Bp 这个词看着挺直白，就是"Binary Pusher"，但在咱们这行，特别是最近这大风口上，它直接成了那会儿式，就连有点尴尬。 最早的时候，Bp 是到了 2020 年左右，也就是这两年，那帮搞 AI 的大佬们玩出来的。

那时候大家都在研究如何让模型更智慧，如何让大语言模型像人一样思索，Bp 就是他们搞的一个个小玩具。具体如何玩的，就是拿一个 LLM（大语言模型），给它喂一堆数据，然后让它去预测下一个词，要么去画个图。

那时候认定挺酷，当作这是把人类语言模型训练到下一个台阶，结局呢？把那些原本能用的本事给挤干了，剩下的就只剩下一堆数字和概率。

这不是 PPT 里的数据可视化，就是模型掉到对数的深渊，连自己往哪走都搞不定，这时候 Bp 就被当个摆设了。 到了后几年，也就是这几年，大模型确实启动像人一样思索了，Bp 这种老古董也就彻底没用了。目前搞大模型的都是新物种，他们启动研究新的机制，比如思维链、模块化的结构，还有各种各样的微调方式。

这时候你要是还能看到"bp"这个词，估摸是你还在用旧地图找新大陆，要么干脆是跟那些还在玩老游戏的同行在开玩闹。 为啥我说 Bp 如此尴尬？出于它的核心逻辑忒单一了。就是把模型分成两半，一半负责理解，另一半负责生成。

这听起来挺科学，实际上就是把难题拆碎了。比方说，你要写一个文章，你得先让它理解“苹果”这个概念，然后再让它生成“苹果”这个词。

这在逻辑上是通顺的，但在执行效率上彻底就是两码事。一旦模型内部出现了偏差，比如认定“苹果”这个词该表达成“红富士”，它就会在上下文中互相打架，待会儿说这是水果，待会儿说这是地名。

这时候，整个链条就断了，生出来的内容乱七八糟，彻底没法用。 目前的模型是如何解决这个难题的呢？它不再靠好办的分割了，而是靠一种叫“思维链”要么“推理链”的复杂机制。

这就好比那会儿让你做加法，直接说"3+4=7"，目前的模型会先让你拆解一下：“先把 3 和 4 加起来是多少，然后再处理剩下的局部”。它先把难题拆解成一个个小步骤，一步步走，每一步都经过验证，然后再把结局拼起来。

这种“分步走、步步算”的方式，让模型在处理复杂任务时有了条理，不再是一团乱麻。 举个例子，想象你要写一封投诉信。

那会儿，模型可能直接堆砌一堆无意义的辞藻，说“我挺来气，出于你们的服务忒差了”。目前的模型会先让你明确要投诉啥，然后列出具体难题，接着按照工夫顺序把事件经过说清楚，最终再给出你们要啥补偿。

这就是典型的 Bp 思维链，它把大难题拆成几个小难题，每个小难题都解决好了，整个难题自然也就迎刃而解了。

要是没有这种精细的拆解和重组，再好的模型也只会输出一堆废话，连用户自己都看不懂。 这就造成了一个现象：目前的模型，特别是那些在大模型浪潮下训练出来的，它们能处理的事件，早就超出了早期 Bp 设定的范围。它们不仅能自己生成内容，还能自己分析数据，还能自己规划流程。

这就像是从玩泥巴的孩童突然变成了精于算计的思索者。

要是你还在用那些老式、低效的思路去操作目前的模型，那根本等便在用给婴儿用的玩具去撬开大人的门，既费劲又费力。 故此说，Bp 作为我们那个时代的一个标志性产物，别看目前已经退出了舞台，但它留下的教训是深刻的。它教会我们，好办的拆分和堆砌，往往不是解决难题的最佳路径。真正的智能，不在于把模型切成几块，而在于让模型学会如何像人一样思索，如何把大难题拆解成一个个可执行的、逻辑严密的小步骤，然后把它们串联起来。目前的 AI 技术，实际上就是把这种拆解和串联的本事发挥到了极致。 故此，下次要是你在文档里看到"BP"，要么在某个报告里看到类似的数据分析，别误会了，那大约率是模型在处理一个复杂的任务时，内部形成的一次自我对话、自我拆解和重组。它不再是那个只会机械输出的机器人，而是一个启动真正思索的“思索者”。在这个意义上，Bp 已经变成了那会儿式，我们聊聊它，更多的是一种怀旧，一种对那种“好办粗暴”训练方式的回忆，而不是对当下的技术路线的评价。 目前的模型，就像是一个刚刚学会步行的孩子，那会儿可能还会东倒西歪，目前却已经能稳稳地步行，就连在商场里都能自由穿梭。

那会儿的 Bp 那些玩法，就像老人还在用指南针看手机屏幕一样，别看方向没错，但早就过时了。我们目前的任务，就是拿着手机，看看这些数据是如何跑出来的，如何被拆解的，而不是去争论它是如何被“训练”出来的。

毕竟，哪位也不在乎当初是如何造出来的，关键的是，它能不能帮我们把那些复杂的世界，变得好办明白。

这就是 Bp 留给我们的最终一课。