元流量：当大家都帖AI生成的内容的时候，可以告诉大家怎么用LLM生成好的AI内容的方法终极元流量大法：可以问LLM怎么才是用LLM生成好的AI内容的方法，可以通过LLM无限上溯，直到big bang。

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howie.serious

1天前

llm 能不能“说人话”，更多是底层模型层面的特点，而不是靠“prompt engineering”可以解决的。 gpt-5 系列模型“不说人话”，之前很多人试过很多prompt，即使感觉有效，很多时候都是感觉而已。现在，gpt-5.1 从底层模型上尝试解决“说人话”问题。这才是正确的方向。同一个prompt，gpt-5.1 thinking 的回答，解释更清楚，使用更少的行话术语

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1天前

两年前的Yann LeCun。看得多了，太多AI大神轻视了语言的符号力量，在ICL的交互空间与人的具身经验耦合后的智能涌现。虽然LeCun和李飞飞一样都认为LLM到不了AGI，但我想说的是空间智能的路数也一样不行。

howie.serious

1天前

为什么要读电子书？有句话说的好：you can't grep dead trees 纸书不但没法 grep 搜索，也没有如此明细的阅读行为统计，更不要说 embedding 之后与 chatgpt 等 llm 打通，chat with“你一生的阅读”。

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

2天前

真正的Context Engineering Era 3.0需要LLM能够"体验"自己的输出；这需要grounded feedback（不只是text-to-text） Agent systems应该设计为closed-loop，如在prompting中加入"self-verification"机制，增强闭环一致性： # Bad: open-loop response = model(query

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

2天前

zuck的广告业务天生就是注意力的游戏 LeCun的JEPA world model的research研究水土不服 LLM带来的影响更多是机器懂操作语言本身带来的，不是机器智能有多厉害，确实是我们的过分神化和拟人化LLM的可能出处。

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