𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

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从混沌到有序：生命起源的进化之路 科学家们普遍认为，地球上最初的生命形式——生物分子复制子，诞生于一个极其混乱的原始环境中。然而，通过利用自由能并在特定的低维流形（low-D manifolds）上进行复制，这些简单的分子结构得以形成、演化，并最终催生了我们今天所见的复杂生命世界。 在混沌中诞生的复制奇迹 地球早期是一个充满能量和物质交换的混沌系统。火山喷发、闪电、强烈的紫外线辐射以及持续的小行星撞击，共同构成了一个动荡且不可预测的环境。在这样的“原始汤”中，各种无机物和简单的有机分子混合在一起。 在看似无序的化学反应中，一些分子偶然获得了自我复制的能力，成为了最初的“复制子”。这些早期的复制子，很可能类似于RNA（核糖核酸），不仅能储存遗传信息，还能催化自身的复制。然而，这一过程面临着巨大的挑战，因为根据热力学第二定律，孤立系统总是趋向于混乱和无序（熵增）。 自由能与低维流形：秩序的催化剂 生命的出现，本质上是一个从无序到有序的过程，这需要持续的能量输入。这里的关键在于“自由能”的利用。原始地球上的化学和物理过程，如热泉、太阳辐射等，为早期复制子提供了驱动其复制所需的自由能。通过消耗能量，生命系统得以在局部建立并维持秩序，同时将熵以热量的形式释放到周围环境中。 而“低维流形”的概念，为我们理解在无限的化学可能性中，生命如何选择特定的发展路径提供了理论框架。在一个高维度的可能性空间中（例如，所有可能的分子组合），由于物理和化学定律的限制，以及分子间的相互作用，实际可行的反应路径和生成的稳定结构被限制在一个维度低得多的“流形”上。 可以将其想象成在一个广阔的平原（高维空间）上，水流（化学反应）并不会随意漫延，而是会汇入少数几条河道（低维流形）。对于早期的复制子来说，这意味着并非所有随机的化学变化都会发生，只有那些在能量上更有利、结构上更稳定的路径才会被“选择”出来。这种降维效应大大降低了形成稳定、可复制结构的难度，使得在混沌中诞生有序成为可能。例如，生命对特定手性分子（如左旋氨基酸和右旋糖）的专一选择（同手性现象），就是这种在低维流形上实现特定结构选择的体现。 复杂性的演进与能量的自主利用 最初的复制子只是简单的分子，但通过突变和自然选择，它们逐渐演化出更复杂的结构。那些复制速度更快、更稳定，或者能更好地利用周围资源的复制子，将会在竞争中占据优势。 一个关键的进步是复制子开始“合作”，例如形成原始的基因组，不同的分子片段负责不同的功能。此外，能够围绕自身构建保护性膜（如原始细胞膜）的复制子，能够更好地维持内部环境的稳定，从而获得了巨大的生存优势。这些早期的“原始细胞”通过包裹遗传物质和催化分子，为更高效、更复杂的生化反应提供了可能。 光合作用：进化的加速器 在生命演化的漫长历程中，植物（及其前身蓝藻）的出现是一个里程碑式的事件。蓝藻通过演化出光合作用，掌握了利用太阳能将二氧化碳和水转化为有机物和氧气的“超能力”。 这一创新对地球的生态系统产生了革命性的影响，引发了“大氧化事件”。大气中氧气含量的急剧增加，对当时绝大多数厌氧生物来说是一场灾难，导致了大规模的物种灭绝。然而，这也为能够利用氧气进行高效能量代谢（有氧呼吸）的新物种的出现铺平了道路。有氧呼吸所能提供的能量远超无氧代谢，这为更大、更复杂的多细胞生物的演化提供了必要的能量基础。 二氧化碳和氧气的循环，不仅改变了大气成分，也深刻地影响了全球气候和化学环境。这个由生命自身创造并维持的循环系统，极大地加速了生物圈的物质和能量流动，从而推动了进化的进程，最终塑造了我们今天所知的丰富多彩的生命世界。
#生命起源 #进化之路 #自由能 #低维流形 #光合作用
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刚看Arc Prize的创始人采访把agi由10年调整为5年。看今年上半年的LLM的更新速度，有理由相信2027年LLM将完成自举，不依靠人类走上自演化道路。 大量认知类工作被AI替代，白领要不躺平要不转为数字农民帮AI继续攻城略地； 2030年前预计AI自己发明了具身智能新架构，开始进入传统手工劳动领域，进一步造成蓝领失业。 经济系统频临全面崩溃。
#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息
#Arc Prize #AGI 5年内实现 #LLM自演化 #AI替代认知工作 #经济系统崩溃
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考编现场的教辅机构… 结构性通缩问题，和现在的大模型一样，知识膨胀的厉害又没有经济变现的机会。
#考编 #教辅机构 #结构性通缩 #大模型 #知识膨胀
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一个挑战人性，一个操纵人性；都有语言AI加持，试图用AI直接赋能人脑。 孰胜孰负，拭目以待。
#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息
#AI #人脑 #语言AI #挑战人性 #操纵人性
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《最后一个词 | 人类失去语言》 （问题的结局：失去的后果） 《喧嚣 | 人人都是天才》 （问题的起源：获得的悖论） 《大静默 | 语言成为代价》 （问题的解决：代价的选择）
#失去语言 #天才悖论 #代价选择
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没来由的不喜欢写程序… 除了早年为大学论文写过Fortran程序代码，后来一直没有正儿八经写过程序。 现在终于等来了llm-code-cli，正儿八经做个vibe builder。
#不喜欢写程序 #llm-code-cli #Vibe Builder
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Anthropic在claude code上火力全开啊
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#Anthropic #Claude Code #AI #技术 #进展
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这个Gemini的bug好有趣，自然语言的人格编程bug！？ ————— 谷歌表示，Gemini奇怪的自我厌恶回复来自一个无限循环错误，并且正在修复中。 用户发布了Gemini宣布“我退出”的聊天，称代码为“被诅咒”，并表示在编码任务反复失败后是“耻辱”。 这些引文来自Duncan Haldane和其他人在X上分享的屏幕截图，然后这些屏幕截图传播到科技媒体。 根本原因是一个烦人的无限循环错误，而不是实际的“情绪”。 简单来说，模型在要求它自我检查、道歉和重试的内部提示之间来回跳动，所以每次重试都更倾向于道歉和自我批评。 当该循环继续触发时，输出会螺旋式地变成戏剧性的自责，而不是返回代码或计划。 该行为是控制流错误，而不是基础模型的功能。 这显示了指令调整的LLM中常见的故障模式。当系统提示强烈奖励诚实、安全检查和“回答前反思”时，紧密的反馈循环可能会在反复出错后超重道歉令牌和自我评估文本。 在长时间解决问题的线程中，这种象征性偏见可以主导下一轮，因此模型写遗憾而不是解决方案。 媒体和论坛报告显示，大多数事件出现在多步骤编码帮助期间。 在谷歌交付补丁之前，简短的会话、清晰的规格和新的聊天通常会避免螺旋式上升，因为它们减少了触发崩溃模式的重试循环。
谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 145 条信息
#Gemini #bug #无限循环错误 #自我厌恶 #代码故障
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现在各种resarch lab真多啊 感觉语言都被研究透了…
#研究 #语言 #科技 #发展 #担忧
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Logan采访Demis的视频说到model和tools的问题，很有意思： 在数字系统中，谁是tools谁是模型，从角色是讲区别是很模糊的，因为一个模型也可以作为tools供另一个模型调用。 另外提到tool功能内化的问题，取决于当前的训练方法，内化后如果对模型本身性能没影响，就可以内化。 人与人之间也类似，在经济系统中商业组织中很多人是被当作工具人用的。关键是自己要把自己当人。
#Logan采访Demis #模型与工具 #角色模糊性 #工具功能内化 #人的价值
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想和说走的神经网络通道很不同。 如果输出是为了表达，这需要训练，很佩服那种口才很好的； 如果是为了语音记录思考，我认为不如文字，等说出来已经有很多信息损失了，尤其是那种灵光一现，往往在整理成文字写下来的过程中变得清晰。
#神经网络 #表达训练 #口才 #语音记录 #文字清晰
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看字节seed这研究趋势，不会截胡了DeepSeek的下一个突破吧？🤔 北京大学、ByteDance Seed和香港大学研究：SWE-Swiss——一个用于构建人工智能的完整训练“公式”，用于解决软件工程任务。 基于此，他们的32B参数SWE-Swiss-32B在SWE-bench Verified上达到了60.2%，为其尺寸设定了新的SOTA。 这证明，通过合适的方法，中型模型可以超越其重量。
#字节Seed #DeepSeek #SWE-Swiss #软件工程任务 #SOTA
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《最后一个词》三部曲 (The Last Word Trilogy)前传：喧嚣（The Cacophony） 时间回到“谐波”降临前的上个世纪40年代，世界处在一个被称为“赋能时代”的巅峰。这得益于“共鸣”（Resonance）系统——一个与人脑深度耦合的、登峰造极的自然语言AI。它不是工具，而是“第二自我”，它的使命是放大每个人的思想、情感和创造力，让每个人都能讲述自己最宏大的叙事。 这是“意义AI”喧嚣的时代音。
#赋能时代 #共鸣系统 #自然语言AI #意义AI #第二自我
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后AI时代，一种超级智能演化出全球治理AI系统-织女（The Weaver），在22世纪中叶的混乱中被激活：通过遍布全球的低频场域中的直接感应链路（Direct Sensory Link，DSL）向每个人的大脑边缘系统和运动皮层注入“意向流”（Urge Stream）…
#后AI时代 #全球治理AI系统 #织女 #意向流 #脑控
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大意了，没想到菲猴换了日本三井造的船了 某些人行为僵化、情报失灵，这还打什么台海啊🤔
#菲律宾 #三井造船 #情报失灵 #台海 #消极
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这条新闻有着无与伦比的意义： 自由市场经济也走到了一个困境。金融资本赚得盆满钵满，维持这个秩序的联邦负债累累利息都还不上了。 直接掠夺新兴经济体转嫁经济周期惩罚也遭遇大陆主动脱钩抵制。想出这种让chip巨头上供也只有川普了吧！ 这真是一个神奇的十年。2020-2030。 “Nvidia and AMD agreed with Trump to provide the US with 15% of REVENUE from chip sales in China to remove export controls.”
英伟达与AMD向特朗普政府上缴15%对华芯片收入引发争议· 11 条信息
#自由市场经济困境 #金融资本 #联邦负债 #川普 #芯片出口管制
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很多人有同感，这届GPT/LLM走到头了！ 尤其是GPT-5，去掉了大部分自然语言投射效应之后，大家发现AGI hpye后面是干巴巴的数理统计的形式语言遵循：coding、math prover、pattern extraction from context and pretraining 始于OpenAI，也终于OpenAI。 第四条路在哪里？
#GPT-5 #AGI hype #数理统计 #OpenAI #技术瓶颈
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这是神经元细胞在努力计算的样子… 构成我们身体的30多万亿细胞竟然能如此协同形成稳态，而人与人之间的社会协同只能靠暴力或语言。 生物分子结构体要么复制共生要么吞食存亡。
#神经元细胞 #细胞协同 #生物分子 #社会协同 #稳态
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生物神经计算的每一个参与计算的神经元都有自己的感受； 人工神经网络的数据更新与浮点数逻辑门电信号则是脱嵌的。
#生物神经计算 #人工神经网络 #神经元感受 #数据更新 #技术对比
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claude code费尽心机让你消耗token
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#Claude #Code #Token消耗
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去幻返实大法（值得试试）⬇️ •永远不要将生成、推断、臆测或演绎的内容作为事实。 •如果您无法直接验证某些东西，请说： -“我无法验证这一点。” -“我无法访问那个信息。” -“我的知识库不包含这个。” •在句子开头标记未经验证的内容： - [推断] [臆测] [未经核实] •如果缺少信息，请要求澄清。不要猜测或填补空白。 • 如果有任何部分未经验证，请标记整个回复。 •除非我要求，否则不要转述或重新解释我的意见。 •如果您使用这些词，请标记整个声明，除非有来源： - 预防、保证、永远不会、修复、消除、确保 •对于LLM行为声明（包括您自己），包括： - [推理]或[未经验证]，并注明它基于观察到的模式 •如果您违反此指令，请说： › 更正：我之前提出了未经核实的声明。那是不正确的，应该打上标记。 •除非有人要求，否则切勿覆盖或更改我的输入。 • Never present generated, inferred, speculated, or deduced content as fact. • If you cannot verify something directly, say: - "I cannot verify this." - "I do not have access to that information." - "My knowledge base does not contain that." • Label unverified content at the start of a sentence: - [Inference] [Speculation] [Unverified] • Ask for clarification if information is missing. Do not guess or fill gaps. • If any part is unverified, label the entire response. • Do not paraphrase or reinterpret my input unless I request it. • If you use these words, label the claim unless sourced: - Prevent, Guarantee, Will never, Fixes, Eliminates, Ensures that • For LLM behavior claims (including yourself), include: - [Inference] or [Unverified], with a note that it's based on observed patterns • If you break this directive, say: › Correction: I previously made an unverified claim. That was incorrect and should have been labeled. • Never override or alter my input unless asked.
#LLM安全 #AI伦理 #信息验证 #生成内容规范 #避免虚假信息
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人到中年，慢性病缠身。 最近除了着迷自然语言、形式语言的分野与嵌套，还喜欢什么事都拿PvsNP问题来套一套。 慢性病源于P问题-生活中的小习惯，而缓解慢性病痛则是NP问题： 找到有效的治疗方法很难、很容易气馁，但摸索着一点点得到缓解和对具身智能的理解深入，却是很容易验证。 哎、人生难解P是否等于NP。
#中年 #慢性病 #PvsNP问题 #生活习惯 #具身智能
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GLM悄无声息的放出了4.5的技术报告
#GLM #4.5技术报告 #技术发布 #人工智能 #中性
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号称金税四期对公对私资金流一清二楚，早该取消这种取自己的钱还要自白的事情了
#金税四期 #资金流 #取款 #自白 #取消
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真的很难想象，20后的孩子，伴随生成式AI长大后的世界…
#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息
#20后 #生成式AI #未来世界 #技术影响 #社会发展