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被各大LLM输出严重信息过载，GenAI必须要走向CogAI

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GenAI到CogAI的范式鸿沟：从F(q|internet)到F(q|you) 当我们惊叹于ChatGPT能写诗、写代码、做翻译时，一个根本性的问题被掩盖了： GPT-4在优化什么？ 标准答案是： $\min_\theta \mathbb{E}_{(x,y) \sim p_{\text{internet}}}[-\log p_\theta(y|x)]$ 即：在整个互联网语料上，最小化预测误差

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LLM作为GenAI是面向知识的学习 LLM作为CogAI是面向任务的学习 agent需要的是CogAI，本质上是需要面向GenAI的ICL空间的自然语言编程。 CogAI就是AK说的cognitive core。

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AI 会“写代码”，但它不会“做软件” 作者：Matias Heikkilä 你有没有发现，最近有相当多的人在到处寻找技术合伙人或者 CTO？ 反正我吧，收到了多得惊人的这类咨询；他们的话术大同小异：“嘿，我这儿有个‘凭感觉编程 (Vibe Coding)’搞出来的 App，你愿意帮我把它做成‘生产就绪’（也就是能正式上线、稳定运行）的版本吗？” 我大概能给这些人画个像。想象一下：他们非常

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#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。