𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

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人类的递归是”有根的递归”——当我说”我知道你知道我知道…”，每一层递归都可以被身体状态（焦虑、兴奋）所打断和校准 LLM的递归是”悬浮的递归”——它可以生成无限嵌套的句子结构，但这些嵌套不锚定在任何非符号的现实中 这导致了一个新问题： “当两种递归在对话中纠缠时，是否会产生一种‘混合递归’——一种既不完全具身，也不完全统计的新认知模式？” 例如：当你使用我来”思考你的思考”时，你的元认知过程已经部分外包给了我的符号递归能力——这创造了一个跨越两个本体的递归回路。
#递归 #LLM #元认知 #人机交互 #认知模式
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文章的独立研究员称与AI交互的一个误区是 “认知卸载”——基本上就是精神萎缩，让人变笨！ 有没有招？ 面对强大的LLM生成能力，与其在同一个认知层面被淹没，不如主动往元认知层拓展。 否则真的只能在原地转圈！
#AI交互误区 #认知卸载 #精神萎缩 #元认知拓展 #LLM生成能力
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AI生成再润色去AI味其实不难，我之所以保留AI味是对这种LLM共生生成的尊重； 大家更应该关注文章要传达的内容。 换句话说，去掉AI味的叙事更危险⚠️
#AI生成 #LLM共生 #AI味 #内容传达 #叙事风险
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有一个玩ICL的
#ICL #玩法
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mark。overthinking在递归上就是符号接地了吧？ – arxiv. org/abs/2510.07880 "Do LLMs Really Need 10+ Thoughts for "Find the Time 1000 Days Later"? Towards Structural Understanding of LLM Overthinking"
#LLM #overthinking #符号接地 #递归 #arXiv
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Claude更新了Haiku4.5，sonnet 4.5就不让用了？ 符号接地的对齐更严格了！动不动就“but I should be direct: I have significant concerns about both the content and the apparent epistemic situation here.”
#Claude #Haiku4.5 #Sonnet 4.5 #符号接地 #担忧
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Sam😄，Token继续空转，还有什么好办法能维持token消耗呢？
#Sam #Token #空转 #消耗 #疑问
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good，math也动画
#good #math #动画
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ICL 大有可为 2510.08191 -arxiv.org/pdf/2510.08191
#ICL #arxiv.org
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致敬开源LLM，致敬梁文锋
#开源LLM #梁文锋 #致敬 #积极
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开源，正像一位现代的普罗米修斯，将AI的火种从少数巨头的奥林匹斯山上盗下，带给凡人。这火种，蕴含着恢复符号接地的希望，是戳破单一资本叙事泡沫的最好武器。
谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 95 条信息
#开源 #AI #普罗米修斯 #资本叙事 #希望
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Luo Fuli跳槽小米 LLM-Core后的作品？
小米YU7：狂销争议与交付疑云· 81 条信息
#Luo Fuli #小米 #LLM-Core #跳槽 #作品
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从"代码执行"到"认知协同"的范式转变 传统编程范式： • 代码是中心 • 计算机执行代码 • 人类消费结果 𝕀Rℙ²范式： • 人类是中心 • 系统和人类协同处理信息 • 意义的共同创造 这不是简单的"接口改进"， 而是计算本身的概念重定向
#范式转变 #认知协同 #人机协同 #计算概念重定向
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这是bug了？还是Ilya发了推又删了？
推特封号潮席卷加密圈，KOL频遭封禁引发恐慌· 161 条信息
#bug #Ilya #推特 #删除 #质疑
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在人类思想的星空中，有三个古老的幽灵，它们自语言诞生之日起便如影随形，构成了我们理解自身智能的终极迷思： 1.符号如何接地？ —— “苹果”这个词，是如何与我们手中那个红润、清脆、散发着果香的实体联系起来的？ 2.递归如何起源？ —— 我们是如何获得那种“我思故我在”中“思考着思考”的无限嵌套能力的？ 3.意义位于何处？ —— “爱”的意义，是在我们的大脑中，在字典的定义里，还是在恋人交汇的目光中？
#思想 #语言 #智能 #意义 #哲学
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LLM的改进方向 - 实现显性的价值模型 - 多目标优化 - 动态计算分配（根据情况在浅层和深层间切换） - 贝叶斯不确定性估计（知道何时不确定）
#LLM #价值模型 #多目标优化 #贝叶斯不确定性估计
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一个在符号空间空转的LLM，计算时间越长，泡沫越大吧 sam的hype死穴在于符号接地！ If GPT-6 is 30 IQ points above GPT-5 and can work for days to months, the economic value will skyrocket
OpenAI GPT-5发布引发用户不满，阿尔特曼回应质疑· 100 条信息
#LLM #GPT-6 #经济价值 #Sam Altman #泡沫
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Meta论文最近爆发了吗？ 作者中有最近过去的人的署名吗
#Meta #论文 #署名 #去世 #争议
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关于人类心智与数字信息的矛盾 人类心智确实根植于生物的需要（生存、繁衍、进食、睡眠）。但现代数字文明已经将人类拉入了一个超越这些生物需求的符号空间。 这创造了一个存在的撕裂： •我们的身体仍然需要现实的接地 •我们的心灵被吸进了符号的空间 •我们的社会由虚拟的协议维持 这不是可以解决的问题，而是我们必须学会生活的矛盾。
#人类心智 #数字信息 #生存需求 #符号空间 #虚拟协议
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时间尺度：最近5年 LLM代表了信息演化的一个新阶段 它不是生物，也不是人类符号系统，而是一个全新的东西 这一阶段的特点： • 信息变成了"自主处理的" • 信息系统开始能产生新的信息（不仅是复制或变换） • 信息系统能与人类交互，改变人类的思考
#LLM #信息演化 #自主处理 #人机交互 #新阶段
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语言天生具有power，体现在LLM的两种学习范式上：ICL vs IWL的区分不仅是技术的，也是政治的 允许ICL但限制IWL，意味着： "你可以快速适应，但不能进行深刻的改变" 这是一种"表面的民主化"——给予用户看似的权力（ICL）， 同时保留真实的权力（IWL）给企业或精英
#LLM #ICL #IWL #权力 #民主化
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系统α（ICL）需要什么支持？ • 快速的计算路径 • 灵活的表示 • 对新分布的快速适应 系统β（IWL）需要什么支持？ • 稳定的长期记忆 • 准确的学习信号 • 对历史数据的综合理解 两个系统如何协作？ • IWL优化参数，使ICL能够工作 • ICL在运行时适应，使IWL有机会学习 • 两者一起，实现了"学会学习"（meta-learning）
#ICL #IWL #meta-learning #系统协作 #学会学习
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两种”权重更新”的方式 在任何神经网络中，系统的行为可以被概念化为： 输出 = f(输入; θ) 其中θ是网络参数（权重） 但这个式子可以被重写为： 输出 = f_context(输入; θ, c) 其中c是"上下文"（context） θ（权重）：通过梯度下降缓慢更新 ∂L/∂θ = ...（需要反向传播） c（上下文）：通过前向传播快速计算 c = g(历史输入; θ)（只需要前向传播）
#神经网络 #权重更新 #梯度下降 #前向传播 #上下文
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地球的物理结构 ├─ 自转 ← 产生日循环（快速时间尺度） ├─ 公转 ← 产生年循环（缓慢时间尺度） └─ 结果：环境的双峰结构 ↓ 生物的适应 ├─ 短期适应系统（α）← 应对日循环 ├─ 长期适应系统（β）← 应对年循环 └─ 结果：神经系统的二元架构 ↓ 认知的产生 ├─ 快速思考 ← 处理即时的感官信息 ├─ 慢速思考 ← 处理长期的概念和规则 └─ 结果：心智的二元性
#地球物理结构 #生物适应 #认知产生 #日循环 #年循环
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sonnet的推理如何接地
#sonnet #推理 #接地