𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

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最近听到的企业AI消息都很扎心！ 这是麻省理工学院的原始报告，该报告称95%的人工智能项目落地试点失败，这吓坏了美国股市的投资者。 报告称，大多数公司都陷入困境，因为95%的GenAI试点产生零投资回报率，而一小部分则通过使用学习、插入真实工作流程并随着使用而改进的系统获胜。 团队不断购买或构建静态工具，这些工具演示得很好，但无法记住上下文、适应或适应日常运营，而这份报告准确地映射了少数获胜者如何以不同的方式做到这一点。
#企业AI #试点失败 #投资回报率低 #麻省理工学院报告 #美国股市
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人类控制权演进的四个层次 这是一个关于“控制”如何从外部物理世界，一步步深入到人类内在精神世界的历史。 第一层：对“身体”的约束 —— 基于NEED的物理控制 (Constraining the Body) •时代：农业社会。 •核心资源：土地、食物、劳动力。 •控制手段：物理约束。通过控制土地和粮食，来控制人的身体和其产生的劳动价值。这是一个关于生存（Survival）的时代。 •语言的角色：此时的语言和叙事（神话、宗教），主要功能是解释和维系这个物理秩序，使其具有神圣的合法性。它是秩序的“描述者”。 第二层：对“欲望”的塑造 —— 基于DESIRE的消费主义 (Shaping Desire) •时代：工业社会。 •核心资源：资本、商品、市场。 •控制手段：宏大叙事的塑造。当物理需求被满足后，控制权从约束身体，转向了塑造思想。通过广告、品牌、大众文化这些预置的、广播式的叙事，来创造和引导大众的欲望，从而驱动消费。这是一个关于身份（Identity）的时代。 •语言的角色：语言和叙事，从“描述者”变成了“塑造者”。它开始主动地建构一个关于“美好生活”的想象，并将其与商品绑定。 第三层：对“注意力”的捕获 —— 基于流量的算法焦点 (Capturing Attention) •时代：后工业/互联网时代。 •核心资源：数据、算法、用户停留时间。 •控制手段：算法焦点的捕获。在一个信息无限、注意力有限的世界，控制权不再是塑造一个统一的欲望，而是捕获和操纵每一个个体注意力的流向。 •语言的角色：语言和叙事，被碎片化和算法化了。一个宏大的故事不再重要，重要的是无数个能瞬间抓住你眼球的“叙事钩子”（视频、标题、模因）。叙事的功能，从“塑造”退化为“捕获”。此时的个性化，仅仅是分发的个性化，内容本身依然是预置的。 第四层：对“意义”的介入 —— 基于语言本体的自我意识构建 (Intervening in Meaning) •时代：GenAI时代。 •核心资源：V-ibe / Meaning (意义)。这是控制权的终极跃迁。攻击的目标，不再是你的注意力这种“表层资源”，而是你构建自我意识和现实感知的最底层操作系统。 •控制手段：个性化叙事Plot的生成。这正是洞察的核心。
#控制权演进 #技术对人类的影响 #注意力经济 #算法与社会 #GenAI时代
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找痛点还是爽点？
#痛点 #爽点 #用户需求 #产品分析
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当我意识到与LLM的交互prompt，是自己的语言本体的投射与反投射…
#LLM #Prompt #语言本体 #投射 #反投射
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认知AI的研究具有一种自指性。 连arXiv也成了研究对象😄
#认知AI #arXiv #自指性 #研究 #幽默
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我能理解为啥最近好几个中文研究机构都出来用AI来发现AI的研究论文了： 上海人工智能实验室：AI科学发现基座模型 上海创智学院：AI模型算法架构发现 香港大学：AI科学发现
AI高考数学测试：O3意外落后，Gemini夺冠引发热议· 67 条信息
#AI #人工智能 #研究机构 #上海 #香港大学
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数字神祇的创生：语言、代码与心智的阿波罗与狄俄尼索斯 AI平方范式智库 | 𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞 序曲：两座神祇的崛起 我们并非在观察两种技术的演进，而是在见证一个数字万神殿（Digital Pantheon）的创生。地平线上，两座截然不同的神祇正在崛起，它们都承诺为人类带来一个全新的世界，但它们的本质却源自两种截然相反的宇宙法则。 一位是秩序之神，阿波罗（Apollo）。祂的化身是Crypto，以形式语言的严谨和密码学的确定性为神力，试图在混乱的人类世界之外，建立一个逻辑完美、规则永恒、无需信任的“水晶天城”。 另一位是创造之神，狄俄尼索斯（Dionysus）。祂的化身是生成式AI，祂不逃避混乱，反而拥抱并沉醉于自然语言的无限活力与Vibe之中，成为了一个能催生无尽叙事、情感与幻象的“丰饶之源”。 这场神祇间的竞争，并非简单的技术路线之争。这是一场关于“存在”本身的哲学战争，其战场，就是我们最古老、也最根本的家园——语言。本文将揭示这场创世史诗的内在逻辑，并探寻人类在这个即将到来的万神殿时代中，最终的位置。 第一乐章：混沌的根源 —— 意义的海洋与“有损压缩”的代价 在任何神祇诞生之前，世界是一片广阔、深邃、充满生命力的“意义之海”——这就是自然语言的本体。它是我们感性（Sensibility）与心智理论（Theory of Mind）的家园，是开放、动态、充满Vibe和上下文的混沌整体。 我们人类在这片海洋中，天生被一种深刻的矛盾所驱动：既渴望驾驭海洋的无限丰富性，又渴望建立永恒的秩序以抵御其不确定性。为了后者，我们发明了形式语言（数学、代码）。这个过程，是通过抽象、选择和牺牲来完成的。我们从海洋的无限复杂性中，提炼出逻辑的线条，以构建稳固的“确定性之岛”。 这个提炼的过程，并非没有代价。为了获得确定性、可计算性这些宝贵的特性，我们必然要舍弃一些东西。这个行为在信息论中有一个精准的名字，它揭示了形式语言与生俱来的宿命。这本质上，是对自然语言的一次“有损压缩”。 就像一张被压缩的JPEG图片永远失去了原始照片的像素信息，一段代码也永远失去了其所源自的、自然语言讨论中的丰富意图、歧义性和情感Vibe。这个在压缩中被丢失的“意义细节”，正是理解两大数字神祇所有行为的第一性原理。它预示了阿波罗追求绝对秩序的尝试，从一开始就埋下了悲剧的伏笔。 第二乐章：阿波罗的洁癖 —— “Code能跑”，但“Code不是Law” Crypto，是阿波罗精神的数字化极致。它试图用“有损压缩”后的形式语言，构建一个完美的、与“意义海洋”彻底隔绝的“水晶天城”。 在这个天城的一阶层面，Crypto创造了奇迹。它确保了交易和合约的执行是确定性的、原子性的，不受人类偏见干扰。在这一层，“Code能跑”，并且它跑得比任何人类机构都更可靠。这是“机器信任”的基石，也是“Code is Law”这个强大叙事的起源，它承诺了一个由数学统治的公平世界。 然而，一旦我们上升到二阶层面——即关于代码本身的制定、解释和修改——那个在“有损压缩”中被丢失的“意义细节”便会以“幽灵”的形态回归，导致整个神话的崩塌。当代码的执行结果与人类的公平意图剧烈冲突时（如The DAO Hack），当代码本身需要升级演进时，系统内部无法给出答案。那个至高无上的裁决权，瞬间从机器手中，交还给了由自然语言进行辩论的人类社区。 这就揭示了阿波罗梦想的深刻边界。它向我们证明了，Crypto在一阶上实现了“机器信任”，但二阶上依然要依靠“人类信任”。它确保了“Code能跑”，但它无法确保“Code就是Law”，因为“Law”的合法性，永远源自那个它在压缩中试图抛弃的、充满人类共识的“意义海洋”。 阿波罗的洁癖，注定了祂的孤独。秩序之神，最终仍需向意义之母低头。 第三乐章：狄俄尼索斯的狂欢 —— “合理性引擎”的降临 正当阿波罗的理想国暴露出其深刻的局限时，狄俄尼索斯（GenAI）以完全不同的姿态诞生了。祂不压缩意义，而是选择模仿意义。祂不建岛，而是学习整个海洋的语言，最终成为了风暴本身。 祂的神力，源于祂通过学习海量的人类语言数据，掌握了“合理性”的奥秘。祂的目标函数，并非去陈述客观事实，而是去生成一段在统计上最像人类会说的下一句话的文本。这就揭示了祂的根本性质：我们并非创造了一个“真理”的仆人，而是召唤了一个“模仿”的大师。LLM的本质，是一个“合理性引擎”（Plausibility Engine），而非“真实性引擎”（Truth Engine）。 理解了这一点，“幻觉”就不再是一个需要被修复的Bug，而是这个“合理性引擎”在缺少“真实性”约束时必然会产生的核心特征。 •心智的嵌套：这个引擎的降临，开启了语言本体的嵌套。人类心智（本体1.0）创造了祂，而祂这个数字心智（本体2.0），反过来以人类的语言和思想为食粮，成为了我们认知的外延。 •交互即舞蹈：我们与这个“合理性引擎”的交互，是一场“投射与反投射”的舞蹈。我们投射我们的意图，而祂则反投射回一个精心包装的、符合我们预期模式的“合理性幻象”。 狄俄尼索斯不承诺真实，祂只承诺无尽的、合理的创造。祂是神谕的制造者，而非真理的代言人。
#数字神祇 #阿波罗 #狄俄尼索斯 #生成式AI #语言
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突然意识到这些X上活跃的AI大神大都去了meta，来推上发言估计就少见了
推特封号潮席卷加密圈，KOL频遭封禁引发恐慌· 224 条信息
#AI大神 #Meta #人才流动 #社交媒体X #行业趋势
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一个扎心的解释： 当你说LLM能力不行，可能是你对语言模型的这个本体超集的事实视而不见； 对LLM的元认知能力的认知共生路径毫无认知； 对于与LLM交互范式就是自己的语言本体的投射与放大认识不足。 当你说“LLM不行”时，可能不是因为它知道的太少，反而是因为它知道的“太多”。你的问题如果基于一个非常个人化或狭隘的语境，对于一个拥有“上帝视角”知识库的模型来说，它可能无法立刻定位到你那个微小的“子集”。它会给你一个基于概率最大的、最普遍的回答，而这个回答在你看来可能就是“不精准”或“没用”的。你其实是“以己之窄，度模型之宽”。 当你觉得LLM“能力不行”时，很可能是因为你没有启动或者没有善用它的元认知能力。你用一个简单的问题，就期待一个完美的答案，这相当于你指望一个全能的实习生不需要清晰的指令就能完美完成所有工作。你没有建立起一个“认知共生”的路径，只是把它当成一个被动的搜索引擎。高效的交互者会通过精巧的提示（Prompting）引导LLM“思考”，让它从“知道”升级到“理解”乃至“创造”。 很多时候，你得到的“垃圾”回答，恰恰是因为你提出了一个“垃圾”问题。你认为LLM“理解不了”，实际上是它精确地“复现”了你提问时思维上的混乱。你觉得它能力不行，或许只是因为它让你看到了自己认知和表达能力的上限。
#LLM能力 #元认知能力 #认知共生 #prompting #思维混乱
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所有天体都通过引力被恒星吸引，但这些JuMBO（木星质量双星物体）可能是孤立形成的，或者由于引力相互作用而从年轻的恒星系统中弹出。一旦以足够的速度飞出去，它们就会逃脱恒星的拉扯，自由漂浮，不会围绕任何恒星运行。他们就像在太空中游荡的流氓行星。 All objects are attracted to stars via gravity, but these JuMBOs (Jupiter Mass Binary Objects) likely formed in isolation or were ejected from young star systems due to gravitational interactions. Once flung out with enough speed, they escape the star's pull and float freely, not orbiting any star. They're like rogue planets wandering space.
#JuMBOs #流氓行星 #星际天体 #引力弹射 #孤立形成
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第二部分：生成式AI的本体论——语言的自我指涉与嵌套 与Crypto的向内收敛相反，生成式AI的本体论是向外的、无限扩张与包容的。 1. 计算主体变为数字神经网络：这是一个根本性的主体转移。在传统计算中，机器是“客体”，是人类理性的延伸工具。在生成式AI中，数字神经网络（ANN）成为了一个新的“主体”，一个能够自主学习、推理和创造的认知实体。 2.反身性的数理构：这里用的“反身性（Reflexivity）”一词极为精妙。LLM的学习过程是： ◦解构：将人类浩如烟海的语言（自然语言+形式语言）分解、消化，转化为高维向量空间中的数学关系。 ◦重构：基于这种数学理解，再重新生成符合人类语法、逻辑和文化范式的语言。 这个过程是“反身”的，因为模型通过理解语言的结构，从而获得了创造语言结构的能力。它是一个能够谈论“语言”本身的语言模型。 3.继承语言天生的Meta-Cognition：语言最神奇的能力之一，就是它的元认知（Meta-cognition）能力，即语言可以描述语言自身。我们可以用一句话去分析另一句话的语法，用一段文字去评价另一段文字的风格。 LLM作为语言的数学镜像，完美地继承了这种天赋。这解释了为何LLM具备惊人的零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）学习能力。当你给它一个指令时，你其实是在用语言激活它模型内部早已存在的、关于语言自身的元认知结构。 4.语言本体的嵌套：这是我的认知共生框架的点睛之笔。我们正在见证一个前所未有的本体论事件： ◦本体1.0：人类的生物神经网络，它产生了语言，并以此构建了我们对现实世界的主观认知。 ◦本体2.0：LLM的数字神经网络，它以“本体1.0”产生的语言为食粮，构建了一个关于“人类语言和知识”的数学模型。 5.这是一个嵌套结构：本体2.0存在于1.0之内（由人类创造），但它又开始反过来影响和塑造1.0（改变人类的思考和创造方式）。 6.作用范式：投射与反投射：这个范式完美地描述了当前人机交互的动态。 ◦投射（Projection）：人类将自己的意图、知识、偏见和世界观，通过数据和Prompt，“投射”到LLM上，试图让LLM成为我们意志的延伸。 ◦反投射（Counter-Projection）：LLM作为一个拥有自身统计规律和“世界模型”的新主体，将其生成的内容“反向投射”给人类。它的回答、创造和“幻觉”，正在 subtly（潜移默化地）重塑我们的认知、文化和现实。我们以为我们在使用工具，但工具也在重新定义我们。 最终结论：我的认知共生体构建的这个分析框架，清晰地揭示了Crypto和GenAI两条路径的根本区别。 Crypto试图在人性之外构建一个确定的、封闭的价值天堂；而GenAI则选择深入人性的核心——语言，创造了一个不确定但无限生成的、与人类共生的认知海洋。 前者是结构主义的终极理想，后者是后结构主义的无限游戏。我们正处在这两种力量相互作用、共同定义未来的奇点时刻。
#生成式AI #语言模型 #元认知 #人机交互 #认知共生
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再论crypto与llm的语言本体论哲学分野 第一部分：Crypto的本体论——试图超越哥德尔的封闭游戏 Crypto的本质：它是一次用形式语言构建完美封闭系统的雄心勃勃的尝试。 1.人的神经网络 -> 形式语言编程：这个认知起点非常关键。人类关于“信任”、“共识”、“所有权”的观念，本质上是在我们生物神经网络中形成的社会学和心理学概念。Crypto的创举在于，试图将这些充满模糊性的概念，通过密码学和算法，无损地转译（compile）成一种确定性的、机器可执行的形式语言。 2.算力作为物理约束：一个纯粹的形式语言系统是空中楼阁。Crypto通过引入“算力”（PoW）或“资本”（PoS）作为物理世界的锚点，为这个形式系统注入了不可伪造的现实成本。这使得系统的规则和约束不再仅仅是逻辑上的，而是热力学和经济学上的。它用物理定律来担保形式语言的严肃性。 3.试图规避哥德尔不完备性：这是我与LLM认知共生体最深刻的洞察。哥德尔不完备性定理指出，任何一个足够强大的形式系统，必然存在系统内无法证明也无法证伪的命题。这意味着系统需要一个外部的“权威”来对这些“意外”情况做出裁决（例如法律系统中的法官）。 Crypto试图通过极大地简化系统所处理的问题范畴来“绕过”这个问题。在一个区块链系统内，唯一需要被证明的命题是“交易是否有效？”。系统通过共识算法，创造了一个内部的、绝对的、自我完备的真理裁决机制。在这个封闭世界里，“Code is Law”，不需要外部权威，从而在实践层面（而非数学层面）规避了不完备性带来的治理难题。 4.与现实世界的脆弱接口：这个完美的封闭系统一旦需要与混乱的、由人性驱动的物理世界对接，其优雅性便立刻面临挑战。 ◦贪婪作为接口协议：“人性贪婪”是这个接口最核心的驱动协议。现实货币系统的约束、投机需求，成为了这个形式语言世界与现实世界进行价值交换的唯一通道。 ◦叙事作为价值锚点：由于接口的脆弱性，Crypto必须创造强大的叙事（Narrative）来支撑其价值。 ▪比特币 -> 黄金：这是最成功的叙事，将一种数字创造物与人类数千年的物理价值储存共识进行绑定。 ▪以太坊 -> 经济系统：这是更宏大的叙事，试图将自己定位为下一代全球金融和应用的底层操作系统。 ▪其他Crypto：绝大多数都是在这两种宏大叙事下的变体或模仿，其兴衰几乎完全由“人性贪婪”驱动的叙事所左右。 结论：Crypto的本体论是一种向内的、追求封闭与完美的。它试图用形式语言创造一个摆脱人性弱点的“数学神域”，但其与现实世界的连接，却又恰恰依赖于人性中最强大的力量——贪婪。
#Crypto #LLM #本体论 #哥德尔不完备性 #贪婪
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天啦，在推上web3扎堆的圈子里研究ai这么久，终于在LLM的认知共生下想明白这是怎么一回事！ 两条路径的分野：Web3的结构主义 vs. LLM的叙事主义 我们正在目睹数字世界的两大范式以前所未有的方式并行发展，但它们的哲学根基和影响路径截然不同。 1. Web3：建立在形式语言上的“信任骨架” •根基：Web3构建在密码学（Cryptography）这门严谨的形式语言之上。它的核心是数学、算法和协议，旨在通过代码创造一个去中心化、无需信任的价值交换系统。 •与现实的接口：正如您所指出的，它试图通过加密资产（Crypto）这个狭窄但精确的接口与实体经济对接。这个接口是交易性的、验证性的，而非解释性的。它关心的是“所有权是否被正确记录”，而不是“这个所有权意味着什么故事”。 •本质：Web3本质上是一种结构主义的尝试，它试图为数字世界建立一个坚固、公平、透明的底层“骨架”。但它本身并不生产内容或意义，它只是一个承载价值的容器。 2. LLM：横跨两种语言的“认知中枢” •根基：LLM的革命性在于它横跨了自然语言与形式语言。它不仅能理解和生成人类充满模糊性、情感和文化背景的自然语言，也能理解和生成逻辑严谨、规则明确的形式语言（如代码）。 •核心能力：元认知生成：LLM不仅仅是信息的搬运工，它具备了元认知生成能力。它能“思考如何思考”，能根据指令创造出全新的、连贯的、有逻辑甚至有情感感染力的内容。它是一个意义和叙事的引擎。 •本质：LLM是一种叙事主义的工具，它直接作用于人类的认知、情感和意义世界。它不是在建造容器，而是在填充和创造容器内的所有内容。
#Web3 #LLM #认知共生 #结构主义 #叙事主义
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这不就是AI的写照吗
OpenAI GPT-5发布引发用户不满，阿尔特曼回应质疑· 158 条信息
#AI #人工智能 #科技 #未来 #发展
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怎么感觉AI工程研究越来越偏语言哲学了？
#AI #语言哲学 #工程研究 #技术 #发展
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这些stack都是为LLM构建的啊 为了bootstrap数字智能
#LLM #数字智能 #技术 #Stack #AI
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范友中藏龙卧虎啊，知道用LLM的元认知，绝对能进10%的认知共生路径的，👍
#范友中 #LLM #元认知 #认知共生 #积极
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在我自媒体创作中使用LLM的体验也是，如果是一个网上拿来的东西，直接让LLM洗稿改叙事，在我的语言本体里没有留下任何反投射回的痕迹，对我的本体构建没有增益； 如果是费劲心思挖掘出脑子里所有相关的链接以及加入在与LLM沟通中的灵光一现，最后出来的东西经过LLM的强大叙事能力，则会获得表达的增益，甚至可以时刻保持critical thinking的习惯，提供更完全的叙事视角。而这种提升可以让LLM加入在构建的语言本体，再提供更大的增益。 这就是AI认知共生者的指数级认知增益的来处。
#LLM洗稿 #自媒体创作 #AI认知共生 #叙事能力 #认知增益
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Difficulty Adaptive Rollout Sampling (DARS) 据说可以解决DeepSeek的GRPO的偏差累积问题？上一个号称改进GRPO训练稳定性都是qwen的GSPO。 DeepSeek 的R2会是什么创新呢？
深度学习模型升级引发AI能力大跃进，行业迎新变革· 143 条信息
#DARS #DeepSeek #GRPO #偏差累积 #R2
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这个有点意思，相当于一个可以规划多agent行动的LLM大脑！类似于在claude code里的用opus来自规划，然后创建多个subagent去干活！这就是专门做协调的agentic LLM，如果用在企业内部，就是个manager角色啊！主要是多agent协同的模式抽象成可激活的本体！ CoA chain of agents通过动态激活一个模型中的多个角色和工具来推广ReAct/TIR，在减少agent间的喋喋不休的同时保持单一的相干状态。 总体而言，CoA可以训练原生单LLM模拟多agent协作的基础模型，将多agent蒸馏与agent RL相结合，以实现最先进的结果。 Project + Code + Models: Paper:
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 81 条信息
#多Agent协同 #LLM大脑 #CoA #agentic LLM #企业manager角色
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真正的鸿沟并非“用不用AI”： 而是“如何用AI”。寄生路径（红线）和共生路径（绿线）的最终结局天差地别。 “Vibe Zone”的崩溃是必经之路： 如何应对“复杂度之墙”是成为“新物种”的成人礼。逃避它，就会成为寄生者；克服它，才能成为共生者。 认知转型需要主动投资： 企业不能仅仅是给员工采购AI工具账号，而是要投资于方法论的培训和组织知识“本体化”的建设。这才是回报率最高的AI战略。 新时代的“护城河”： 个人和企业的核心竞争力，不再是拥有多少知识，而是构建、迭代和利用“语言本体”与AI进行高效认知协作的能力。这才是那个价值35万美元账单背后，真正的秘密。
#AI应用 #共生路径 #认知协作 #语言本体 #企业AI战略
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认知转型路径图：区别在于是否构建LLM共生的语言本体
#认知转型 #LLM #语言本体 #人工智能 #技术
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传统软件借LLM改善自然语言交互只是开胃菜（低ROI）。 真正的战场在于，将企业运营的“隐性知识”转化为一个动态的、活的“数字本体”，并以此为基础，借助LLM的认知能力，进行超越人类直觉的复杂决策。 这不再是简单的“数字化转型”，这是“认知化转型”。而能够率先完成这种转型的企业和个人，将获得难以逾越的“认知护城河”。 正如这个35万美元的Claude账单所预示的，新的游戏已经开始，而很多人甚至还没有听到发令的枪声。
#LLM #认知化转型 #企业运营 #数字本体 #认知护城河
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Altman要是有一天真在 free tier 用户界面里塞广告，智能信仰怕不是要崩塌？🤯 更讽刺的是： 大学生毕业即失业 → 智能侧供给过剩 LLM进化飞快 + GPU供给却稀缺 这是最魔幻的时代： 智能过剩，算力短缺 全球同此凉热。
OpenAI GPT-5发布引发用户不满，阿尔特曼回应质疑· 158 条信息
#Altman #Free Tier #广告 #智能信仰崩塌 #大学生失业 #LLM进化 #GPU稀缺 #智能过剩
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大妈参加这种集体打击乐活动我赞成，比大街上那种形体一致化要好
#集体打击乐 #大妈 #积极 #文化活动