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说这届ai slop，可能是我们人类语言的社会性天生就是slop，和大家说的草台班子一回事
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让符号决定什么交互可以作为memory，为了那点可怜的context 怎么感觉怪怪的
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且慢，说Manus已经翻篇了？是VC翻篇了，而且还没完商务部要找VC麻烦呢！ 而随着CC+skill的兴起，agent由通用走向垂直，各个领域的power user人人都会有自己的manus，professional有了好用的agent，这才是agent的下一个范式。 而绝大多数人需要的AI是一键直达，请看图。
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受虐产生智能？
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为什么说Manus已经翻篇了呢？ 因为Claude Code把Manus做的结果交付的research agent行为又抽象了一层speech-act行为模式-skills，现在人人可以在自己的领域构建一个manus工具在纯数字空间的做任务结果交付了！
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中推赤裸裸，英推文明些； 都在搞流量，游戏算法中。
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从语言到文字开始，我们就在制造自己的分身
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当下的AI创业也差不多和这几年的楼市一样 没搞清楚的话，最好躺平，或者只投入自己的认知，钱包躺平！
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符号being-一个类比
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Yann LeCun怼Sam怼得是对的，从LLM出发没有AGI！ 我们已经抵达的可能是语言工业化2.0
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要理解LLM，这种异质的数理统计的神经网络对于语言的操纵，要回到语言的功用上来： 语言本身就是组成我们的具身经验三组器官的倒影- conversation-chat bot 就是语言的感官输入与输出 thinking+act- ReAct agent 就是语言的运动器官用来操作改变数字空间 cognition - CogAgent？就是语言的中枢大脑一种数字空间的being
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说起LLM agent的起源，让我们看看Shunyu Yao在2022年的这篇ReAct论文： REAC T : SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS 除了奠基的CoT论文，建立了speech-act的语言空间中的行为推理基础。我更关注其引用的非AI文献，有四：
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数字化的本质就是在另外一种计算基质上组织再现信息
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claude的系统提示词越来越长了：24000 tokens → Model behavior → Tool use → Citation format 所以真正有用的智能还是来自交互的人
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看起来一无所有啊🤔
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有点意思，deepseek没发v4，而是更新了r1的技术报告： 22页增加到了80多页
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😂，男人🐢，士兵🪖 大头套小头罢了
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wtf，舌头和脚趾头是相连的！？！ 想想也对，最早这些都是和觅食相关！另外一个就是鼻息，我也一直认为和身体气血循环息息相关。 这些说法有解剖学依据：根据解剖学和PMC等研究，舌头通过深前线筋膜与脚部相连。舌头姿势会影响姿势、平衡和呼吸——例如，靠腭支撑气道通畅和稳定性。虽然存在相关性，但直接因果关系因人而异。来源：PMC，牙科期刊。
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data和control分开 意图识别和回答分开 每次由LLM来决定下一次的prompt的内容！ 醍醐灌顶的LLM交互-test time compute
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deepmind驱动的机器人解锁了人形的空间模式： 上下，前后，左右，对称性全方位解构
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也许latent space用diffusion，decode输出用Auto-regression转换成人类能理解的词序列才是多模态大模型的正确方法
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LoRA的新训练方法？
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这届AI就是来主导数字空间的。 现实C端，然后B端，先前端，再后端；通用互联网服务搞完，再搞ML软件栈；然后逐步消灭传统软件，大模型逐步主导人机界面。 LLM交互脚手架创业窗口期不会太长了…
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互关，互关，让你互关… 来互关！
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Bennett访谈中最深刻的点在于： "It's not what's powerful about language per se is not that we can engage in these shared simulations for coordination. It's that language enables the propagation of ideas and concepts across generations, which will thereby go under its own evolutionary process." 这与EEOIP框架形成完美呼应： 语言（Cognition层）的价值不在于"表达"，而在于"启动一个进化过程" - 这正是为何Cognition-Cognition交互是"可传递范式"的核心。 而Vibe和Taste层无法通过语言完整传递，正是因为它们本质上是"预测器"而非"代码" - 你无法用文字完整描述"骑自行车的感觉"，因为那需要感官-运动的预测闭环（Vibe），以及反复试错的情景记忆（Taste）。