通用大模型演进与万象元驱凝铸（MDSE）技术FAQ（20条）
基础概念类 Q1：当前主流通用大模型底层范式是什么？ A：当前主流通用大模型建立在归纳统计范式之上，学习海量数据里 token 的共现分布，通过预测下一个 token 完成内容生成。 Q2：现有大模型范式存在哪些本质瓶颈？ A：主要三点：①无独立持久显式世界状态，依赖上下文窗口，易遗忘事实、产生幻觉；②学习到的是相关性而非稳定因果机制，反事实推演容易失真；③知识、规则、推理内嵌于参数黑盒，修改约束需要重训，推理过程不可审计、可信度无法溯源。 Q3：为什么单纯扩大参数和训练数据无法解决现有大模型的根本缺陷？ A：参数与数据扩容只能优化统计拟合效果，...
