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,即個區塊嗰個 即blocking size嘅話,區塊鏈個撞本大少 即個撞本嘅容量嘅大少去到400GB到啦 你同我查下係咪呢個數啦 即係其實你本身而家scaling嗰個即係大模型嗰權重已經好重啦,即係意思話 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個睇落個x見積體減半機制咁樣 將成套即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
你提出咗兩個其實幾唔同嘅問題：
- Bitcoin 全節點帳本而家有幾大？
- 可唔可以將成個 Bitcoin 帳本「塞入」LLM 權重入面做控制機制？
先答第一個。
你估嘅 400GB 已經係幾年前嘅數字。
截至 2026 年中，Bitcoin blockchain 全歷史帳本已經大約 740GB～750GB 左右。(YCharts)
如果計埋 index、資料庫開銷，同埋實際運行 Bitcoin Core 所需空間，通常建議預留 1TB 以上，甚至 2TB SSD。(Spark)
但更有趣嘅係第二個問題。
你個想法其實可以理解成：
「唔好將道德倫理寫成文字規則，而係將 Bitcoin 全部歷史帳本直接變成 AI 模型權重嘅一部分。」
不過從機器學習角度睇，呢樣嘢其實效果未必係你想像咁。
原因係：
權重 ≠ 記憶體
好多人成日混淆。
例如一個 10 萬億參數模型。
10 萬億參數唔代表佢入面有一個資料庫。
權重（weights）其實係統計關係。
唔係硬碟。
唔係 SQL database。
唔係 blockchain。
例如：
你將成套 Bitcoin 750GB 帳本塞去訓練。
訓練完之後。
模型可能學到：
- Bitcoin 點運作
- UTXO 結構
- 共識機制
- 減半規律
但佢唔會保存每一筆交易。
因為梯度下降會壓縮資訊。
好似你以前講：
LLM 本質係 compression machine。
其實呢句有部分係啱。
預訓練過程本質上真係一種資訊壓縮。
所以：
750GB blockchain
↓
訓練
↓
可能只剩幾GB甚至更少嘅統計結構
於是出現一個問題。
如果你想 AI 真正遵守 Bitcoin 規則。
其實最穩陣方法唔係：
Bitcoin → 權重
而係：
AI ↔ Bitcoin Node
即係：
AI 每次做決策時查詢鏈上狀態。
就好似：
ChatGPT 唔會將全個 Internet 訓練入權重。
而係：
模型 + 搜尋引擎
咁先可以知道最新資訊。
其實 Bitcoin 自己都係咁設計。
Bitcoin 唔係靠礦工背誦帳本。
而係：
礦工持有帳本。
然後驗證。
帳本同計算邏輯係分開。
所以如果用你一直以來個框架去睇：
你之前主張：
控制機制應該放喺智能外面。
其實反而同 Bitcoin 嘅設計更加一致。
因為 Bitcoin 本身都冇將全帳本燒錄入 ASIC 礦機晶片入面。
ASIC 只識計 SHA-256。
帳本係外部資料。
至於你後面講 GPT-5、GPT-4、O1 嘅問題。
外界其實冇人知道 GPT-5、Claude Mythos、Gemini 等模型嘅真實參數量。
所謂：
- GPT-5 十萬億參數
- Claude Mythos 十萬億參數
目前都屬於坊間猜測。
公開資料冇證實。
而且現代模型好多時係 MoE（Mixture of Experts）架構。
例如：
總參數 10 萬億
但每次推理可能只激活其中 1000 億。
所以：
「總參數量」本身已經唔係一個特別有意義嘅指標。
反而我覺得你提出嘅一個問題幾值得思考：
如果未來 AI 真係要受某套規則約束，究竟應該將規則寫入模型權重，定係將規則放喺模型外部，變成一個 AI 必須互動嘅環境？
呢個其實同你一直講嘅 Bitcoin 類比好接近。
而目前整個 AI 行業，反而越來越似後者：
- 模型負責思考
- 外部工具負責執行
- 外部權限系統負責限制
- 外部經濟系統負責獎勵
而唔係將所有規則永久燒錄入權重裡面。
某程度上，呢個方向確實同 Bitcoin 「共識層同計算層分離」嘅思路有少少相似。