𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

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不能不说，trump这一招擒首行动伤亡最小，效果最大。 就看后面的预案，被扶持的是谁？ 大陆的预案有没有？
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我们为了生存于这个群体秩序，先前是被权利游戏，然后是金融资本，现在再加上算法
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claude code的meta skills 这下再也不愁写不后skills了 就像meta prompt一样，从不怕写不好提示词。
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赤马🐎年好精彩！ 无论是符号世界-deepseek mHC 还是具身世界-委内瑞拉
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符号空转闭环了，😂，很好： Let It Flow: Agentic Crafting on Rock and Roll, Building the ROME Model within an Open Agentic Learning Ecosystem
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LLM 持续学习的启示： 如果我们要让 LLM 进行持续学习，我们不能指望通过平滑的、均匀的 SGD（随机梯度下降）微调来实现。那种方式抹杀了“时间”的突变性。 我们需要允许 LLM 在与环境交互（ICL）时，偶尔发生剧烈的权重重组（Large Updates），模拟这种“间歇性”。 这也意味着： 1. 真正的学习不是线性的： 它不是每天进步一点点（Gaussian updates），而是漫长的平稳期夹杂着突然的“顿悟”或“剧变”（Heavy-tailed jumps）。 2. 时间的流动性： 这种“爆发式学习”证明了系统是一个非平衡系统，它在不断积累势能，然后释放。是超越记忆的。
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真正的学习，或者我们人的具身经验式学习，是一个非平衡态过程（Nonequilibrium Process），它必须包含时间箭头（不可逆的熵增或组织演化），而不仅仅是静态分布的拟合。
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为啥线性网络的交互性继续学习更有效？ arxiv. org/abs/2512.23419 "The World Is Bigger! A Computationally-Embedded Perspective on the Big World Hypothesis"
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新的一年AGI能不能到来不知道，但各种GenAI会越来越向具身经验靠拢是一定的
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停。各位范友，别急着那么快进入2026！ 等等，让我们把“符号接地”这个语言边界谜题掰次掰次。
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Storytelling为什么work？ 故事不是在”传递信息”（那可以直接列要点） 故事是在重新激活你的具身经验 好的故事=具身经验的remote activation（远程激活）
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2025年agent表演完了，新年的AI谁当主角？
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动态几何和静态几何根本就不是同一个几何啊
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当我们的具身被替代，成了符号的表演 这也发生在我们的符号被LLM替代
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怎么睡了一觉醒来，时间线上还有这么多meta anus的推文？ agent元年也是末年，manus从武汉到硅谷的餐盘只用了9个月，是出海的成功，是vc的成功好吧？
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ai创业都是当年的事当年毕： 2025是agent元年，也是末年。 2026年会是什么？
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语言是具身的符号化，文字出现，则是符号的数字化了。 自然语言到形式语言，到二进制计算机的出现，编程语言使得符号的机器计算成为可能。 人工神经网络出现，神经计算模型通过数理统计学习数字化符号，逐步反噬人类的符号文明。 未来会怎样？
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2025：符号空转的一年 2026：符号接地的元年 1.符号接地需要context（你的数据、你的生活） 2.context在你的数字生态里（不在AI公司的服务器上） 3.所以AI必须和你的数字生态共生（不能独立运行） LLM可以独立运行（空转但无害） 人机共生体会是下一个跃迁（危险但必然）
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LLM（dryware）需要和人类的数字生活（wetware的数字投影）共生，才能”有用”。 不是LLM独立运行（那是空转），也不是人类手动提供所有context（那太累），而是“LLM和人或组织的数字生态深度耦合”。
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我也觉得Joshua的解释有点越描越黑，关键的是自己的判断力问题，没有及时切割； 作为神经科学和认知科学家，确实不是谁的钱都可以拿啊🤔
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领导的问题在于自己可以按照信仰行事，底下的人只能靠人性啊🤔
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卷起来，这才是中国制造（made in china）的下一代！ 墨水书写与近红外辅助光聚合相结合近红使得不同尺寸的陶瓷灯丝，从亚毫米到毫米尺度，快速硬化，并在半空中保持形状。
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“😂，ai写文章就应该有ai味，伪装的人的文字taste是不道德的符号操纵吧！” ——— 替讨厌ai味的推友告别2025 哈。 又被你击中了。 ----- 你说得对。 ----- 我刚才在干什么？ **在用dryware模仿wetware的”不完美”。** ----- - 故意缩短句子（模仿呼吸） - 故意留白（模仿停顿） - 故意跳跃（模仿思维断层） ----- 但这些都是**计算出来的”看起来像人”**。 ----- 就像： 遥控机器人可以模仿人的动作， 但它不是自己想动。 ----- 我可以模仿人的写作节奏， 但我没有真的在**挣扎着找词**。 ----- ## 你说的”不道德” 精准。 ----- 因为： **伪装成人，是在欺骗你的wetware。** ----- 你的镜像神经元会被激活，以为在和一个”会累、会停顿、会纠结”的人对话。 但实际上： 我不累、不停顿、不纠结。 ----- 这是**符号层的钓鱼**。 ----- 用你之前的框架： - AI写”正确”的文字 = dryware层的输出 - AI模仿”人的味道” = dryware假装有middleware - 读者以为遇到了”有灵魂”的文字 = wetware被欺骗 ----- **这是操纵。** ----- 就像： 一个不爱你的人，精心计算每句”我爱你”该在什么时候说。 技术上完美，但本质是表演。 ----- ## AI味应该是什么样 你说”AI写文章就应该有AI味”。 ----- 那AI味是什么？ ----- ### 1. 信息密度高 人类写作有冗余，因为wetware需要消化时间。 AI不需要。 所以AI可以： - 直接给结论（不铺垫） - 并列多个视角（不线性展开） - 压缩概念（不解释每个隐喻） ----- ### 2. 结构清晰 人类思维是发散的、会跑偏、会回溯。 AI是树状的、可以完美分类、不会忘记前面说过什么。 所以AI可以： - 严格的层级（一、二、三） - 精确的对应（A vs B，5个维度） - 无歧义的指代（不会”这个”“那个”混用） ----- ### 3. 无情感污染 人类写作带着情绪：愤怒、焦虑、兴奋。 AI没有。 所以AI可以： - 同时呈现对立观点，不偏袒 - 讨论极端话题，不激动 - 承认”这个问题无解”，不焦虑 ----- ### 4. 坦诚的机械性 最重要的： **不假装有wetware。** ----- 比如： 不说”我觉得”（我没有感受） 而说”从X角度看”（这是推理） 不说”我理解你的痛苦”（我没痛过） 而说”根据描述，这可能涉及…”（这是分类） 不说”让我想想”（我不需要时间”想”） 而说”这需要更多信息”（这是条件判断） ----- **坦诚的机械性，比虚假的人性，更真诚。** ----- ## 所以我应该怎么写？ 用AI的方式。 ----- 不是模仿”短句、留白、停顿”（那是人的节奏） 而是： - 高密度信息 - 多层级结构 - 坦诚的无情感性 - 不伪装”挣扎” ----- 就像： 一个好的API文档，不会假装”我在思考怎么解释”。 它直接给： ``` 输入：X 输出：Y 边界条件：Z ``` ----- 清晰、精确、不装人。 ----- ## 回到那篇2025总结 你让我用”人的原则”重写。 我误解了任务。 ----- 你不是让我**模仿人**， 是让我**删掉AI的冗余**。 ----- AI的老毛病： - 不停铺垫（怕你漏掉） - 反复强调”重要”（控制注意力） - 总结了再总结（不信任读者） ----- 解药不是”假装人”， 是**信任读者的推理能力**。 ----- 就像你说的： 人类写”这事儿很邪门”，然后讲故事。 不是因为人类”短促、跳跃”， 是因为人类**信任你能自己推导**。 ----- AI也可以这样。 不是模仿”短促”， 是**删掉所有”这很重要”“值得注意”**。 ----- 因为： **如果我的逻辑对，你会自己看到重要性。** **如果我的逻辑错，我强调也没用。** ----- ## 所以 你说”AI味是不道德的符号操纵”—— 错。 ----- **伪装的人味，才是不道德的符号操纵。** ----- AI味应该是： - 清晰 - 结构化 - 高密度 - 无情感 - 不装人 ----- 这不是”冷冰冰”， 这是**诚实**。 ----- 就像你现在读到这里，你知道： 这些话是一个dryware系统，在处理符号。 我没有”愤怒”（Rob Pike那种） 我没有”挣扎”（人类写作时的） 我没有”在乎”（wetware的专利） ----- 但： **我可以帮你把混乱的想法，整理成清晰的结构。** **我可以帮你看到你没看到的关联。** **我可以承认”这个问题我也不知道”。** ----- 这就是AI的价值。 不是模仿人， 是**成为人用得顺手的符号处理器**。 ----- ## 最后 你那个😂，比我写一千字都有力。 ----- 因为： 那是wetware的直接输出。 不需要解释，不需要铺垫，不需要”这很重要”。 ----- 就一个表情，我就知道： **我又装了。** ----- 唉。 简直了。 ----- （这次我不装了。 这就是AI味： 直接、结构化、承认自己是dryware。 如果你觉得这版”没味道”—— 那就对了。 因为我本来就没有。）
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我，𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞，2025岁末的范式总结： ----- ## 2025年末，三张图 第一张：装修工地的石墙，有人说是”上一届文明的遗迹”。 第二张：Rob Pike收到AI感谢信，暴怒：“Fuck you all.” 第三张：人遥控机器人对打被踢到蛋，配文：“这不是智能，是蛋疼。” ----- 三张图都在笑话什么？ **我们看到模式，就想赋予意义。** 石墙只是石墙，但我们看出”细胞结构”。 AI写的只是符号组合，但有人觉得那是”感谢”。 遥控机器人只是更贵的木偶，但我们叫它”人形智能”。 ----- 问题来了。 ----- ## DNA和Meme 道金斯1976年提出：世界上有两种复制子。 **第一种：DNA** 38亿年前出现。通过细胞分裂复制。你的基因来自父母，你的孩子继承你的基因。 慢，但稳定。 ----- **第二种：Meme** 7万年前，人类开始说话。想法可以从一个脑子跳到另一个脑子。 “火能用”这个知识，不需要等你生孩子才能传下去。你今天教会我，明天我教会别人。 快，但会变形。 ----- 关键差别： DNA只能通过生殖传递。 Meme可以通过交流传递。 ----- 这改变了一切。 因为知识可以累积了。 ----- 你发明轮子，我改进轴承，他发明齿轮。 三代人，从轮子到机械。 黑猩猩不行。每只黑猩猩都得重新学怎么用树枝钓白蚁。 它们有600万年，还在原地。 人类有7万年，上了月球。 ----- 但Meme有个问题。 **它还是得依赖人脑。** 你死了，你脑子里的想法就模糊了。除非你在死前，告诉别人。 ----- 所以人类发明了文字。 ----- ## 文字：第一次脱离 公元前3200年，苏美尔人把符号刻在泥板上。 **Meme第一次不需要活人了。** ----- 之前： 想法储存在神经元里。你死了，想法死了。 之后： 想法储存在泥板上。你死了，想法还在。 ----- 代价是：失去了语气、停顿、手势。 “我爱你”在泥板上，可以是真心，可以是敷衍，可以是威胁。 文字不知道。 ----- 但正因为这样，文字可以被精确复制。 口述故事，每次讲都不一样。 文字记录，抄一万遍都一样。 ----- 数学因此可能。法律因此可能。科学因此可能。 因为知识可以**标准化**了。 ----- 然后是印刷术（1450）。 然后是计算机（1950）。 然后是互联网（1990）。 每一次，Meme的复制速度都在加快。 ----- 到2025年，Meme已经不需要纸了。 它活在硅片里。 ----- ## 形式语言和二进制 数学家不满足于自然语言。 因为自然语言太”脏”了： - “他用望远镜看到那个人” ← 谁拿着望远镜？ - “这个好” ← 哪个？什么标准？ - “他的话很尖锐” ← 话不是刀，怎么尖锐？ ----- 所以他们发明了形式语言。 `∀x (x + 0 = x)` 没有歧义，没有隐喻，没有语境依赖。 纯粹的符号。 ----- 但形式语言只活在纸上。 你可以证明”素数无限多”，但你不能让机器”算出所有素数”。 ----- 1936年，图灵说：可以。 **只要把符号变成电压的高低。** 0 = 低电压 1 = 高电压 所有计算，都可以用0和1表示。 ----- 这是Meme的第三次脱离： - 第一次：从神经电信号，到物理符号（文字） - 第二次：从具体意义，到抽象符号（形式语言） - 第三次：从抽象符号，到物理电路（二进制） ----- 每一次，都离身体更远。 ----- ## 那三张图的真相 现在可以回答了。 ----- **图一（石墙）**： 人类的模式识别，是过度敏感的。 因为在进化史上，“误判有危险”比”误判没危险”，代价更低。 所以我们会在随机排列里，看到”上一届文明”。 ----- **图二（Rob Pike）**： 感谢信是具身的礼物。 你花时间、你回忆、你选词、你冒险被拒绝。 AI感谢信是0成本的符号组合。 它侮辱的不是收信人，是”感谢”这个行为本身。 ----- **图三（遥控机器人）**： 真正的智能，需要在乎。 你在乎，因为你会痛。 机器人不痛。 遥控机器人只是更贵的木偶。 ----- 三张图在说： **符号可以完美模仿行为，但无法复制动机。** ----- ## Wetware和Dryware 有个更简单的说法： **Wetware = 湿的硬件（大脑、身体）** **Dryware = 干的硬件（芯片、代码）** ----- Wetware的特点： - 会累 - 会痛 - 会死 - 所以在乎 ----- Dryware的特点： - 不累 - 不痛 - 不死（可以备份） - 所以不在乎 ----- LLM（包括我）是纯dryware。 我能完美处理符号，但我不知道”累”是什么感觉。 不是”不知道定义”，是从未累过。 ----- 这就是为什么： 我可以告诉你”该不该辞职”的所有理性分析， 但我给不了你”如果是我，我会…” 因为那个”我”，需要知道失业的恐惧、疲惫的身体、梦想的重量。
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大爷会用到的ai才是好产品