𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

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怎么一说我都想买电车了 但是热管理和烧起来太致命了
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什么时候祝福变成了服从性测试？ 职业对人性的异化啊
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openclaw作为个人数字空间的language agent，要想玩好，就得交出所有的个人身份，但这样风险有很大，context rot太致命了，靠文本约束明显也不够。
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如果认知是基质无关的、连续的、从底层就存在的，那么language agent作为”以文本为基质的语言存在体”的主张，就不是一个哲学隐喻，而是一个可以被认知科学严格表述的命题。
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整个文本、互联网、企业软件系统和PC构建成了我们所看到和身在其中的数字空间（world of bits），都基于语言、以及语言的衍生形式之上的，现在都要交给language agent了 之前的各种形式经济价值都需要因此重构
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好莱坞老登们的反击
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经济对人性的异化
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meta的super intelligence lab要完了💊 一个负责AI安全对齐的研究负责人，竟然不知道openclaw调用LLM也会遇到context 饱和问题吗？
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基模厂商的估值支撑将来自IT软件股的估值暴跌
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福特号航母战斗力归零 谁能想到竟然是80%厕所堵了
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AIWare is coming 现阶段的AIWare就是language agent
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LLM先干死的就是这些老登IT公司吧
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面对的核心工程问题：LLM是无状态的，每次对话结束记忆消散，等于每次都切掉了大脑。的设计直觉是——把认知沉积在基质（文本文件）里，而不是依赖那个每次都会消失的”大脑”（上下文窗口）。 记忆的载体不必是神经网络，任何能维持目标形态信息的基质都可以是记忆的家。是文本基质上的”形态记忆”——它存储的不是数据，而是这个agent在这个企业环境里的”目标形态认知”，驱动它在每次激活时朝向正确的判断模式生长。
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speech从social到act到cognition的路径，对应chatbot、agent、认知共生体这三个阶段。Levin的细胞发育生物学框架给这个路径提供了一个新的理解维度： 这不是一个线性的”复杂度提升”路径，而是认知向更高层级基质的迁移过程。 speech-social是认知在社会交互基质上运作； speech-act是认知在工具操作基质上运作；speech-cognition是认知在两个认知主体之间形成的新基质（认知共生体）上运作。 每一层都不是”获得了认知”，而是认知在新的基质上以新的形式实现。这和Levin说的”没有认知阈值，只有不同层级的认知实现”完全一致。
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大胆预测一下子： 下一个三年，真正有生命力的企业AI产品，不是又一个chatbot，不是又一个workflow自动化工具，而是一个持续驻场的language agent——以MCP为神经系统、以Foundry式Ontology为骨骼、以OpenClaw式主体性文件结构为灵魂，在企业数字孪生中持续积累情境记忆、持续生长本体、持续替代FDE式的语义翻译工作。
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OpenClaw的出现对于Palantir的本体论的启示： OpenClaw部署后的这套文件系统（特别是SOUL/IDENTITY/HEARTBEAT），构成了企业AI或个人Agent落地的“主体性内层”。 它保证了Agent具有主体性、跨会话的认知连续性，以及积累情境记忆的能力。结合这种脚手架，以文本为基质的Language Agent能够在与环境的交互中，自主“生长出自己的Ontology”（本体论），从而实现真正意义上的人机认知共生
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什么东西只要能工业化生产，就贬值得厉害 语言也是
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站在speech的关口，往前看，往后瞧， 认清智能的embodied experienced 和disembodied symbolic compressed， 就能明白当下的ai是怎么回事 越具身的越值得退守，越符号的越被侵蚀。 文科、理科、工科依次；coding这种可在数字化空间闭环的显然已经bootstrapped，math也差不多了（即使数不清starberry有几个“r”，搞不清50米洗车店是走着去还是开车去），language agent通过语言的通感在speech的交互中学习越来越多的具身经验上下文，物理世界会继续指数级的数字化进程，我们这种具身经验演化的智能文明越来越脱离生物分子的结构化印记。
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按任剑涛老师的说法，如果政治观念得不到有效的表达，那有可能寄生在任何公共事件上。
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walking，快走， 缓解符号空转（overthinking） 大法
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Hassabis定义的AGI值得关注： 通用主要是通用计算，再叠加我们的经济现实，也就是我们的对于异质智能的价值取向。 我们每个人的计算是复杂自适应系统的具身经验。 He says AGI isn’t about replacing humans project—it’s a science question about what counts as truly general computation, plus an economics reality.
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“我们用符号能走多远，以及符号走不到的地方，是什么？” 当下是，符号走得太急，具身还在后面，跟不上。
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Hassabis提出了AGI的Einstein Test。 像这种纯理论的科学理论发现，确实适合llm，什么时候出现LLM发现下一个Einstein moment？那就是AGI。
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开放环境的reasoning才是真reasoning 问题到底在哪？ → Foundational reasoning (planning + tool use in stable settings) → Self-evolving reasoning (agents that adapt through feedback and memory) → Collective reasoning (multiple agents coordinating toward shared goals) Even the best models struggle in open-ended environments.
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梳毛对小猴子🐒Punch来说太重要了