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智能 = 在约束雕刻下的搜索空间压缩能力

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我们今天享用的一切科技成果，引导人类进入繁荣模式的充裕财富，来自哪里？ 来自前人的思考，来自整个人类社会迄今持续不断的，对“何为最佳生存策略”这永恒命题的集体运算，来自智慧物种不断提升的社会总算力。 而繁荣模式欲维持自身，必须不断兑现繁荣预期，不断提高明天的自己还上今天贷款的能力， 也就是提高算力。 人类已经踏上了这条赛道，依靠算力增强生存与发展能力的赛道，而且人类正在催迫着自己一路向前。 人类必

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理解LLM，得综合AI工程（iwl）、交互（icl）和语言哲学（符号）一起才能厘清点眉目

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涌现是复杂性科学中的一个概念，描述了多体系统如何展现出新型的高阶特性——这些特性可通过用低维有效变量和理论替代高维机制来描述。 这一现象可概括为"更多即不同"的理念。 智能作为一种完美的涌现特性，体现为运用涌现能力解决问题时效率的持续提升——成本更低且速度更快。 这可概括为"少即是多"的理念。 本文首先审视关于大型语言模型展现涌现能力的论断，回顾多种量化涌现现象的方法；其次探讨大型语言模型是否具备

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AI有ECO： 它能探索（生成新内容） 它能保存（记住训练数据） 它能优化（提高性能） 但AI没有真正的时间性： 它不”活在”时间中 它没有真正的过去（只有数据） 它没有真正的未来（只有预测） 它没有真正的当下（只有计算步骤） 人有两者： 既有ECO（我们也探索、保存、优化） 也有时间性（我们活在时间的流动中） 也许，真正的智能，需要两者的统一。 也许，真正的AGI，不只是ECO的完善，还需要时