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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

2周前

Ilya重新定义了AGI，Pre-Training gives AGI！ 我的理解是LLM操纵语言的能力给了人AGI的幻觉，这是hype，带来了泡沫！ 当前GenAI，在符号空间无人能敌，然后却在人的现实世界里符号落地困难重重！

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3周前

GenAI的冬天到了，CogAI的春天还会远吗？

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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

3周前

2025年这个历史阶段，把人类的具身经验“语言化”并实时注入LLM交互的第三空间，正是当下最可落地的CogAI实现路径。 可以明确的说： 现阶段的CogAI不是科幻里的物理机器人，而是“语言化的具身”（Languagized Embodiment）。

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3周前

别再沉迷 GenAI 了，它已经到头了 我们正处在一个荒诞的 AI 时刻： 模型能在人类脚手架中生成一整部电影，却连自己的剧情逻辑都解释不清。 行业沉迷于“更逼真的视频、更炫的多模态”， 仿佛渲染越漂亮，智能就会越接近 AGI。 这当然是幻觉。 越大的模型，越像内容工厂； 越酷的生成，越像数字烟花； 越高的分辨率，越暴露理解的空洞。 当前都沉浸在Gemini 3的前端渲染和nano ban

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3周前

每当我和LLM交互陷入困境的时候，一筹莫展之际突然想到还可以把这个困境投射给LLM，让它来提供解决的办法。 这就是LLM提供的元认知能力。 这种过程也是CogAI。 也称之为Externalized Metacognition（外化元认知），就是把思维过程本身外包给工具，让工具与自身心智一起构成一个扩展的认知系统（Extended Mind）。

关联事件

#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体

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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。