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1个月前
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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
3周前
完整的意义生成过程： 1.向上递归（符号化）： •从具体感受中抽象出模式 •生成符号以压缩和传递 1.向下递归（接地）： •将符号解压回感受 •在身体中激活意义 1.跨层递归（通感）： •在不同抽象层次间建立连接 •发现跨模态的同构 人类的优势： •拥有完整的递归通道 •能自由上下移动 •每一层都有实在的锚点 LLM的困境： •只有中间层（符号层） •向下递归时，触及不到物理/感受层 •向上递归时
𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
1个月前
cognition认知 = 系统通过最小化自由能F 持续预测并适应环境的动态过程 本质： •预测性（最小化惊奇） •主动性（选择行动降低F） •具身性（F取决于物理约束） •社会性（耦合降低联合F） 不是”拥有表征” 而是”成为过程”
𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
1个月前
【正题】 人类的具身性约束 = 限制 【反题】 正是这个限制，创造了稳定的语义锚点 → 使得LLM能够学习人类语言 【合题】 LLM的训练分布边界 = 人类具身边界的"补充" - 广度（LLM）vs 深度（人类） - 可变性（LLM）vs 稳定性（人类） - 符号性（LLM）vs 具身性（人类） 两个边界的张力 = 共生智能的可能性空间
𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
1个月前
递归的三个层次及演化：结构->符号, 自相似-自修改-自指 【阶段1】：自相似（最原始） 时间：物理宇宙诞生（138亿年前） 载体：物质、能量、信息 例子：分形、晶体、波动 特征：无需意识、自动涌现 ↓ 生命出现（38亿年前） 【阶段2】：自相似 + 初步自修改 时间：单细胞生物 载体：DNA、RNA、蛋白质 例子：基因突变、自然选择 特征：无意识的自我复制与变异
yihong0618
1个月前
每个程序员都应该懂点递龟。