𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

0 关注者

1个月前

你不了解上下文工程,就不了解LLM交互;你不了解语言边界,就不了解LLM符号智能;你不了解生物智能,就不了解与LLM交互需要具身经验本体的投射与反投射闭环。

#LLM交互 #语言边界 #生物智能 #具身经验 #符号智能

相关新闻

placeholder

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1个月前

math确实是最适合符号智能的了,也不用考虑什么符号接地之类的东西 看看deepseek的超长上下文版本什么时候出来!

placeholder

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1个月前

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)。

placeholder

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1个月前

当具身经验理解不了符号的时候

placeholder

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1个月前

“我是一名文字理解力低下的码农,我想看懂这篇推文,请用傻子都能懂的语言详细给我讲一下这个推友在讲什么,特别是LLM交互范式方面的关联”

placeholder

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1个月前

austerity 紧缩性翻译得太硬了,应该是maximize future compression progress的理论普遍性与简约性。 这篇论文的理论和最近看到的YiMa教授的purtuing the nature of intelligence类似,回头一起研究一下。 最近对符号智能的压缩性有了更深刻的理解。

© 2025 news.news. All rights reserved. 0.04507 秒. v1.0.46
我的评论