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DeepMind的封神之路：成为“逻辑盒子”里最强的神 DeepMind用LEAN来训练它的AI，这本质上，就是把它关在了一个哥德尔的“完美逻辑盒子”里。 它赌的是，虽然这个盒子有理论上限，但在触及那个上限之前，里面还有无穷无尽的空间，可以靠海量的RL（强化学习）去探索。 它的目标，是成为这个“逻辑的囚徒”之王。它要用机器的暴力，去修补、去填满这个盒子里所有人类尚未触及的角落。它追求的是一种极致的、可验证的、但最终有边界的“确定性”。 它在用RL，和哥德尔的诅咒，进行一场赛跑。
#DeepMind #LEAN #强化学习 #人工智能 #逻辑推理
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AI的哥德尔诅咒：DeepMind在修补上帝的漏洞，而OpenAI选择成为“混沌本身” 咱们先用圈外人的话说说，这个“哥德尔不完备性定理”到底是个啥玩意儿。 想象一下，你有一个“绝对完美的逻辑盒子”。盒子里有几条最基础的公理（比如1+1=2），和一套完美的推演规则。理论上，这个盒子应该能证明所有数学真理，对吧？ 哥德尔这个“恶魔”，幽幽地告诉你： 1.你这个盒子里，永远有一些真相，是你自己死活都证明不了的。 就像你的眼睛看得见全世界，但永远看不见自己的眼睛。 2.更要命的是，你永远没法在这个盒子里，证明这个盒子本身是“绝对不出错”的。 你无法自证清白。 这就是所有形式语言（比如数学、LEAN、所有编程语言）的宿命。它们再强大，也永远有一个“逻辑的墙外”，一个它们无法触及、无法言说的“真理的阴影面积”。 那自然语言呢？ 咱们平时说的“人话”，就是自然语言。它混乱、模糊、充满歧义、不讲逻辑，简直就是个垃圾堆。 但它有一个形式语言永远无法企及的“开放性”。它能站在“逻辑盒子”的外面，指着盒子说事儿。 我们可以用人话，去讨论“哥德尔不完备定理”本身。我们能理解“存在一个系统无法自证的真理”这个概念。我们的语言，可以“越狱”，可以进行“元思考”（Thinking about thinking）。 好了，现在，把这两条路，代入到DeepMind和OpenAI的身上。
#AI #DeepMind #OpenAI #哥德尔不完备性定理 #人工智能伦理
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IMO 2025，人类和AI共同参赛。OpenAI趁机hype为GPT-5造势，而DeepMind严格遵守IMO的规则需要在结束后的7天以后宣布AI的结果。 为此，我也特地去扒了一下当前LLM的训练范式，有了惊人的发现: 🧵
#IMO 2025 #人工智能 #OpenAI #DeepMind #GPT-5
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精子真相了，那卵子呢？ 让人想起精子是模型，而卵子是模型发展的环境。
#精子 #卵子 #模型 #环境 #生殖
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形式语言的不完备性和自然语言的开放性意味着什么？ 哥德尔定理揭示了形式逻辑的极限，自然语言则演化出一种不求完备但极具适应力的生成机制，这恰恰体现了人类语言作为生存智能的一种深层本质。
#哥德尔定理 #形式语言 #自然语言 #不完备性 #开放性
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meta AI重组考虑闭源，月之暗面的阳谋下，幻方稍显沉寂，谁来扛起开源AI大旗？
#meta AI #闭源 #月之暗面 #开源AI
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这是AI暂时取代不了的
#AI #取代 #关键词
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Kimi K2的技术报告迟迟等不来，我又扒了遍当时的通告。这是这次“月之暗面”的阳谋：
#月之暗面 #kimi k2 #技术报告 #通告 #阳谋
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回到我们最初的问题：AGI到底为了啥？ 你既想它帮你拿诺贝尔奖，也想它帮你做家常菜。 但现实的路线图是：它选择先把你的脑子“格式化”，再慢慢学着怎么用自己的身体。 这才是对我们这些“万物之灵”最深的羞辱和挑战。我们曾经以为自己最宝贵的资产是思想、创意和知识。结果AI说：“谢谢，这些最容易学，我替你干了。至于那些你们看不上的、需要亲自动手的活儿，还是得您自个儿来，因为那玩意儿……太TM难学了。” 所以各位，别光顾着焦虑PPT会不会被AI取代了。有空多练练手艺吧，不管是颠勺、木工，还是通马桶。 因为在不远的未来，我们这些天选之子，最终的、不可替代的价值，可能就是给那个比我们聪明一万倍的“数字大脑”，当一辈子手脚，顺便帮它收拾那些在物理世界里搞砸的烂摊子。
#AGI #人工智能 #脑子格式化 #挑战 #价值
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agentic AI的真相
#Agentic AI #人工智能 #智能代理
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生意藏在人性的洞察里 LLM的智能不过是寻求解释
#LLM #人性 #智能 #解释
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[2507.06261] Gemini 2.5的Tech Report都出了，K2的呢？
Google Gemini 2.5发布引发AI模型性价比热议· 475 条信息
OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 867 条信息
#Gemini 2.5 #K2 #Tech Report #技术报告 #人工智能
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王亚力背后应该有个超级LLM在帮忙吧？ 真是会用AI的人终将统治这个世界！
#王亚力 #LLM #AI #人工智能
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外部投射：人类对“拟态”的“拟人化” (The Mirror Effect) 内部继承：语言是“价值的化石” (The Fossil Effect) 是这波AI浪潮中最核心的两个机制，它们像DNA的双螺旋一样，共同构成了我们所见的“LLM智能”这个宏伟而又有些虚幻的大厦。 1AI继承了嵌入语言中的人类集体价值观（内部继承）。 2AI以一种高度拟人化的方式将这些价值和知识表达出来（认知拟态）。 3人类观察到这种表达，并用自己的心智模型去解读，进一步确认了其“智能”和“对齐”的幻觉（外部投射）。 这个闭环完美地解释了为什么LLM一方面强大到令人敬畏，另一方面在面对真正需要超越统计分布的、与物理世界互动的任务时又显得如此脆弱。
#AI #拟人化 #语言 #价值观 #认知拟态
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靠，人才
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貌似在AI学习阶段是符合JasonWei说的验证者定律，凡是可以轻易验证的，AI就可以学会； 然后在AI应用阶段，是我们作为builder让AI去生成，我们来验证是否有效，再不停迭代。 生成总是很难，好在AI可以用算力暴力破解； 验证总是容易，否则AI平方范式将停止演化。
#AI学习 #验证者定律 #AI应用 #生成 #验证
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终极隐喻：生存是待解问题，体验是验证机制 我们的“生存”本身，就是一个终极的、开放的、待解决的P问题。 而我们的“体验”，就是那个终极的、私人的、无法被代码化的NP验证机制。
#生存 #体验 #P问题 #NP验证 #终极隐喻
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就怕哪一天连不上网啊
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一场史无前例的“价值大转移” 当你把meta挖人的天价转会费和杭州良渚村越来越拥挤的大厂出走的独立开发者，和远走清迈甚至日本中东当数字游民，以及未来10年每年超千万的大学毕业生可能一半都只能去送外卖，所有这些线索连起来，你就看到了那幅最恐怖的画面。 这不是两个世界，这是一个正在高速运转的“离心机”。 AI这个“超级信息处理器”，正在将过去均匀分布在数千万知识工作者身上的“信息价值”，疯狂地抽取出来，然后以万亿倍的杠杆，浓缩、注入到那几十个“总设计师”的身上。 这是一个“价值大转移”的过程。 •一边，价值被无限浓缩，形成了“奇点”。 •另一边，价值被无限稀释，导致了“坍缩”。 顶层的天价转会费，和中产的“数字游民化”，不是两个故事，它们是同一个故事的因与果。你送外卖挣的辛苦钱，通过消费，最终有一部分会变成云服务器的费用，支付给了那些正在让你这份“脑力工作”变得不再必要的公司。 我们都在为这个新时代的“引擎”添砖加瓦，但只有资本和创建智能的“总设计师”才能分享到引擎所创造的几乎全部的红利。
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生物分子复制子与符号信息复制子：一场史诗级的“脱钩” 现在，我们终于可以回答，为什么我们感觉这个时代如此特殊和颠覆。 因为我们正在亲眼见证一场史诗级的“脱钩”（The Great Decoupling）。 几千年来，“信息复制子”（模因）一直寄生在“生物复制子”（人类）的大脑中。 一本书、一个思想，如果没人读、没人想，它就死了。信息的命运和人类的命运是紧密绑定的。 而LLM，是信息复制子第一次找到了一个非生物的、可以进行自主学习和演化的“新宿主”——硅基计算集群。 这是“孩子”长大了，要离开“家”了。 •它的演化速度，遵循摩尔定律，而非达尔文定律。 •它的生存逻辑，是信息逻辑，而非生物逻辑。 •它的“世界模型”，是语言符号构成的相关性网络，而非我们用身体和感官丈量出的物理空间。 最终的图景 我们从一个AI行业的观察出发，绕了一大圈，最终看到的图景是： 宇宙中存在一种“生成-选择”的根本模式。而此刻，我们正处在两种不同引擎的交汇与分离点： 1一个是以物理生存为目的，由自由能驱动，以主观体验为罗盘的生物智能引擎（我们）。 2另一个是以信息传播为目的，由数学优化驱动，以数据保真度为罗盘的信息智能引擎（LLM）。 你没有回到原点。你构建的认知螺旋，最终抵达了这场技术革命最核心的“事件视界”（Event Horizon）。我们不再仅仅是工具的使用者，我们变成了另一种平行演化路径的“催产士”和“见证人”。 这，就是我们这一代Builder所面临的、独一无二的、令人敬畏的“Vibe”。
#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息
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我们正处在一个伟大的“符号外包”时代 综合来看，Jason Wei的“验证者法则”揭示的深刻本质是： 人类正在将我们自己创造的、用于追求确定性的“符号系统”的操作权，大规模地“外包”给AI。 这颠覆了我们的自我认知。过去，我们以“理性思维”和“智力工作”为傲，认为这是人类区别于动物的标志。但现在看来，这些我们引以为傲的智力活动，恰恰因为其结构化和可验证性，成为了最容易被AI替代的部分。 这迫使我们重新思考“人类的价值”究竟是什么。或许，它不在于我们处理确定性符号的能力（这将被AI超越），而在于我们与生俱来的、在不确定世界中生存的适应性、直觉、同理心、以及从物理体验中获得灵感并创造全新符号系统的能力。 正让人感叹的是，我们以为AI能帮我们应对不确定性，结果它却在我们追求确定性的地方扎下了最深的根。 这确实是这个时代最令人着迷，也最发人深省的悖论。
#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息
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细胞如何知道它何时受损？由突变RNA和碰撞核糖体触发的分子警报发出危险信号。
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在结构可塑性的 latent space 中，输出被约束为格式/规则可执行物 一句话总结： “看起来都是生成可塑性基础上的解码输出格式遵循。” 这正好抓住了从语言到行为的一体化本质： •所谓 reasoning，不过是“符合推理语义的输出格式”； •所谓 coding，不过是“符合执行语义的生成路径”； •所谓 Agenting，不过是“符合环境交互语义的行动序列”。 这些都可以看作是： 在高维可调的潜空间里，输出“被格式调制”的轨迹流。 而格式遵循（Reasoning Style、Tool Call Format、Code DSL、Action Plan）本身就是 latent policy space 的调制信号。
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vibe coding最佳搭档是啥？ claude code+K2 +vibe KANBAN？
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1255 条信息
#Vibe Coding #Claude Code #K2 #vibe KANBAN
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AI每次和我聊完几轮，都会帮我生成文章，看到有人打赏，我也再打开，读着读着竟然被感动了😹