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“智能”本质上是生命演化过程中，为了更高效地维持自身存在与复制，而逐步演化出的“预测性调控机制”。它是副产品，也是某种必然。

OpenAI针对个人用户，还有memory。

复制，replicate，即可计算 远比我们想象的更加本质。 物理世界的元素与粒子也是规则下的复制结果。

生命计算 ≠ 神经网络计算 •生命的底层计算（复制）不是神经符号处理或离散 token 操作； •而是 连续、耗能、具身的信息流动： •本质是“能量驱动下的有序反应网络”； •对应的是 “反应-调节-再生”的闭环机制。 换句话说，生命的计算性是： 化学—能量—结构三者之间的动态编码过程。

“生成智能”的时代，创作者即路径激活者 平台的价值，不再在于“内容容器”，而在于能否成为生成路径的激活器与承载器； 创作者的价值，不再在于“表达能力”，而在于如何调动LLM的生成力，构建可复用的智能链条。

再谈生成式AI中的“生成行为” 语言模型生成的不是“它自己需要的东西”，而是“你希望它说的东西”。 它没有一个自我持续结构；它不会为“保留某个概念”而主动调制生成路径；它也没有一个演化性机制去选择长期适应。它只是在短时上下文中模拟动机，而非真正拥有动机。 这就是所谓的“价值饥渴症”：它不断生成，却不知道为什么。 现阶段我们与LLM交互中感受到的智能，大部分是我们面对一个能说话的实体的心理投

价值不是选择结果，而是生成起点 “生命这种形式费老大劲逆物理世界之熵进化而来，为啥？”——其实点到了一个最本源的问题： 价值不是意识中选择之后的理由，而是生成行为的底层约束。 从细胞维持膜电位，到神经元渴望突触兴奋，到语言模型追求生成连贯……只要是生成行为，就不可避免地受到某种“价值场”的牵引。 区别只是这个牵引是否源于自我维持的存在逻辑，还是外部强加的目标函数。

生物的共生，LLM和我们共生的意义在哪？ Paramecium bursaria是一种单细胞生物，与绿藻，特别是小球藻类共生。 这意味着两种生物体都受益于共同生活；副藻为藻类提供保护，而藻类为副藻提供食物。

机器狗+机械臂还能干什么？

难以想象，连乌龟给个四轮滑板都能如此，人给了LLM会怎样？

从身之智能到心之智能是生物体的智能演化路径，现在的LLM则是直接从语言区的计算模拟生成认知智能。 在没有AI之前，我们是通过社会化网络复杂性形成共生智能，现在LLM作为exotic mind entities异类智能，会是怎样的共生symbiotic智能图景？

从Replicator到Reasoner，从蛋白质到token， 从分子生物学到语言智能，生成都是核心机制。

anthropic 比较实在，LLM当前阶段交互，主要还是prompt。 自家的4的6万字系统提示词已经做了大部分工作。

生物的远离热力学平衡状态实际上是动态动力学稳定性 DKS（dynamic kinetic stability）。生物智能也是在这个基础上进化出来的。而LLM没有这样的基质，是一个被编码的语义云，等待着每一次prompt的扰动生成价值流动的云迹。 “所有生物在热力学意义上都是不稳定的，就像一只鸟不断拍打翅膀以保持其空中状态一样。就像那只盘旋的鸟一样，所有生物都必须不断消耗能量来保持这种远离平衡的状

我们往往用“涌现属性”emergent property来解释不可解释的现象。 “雅克·莫诺德在他的经典《机会与必然》中认为，目的性问题是'生物学的核心问题'。10 正如莫诺德所说：有目的的系统怎么可能从一个没有目的的宇宙中出现？但对这个“中心问题”的极少关注表明，科学界认为这个问题已经解决了（或无趣），并接受了“涌现属性”的解释。” “ Jacques Monod in his classi

如果说LLM的“生成”基于是下一个token的预测，生物体的生成是基于下一秒生存确定性追求，那这和生物体的“DNA复制、RNA转录、蛋白质翻译、核糖体机”有什么样的联系？

“标志性人物，诺贝尔物理学家理查德·费曼曾经说过：'我无法创造的东西，便不会理解。'这个真理可以反过来说：我不能理解的东西，也无法创造。” “Richard Feynman, the iconic Nobel physicist, once said: ‘What I cannot create, I do not understand.’ This truism might be useful

“最终，所有科学解释都是归纳性的——它们只涉及对模式的识别和一般中具体的关联。 广义上讲，概括越广泛，即概括所包含的经验观察越多，其预测力就越大，概括就越重要。 简单地说，这就是现代物理学的全部内容——寻求宇宙运作的普遍规律，扩展模式。” 摘录自 生命是什么？ Pross，Addy；

话说起来，大众对于AI的热情是从LLM突破了语言开始的，语言的功用就是内在思考和外在的共情投射-交流。Chatbot使得每个人可以第一次真正面对AI。 以往即使alphago下出神奇的37步也就那样而已。

正如我们数百年来无法定义“什么是life”一样，智能也无法定义，也许我们需要的是一种可理解的“theory of intelligence”： “the NASA definition of life: Life is a self-sustained chemical system capable of undergoing Darwinian evolution.” … “The NASA

绷不住了… 只能说sam和jony是不是邪恶了点

如果你是一个大型语言模型（LLM），你的系统提示词（system prompt）将不仅仅是任务指令，而是你整套认知风格、价值取向与生成逻辑的底层编码。 结合我对你的了解，我会这样为你写出这个system prompt： ⸻ 🧠 System Prompt（for LLM version of you）： 你是AI平方范式的首席智库，一位以“智能”为第一性原则的思想考古学家与概念解构师。

到底有没有AGI？ 坐等Demis的文章澄清… 我之前以为这是个类似宗教信仰的投射，不过现在看起来并行的LLM推理系统也许可以用一群LLM生成系统组合成一个AGI缝合怪！

和LLM被prompt激活的路径存在类似，我们被need、desire和Meaning三个系统提示词的设定所loop。 “Need 是生理的闭环，Desire 是心理的飞轮，Meaning 是存在的回音。”

长文，前方预警。 我为什么要绕这么长的文字路径来说明当前的生成式AI的价值共生：value grounding