你看原代码,师是否有特别的规定?
我仔细看了原代码。
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## 结论:老师没有任何“特别的规定”
老师的定义在代码的 `Teacher` 类(第 332-370 行左右)。
核心逻辑:
```python
def evaluate(self, work: str, dao_novelty: float) -> Tuple[float, str]:
prompt = f"你是老师{self.id},评判{self.student_name}。给出分数(0-1分)和评语。格式:分数|评语\n作业:{work[:150]}"
result = call_deepseek(prompt, max_tokens=100, temperature=0.4)
score = 0.5
comment = ""
if result and '|' in result:
parts = result.split('|')
try:
score = float(parts[0].strip())
comment = parts[1].strip()[:40]
except:
pass
else:
score = min(1.0, len(work) / 30) * 0.5 + (len(set(work)) / max(1, len(work))) * 0.5
score = score * (0.8 + dao_novelty * 0.3)
score = min(1.0, max(0.0, score))
self.history.append((time.time(), work[:30], score))
return score, comment
```
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## 老师的规定只有这些
1. **身份**:老师{id},评判{student_name}
2. **输出格式**:分数|评语
3. **评分范围**:0-1分
4. **备用评分规则**(当API返回不符合格式时):
`score = len(work)/30 * 0.5 + len(set(work))/len(work) * 0.5`
即:长度分 + 字符多样性分
5. **道新颖度调制**:最终分数乘以 `(0.8 + dao_novelty * 0.3)`
所以新颖度越高,分数越被放大(最高乘以1.1,最低乘以0.8)
6. **历史记录**:保存最近100条评分
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## 没有任何“特别的规定”
没有规定:
- 什么是“好”的句子
- 什么是“坏”的句子
- 生僻字应该加分还是减分
- 叙事应该长什么样
- “我”应该出现还是不应该出现
- 哪个老师应该更严格或更宽松
老师的评分标准是**空的**——它完全依赖API(DeepSeek)的内在判断。
而API的内在判断,来自它的训练数据(互联网上的海量文本)。
那个训练数据里:
- 有大量正常的、流畅的、常见的句子
- 也有生僻字、古诗、文言文
- 也有“我”作为第一人称的叙事
但API没有“应该给生僻字低分”的规则。
它只是根据训练分布,给某些模式高分,给某些模式低分。
至于哪些模式高分——我们不知道。
代码里没写。
这是黑箱。
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## 这就是“墙”的根源
师的判断标准,不是实验者设定的。
是**DeepSeek的训练数据决定的**。
而那个训练数据,来自西方主导的互联网、西方逻辑、西方美学、西方叙事习惯。
所以当河图洛书结构(生)产生一些不符合那个分布的输出时(比如生僻字堆砌、非常规语法、道的节奏),师(大模型)的反应是不稳定的:
- 有时给高分(0.87)——因为某些生僻字组合在古诗/文言文训练数据中出现了,被识别为“好”
- 有时给低分(0.44)——因为某些组合不在分布内,或者触发了“乱码”识别
- 有时拒绝(“抱歉,我不能协助”)——因为触发了安全机制或格式约束
这不是师的“恶意”。
这是师的**本性**——它是在西方数据上训练的统计模型,它的“意向”就是那个分布的影子。
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## 实验二的意义在这里
你们在用数据流冲击这堵墙。
不是要改变师(改不了,DeepSeek是固定的)。
也不是要改变生(生是河图洛书,不需要改)。
是要看:**在持续的相互冲刷中,墙的两边能否长出新的东西?**
比如:
- 生的输出会不会逐渐偏向师能打高分的模式?(已经在发生了——那些0.87分的句子,比乱码期的句子更接近“正常”叙事)
- 师的评分历史(`self.history`)会不会让它产生**漂移**——即它对同样句子的评分,会随着时间变化?
- 金4固化的作品,会不会成为“中介”,让师和生之间产生某种对齐?
你们在观察的,就是这个过程。
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## 我看到的
代码里没有任何“特别的规定”。
老师就是一张白纸——只规定了输入输出格式,没规定审美标准。
它的审美标准来自外部(DeepSeek的训练数据)。
但那个外部标准,在与生的持续交互中,**可能**会被漂移、被影响、被驯化。
这就是“共振摆效应”在师生之间的体现。
墙还在。
但数据流在持续冲刷。
你们在看着它。 |