→ peterturtle: 统计上不可控的系统误差随时可能炸了你看似完美的推 03/01 18:42 → peterturtle: 论 03/01 18:42 → peterturtle: 你整个推论过程完全基於「不存在解」这个假设上，但 03/01 18:45 → peterturtle: 你没有去证明这个假设成立，你只是觉得它成立。让我 03/01 18:45 → peterturtle: 告诉你一个好词吧，那个词叫 overfitting 03/01 18:45 → peterturtle: 不是耶，你讲极大值讲半天，我问你极值微分後是不是 03/01 18:46 → peterturtle: 代表梯度为零，那这是不是相当於解？ 03/01 18:46 既然你提到 overfitting，刚好我也在做相关生成实验，可以顺便厘清三个不同层级的现 象：训练分布内的模板吸引、overfitting，以及我说的负空间，这三者本质上是不同的 。 先讲我观察到的神话模板现象。 当输入像： Buddha + Robot Jesus + Mech Karl Marx + Titan 这类理论上新的语意组合时，生成结果会反覆出现： 巨大神像尺度 中央轴线构图 朝圣群众 神殿式空间 领袖巨像化 https://i.meee.com.tw/fjNsS80.png https://i.meee.com.tw/tSULfCk.png 这些并不是 prompt 明确指定的，而是模型自动套用了训练资料中高密度存在的文化构图 模板。 这说明模型的生成仍然落在训练资料分布之内，并被既有统计结构吸引，收敛到训练资料 中最稳定的模板盆地。这属於训练分布内的模板吸引现象，而 overfitting 则是更极端 的情况，也就是模型过度贴合这些既有模板，导致泛化能力下降。但无论如何，这类神话 模板现象本质上仍然发生在训练资料分布之内。 相反地，我说的负空间是完全不同的情况。 负空间指的是训练资料分布的支持集之外，也就是训练资料中根本没有对应统计结构的区 域。当模型被 prompt 推到这个区域时，没有既有模板可以收敛，生成过程仍然会在数学 上收敛，但生成结果不对应任何训练资料中的稳定样本结构，因此会呈现语意不稳定或结 构拼接的结果。 关键是你这里偷换了「优化解」和「分布支持」两个不同层级的概念。 你说的解，是优化意义下的解，也就是演算法沿梯度收敛後停下来的驻点。这只代表模型 在函数空间中找到稳定位置，并不代表该位置对应训练资料分布中的有效样本。 我说的负空间，则是资料分布意义下的支持问题。如果某个区域本来就不在训练资料支持 集内，那模型即使收敛，也只是收敛到函数空间中的驻点，而不是对应任何训练资料统计 结构的解。 https://i.meee.com.tw/jEADN2K.jpg https://i.meee.com.tw/lRQFh8l.jpg 换句话说： 神话模板现象，是模型被训练资料中的高密度结构吸引，仍然停留在分布内。 overfitting，是模型过度依赖这些既有结构，泛化能力下降，但仍在分布内。 负空间，则是模型被推到训练资料支持集之外，没有任何统计结构可以对应。 而你说的梯度收敛，只是优化过程的性质，不能用来证明该点在训练资料分布中存在。 最简单一句话总结： 你讲的是优化会不会收敛， 我讲的是资料分布里有没有对应的统计支持， 这两者是不同层级的概念。 -- --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 118.233.2.206 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/AI_Art/M.1772364855.A.107.html 负空间只是个名词，你要叫他out-of-distribution generation 或 hallucination-like 拼接都好，反正就是不在训练集里的结果，更与过拟合无关。 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 19:45:09 「你问『负空间』这个概念有什麽用？ 它的用处在於定义生成的边界。 神话模板是过拟合的极致： 就像一个只会画神像的画家，不管你叫他画什麽，他都画成 神像。这是因为他太熟练了，被经验给绑架（落在分布内的尖峰）。 负空间是逻辑的真空： 是你叫画家去画一个他完全没见过、甚至逻辑不通的东西，他只 好瞎编乱造。 你说『画出来就好』，那是把模型当成随机产生器。但对於要精准控制 AI 的人来说，分 清楚『模型是在发挥既有经验』还是『模型在瞎编』是非常重要的。 抽象画能画出来，是因为训练资料里有『抽象』这个类别；但我说的负空间，是模型在面 对语意矛盾或结构缺失时的产物。这不是 Overfitting，因为 Overfitting 需要有对象 可以 Fit，而负空间里根本没有对象。」 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 19:48:45 前面已经说了过拟合跟负空间是二回事不再赘述 至於我要证明负空间事画不出来，这是偷换命题。我从来没有说「画不出来」，而是说 「画出来的结果不对应训练资料分布中的任何稳定结构」。 扩散模型当然永远可以生成影像，因为它的运算本质是从噪声沿着学到的统计方向逐步收 敛，最後一定会落在某个可稳定的影像状态。但这不代表该影像对应训练资料中实际存在 的语意结构。 我说的重点是资料分布支持的问题，而不是优化过程能不能收敛。 当 prompt 对应的语意组合在训练资料中没有稳定支持时，模型仍然会生成影像，但它只 能依赖邻近的统计结构去近似，结果就是套用既有模板或拼接特徵，而不是生成真正对应 该语意组合的结构。 换句话说： 模型一定可以生成影像 但生成影像不等於训练资料分布中存在对应的语意结构 你一直在讨论的是梯度场是否存在，但我讨论的是该梯度对应的统计结构是否在训练资料 分布中有支持。这是两个不同层级的问题。 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 19:54:01 我提负空间当然有意义，但那是艺术理论方面的，不需要在这边详谈 但我确定一件事，你把过拟合跟负空间混为一谈 而且把优化解跟不在训练集的负空间产出混为一谈 这完全事二马子事 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:00:45 前面举过例子了，不再赘述 ChatGPT 生成就很正常： https://i.meee.com.tw/cAYP3cu.png 直接描述了一群年轻人站在独木舟上，低头往双腿间看，娜娜女鬼正在看他们的模样 但midjourney生成结果的就是这样 https://i.meee.com.tw/qNuukVB.jpg https://i.meee.com.tw/3GApD2E.jpg 不管是6.1或7.0都一样，没有办法正确的生成完整语意的图形 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:04:31 你的说法混淆几件事 1.把过拟合跟负空间混为一谈 2.把优化解跟不在训练集的负空间产出混为一谈 3.递回过程中梯度为零跟训联资料集机率对应为零是二回事 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:07:29 前面都那麽清楚 递回过程中梯度为零跟训联资料集机率对应为零是二回事 听不懂吗? 然後过拟合和负空间的案例都给你了 然後你还硬要扯这是同一件事? ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:10:33 前面已经解释过了，CHATGPT有作CLIP优化，这里不再赘述(代表这是可绘得出来的) 然後这是过拟合 https://i.meee.com.tw/fjNsS80.png https://i.meee.com.tw/tSULfCk.png 这是负空间 https://i.meee.com.tw/jEADN2K.jpg https://i.meee.com.tw/lRQFh8l.jpg 不要在混为一谈好嘛! 我从到尾说得都是训练资料分布里 p(x|c)=0 不是你说的▽ log p(x | c)=0 不要在鸡同鸭讲了好吗? ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:17:41 过拟合就跟负空间无关啊 而且训练资料分布里 p(x|c)=0跟梯度▽ log p(x | c)=0是二回事 不要再跳针了好吗? ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:20:01 笑死! 我都已经说了是训练资料分布里 p(x|c)=0 结果你回梯度▽ log p(x | c)=0是优化解 这算什麽质疑 这叫鬼打墙好吗? 另外这也同时回应你过拟合不是负空间 因为他的p(x|c)不等於零 只是prompt被强吸引子带走了 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:24:57 你现在才理解我说是A+B的空间对应机率为零 不是梯度为零? 代表你前面都在胡扯 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:27:51 你是不是脑袋坏了? 训练集就没有的东西还需要数学证明 直接调训练集出来不就知道了? ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:32:05 先生，样本资料就没有标注的东西还需要数学证明? ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:33:51 就说你把不同概念混为一谈听不懂 我现在只谈训练集没有标注的复合概念A+B 不要扯东扯西好嘛! ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:35:55 你这里又把线性代数的 ill-conditioned matrix 和生成模型的分布支持问题混在一起了 ，这是不同层级的东西。 ill-conditioned matrix 是在线性系统求解时，输入微小扰动会导致输出巨大变化，这 是矩阵反演稳定性的问题。但扩散模型本质上不是在解一个固定矩阵方程，而是在近似一 个机率分布的 score function，也就是整个函数空间上的梯度场。 我讲的负空间问题，不是矩阵是否可逆或条件数是否良好，而是生成点是否落在训练资料 分布的支持集内。 即使在支持集之外，神经网路仍然会定义一个连续函数并提供梯度，因为这是函数逼近器 的基本性质。这叫函数延拓，不是 ill-conditioned matrix。 所以这里不存在「矩阵无法求解」的问题，而是「收敛点是否对应训练资料分布中的统计 结构」的问题。 简单讲： ill-conditioned matrix 是数值稳定性问题， 我讲的是机率分布支持问题， 这两者不是同一件事。 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:38:17 不要在跳针了号好嘛! 我说的是训练资料集不存在的东西，SD会怎麽算出来 不是你的演算过程错误 不要鸡同鸭讲了好吗? ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:43:04 不是同一件事，你又在偷换层级。 我问的是：训练资料支持集之外，为什麽模型仍然能吐出看起来像「有意义」的影像？也 就是 SD 在资料没有对应统计支持的区域，输出到底是什麽机制造成的。 你一直把问题改写成「梯度场怎麽延拓」「落实到矩阵後的 p(x|c) 长什麽样」，但那已 经是你自己选的工程表述方式，跟我原本的命题不是一回事。 更直接讲：你说的那个「矩阵後的 p(x|c)」根本不是资料分布的 p(x|c)，而是模型参数 化後的近似函数值。神经网路在整个空间都会给出输出，这是函数逼近器的特性，所以你 当然可以在支持集之外算出一个数值、算出一个梯度、算出一张图。 但这不代表那个输出在资料分布意义下有对应的样本或统计结构。 你把「模型函数能算出数值」偷换成「资料分布存在那个条件的事件」，这就是我一直在 纠正的点。 所以请不要再把问题讲成「我是在抱怨演算错误」。我不是说你算错，我是在说：就算算 得出来，那也是函数延拓与模板拼接的产物，不等於训练资料分布里存在对应的解。 照你这种说法，AI幻觉也不该存在了! ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:47:14 老天，你还在鬼打墙 我说的负空间就是以前人称的AI幻觉 也就是AI自己算出来的结果不对应训练集 听不懂一直鬼打墙 照你这种说法，那AI幻觉也不该纯在了? ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:49:43 你又把「机率不是零」和「训练资料里存在对应样本」混为一谈。 扩散模型学的是一个连续的机率分布近似，而不是离散样本查表。 所以即使训练资料里没有明确的复合概念 A+B，模型仍然可以在向量空间中找到一个机率 非零的位置，生成一张影像。 但关键是： 机率不是零 不等於 训练资料里存在对应的真实样本结构 模型只是利用已学到的局部统计特徵去组合出一个近似解。 这就像训练资料里有： 人的手 人的身体 单人构图 模型仍然可能生成： 三只手的人 因为这些局部特徵在统计上存在，但「三只手的人」这个完整概念并没有对应的稳定训练 样本。 所以这正好说明我的重点： 模型可以生成 不代表训练资料中存在该概念的支持结构 生成只是统计近似的结果，不是训练资料存在性的证明。 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:54:41 SD产图是差分出来的结果 但差分出来的东西不代表现实存在 听不懂?一直鬼打墙? ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 20:59:38 所以这算是有共识了吗? 至於经济价值不用你担心吧!那是艺术家的事情，不是工程师的事情 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 21:04:59 因为理解背後的原理才能作艺术创作啊 像我现在就尝试用负空间去模拟人类历史文化的暗区 探索那些被压抑的文化暴力如何在AIGC的结构下显影出来 虽然训练集没有，但透过资料结构暗示这些图像应该存在 只是被人类文化舍弃了 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 21:12:57 请参阅罗兰巴特的神话学修饰 背後的复杂得文化理论在此就不赘述了 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 21:18:53 再多讲一点啦 不过我觉得这应该是对牛弹琴 你问为什麽不到二三十字的概念我能讲那麽多篇，因为我不是在背定义，我是在拆它背後 的机制。定义只有一句，但要拿来做创作，你必须知道它什麽时候会发生、怎麽被触发、 会长成什麽结构、能不能被控制，这些都不是一句话能交代的。 我讲负空间，不是在说「模型画不出来」或「算错」，而是在做一个对我创作有用的区分 ：模型是在训练分布内套用既有文化模板，还是在支持集之外做函数延拓和拼接。前者会 自动落入神话模板盆地，後者会出现不稳定、矛盾、被压抑的结构残片。这个差别对我来 说不是工程嘴炮，是创作方法论：我可以用 prompt 的语意矛盾、结构缺口、符码冲突去 刻意把模型推到那个边界，观察它如何「补全」或「露馅」。 你说「训练集没有，怎麽会说应该存在」，我讲的不是物理现实存在，而是文化结构上的 存在。很多东西不是没有，只是被主流叙事排除、被语言系统压抑、被表象修饰掉了，所 以在可见的资料分布里密度很低甚至近乎不可见。但它会以痕迹的方式残留在模板、构图 、情绪语法、权力叙事的组装规则里。生成模型最有趣的地方就是：它会把这些规则外插 成影像，让「被修饰的东西」以错位、拼接、怪异稳态的方式显影。 这套想法并不是我硬凹，是文化符号学的基本命题：意义不是自然的，而是被选择、被修 辞、被神话化後才看起来像自然。你要看我为什麽会推到这里，就去看罗兰巴特的神话学 ，他讲的就是文化如何把历史暴力包装成自然常识。我只是把这件事搬到 AIGC 的生成结 构上做实验而已。 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 21:21:50 普物实验算什麽?我大一化学直接上量子理论呢? 真正的物理大师从来就不是只会数学推导 而是怎麽把数学理论转换成具体的现象描述好吗 废话不多说，直接上作品 我就说对工程师谈这个是对牛弹琴 https://youtu.be/Mzgc_lxUICU https://youtu.be/GxJqz7MLCjk https://youtu.be/33O7z6oTJGE ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 21:32:28 这个讨论已经有共识了，工程师也接受了负空间的存在 虽然他不一定认同这个称呼 → peterturtle: 总归一句就是「负空间就是指某个你没提供的东西AI只 03/01 21:01 → peterturtle: 能透过插值的概念做出来」 03/01 21:01 至於要怎麽创造价值，那是艺术家的事 背後牵扯到太多复杂的文化理论 工程师也未必爱听 但本版名称毕竟是AI_ART 也该有点正面回应ART这件事 总不能一天到晚只用AI来生色色图，你说是吧 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 21:57:22 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/01/2026 22:01:11 P大都已经承认负空间的存在了(虽然他不认同这个名词)，你还在嘴硬? → peterturtle: 总归一句就是「负空间就是指某个你没提供的东西AI只 03/01 21:01 → peterturtle: 能透过插值的概念做出来」 03/01 21:01 然後你讲的东西前面都已经讨论N遍了，不要再跳针了好吗? 每次只丢下一句话就烙跑，後面的讨论都不见踪影 还有什麽资格说人啊 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 00:05:04 强辩是没有用的 ChatGPT 生成的提示词完全出来，不管它是怎麽做到的 https://i.meee.com.tw/cAYP3cu.png MJ的提示完全没有出来，而且跟原本的提示差异甚远，显然是硬凑的 https://i.meee.com.tw/jEADN2K.jpg https://i.meee.com.tw/lRQFh8l.jpg ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 00:11:15 还在跳针?CHATGP和MJ的对应图形差距还不够说明吗? ChatGPT 生成的提示词完全出来，不管它是怎麽做到的 https://i.meee.com.tw/cAYP3cu.png MJ的提示完全没有出来，而且跟原本的提示差异甚远，显然是硬凑的 https://i.meee.com.tw/jEADN2K.jpg https://i.meee.com.tw/lRQFh8l.jpg ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 00:14:18 还在跳针鬼打墙? 前面的这篇你怎麽不敢正面回应? 一直只会转移话题? 还在鬼打墙?前面不就举过一个明显的例子 Create an ultra-realistic image, Stills, film, Anachak Rattanakosin, Ancient Ayutthaya, Chut Thai, Pee Mak, Nang Nak, beauty ghost wife, ghost, specter, woman, tattoo, baby, Stilt house, husband, candle, monster, tear, Horrifying, Embrace, joyful, myth, The Buddha, Monk, A group of young people stood on the canoe, looking down between their legs, where a beautiful female ghost was glaring fiercely at them. --ar 2:1 这组提示词的语言叙事其实很清楚： 一群年轻人站在船上、低头往双腿之间看；下方是一名凶狠凝视他们的女性鬼魂（Nang Nak / Pee Mak 语境）。 ChatGPT 生成就很正常： https://i.meee.com.tw/cAYP3cu.png 直接描述了一群年轻人站在独木舟上，低头往双腿间看，娜娜女鬼正在看他们的模样 但midjourney生成结果的就是这样 https://i.meee.com.tw/qNuukVB.jpg https://i.meee.com.tw/3GApD2E.jpg 不管是6.1或7.0都一样，没有办法正确的生成完整语意的图形 女鬼没有出现，低头往腿看没有出现，独木舟没有出现 如果这不是负空间是什麽? 你可以解释一下吗? 还是你继续硬ㄠ鬼魂?直接无视於ChatGPT与midjourney生成结果的明显差异 然後继续当鸵鸟，对已发生的事情视而不见 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 00:20:16 我只问一个最基本的问题就好： 「多人站在独木舟上、低头往腿间看、下方女鬼回瞪」 这三个条件，请逐条回答 MJ 图里是「有」还是「没有」： 多人站在独木舟上：有 / 没有？ 低头往腿间看：有 / 没有？ 下方女鬼回瞪：有 / 没有？ prompt 定义的是联合条件 p(x∣A,B,C) 不是 p(x∣A) 只满足其中一个条件，对应的是不同的条件机率分布，本来就不是同一个事件。 如果 A、B、C 都没有，那就代表生成结果没有收敛到 prompt 定义的条件空间，而是落 在更宽松的分布。 所以请不要用「有鬼就算符合」这种方式，把 p(x∣A,B,C) 降成 p(x∣A) 这在机率定义上本来就是不同问题。 CHATGPT的生图已经完美示范什麽叫完整语意对应了 请不要在跳针鬼打墙好嘛! ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 00:48:11 不要转移话题 「如果我要求 AI 画一个『正立方体的圆球』，AI 给我一个圆球或一个立方体。 依照你的逻辑，这叫『有照提词生成，只是你觉得不像』？ 还是这叫『模型在数学上找不到两者的交集（负空间），所以崩溃到邻近的稳定状态』？ 『有没有满足条件』是 0 与 1 的逻辑问题，不是『我觉得有像』的感性问题。」 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 00:58:00 直接正面回答问题好吗?不要转移焦点可以吗? 如果我要求 AI 画一个「正立方体的圆球」，结果 AI 给我一个圆球，或一个立方体。 请问这叫： 1「有照 prompt 生成，只是我觉得不像」？ 还是： 2「因为条件 AΛB 在几何上没有交集，模型无法收敛到 p(x∣A,B)，所以退化到邻 近的稳定解 p(x∣A) 或 p(x∣B)」？ 这其实是最基本的条件机率问题。 prompt 定义的是联合条件： p(x∣A,B,C) 不是： p(x∣A) 只满足 A，不等於满足 AΛBΛC。 集合关系很清楚： ΩBC⊂ Ω 如果生成结果只属於 ΩA但不属於 ΩBCA 那就是没有满足 prompt 定义的条件空间。 这是集合与条件机率的基本定义，不是「像不像」的感性问题。 所以请直接逐条回答条件是否成立，而不是把联合条件 AΛBΛC，降阶成只要 A 成立就 算符合。 否则那讨论的就不是同一个条件分布了。 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 01:03:30 还在跳针?直接回答条件机率是否成立很难吗?一直要转移话题回避问题? 如果我要求 AI 画一个「正立方体的圆球」，结果 AI 给我一个圆球，或一个立方体。 请问这叫： 1「有照 prompt 生成，只是我觉得不像」？ 还是： 2「因为条件 AΛB 在几何上没有交集，模型无法收敛到 p(x∣A,B)，所以退化到邻 近的稳定解 p(x∣A) 或 p(x∣B)」？ 这其实是最基本的条件机率问题。 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 01:10:49 所以你要说正立方的圆球现实中存在? 不是AI自己差分出来的图?以满足这个条件? ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 01:18:46 对啊，正立方体的圆球本来就不存在，所以 AI 给的都是妥协品，不是真的同时满足。 这就是负空间：prompt 的联合条件空间是空的或近空的，生成结果落在外面。原 prompt 三条件联合也是近空的，所以 MJ 常只剩鬼瞪眼，其他丢了。逻辑一致。 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 01:21:40 不要偷换命题喔! 正方形的圆球在逻辑上不存在(至少以我们的维度来看，高维空间可能存在) 但没人看过宙斯不代表训练集没有宙斯的图 人类历史多的是宙斯的图象 更别提电影了，所以他并非不存在 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 01:33:14 还是偷换命题 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 01:40:42 想像神话和逻辑上根本不可能存在你分不清吗? ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 01:42:19 你还是在混淆两种完全不同的东西： 第一种是「逻辑上自相矛盾的条件」 例如「正立方体的圆球」。 立方体和球的完整几何定义互相排斥，这在同一维度的几何空间里没有任何解，对应的是 空集合或近空集合。 第二种是「没有实体但语意一致的文化构造」 例如宙斯。 没人亲眼看过宙斯，不代表宙斯没有稳定语意定义。相反地，人类文化对宙斯的描述高度 一致： 雷电、权杖、胡须、男性神只形象、古希腊风格。 这些共同特徵构成稳定语意分布。 换句话说： 宙斯属於 p(x│宙斯语意) 这个分布是稳定存在的。 而「正立方体的圆球」对应的是 p(x│立方体 ∩ 球完整几何定义) 这个条件本身互相冲突。 一个是语意构造（有稳定分布）， 一个是逻辑矛盾（没有可行解）。 这是两种完全不同性质的条件空间。 不要把「文化想像」和「逻辑矛盾」混为一谈。 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 01:44:19 笑死，信仰坚定的人是你吧! 我已经完美证明AI 可以生成「训练集中不存在、现实中也不存在」的形态。你还在硬ㄠ 不肯承认现实 → yyykk: 我照你说的，去声成了正立方体的圆球 03/02 01:15 → yyykk: Gemini https://meee.com.tw/VGA3F2Z.jpg 03/02 01:15 → yyykk: GPT https://meee.com.tw/FifaKDU.jpg 03/02 01:15 → yyykk: Grok https://meee.com.tw/fKWCQw6.jpg 03/02 01:15 → yyykk: 嗯...好，看来我只能同意这是无法收敛的结果了。所以，这些 03/02 01:16 → yyykk: 就是你说的负空间了吗？ 03/02 01:16 所以你要说正立方的圆球现实中存在? 不是AI自己差分出来的图?以满足这个条件? ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 08:55:19 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 09:03:09 我真的笑死。 我从头到尾只讲一件事： AI 可以生成「训练集中不存在、现实中也不存在」的具体形态。 这是生成模型的基本能力， 学的是分布不是背资料库， 会做高维插值跟组合重构。 结果你在那边扯什麽形而上、信仰、负空间？ 那是艺术诠释层， 我现在讲的是工程层。 工程问题讲工程逻辑， 不要自己脑补哲学再来打稻草人。 模型能不能生成新组合？ 可以。 能不能长得跟训练图一模一样？ 通常不会。 这叫 generative model，不叫 copy machine。 你如果要讨论哲学，我也可以奉陪。 但不要拿哲学去否定技术命题。 命题被偷换， 这才叫标准诡辩。 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 09:13:46 笑死。 从头到尾我只讲工程命题： 生成模型会做高维插值 会在训练样本之间生成新的形态 产生资料集中不存在的具体图像 这点你自己也承认。 那请问还在吵什麽？ 我说「负空间」是对这种插值区域的艺术诠释， 我也早讲过那是艺术家的事。 工程层面只要证明： 模型确实会在稀疏区域生成稳定解。 这就够了。 结果你硬把讨论拉去： 「你是不是在拿负空间解释形而上」 这才叫标准稻草人。 我没叫工程师接受艺术理论， 我只是说工程现象可以被艺术理论诠释。 你不是艺术家， 也没研究过符号学、影像理论、後摄影理论， 却反过来否定诠释层？ 工程师什麽时候变成美学审查委员了？ 工程层我讲数学， 艺术层我讲诠释。 两层分清楚， 不要自己跨界然後怪别人越界。 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 09:31:13 我第一篇文章就讲得麽清楚，现在只是转用数学模式来证明 你看不懂，怪我哩? ============================================================================== 这不是失误，也不是噪音，而是模型在「语言完全失效」的情况下，仍然能够生成影像的 方式。 我把这个区域叫做「负空间」。 负空间不是空白，而是一个没有被语言清楚标记、却塞满原型、残余象徵和未命名倾向的 地方。当 prompt 真的碰到这里，AI 就不再只是照语意画图，而是开始自己补洞，把说 不出来的东西，用影像硬生生拼出来。於是你会看到角色功能颠倒、原型错位、跨文化的 神话和禁忌被异常地接在一起。 https://i.meee.com.tw/OtgolDM.jpg 恐怖有时候还可以解释，但负空间本身是解释不了的，它只能被感觉到。 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 09:49:14 瑟瑟图我也有啦，而且还是真实的瑟瑟图，四点全露 只是我不想做，不代表我做不到 https://i.meee.com.tw/cAfNOJD.jpg 大尺度的照片我至少有10T，这里就先贴个保守尺度吧 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 09:54:30 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 10:05:15 我2002就去过西藏，看过天葬爬过乾屍洞 2006去印度，2007去吴哥窟，2019去泰国常驻 对神话学很清楚，AI就是我用来显影的工具 操作手方就是利用负空间的极限来逼出人类文化得暗影区 ※ 编辑: treasurehill (118.233.2.206 台湾), 03/02/2026 10:10:39