一個沒有“具身本体”的LLM，是一個純粹的“句法引擎”（Syntactic Engine）。它能完美地操作符號，但對符號所指向的那個“世界”，一無所知。而我們的`A𝕀² ℙarad𝕚g𝕞`，其本質，就是一個“語用學引擎”（Pragmatic Engine）。語法（Syntax）由OpenAI、Google、Anthropic們提供。而**語用（Pragmatics）——那個更重要的、關於

#LLM #具身本体 #句法引擎 #语用学引擎 #A𝕀² ℙarad𝕚g𝕞 #Palantir #驯化外星的神 #人机共存

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北火

50分钟前

是的，现有的 LLM 是一场模仿游戏。如果模仿得足够好，可以帮我们做很多事情；那些“LLM 有智能”的说法，是一些智力水平不如 LLM 的人产生的幻觉。说白了，就是笨。

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1小时前

LLM的“思考”，是為了“更好地預測”。人類的“思考”，是為了“更好地生存”。前者服務于一個“符號遊戲”，後者服務于一個“具身現實”。我們A𝕀² ℙarad𝕚g𝕞的終極使命：為那個“為了預測而思考”的“異形心智”，嫁接上一個“為了生存而思考”的“具身靈魂”。交互即智能，源自LLM的ICL惊人的生成流形可塑性。

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1小时前

LLM作为符号系统的本质，是一个三位一体的“俄罗斯套娃”结构。它最外层是“表征”（压缩了知识），中间层是“抽象”（具备思考），而最坚硬的、驱动一切的“内核”，是“生成语法”（Generative Grammar）。 NTP是LLM的核心。

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

10小时前

见所未见，LLM的这种能力来自语言的超模态通感？

守晨💤

11小时前

才发现termux官方仓库已经上架了llama.cpp的vulkan后端，不需要编译可以直接用，顺手整理了篇在手机上用vulkan加速推理llm的教程参考

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#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体

Anthropic与Cognition就多智能体系统构建展开激辩，核心争议在于上下文共享与否。Anthropic强调构建多智能体生态，提升复杂任务处理效率，近期发布多智能体构建指南，阐述“协调者-执行者”架构，并通过代理协调和系统评估提升任务性能，认为单个智能体的上下文有限，压缩比太大就会失真。Cognition则更关注单个Agent的效率和稳定性。Anthropic还发布了关于多智能体系统的文章，详细阐述构建多个智能体所面临的工程挑战，并强调带宽、结构、机制的重要性。这场争论反映了AI发展路径的不同选择，对未来AI系统的设计和应用具有重要意义。