这一点，精准地击中了当前AI的核心痛点。人类乃至所有动物的学习，本质上都是通过“预期”与“现实”之间的偏差（也就是“意外”或“惊喜”）来调整和深化认知的。
你以为今天会下雨，带了伞，结果晴空万里。这个“意外”，就会让你下次在判断天气时，更加审慎地看待天气预报。但LLM没有这种适应性。
一个有趣的例子：你问LLM，“把冰块放进微波炉加热会怎么样？”基于它读过的所有文本，它会自信地回答：“冰块会融化。”这是基于训练数据的预测。
但是，如果你真的动手做这个实验，发现因为微波炉功率太低，冰块在里面转了半个小时都几乎没变化。这个“意外”发生了。你会怎么做？你会立刻更新你的认知：“哦，原来微波炉加热冰块的效率这么低。”
那LLM呢？它不会。它不会因为这个真实发生的意外，而改变自己的认知。下次你再问它同样的问题，它还是会机械地回答：“冰块会融化。”
为什么？因为它没有“身体”去亲自做这个实验，它没有“感官”去观察实验结果，它更没有一个机制，能让这个“意外”的现实，去修正它那基于历史文本的“旧知识”。它根本没有体验“经验”的能力，只是在被动地处理文本输入。
这就是LLM的第三个致命缺陷：它是一个活在“过去”的、静态的知识库。它无法被“现实”所修正，也无法被“意外”所启发，因此，它无法获得真正的、持续的成长。
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