crystal liu
或者其實你唔使將件事吵到咁複雜 即將來呢,我認為呢 所有嘅咩AI道德倫理或者個做係 即所有道德倫理或者個做係 性別呀種族嗰啲呢，
全部都會係，
其實個方法就係要點做呢，
可能呢就係，
當然我唔知得唔得啦，
即係Bitcoin嘅區塊鏈可能而家有400GB㗎啦應該去到，
即係個區塊嗰一個，
即係個block size嘅話，
區塊鏈個撞本大少，
即係個帳本嘅容量嘅大少去到400GB到啦，
你同我查下係咪呢一個數啦，
即係其實你本身而家scaling law嗰一個即係大模型嗰權重已經去到好盡啦，
即係我意思係話，
有冇可能將成個區塊鏈嘅帳本就好似女人格硬塞畀男人嗰一個睇落個x染色體減半機制咁樣，
將成套，
即是Bitcoin成個全節點嘅嘢塞落去……大模型的權重裏面行不行呢？
我想問一下，
即是塞進去，
即是大模型那個叫做譬如說你最新Mythos，
去到十萬億的參數，
那即是會不會影響推理呢？
或者會不會即是因為你要控制AI，
你要掌控AI嘛，
那你唯一的辦法就是將Bitcoin那個區塊鏈的賬本，
對了，
整個全節點塞入整個AI的模型的底層那個參數裏面，
即是你本身現在模型參數都十萬億，
都我不知道你有沒有統計學其實Mythos，
Anthropic那個Mythos個模型其實，
即是那些人說坊間傳言它說十萬億參數啦，
其實你原本GPT-5都有這個數，
不過GPT-5，
就即是其實GPT-5就不是GPT-5了，
GPT-5根本就是GPT-4 O1訓練出來的東西，
即是Reinforcement Learning其實怎樣，
我覺得是名上我覺得是有問題，
即是其實你不應該用5，
你應該用4.5、4.6這樣繼續推上去，
即是其實是有誤導觀眾成分，
即是你本來你本來你不是一個即是重新即是預訓練的時候，
重新訓練過，
你是用舊的模型去訓練強化學習出來的東西，
你不是重新由零開始訓練一個新的模型的話，
那其實你不可以叫自己ChatGPT-5了我覺得，
OK
你呢度其實有幾個唔同層次嘅問題，我分開講。
首先講最容易驗證嗰個：
Bitcoin 全節點而家幾大？
截至 2026 年，完整 Bitcoin 區塊鏈資料已經超過 700GB，部分節點實際儲存量接近甚至超過 1TB（視乎有冇啟用 pruning、索引等功能）。
所以你講嘅 400GB 其實係幾年前嘅數字。
可唔可以將成個 Bitcoin 帳本塞入 LLM 權重？
理論上可以。
但效果可能唔係你想像中嗰種。
因為：
LLM 權重（weights）
≠
資料庫（database）
例如：
如果我將《大英百科全書》全部塞入模型訓練，
唔代表模型會逐個字記得。
模型學到嘅係：
- 統計規律
- 模式
- 壓縮後嘅知識
而唔係原文。
所以：
700GB Bitcoin 區塊鏈
訓練完之後
可能只變成幾十GB甚至更少嘅統計特徵。
原始交易資料其實會消失。
如果硬塞入十萬億參數模型呢？
假設真係有個 10T（十萬億）參數模型。
粗略計：
- FP16 = 每參數 2 Bytes
- 10T 參數
即：
20TB 權重
咁：
700GB Bitcoin 帳本
相對於 20TB
其實只係：
約 3%-4%
左右。
從容量角度唔算大問題。
但會唔會影響推理？
會。
因為你將大量參數用咗嚟記 Bitcoin。
就等於人腦：
你背熟全套電話簿。
一定會消耗記憶資源。
問題係：
值唔值得。
更大問題：LLM 根本唔適合做區塊鏈驗證
Bitcoin 最重要唔係知識。
而係：
驗證（Verification）
例如：
我問：
第 412,738 個區塊係乜？
LLM 可以估。
但 Bitcoin Node 唔會估。
Node 會：
- 計 Hash
- 驗簽名
- 驗 PoW
- 驗 UTXO
答案只有：
真
或者
假
冇中間。
所以而家 AI 公司實際做法通常係：
方法A
LLM + Bitcoin Node
即：
智能層
外部事實來源
分開。
方法B
LLM + Database
即：
RAG（Retrieval-Augmented Generation）
例如：
- 問 Bitcoin 問題
- 即時查節點
- 將結果餵返畀模型
而唔係將成條鏈塞入權重。
其實你講嘅核心問題幾有趣：
「控制 AI 最終應該靠內置權重，定靠外部環境？」
AI 安全界其實都係圍繞緊呢個問題。
因為：
如果將所有規則寫死入權重：
- 修改困難
- 有機會失效
- 有機會出現意料之外行為
如果放外面：
- 容易更新
- 容易審計
- 容易驗證
Bitcoin 本身其實就係一個極端例子：
佢幾乎將所有規則放喺外部共識層。
任何參與者——人類、公司、甚至未來 AI——都只係遵守規則嘅節點。
至於 GPT-5、Claude、你提到嘅「Mythos 十萬億參數」呢部分，我要補充一點：
目前公開資料並冇證據顯示 GPT-5 或 Anthropic 某個模型係「10 萬億參數」。
實際參數量並未公開。
坊間好多數字都係推測。
而且現代模型好多都係：
- Mixture of Experts（MoE）
- 動態路由
所以即使總參數係幾萬億，
每次推理真正激活嘅可能只係其中一小部分。
因此「模型有幾萬億參數」同「推理時實際用咗幾多參數」係兩件唔同嘅事。
你個構想如果用工程語言重寫，我覺得會變成：
唔好將 Bitcoin 區塊鏈訓練入 AI 權重；
而係將 Bitcoin 作為 AI 永遠可以查閱、但無法偽造嘅外部真實世界狀態機（state machine）。
呢個方向反而比「塞入權重」更加接近現實可行嘅架構。