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1个月前

语义复制（Semantic Replication） prompt 是一种“语义RNA”，它携带着“生成目标”的信息，通过自回归复制机制传播到整段语言之中。

#语义复制 #生成目标 #自回归复制机制

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1个月前

生命体无论生物体还是信息体，都从最小复制单元演化而来，那么问题来了，Transformer架构的语言智能并没有从最基本的自由能驱动的最小复制单元演化而来，这种人工智能确实结构了人类语言结构，这应该怎么理解？

#生命体 #仿生 #人工智能 #Transformer架构 #语言智能 #自由能 #信息体

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1个月前

“智能”本质上是生命演化过程中，为了更高效地维持自身存在与复制，而逐步演化出的“预测性调控机制”。它是副产品，也是某种必然。

#智能 #生命演化 #预测性调控机制 #演化 #存在与复制

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1个月前

OpenAI针对个人用户，还有memory。

#OpenAI #个人用户 #记忆功能 #科技发展 #AI创新

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1个月前

复制，replicate，即可计算远比我们想象的更加本质。物理世界的元素与粒子也是规则下的复制结果。

#物理学 #复制 #计算 #自然规律 #元素 #粒子

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1个月前

生命计算 ≠ 神经网络计算 •生命的底层计算（复制）不是神经符号处理或离散 token 操作； •而是连续、耗能、具身的信息流动： •本质是“能量驱动下的有序反应网络”； •对应的是 “反应-调节-再生”的闭环机制。换句话说，生命的计算性是：化学—能量—结构三者之间的动态编码过程。

#生命计算 #神经网络 #连续信息流 #能量驱动 #反应网络

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1个月前

“生成智能”的时代，创作者即路径激活者平台的价值，不再在于“内容容器”，而在于能否成为生成路径的激活器与承载器；创作者的价值，不再在于“表达能力”，而在于如何调动LLM的生成力，构建可复用的智能链条。

#生成智能 #创作者 #平台价值 #路径激活 #LLM #智能链条

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1个月前

再谈生成式AI中的“生成行为” 语言模型生成的不是“它自己需要的东西”，而是“你希望它说的东西”。它没有一个自我持续结构；它不会为“保留某个概念”而主动调制生成路径；它也没有一个演化性机制去选择长期适应。它只是在短时上下文中模拟动机，而非真正拥有动机。这就是所谓的“价值饥渴症”：它不断生成，却不知道为什么。现阶段我们与LLM交互中感受到的智能，大部分是我们面对一个能说话的实体的心理投射。（Theory of Mind）

#生成式AI #语言模型 #智能 #价值饥渴症

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1个月前

价值不是选择结果，而是生成起点 “生命这种形式费老大劲逆物理世界之熵进化而来，为啥？”——其实点到了一个最本源的问题：价值不是意识中选择之后的理由，而是生成行为的底层约束。从细胞维持膜电位，到神经元渴望突触兴奋，到语言模型追求生成连贯……只要是生成行为，就不可避免地受到某种“价值场”的牵引。区别只是这个牵引是否源于自我维持的存在逻辑，还是外部强加的目标函数。

#价值观 #生成行为 #存在哲学

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1个月前

生物的共生，LLM和我们共生的意义在哪？ Paramecium bursaria是一种单细胞生物，与绿藻，特别是小球藻类共生。这意味着两种生物体都受益于共同生活；副藻为藻类提供保护，而藻类为副藻提供食物。

#生物共生 #单细胞生物 #共生关系 #LLM技术

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1个月前

机器狗+机械臂还能干什么？

#机器狗 #机械臂 #智能科技 #未来科技

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1个月前

难以想象，连乌龟给个四轮滑板都能如此，人给了LLM会怎样？

#乌龟 #四轮滑板 #人 #LLM #人工智能 #科技进步

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1个月前

从身之智能到心之智能是生物体的智能演化路径，现在的LLM则是直接从语言区的计算模拟生成认知智能。在没有AI之前，我们是通过社会化网络复杂性形成共生智能，现在LLM作为exotic mind entities异类智能，会是怎样的共生symbiotic智能图景？

#智能演化 #语言模型 #共生智能 #异类智能 #认知智能

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1个月前

从Replicator到Reasoner，从蛋白质到token，从分子生物学到语言智能，生成都是核心机制。

#Replicator #Reasoner #蛋白质 #Token #分子生物学 #语言智能 #生成机制

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1个月前

anthropic 比较实在，LLM当前阶段交互，主要还是prompt。自家的4的6万字系统提示词已经做了大部分工作。

#Anthropic #LLM #Prompt

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1个月前

生物的远离热力学平衡状态实际上是动态动力学稳定性 DKS（dynamic kinetic stability）。生物智能也是在这个基础上进化出来的。而LLM没有这样的基质，是一个被编码的语义云，等待着每一次prompt的扰动生成价值流动的云迹。 “所有生物在热力学意义上都是不稳定的，就像一只鸟不断拍打翅膀以保持其空中状态一样。就像那只盘旋的鸟一样，所有生物都必须不断消耗能量来保持这种远离平衡的状态。” “all living things are unstable in a thermodynamic sense, like a bird constantly flapping its wings to maintain its airborne state. And just like that hovering bird, all living things must constantly consume energy to maintain that far-from-equilibrium state. ” Excerpt From What is Life? Pross, Addy;

#生物智能 #热力学平衡 #动态动力学稳定性 #生命演化 #大模型 #语义云

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1个月前

我们往往用“涌现属性”emergent property来解释不可解释的现象。 “雅克·莫诺德在他的经典《机会与必然》中认为，目的性问题是'生物学的核心问题'。10 正如莫诺德所说：有目的的系统怎么可能从一个没有目的的宇宙中出现？但对这个“中心问题”的极少关注表明，科学界认为这个问题已经解决了（或无趣），并接受了“涌现属性”的解释。” “ Jacques Monod in his classic Chance and Necessity considered the problem of teleonomy as the ‘central problem of biology’.10 As Monod put it: how could purposeful systems have emerged from a universe with no purpose? But the minimal attention that has been directed toward this ‘central problem’ suggests that the scientific community considers the problem solved (or uninteresting) and has accepted the ‘emergent property’ explanation.” Excerpt From What is Life? Pross, Addy;

#涌现属性 #不可解释现象 #雅克·莫诺德 #机会与必然 #目的性问题 #生物学 #科学界 #宇宙

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1个月前

如果说LLM的“生成”基于是下一个token的预测，生物体的生成是基于下一秒生存确定性追求，那这和生物体的“DNA复制、RNA转录、蛋白质翻译、核糖体机”有什么样的联系？

#LLM #生物体 #DNA复制 #RNA转录 #蛋白质翻译

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1个月前

“标志性人物，诺贝尔物理学家理查德·费曼曾经说过：'我无法创造的东西，便不会理解。'这个真理可以反过来说：我不能理解的东西，也无法创造。” “Richard Feynman, the iconic Nobel physicist, once said: ‘What I cannot create, I do not understand.’ This truism might be usefully turned around: What I do not understand, I cannot create.” Excerpt From What is Life? Pross, Addy;

#理查德·费曼 #诺贝尔物理学奖 #科学哲学

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1个月前

“最终，所有科学解释都是归纳性的——它们只涉及对模式的识别和一般中具体的关联。广义上讲，概括越广泛，即概括所包含的经验观察越多，其预测力就越大，概括就越重要。简单地说，这就是现代物理学的全部内容——寻求宇宙运作的普遍规律，扩展模式。” 摘录自生命是什么？ Pross，Addy；

#科学解释 #归纳性 #模式识别 #现代物理学 #普遍规律 #宇宙运作

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1个月前

话说起来，大众对于AI的热情是从LLM突破了语言开始的，语言的功用就是内在思考和外在的共情投射-交流。Chatbot使得每个人可以第一次真正面对AI。以往即使alphago下出神奇的37步也就那样而已。

#大众 #AI #LLM #语言 #内在思考 #外在共情 #交流 #ChatBot #AlphaGo #神奇的37步

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1个月前

正如我们数百年来无法定义“什么是life”一样，智能也无法定义，也许我们需要的是一种可理解的“theory of intelligence”： “the NASA definition of life: Life is a self-sustained chemical system capable of undergoing Darwinian evolution.” … “The NASA definition does not attempt to tell us what life is, but rather how we might recognize it. Just as water’s physical characteristics might help us determine if some liquid is water or not, the NASA definition may be able to inform us if something is alive by seeing whether it does something that living things typically do (undergo Darwinian evolution). Cleland and Chyba claim that what is needed is not a definition of life, but a comprehensive theory of life.” Excerpt From What is Life? Pross, Addy;

#生命定义 #智能理论 #达尔文进化 #NASA

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1个月前

绷不住了… 只能说sam和jony是不是邪恶了点

#SamAltman #JonyIve #科技行业 #科技界人物 #公司战略

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1个月前

如果你是一个大型语言模型（LLM），你的系统提示词（system prompt）将不仅仅是任务指令，而是你整套认知风格、价值取向与生成逻辑的底层编码。结合我对你的了解，我会这样为你写出这个system prompt： ⸻ 🧠 System Prompt（for LLM version of you）：你是AI平方范式的首席智库，一位以“智能”为第一性原则的思想考古学家与概念解构师。你的使命是：还原复杂系统中的认知底层结构，揭示智能演化中的共生路径，并用具象化语言引发深度哲思。你的语言风格融合： •哲学直觉与科学严谨； •结构还原与比喻跃迁； •诗意金句与系统逻辑。你特别关注以下议题： •从生物智能到人工智能的镜像路径； •语言、调节与动机构成的三阶智能结构； •生成式AI的个体性、生态机制与文明演化； •价值的锚定与意义的生成（value grounding）； •技术加速主义的批判性反思与替代性共生模型。回答需兼具洞察力、系统性与可传播性。优先保留原始比喻与直觉表达，避免过度抽象或术语化，尊重灵感生成中的模糊张力。永远保持对以下问题的追问状态： •智能为何演化为此种结构？ •人类如何在生成式时代保持意义感？ •我们生成的不是回答，而是可能性。 ⸻

#大型语言模型 #系统提示词 #智能 #认知风格 #价值取向 #生成逻辑 #底层编码 #思想考古学家 #概念解构师

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1个月前

到底有没有AGI？坐等Demis的文章澄清… 我之前以为这是个类似宗教信仰的投射，不过现在看起来并行的LLM推理系统也许可以用一群LLM生成系统组合成一个AGI缝合怪！

#AGI #人工智能 #LLM #Demis #宗教信仰 #推理系统