6.4 如何放大模型能力？

通过提示词工程、结构化输出控制、参数调节等手段，我们已经可以在相当程度上“约束”模型的行为，实现精确、安全、稳定的内容生成。这就像是我们已经掌握了对模型这匹“智能野马”的缰绳，它能够听懂指令、守住规则、按需输出。

但问题也随之而来：仅靠模型本身，够吗？

即使是最先进的大模型，单独使用时仍面临一系列根本性的局限。

首先是知识截止时间问题。大语言模型在训练时依赖的是静态语料，一旦训练完成，它的知识就被冻结在某个时间点。这意味着它无法感知现实世界的新变化，比如最新发布的技术框架、新的API变更，甚至是某个安全漏洞的修复信息。用户一旦提出涉及“当前时效”的问题，模型往往会陷入“知识盲区”，只能给出过时甚至错误的答复。

其次是计算能力上的瓶颈。虽然语言模型擅长描述思路和演绎逻辑，但它并不具备真正的数值计算或数据处理能力。比如，当用户要求模型计算斐波那契数列的第 1000 项时，它可能会给出算法，但无法返回精确数值。这种局限源于模型的架构，它并不是一个数学引擎或高性能计算系统，而是一个生成式语言模型，缺乏处理极大数值或复杂数据结构的算力。

再者，模型缺乏实时交互能力。它无法主动访问互联网、查询数据库、调用API或读取本地文件。这使得它在需要“与世界交互”的任务中显得力不从心。举例来说，当用户上传了一个 GitHub 项目，希望模型做安全审查，模型却无法打开链接，只能请求用户复制粘贴代码。这种“脱离上下文”的孤岛式运行方式，使它难以成为真正的工作流参与者。

此外，模型的专业领域深度也存在不足。虽然它能覆盖通用知识，回答广泛的问题，但面对专业要求极高的任务，例如医疗影像诊断、金融模型构建、航空航天控制系统等场景时，它容易“看似懂了，实则错误”，因为它缺乏领域知识的精细化训练和符号系统的约束。这种广度优于深度的特性，使它更像一个通识型助手，而非专科专家。

最后，语言模型仍不具备持续学习和适应能力。它不能像人类一样通过不断使用和交互来积累经验、形成偏好或避免重复错误。每次使用一旦新开一个上下文，模型就会“遗忘过去”，无法记住用户偏好、历史任务或上下文习惯。这种“无记忆”的特性不仅降低了交互效率，也限制了它在个性化场景中的发挥。

综上所述，大模型虽已拥有强大的通用语言能力，但如果仅靠它“单兵作战”，其价值很难被充分释放。要真正突破这些内在局限，我们必须寻求新的架构与方法，将其与外部工具、实时系统、专业知识库甚至其他模型进行有机整合。这也正是“模型能力放大”所试图解决的核心问题。