𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
3天前

一个直觉：符号智能与NLP的语义结构更适合递归式推理，而不是直接用RL优化生成。 ⚙️ 但在更高层的“认知控制”层面： RL 仍然可以用于学习“何时调用递归”、“何时选择推理路径”、“何时停止生成”。 🧠 也就是说： 递归是语言的“结构机制”； RL 是认知控制的“策略机制”。 未来的 Cognitive AI 很可能会融合这两者： •底层用递归表示语言和逻辑； •高层用RL选择推理和行

#符号智能 #NLP #递归推理 #认知控制 #强化学习

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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

2天前

一个感觉，timeline由grok这种符号智能接管以后，越来越看重分享内容的人味：那种具身的带浓浓生活气息的情境化的描述

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Orange AI

4天前

叹为观止 人类幼崽进行强化学习的宝贵录像 其智能程度在训练初期已经显现

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2周前

当强化学习之父说"LLM是死胡同"，当OpenAI创始成员说"RL很糟糕"，这不是互相否定，而是同一个深渊的两个入口。Karpathy批判学习信号的稀疏，Sutton批判学习对象的悬浮——两种绝望背后，是符号与具身、表征与经验之间那道古老的鸿沟。

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2周前

结合最近强化学习之父Sutton提到LLM is a dead end和硅谷AI好老师Andrej Karpathy在访谈提到RL is terrible； 让我不禁想起在LLM的训练范式中，RL可能并不适合LLM这种纯符号计算，Sutton的担心是悬浮的符号计算会走向何方？Karpathy离职从事AI教育志向在于探索LLM的cognitive core如何为AI时代的人类所用。 LLM的"世

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henu王凯

2周前

这篇解释目前强化学习技术路线的论文可以看看，“强化学习”地位非常重要，但我们其实很难看懂算法原理——这通常需要很好的数学知识。 所以如果不是做强化学习

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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。