@ianchanning: 如果你的RAG系统并不比https://google.com/ai好，那你已经浪费了一大笔钱（我怀疑有很多…

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摘要

伊恩·钱宁批评那些在表现并不优于Google AI的RAG系统上浪费资金的公司，他认为能够访问语料库并不等同于拥有深厚专业知识，并且推理无法与知识完全分离。

如果你的RAG系统并不比https://google.com/ai好，那你已经浪费了一大笔钱（我怀疑确实有不少公司这么做了）。 来自光辉的Machine Studying： “但这将拥有语料库访问权与培养深厚专业知识混为一谈：你根本不会因为我们可以非常智能地谷歌搜索法律文献就雇佣我们中的任何一个人当律师。至少，一个优秀的律师之所以优秀，在于知道搜索什么、在哪里搜索，以及找到一段文字后如何处理它。 你可以说推理和搜索无法与知识分离（见下文）。一个决定搜索什么或打开哪个文件的智能体，其行为来自当前的权重，而这些权重可能积极地与语料库中所编码的世界相冲突。” -- https://jacobxli.com/blog/2026/machine-studying/#2-cant-the-agent-just-search-the-corpus…
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缓存时间: 2026/07/05 12:33

如果你的RAG系统并不比直接访问 https://google.com/ai 更好，那你就是在浪费一大笔钱（我怀疑已经有相当多的公司这么干了）。

摘自《辉煌的机器学习》（Glorious Machine Studying）：

“但这将拥有语料库与培养深厚专业知识混为一谈：你不会仅仅因为我们能非常聪明地用谷歌搜索法律文献就雇佣我们当律师。至少，一名优秀律师的关键在于知道要找什么、去哪里找，以及找到相关段落之后如何处理。

可以说，推理和搜索是无法与知识分离的（见下文）。一个决定要搜索什么或打开哪个文件的智能体，其行为源自当前的权重，而这些权重可能与语料库所编码的世界产生冲突。“ – https://jacobxli.com/blog/2026/machine-studying/#2-cant-the-agent-just-search-the-corpus…

奥马尔·哈塔布（@lateinteraction）： 你不能像自己想象的那样，将推理和知识清晰地分开。

如果你问我在2020/2021年关心什么，我会说是“将语言模型理解文本的能力与其存储知识的方式解耦”（引自下方链接）。

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