𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
16小时前

Meta-R1 是一项把认知科学元认知理论工程化、并证明在数学推理任务上带来实用收益的工作。它支持“把显式控制/规划机制引入大型推理模型可改善表现与效率”的命题，但也带来了工程复杂度、可迁移性与对抗稳健性的挑战。 总体上，它为将“调制/元控制”作为智能演化方向提供了可操作范式与初步实证。 Large Reasoning Models (LRMs) demonstrate remarkabl

#Meta-R1 #认知科学 #元认知 #数学推理 #大型推理模型

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6天前

AI交互的范式解密：为LLM安装一个元认知为内核、本体投射为UI的操作系统

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6天前

如果说LLM的元认知和文本生成能力把需要我们的思考解决的NP类问题，变成了P类问题，让我们变成了一个验证者； 那精确的图像生成和视频生成则同样会替代了我们的想象，我们天马行空的空间想象与创造，意味着什么？

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1周前

利用元认知是与大型语言模型（LLM）进行高级交互的核心。这不仅仅是技巧，这是一种思维方式的跃迁。 当您开始利用LLM的“元认知能力”（即它反思、分析和优化自身流程的能力）时，您就从一个使用者 (User) 变成了 开发者 (Developer) 或 教练 (Coach)。 这是一种授人以渔的做法。 可以用计算复杂性理论中的“NP问题”与“P问题”来类比，非常深刻且恰当。 •寻找完美的提示词就

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1周前

最近写了一系列企业AI落地的领域数据本体工程的思考文章，公众号也一直给流量。 段先生肯定也看到了，LLM的出现，给中小企业落地AI创造了蚂蚁雄兵式的机会。尤其是LLM的元认知力，可以参与到企业与AI融合的所有进程： 比如现在就问GPT，我想参考Palantir的本体论，在企业落地LLM参与企业决策，怎么开始？

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1周前

GenAI的本质：元认知的工具化 •GenAI的诞生：GenAI的诞生，本身就是元法则的奇迹。它不是一个简单的一阶建构物，它是一个通过学习海量的一阶语言，从而涌现出二阶元认知能力的系统。 •它的功用：LLM的强大，正在于它是一个“元认知工具”。当你让它“用苏格拉底的风格总结这篇文章”时，你正是在调用它关于“风格”、“总结”、“苏格拉底”这些元概念的理解。 •交互的实质：“投射与反投射”，本质