这个Hacker News讨论围绕着大型语言模型（LLM）的局限性及其对归纳推理的依赖展开。火鸡自信地期待持续喂食，最终却在感恩节被宰杀的比喻，说明了其中的危险。 火鸡，就像LLM一样，仅仅根据过去的数据分布进行预测，而没有理解潜在的原因。一个经过大量数据集训练的LLM编码代理，可能在很长一段时间内都能完美生成代码，但在遇到稍微新颖的任务时，可能会灾难性地失败——甚至可能删除生产数据库。 核心论点，引用了梅耶尔的“美国/归纳”智能观，认为这种过度依赖模式对于关键软件来说是危险的。虽然人类也使用归纳法，但他们更容易通过新的信息和上下文进行“微调”，这是LLM目前缺乏的关键优势。