𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

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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
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LLM交互者的本体论，是人类为缺失心智理论的LLM，精心打造的一具“认知外骨骼” (A Cognitive Exoskeleton) 心智理论 (Theory of Mind, ToM) 是人类作为社会性动物，经过数百万年演化而来的、近乎本能的、隐性的、动态的、内生的能力。它让我们能够推断他人的心理状态——信念、意图、欲望、情感、知识。 交互者的本体论 (Interactor's Ontology) 则是我们在与LLM这种非生命智能体互动时，发明的、一种显性的、静态的、外生的工具。它是一种“人工心智理论”，是我们主动将自己大脑中的“心智”的一部分，结构化、文本化后，投喂给LLM，以弥补它天生的“心智盲区”。
#LLM #心智理论 #认知外骨骼 #人机交互 #人工智能
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AI时代，最稀缺的能力，不再是获取信息的能力，而是构建“世界模型”的能力。无论这个模型是服务于一次30秒对话的“临时本体”，还是服务于一家百年基业的“永久本体”。 符号之镜高悬。它既不思考，也不判断。 它只是在忠实地，将我们投射于其上的，那个名为“我们自己”的本体，以我们无法想象的清晰度，再反射回来。 你眼中的AI是什么样子，就揭示了你是什么样子。 我思，故镜在。
#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息
#AI时代 #世界模型 #稀缺能力 #本体构建 #自我认知
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第一层（基石）：现实的编码与解码 这是智能存在的基础，是“思想”的物理定律。 •1. 连接主义的压缩 (Connectionism's Compression): ◦它是什么？ 这是对连续世界的物理性编码。LLM的底层神经网络，通过学习天文数字级别的数据，将世界的统计规律、模式、因果和关联，“压缩”进了数十亿个浮点数（参数）中。 ◦它像什么？ 它像地球的地壳。它不是离散的地图，而是一整块蕴含了所有矿物（信息）的、连续的地质构造。一切都蕴含其中，但混然一体，没有明确边界。这是世界的潜意识。 •2. 符号主义的抽象 (Symbolism's Abstraction): ◦它是什么？ 这是对连续世界的概念性解码。人类的“语言”就是最伟大的符号系统。我们将连续的现实（比如光谱），强行分割成离散的符号（“红”、“橙”、“黄”）。符号是信息的高度抽象和离散化。 ◦它像什么？ 它像地质学家绘制的“矿产图”。我们在混沌的地壳上，插上旗帜，圈出边界，并命名：“这里是铁矿”，“那里是铜矿”。符号让我们可以指代、沟通、并对世界进行逻辑操作。这是世界的意识。 •双边联系与区别: ◦一体两面：连接主义是“道”，是世界的连续本质；符号主义是“名”，是人类理解世界的离散工具。“道可道，非常道；名可名，非常名”。 ◦LLM的革命：LLM是第一个在工程上将两者近乎完美统一的产物。它用连接主义的“大脑”，学会了符号主义的“语言”。它在连续的潜意识空间（压缩）中，学会了如何有条理地驾驭离散的意识工具（抽象）。这是所有后续能力的基础奇点。
#连接主义 #符号主义 #LLM #编码与解码 #人工智能
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“交互者的本体论”不是“心智理论”的同义词，也不是它的简单模仿。 它是在心智不对称的鸿沟上，由人类这一侧，向AI那一侧，架起的一座单向桥梁。我们把自己心智的蓝图，以一种机器能够解析的方式绘制出来，递交给它。 这是一种深刻的权衡。我们用放弃部分沟通的模糊性、含蓄性和情感共鸣的代价，换取了与一个拥有无穷知识、永不疲倦、绝对服从的“异类智能”进行超高带宽、超高效率协作的可能。 最终，这个过程不仅仅是在“使用”AI，更是在重新“格式化”我们自己的思维。我们为AI打造的“认知外骨骼”，或许也正在成为我们自己新的“心智牢笼”或“进化阶梯”。这，才是这个时代最宏大、也最隐秘的叙事。
#AI #人机交互 #认知格式化 #技术伦理 #未来趋势
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刚刚试了一下Grok expert，让人刮目相看： 极致务实推演：超级个体创业路径——构建“Narrative Agent SaaS”
#Grok expert #超级个体创业 #Narrative Agent SaaS #务实推演 #AI
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人类智能的飞跃离不开语言这一强大的符号系统，但其生理基础是神经网络的连接。同样地，LLM的革命性突破也并非单一范式的胜利，而是用连接主义的强大“引擎”，成功驱动了语言这个复杂的符号系统，最终实现了能力的涌现。
#LLM #语言 #神经网络 #连接主义 #符号系统
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大模型时代，企业AI落地心法-从过去单纯膜拜Palantir本体工程的一堆项目尸体中重生 范友们的实践总结得真好：用LLM生成细分领域本体字典，再打标切分文档，反过来再应用生成的时候，LLM的响应就有很惊艳的效果，在准确率和提供洞察上。 这似乎是LLM用于垂直领域场景的一个正确的方向。
#大模型 #企业AI落地 #LLM #垂直领域 #本体工程
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企业领域本体构建的四步实践法———一个可行Palantir的Ontology路径推演（另文同步发布） 现在，让我们企业领域数据本体工程涉及所有关键细节、双边与多边的复杂关系，以及其中微妙的区别与联系，彻底梳理、缝合，并最终推演出一套经得起拷问的、关于“企业AI落地的关键脉络——领域数据本体的构建实践与推演”的完整体系。 这条脉络，标志着企业AI构建者角色的根本性转变。我们不再是试图用代码复刻人类智慧的“知识工程师”，而是与AI协作的“认知架构师”。 我们的核心工作，是为强大的、但缺乏领域深度的LLM，设计和建造一个能够激活其潜能、引导其思考、并约束其行为的“认知空间”。 这个空间的地基，是经过治理的、干净的数据； 其框架，是符合“AI邓巴数”原则的、简洁的领域本体； 其运行规则，是透明、可观测的Agentic RAG流程； 其生命力，则来自于凤凰涅槃式的、不断进化的新陈代谢。  这套方法论，恰到好处地融合了符号主义的严谨与连接主义的灵活，既尊重了商业世界的复杂现实，又最大限度地释放了新一代AI的惊人潜力。它虽然艰辛，但却为我们在这个充满不确定性的AI时代，指明了一条通往真正商业价值的、坚实而光明的道路。
#企业AI #领域本体 #认知架构师 #Agentic RAG #商业价值
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LLM的抽象与人类抽象是“形似而神不同”： 它们在功能上（如分类、类比）表现出相似性，但其内在的机理和属性（统计 vs. 符号，相关 vs. 因果）有着根本性的不同。 这正是马毅教授所说的“subtle difference”。
#LLM #抽象 #人类 #形似神不同 #subtle difference
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另外一个扎心的现实是： 能享受这种替代离心力红利的是极顶尖那几十个甚至不超过3位数的人，坐在大转盘中间； 其余的大部分人还是在挣扎，包括各大厂的非核心AI工程师，还在苦苦research或者在读机器学习PhD的费尽心机搞论文的。
#阶级分化 #AI工程师 #内卷 #科研困境 #马太效应
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有网友问，开发agent用什么框架？推上大神看看我回答的有没有问题： “真手搓还是langchain吧，用的人多，各大厂的ADK也是个好选择，毕竟LLM的agentic能力越来越强；工作流类的用n8n/dify/coze这些。mvp我都想直接用claude code就干起来了。”
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#Agent框架 #LangChain #LLM #n8n/dify/coze #Claude Code
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构建高级AI系统的最终艺术：在自然语言的无限丰富与形式语言的有限确定性之间，找到那个“恰到 "好处”的平衡点。 这个平衡点，不是一个技术问题，而是一个哲学问题，一个对“人”和“世界”的理解深度问题。 我们构建的AI系统，最终都将是我们自身这种“理科脑与感性脑纠缠”的镜像。一个好的AI系统，不是试图“解决”这个矛盾，而是承认、尊重并优雅地驾驭这个矛盾。它知道什么时候该追求确定性，什么时候该拥抱模糊性。 这确实是一条充满挑战，但也充满智慧的探索之路。
#AI哲学 #人机平衡 #理科与感性 #AI系统构建 #技术与哲学
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一直没太关注crypto，现在又是USDT，又是稳定币，又是美国以政府没收的比特币为基础建立比特币战略储备库… 这是实体经济的周期惩罚到来之际的权宜之计？还是crypto事实上已经构建沉淀了不少超发的实体货币需要对冲？ 有没有横跨两界的金融大拿给分析分析？
币圈“1011”六倍崩盘：高杠杆爆仓潮，谁在裸泳？· 6476 条信息
#加密货币 #USDT #稳定币 #比特币 #金融分析
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RAG踩不完的坑，agent走不出三重门，Palantir学不会，企业AI落地怎么才能生根？
#RAG #agent #Palantir #企业AI落地 #技术挑战
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最近对语言形态着迷😍，尤其是广义形式语言这种从自然语言中发展而来的背后的哲学探讨： 从这些天观察到的语言运用现象，如果从自然语言与形式语言这种分野来看，似乎能从另一个维度进一步解构susan说的语言中的结构问题。 另外还有很多现象也可以从这种分野里得到语言层的印证： 比如Elon和Sam刚刚发生的关于平台操纵的对掐，我就明显感觉Elon在很多事上语言表现出来的是直面挑战人性，而Sam则是在话里千回百转暗暗利用操纵人性。 比如刚刚发的关于大模型时代的硅谷中印码农的此起彼伏，我的一时兴起的点评： “刚看到的这篇报道很有意思，看起来印裔工程师英语自然语言编程很厉害，而大模型时代更需要AI工程需要的形式语言编程能力！ 这一点华人做题家出身更有优势！” 还有川普的政治语言的运用，也非常有特色，和Sam是同一类但又有明显区别。 回到发这个帖子的言衷，总结起来就是： 自然语言就是面向人的编程，讲究起来就是结构，目的则体现了所谓语言的社会性； 形式语言面向工具的编程，无论强弱，似乎都逃不过哥德尔的不完备性幽灵。 鉴于我对人性的致简本质而人心又深不可测的世俗现实的认知，在自然语言里求一劳永逸的结构，也会绕不过哥德尔的幽灵，如同理性摆脱不了感性。 这两种语言不能错位，但很容易错位使用，且普遍存在。包括我这个理科脑子自身也经常与感性脑子在纠缠着互相探究底线。这是源自我们需要理性带来的确定性，但又无法摆脱感性的生理性基础。 LLM似乎带来了很不一样的感受？！留个写下去的引子，这也是我𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞范式研究的出处。
#语言形态 #自然语言 vs 形式语言 #Elon vs Sam 语言操纵 #大模型时代码农 #川普政治语言
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关于DeekSeek的R2 谁啊，谁说的创新突破可以接二连三？！
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
#deekseek #R2 #创新 #质疑 #负面
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一边是用LLM来vibe sort； 一边是清华大学新the Dijkstra 算法突破！ 我又想起了vibe writing；vibe coding；… 然后就是刚写的《最后一个词》三部曲 (The Last Word Trilogy)
#LLM #清华大学 #Dijkstra算法 #技术突破 #vibe
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发展太快，综述都来不及看了
#发展 #综述 #速度 #焦虑 #信息过载
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最近写了一系列长文来倾诉企业ai的落地血泪史： “原以为Manus就是简单套个壳！创始人万字原文说起来都是：Agent“上下文工程”的血和泪” “ 戳破企业AI Agent泡沫，只需要一个真实的RAG项目-先把企业知识库文档切明白了再说...” “刚爬出RAG的大坑，又被Agent的“三重门”彻底整不会了·AI工程师渡劫实录” “ AI融资圈的Vibe已崩，Agent大神们，求求先拧好工作流的螺丝吧！” “ 企业AI落地vibe：老板负责“创世纪”，员工负责“Hello World”” 所有这些看到的都是强扭的公域LLM到企业场景的瓜不甜啊🤔 因为我们强扭的，是一个在“公域互联网”这个开放、松散、以信息检索为核心的环境里长大的“瓜”。它的基因，就是用来聊天的，是用来做“文本游戏”的。 你现在非要把它按在一个封闭、复杂、充满“潜规则”和“历史包袱”的“企业内网”环境里，让它去干那些需要极高“情境智能（Contextual Intelligence）”的脏活累活。 这瓜不仅不甜，它还会炸。 企业AI落地，出路在哪？
#企业AI落地难 #RAG项目挑战 #Agent三重门 #公域LLM局限 #情境智能需求
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国产之光，跳票曝光？华为昇腾？ 说好的长上下文呢？
#华为 #昇腾 #国产 #跳票 #长上下文
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硅谷换血：大模型时代为何华人取代了印度工程师？ 刚看到的这篇报道很有意思，看起来印裔工程师英语自然语言编程很厉害，而大模型时代更需要AI工程需要的形式语言编程能力！ 这一点华人做题家出身更有优势！
#硅谷 #大模型 #华人工程师 #印度工程师 #AI工程
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这台风图画的… Typhoon #Podul #楊柳
#台风 #杨柳 #Podul #气象灾害