LLM （大型语言模型） 确实能够基于已有的"世界知识"产生一些新的知识和见解，但这种新知识的创造过程更多是组合、推理和外推现有知识，而非从无到有地创造全新的知识。我们可以从以下几个方面来解释：
知识组合和关联 LLM 擅长将已有的知识片段进行组合和建立新的联系，从而产生看似新颖的见解。例如结合"物理学"和"信息论"的知识，推导出"比特"在物理系统中的作用等。
知识推理和外推 基于已有的知识框架，LLM 可以进行逻辑推理并对已知结论作出外推和发散，得到一些新的、未曾见过的结论。例如利用量子理论推导出新的粒子存在可能性。
模式发现 LLM 通过学习大量数据，能够发现一些新的数据模式和规律性，为人类发现新知识提供线索和启发。例如在医疗数据中发现一些疾病新的症状模式等。
知识重组和解构 LLM 可以对知识进行解构和重新组织，从而产生一些新的表述方式和见解角度，虽然本质知识未发生变化。
模拟思维实验 利用 LLM 的计算能力，我们可以模拟一些在现实中无法开展的思维实验，探索一些未知的领域和前沿，获得新的认知。
总的来说，LLM 在生成新知识方面的能力是有限的，还难以完全取代人类的创造力和想象力。但它可以通过组合、关联、外推等方式，为人类发现新知识提供有价值的辅助和支持作用。未来 LLM 将如何推动人类知识的发展仍有待进一步观察。