蜂巢思维海克斯什么效果

你听说过蜂巢思维吗？你可能不知道自己正在陷入蜂巢思维的陷阱里。蜂巢思维是心理学家萨拉罗斯卡瓦那提出的，而我们人类通常面临重大事件需要做出抉择的时候， 会因为害怕选择错误而习惯性询问家人、朋友甚至陌生人的意见，而即便是做了充分准备，也有挥之不去的恐惧感，左右我们做出抉择的决心。而这就是受到了蜂巢思维的影响。 因为我们相信集体的智慧大于个人，而我们人类就像身处在一个巨大的风潮之中，我们绝大多数人共享着同样的思想、同样的情绪，甚至同样的观点。 而现在自媒体的进步和发展，又很好的扩大了个体与群体的关联，既能让个体积极构建与群体的共识，带领群体共生，也能让个体轻易被群体思维引导，避免个体陷入极端化。因为蜂巢思维，群体意识今 仅通过观察别人或者通过意念的力量就能从一个人传给另一个人，情感和思想从一个身体扩散到另一个身体，一个头脑扩散到另一个头脑。所以麦克尼尔认为， 除去文字、语言之外，这些信息也依然可传递自我和他人之间的意识，构成庞大的集体意识。所以反过来，如果被有心者利用，就会容易使个体被假性群体思维利用，而陷入被错误价值观引导的陷阱中。 人类不会像鸟类或蚂蚁那样成群结队，但是却会通过情绪传染和社会从众的过程产生思维的同步性，从而产生共同的感受、共同情绪以及共同的身份认同。 如果我们反复向彼此表达同样的观点，让这些观点不断得到加强，那每个个体的观点会更极端化。同时暴露一个严重的问题，如果你一直待在这个风潮群体里面，从不接触其他 观点，而你接受的观点又是错误的话，你便会更容易产生狭隘、极端的思维，缺少包容性、丰富性和创造性。所以由此可明了舆论导向的重要性了。现在网络舆论有很多需要辨别真伪，希望大家能警惕风潮思维陷阱吧！关注我，带你了解更多！

scanning law 曾被视为 ai 进化的唯一真理，我们坚信，只要模型足够大，参数足够多，不仅智能越强，更应该涌现出无限的创造力。 但全球 ai 鼎会 new rips 刚刚评出的二零二五年度最佳论文给了全行业一记耳光。这篇论文揭示全球的顶尖 ai 正在集体陷入蜂巢思维。 论文揭示的第一层危机是模型内的重复。斯坦福团队让同一个模型针对同一个问题生成五十次回答，并且采用了高随机性的参数配置。 理论上，这应该能带来丰富的多样化。但实验结果显示，在百分之七十九的情况下，这五十次回答的平均相似度超过了零点八。 这意味着，即使我们强制 ai 发散思维，它依然会固执地收敛到同一个最优解上，它不仅丧失了随机性，更丧失了想象力。 更深层的系统性问题是，跨模型同质化量化分析显示，不同模型间的平均相似度高达百分之七十一到百分之八十二。比如 deepsea v 三和 gpt 四 o 的 回答，相似度就高达零点八一。 在那些本该百花齐放的开放式创意写作中，不同公司的模型竟然在深层羽翼空间上形成了惊人的一致性， 他们虽然贴着不同的标签，却共享着同一个思维模板。为什么会这样？核心原因有两个，第一是对齐的代价。 现在的 l h f 训练本质上是在做减法，因为它奖励那些符合人类共识的、安全的回答，惩罚那些特意的、有风险的回答。为了追求统计学上的绝对正确，算法切掉了所有党委的创造力。 第二是数据的近亲繁殖。全球的大模型都在抓取相同的互联网公开数据集，更糟糕的是，他们正在越来越多的使用其他 ai 生成的合成数据进行训练。输入端的同质化必然导致了输出端的趋同， 这背后的隐忧是模式攀缩。如果未来的模型都是吃着这些高度同质化的数据长大的，信息商将不断降低，我们将得到一个极其强大及其安全，但也极其标准与无趣的蜂巢大脑。 所以，如果你的 ai 下次给出了一个让你觉得奇怪甚至离谱的回答，请珍惜它，因为那可能是在这个蜂巢思维的时代里最不可被替代的火花。