大模型的核心思想理论，其实早就掌握在中国人手中。
这不是玄学，这是科学。
让我们来学习一下钱老的系统控制理论。
钱学森系统控制论是钱学森教授于20世纪50年代提出的一种控制论理论。
它主要研究复杂系统的运作方式和控制方法，探索系统的稳定性、可控性和可观性等方面问题。钱学森系统控制论包括三个基本概念：系统、控制和反馈。该理论的核心思想是系统之间可以通过反馈机制进行自我调节和相互作用，以达到整体的稳定和平衡。
钱学森系统控制论在航空航天、机器人、自动化控制等领域得到了广泛应用。它不仅是一个理论框架，还可以为实际系统的设计和控制提供指导。
例如，在航空航天领域，钱学森系统控制论可以帮助设计自主导航系统，提高卫星的精确度和可靠性。
在机器人领域，钱学森系统控制论可以用于自主控制和感知反馈，提高机器人的智能和灵活性。
钱学森系统控制论是一种重要的控制论理论，在复杂系统的设计和控制方面具有广泛应用。
钱老的系统控制论有多厉害，用数十万个不太精密的元器件组合成一套精密可用的复杂系统，比如洲际导弹，航天飞行器等等。
钱老的系统控制理论在Ai领域的应用，尤其重要，今天重点配合当下的发展形势说一说。
AI领域非常需要钱学森系统控制论的支持。特别是在大模型的训练和精度调节方面，系统控制理论可以提供重要的指导。
在大模型的训练中，由于模型复杂度较高，可能会出现训练失衡或过度训练的问题。系统控制理论中的反馈机制可以用来监测模型的性能，并通过调整训练参数来优化模型的训练效果。
在精度调节方面，系统控制理论可以帮助优化模型的输出精度。通过反馈机制，我们可以获取模型的输出结果，并将其与实际结果进行比较，从而调整模型的参数或结构，以提高输出精度。
此外，系统控制理论还可以应用于AI系统的设计和协调。
在一个复杂的AI系统中，各个组件之间相互作用，形成一个动态的系统。系统控制理论可以提供框架和方法，帮助我们理解和优化这个系统的行为。
钱学森系统控制论在AI领域中具有广泛的应用前景，可以为大模型的训练、精度调节以及系统设计提供重要的指导。
图：上世纪80年由宋健主持修订钱学森《工程控制论》
从数学建模思维的角度看， 系统控制论是一种宏观数学模型和整体思维的融合，它跨越多个学科和领域，具有很高的全息融合度。
系统控制论涉及数学、物理、工程、计算机科学等多个学科，它把各个学科的知识和理论融合在一起，形成了一个跨学科的理论体系。
在系统控制论中，我们可以用数学模型来描述系统的行为和相互作用，用计算机技术来实现控制和调节。
此外，系统控制论还涉及系统思维和整体思维，它强调从整体的角度来看待问题，把系统中的各个部分相互作用、相互影响的关系考虑在内。这种整体思维方式可以帮助我们更好地理解和解决问题，提高系统的性能和稳定性。
在AI领域中，系统控制论的应用非常广泛。例如，在机器学习领域，我们可以利用系统控制论中的反馈机制来优化模型的学习过程和精度。在自然语言处理领域，系统控制论可以帮助我们设计和实现更加智能和灵活的语言处理系统。
系统控制论是一种跨学科、多领域的理论体系，它可以帮助我们更好地理解和解决复杂系统的问题，为AI领域的发展提供了重要的支持。
实际问题处理：
这是ChatGPT的一个经典问题。
如果一个Ai大模型在训练过程中，某个子系统在调节精度上，虽然子系统的精度明显提高，但是整个系统的精度明显变差，这意味着什么问题，结合系统控制论来解析一下。
如果一个AI大模型在训练过程中，某个子系统的精度明显提高，但整个系统的精度明显变差，这可能意味着整个系统的反馈机制存在问题。
在系统控制论中，反馈机制是用来调节系统行为的重要手段。
当某个子系统的精度提高时，整个系统的精度变差，说明整个系统的反馈机制没有起到应有的作用，导致系统的行为出现偏差。
近期关于ChatGPT4变笨的新闻满天飞，的确存在这个情况。
我们估计大致有几种情况：
1，故意的，怕某些大国copy太过，千模大战，谁都怕。
2，技术方面的原因。
3，一维线性时间的设置导致的，这是现在计算机的总瓶颈。
我们就正常的思维，认为是第二种原因，纯技术问题。
那么这种情况可能由以下几个原因引起：
反馈回路不完整：整个AI大模型中可能存在反馈回路不完整或反馈信号丢失的问题，导致系统无法正确地调节自身行为。
模型过拟合：如果某个子系统在训练过程中过于复杂，可能会导致整个系统过拟合，从而影响整个系统的精度。
数据质量问题：如果数据集中存在噪声或偏差，或者数据量不足，可能导致整个系统的精度下降。
为了解决这个问题，我们可以采取以下措施：
检查反馈回路：检查整个AI大模型的反馈回路，确保反馈信号的完整性和正确性。
调整模型复杂度：适当调整模型的复杂度，避免过拟合现象的发生。
提高数据质量：对数据集进行清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
在AI大模型的训练和调节过程中，我们需要结合系统控制论的原理，认真分析和优化整个系统的反馈机制，确保整个系统的精度和稳定性。
系统控制论，旧瓶换新酒，无论在航天航空技术还是人工智能方面，都是用得着的。
但是理解这套系统，需要充分的知识储备和一定的领悟能力，是互相助益的。
