LLM 的数据隐私问题使用像 OpenAI 的 ChatGPT 这一类闭源大模型的问题是，你的数据随时有可能成为模型训练的素材。 虽然现在开源大模型的表现已经可以匹敌闭源大模型，有很大平台也基于这些开源模型提供 LLM 推理服务。但对于使用这些服务的用户而言，他们仍然要承受相同的数据隐私风险，因为这些平台同样有可能会收集用户的信息，用于训练大模型。 目前最好的保护数据隐私安全的方案是，在用户个人的设备上运行 LLM。所有的计算都运行在用
做到中途发现，就算做出来也不知道如何让别人知道的产品。 但一旦开始了，想要中途放弃依然是一件困难的事情。因为一旦放弃，就又要回到寻找下一个想法的未知与不确定，所以困难。但其实如果不放弃，每走一步都是毒打。只是短期内是确定的，不需要思考的，而且长期是没有好的结果的。相当于用缓慢的小痛代替短暂剧痛。太不明智，不可再做。
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人的成熟的其中一个特征可能就是，他学会对自己的言行负起 100% 的责任。但无可否认的是，成熟并不是一条人人都必须要走的路，选择走成熟之路需要契机。就算一个人已经在变得成熟了，也没有人是一夜长大的，他需要时间（如果他身边有人在意的话）。 要求一个人为他所讲的每一句负责，有时候是很严苛的。他可能还没准备好，可能还没有能力给出答复，可能需要更多的思考时间，可能还没下好决心要离开……因为各种原因，他卡在了说与不说之间、需要表态但又没有答案进退