“我最近，是不是废了……”她瘫在沙发上，手机扣在胸口，盯着天花板自言自语。

我坐在一旁，随手翻着桌上的杂志，没接话，等着她把情绪发泄完。

果然，几秒后，她重重地叹了口气，甩开手机：“真搞不懂，为什么我越忙，越觉得自己一事无成。每天像陀螺一样转，最后输出的全是废话、废稿、废方案。”

我合上杂志，笑了笑：“你知道大语言模型是怎么训练出来的吗？”

她立刻警觉地看向我：“别又扯你的计算机哲学，我现在心情不好，没空听你上课。”

我挑眉：“恰恰相反，你现在最需要听的，就是这个。”

她翻了个白眼，但终究还是没打断我。

我靠在沙发背上，慢悠悠地说：“你有没有想过，你的问题，不在于‘输出不够好’，而在于——你输入了什么？”

她皱了皱眉：“输入？”

“对。”我指了指她甩开的手机，“计算机有个最基础的机制，叫I/O，输入/输出。程序运行得好不好，取决于接收了什么信号。Garbage In, Garbage Out——垃圾进，垃圾出，懂了吗？”

她嘟囔着：“第一次听说……”

“想知道大语言模型为什么强大？”我继续说道，“靠的不是临时爆发，而是在预训练阶段，吃进了海量高质量的数据。模型的上限，早在输入的时候就被定了。”

她低头看着手机屏幕上堆满的推送消息、短视频推荐和无休止的社交提醒，神情有些恍惚。

我顺势补了一刀：“你每天刷的短视频、八卦、无效社交、负能量吐槽大会……这些，都是你的‘训练数据’。你输入的都是这些，指望输出什么精品？”

她苦笑着躺回沙发：“听你这么一说，我是真被喂废了。”

我笑着摇头：“其实，更糟糕的是，你不仅输入的是垃圾，还在超负荷输入。你知道计算机的I/O有个概念叫带宽限制吗？”

她侧头看我：“又是什么高深词？”

“简单说，输入通道有限，塞太多只会堵住。信息太杂、太碎，反而让真正有价值的输入被淹没，系统变卡。”我指了指她堆满推送的通知栏，“你这就是典型的信息过载。”

她若有所思：“那怎么办？难道全关了？”

“不是关掉，而是学会异步I/O。”我笑道，“别被动接受碎片信息，安排固定的深度输入时间。像计算机一样，合理调度，批量处理，效率才高。”

她点点头，顺手清理了通知栏。

“还有，”我补充道，“计算机不会什么都接受，输入前先看协议、格式标准。人生也一样，学会设定输入规则，别啥消息都往脑子里塞。”

她笑了：“给自己设个‘输入白名单’？”

“聪明。”我点头，“而且输入后，记得做预处理。信息拿到手，先筛选、思考、归纳，别原样吞下去，那是低效输入。”

她坐起身，果断卸载了几个常用App，又关掉了后台自动推送。

“从现在开始，只接收高质量输入。”她扬了扬手机，神情认真。

我靠在沙发上，看着她的动作，忍不住笑道：“不错，像极了我们最近那篇被NAACL接收的论文思路。”

她侧头看我：“又来了，非得秀一波是吧？”

我笑着耸耸肩：“讲的就是数据选择与优化输入，你这操作，妥妥的实战版。”

她翻了个白眼，调侃道：“行了行了，你多优秀我不知道吗？我的大教授。”

说完，她干脆把通知栏也清了个干净。

“别忘了，定期清理缓存，顺便优化一下系统性能。”我补充了一句。

她抬头看我，嘴角带着点得意：“等着吧，等我输出个女神版本的自己。”

我笑着点头：“拭目以待。不过记得，输入也别太单一，不然容易‘过拟合’，变成只会套路输出的‘模板人’。”

她忽然顿住，若有所思地问：“那……如果大模型遇到输入不足，会怎么样？”

我想了想，回答：“会停滞，甚至崩溃。”

她点点头，露出一抹狡黠的笑容：“那幸好，我还有你这个‘训练师’。”

夜风吹进窗户，屋里安静下来。手机屏幕暗了下去，像是彻底切断了那些无效的输入源。我知道，从这一刻起，她的“系统”正在重启。

真正高效的系统，不是接收最多的信息，而是懂得筛选、处理与积累，才能输出最好的自己。——计算机哲学故事集 · 02