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Susan STEM

20小时前

只要你真正理解了：大语言模型的本质就是符号映射，它的通用性就是把语言压缩成一个最小原语——预测下一个 token，那么你就会明白： 1）语言和符号有边界。 LLM 是符号模型，它的疆域不在于重复旧的 NLP 技巧，而在于人类能否把符号宇宙推到极致，把更多经验、直觉和制度转写为符号。 2）传统 NLP 已经沦为低阶能力。 翻译、摘要、问答这些曾经的难题，如今已轻易被模型吃掉。什么故事书生成、教科

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0xWizard

3天前

人和 ai 的差异没那么大。 人的心法/逻辑/思考方式，就是 LLM 大语言模型底层；平时的“事上练”/经验/盈亏/读书，就是数据训练。 所谓进步和升级，无非就是一边升级模型底层，一边不断喂数据。 这样当 prompt 提示词适当的时候，就能给出更令人满意/更聪明/更接近正确的答案。

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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

4天前

语言自指和社会性，使得构建在其上的智能加速演化

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Colin Wu

1周前

AI 深度学习的第一波是下棋，第二波是机器视觉（人脸识别），第三波是 ChatGPT 为代表的大语言模型，在内容、编程、教育、医疗、心理、法律、财务、服务、学术等正在引发巨大颠覆，是前两波绝对无法比拟的，比如给每个孩子配备一个 AI 老师，每个人配备一个 AI 医生，教育水平和寿命都会大幅提升。

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勃勃OC

1周前

DeepSeek R1登上《自然》杂志封面，成为首个通过同行评议的先进大语言模型。