幽默和类比为什么对 AI 来说如此困难？尤其是无厘头

感觉是后训练的问题 离人越近代码越区 离人越远代码越强 所以代码真的是反人类的东西吗

包的，毕竟不是自然语言，和自然语言属于两个体系

其实别说AI了，就像脱口秀、情景喜剧那些让人来写也很难写，幽默虽然有公式可循，但是并不是遵循公式就一定好笑

神区二象性，难道越区代码的模型文学越曲折丰富（

但是确实是 代码越来越强 但是模型越来越不说人话 很难搞了

和训练目标是有关的，模型预训练的目标是最大熵，也就是说最终输出的概率会接近于整体均值，体现出来的就是如果没有合适的上下文引导，默认输出就是平庸的、通用的。抽象、无厘头之类的恰恰是跳跃最大、不符合最大熵目标的，所以也就更困难。

有办法引导模型寻找最大概率的对跖点来组织语言吗

得改temperature吧，不然输出都是四平八稳的

因为现在AI的目标是做科学家和工程师，即使是人类的科学家能说脱口秀的也很少

也许是因为幽默与否是一种主观性很强的判断，现实世界的脱口秀不是也有很多人觉得无感吗

我记得站里有一个比较幽默感的 Elo Bench 来着，其实上面很多题目真的可以看出有的 AI 很有幽默感（

艺术创作不是单一的文字创作。

幽默往往要结合人类在生活中已有的社会共识。

然后经过喜剧人的发掘，文字加工，表演设计，舞台展演，反复打磨动作和节奏。

这其中，大语言模型目前能接触的语料，只有稿子。

而最新鲜的笑料，的稿子他可能还没见过。

想用陈旧的历史笑料来逗笑现代人

大概就是，春晚的小品里段子都是在网上已经刷腻了的烂梗 这种感觉。

比如，这里我可以回答你说

一定是被Z/ 把稿子打包偷走了。 :rofl:

然后头一歪，耸耸肩。

佬友们大概会点赞。 但是 ai 是不知道这个事件的。

这些文本实际上蕴含着巨大的潜空间，不像数学和coding仅靠推理深度就可以解决的是吗？

就是这个问题，离代码越近，离说人话越远

从AI的底层逻辑去理解：LLM只是在时刻预测下一个最大概率的token，既然是最大概率，那就已经和幽默、类比、无厘头相去甚远了。

主要问题是他计算不了幽默。

不然按照语义。 你如果要求他幽默，应该是能提高幽默回答的出现概率的。

他不知道训练语料是否是幽默的。 哪一句是笑点。 为什么好笑。

另外补充一下。

单就人类来说。

毫无幽默感，开不起玩笑 不分场合乱开玩笑 这类人也不再少数。。。

个人直觉上，幽默需要对大模型进行引导，这也是harness的意义。

就如同大佬BA nana在 AI 时代的思维框架 中提到的那样，需要一些前置的token来让ai能够按照既定规则选中更“幽默”的token

而现在的harness明显还是针对coding的，所以佬们可以开发一些其他领域的harness （说不定是蓝海？）

难。艺术表现对于模型现在的能力还是太难了。

这玩意就目前的人类都还要大量的依靠 灵光一现 来获得。

而，普通的对话中添加少量的幽默感。除了多废一些token 以外， 暂时没有明确的需求场景。