一步思考：我们如何理解和掌控一个我们不完全理解的智能系统❓
