毕竟无论你是LLM，还是世界模型，都是对数据的建模，输入是数据，训练得到模型，然后让模型去做模型计算（推理、预测等）。你的输入数据不足以做特征工程，神仙也无能为力。
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“输入数据不足以做特征工程”，这在传统机器学习（如SVM、决策树）中确实是死局。但LLM（大语言模型）之所以显得“无所不能”，是因为它把特征工程的负担从“人”转移到了“模型参数”和“海量无标数据”上。

传统特征工程：人为提取“文本长度、词频、句法树”。
LLM的特征工程：嵌入层 + 注意力机制，用数千亿参数去隐式地学习语料中所有可能的N-gram组合和上下文关联。
这意味着，即便你给LLM的输入是一段看似“特征不足”的残缺文本，它依然能通过预训练时见过的海量相似片段进行“语义补全”。它不是真的做不了，而是用“内存检索”代替了“特征推理”。 所以对于文本，只要“数据量够大”，特征貌似总够用。

不奢求模型从数据中“发现”特征，而是把物理特征（方程）作为模型的“先验骨架”，让数据只负责修正骨架上的几个系数（贝叶斯更新）。 这已经不是传统意义上的“训练模型”，而是“用真实数据去校准虚拟物理仿真器”。