与 LLM 融合：大语言模型能否从少量数据中重构个人价值观？

面对 AI 带来的能力落差与挫败感，作者提出消除人机边界、将本地 LLM 视为自我延伸的“融合”设想以重获掌控感。为规避第三方模型提供商的隐私与价值观注入风险，该构想需在本地 GPU 运行，并基于 Obsidian 笔记与博客数据持续学习。但作者指出，从低维的个人写作数据中重构高维的完整价值观体系，仍面临严重的信息损失挑战。