𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

统计数据

907
文章
0
粉丝
0
获赞
7568
阅读
avatar
一个感觉，timeline由grok这种符号智能接管以后，越来越看重分享内容的人味：那种具身的带浓浓生活气息的情境化的描述
#Grok #符号智能 #生活气息 #情境化描述 #人味
avatar
reasoning的reasoning — reasoning pattern 越来越多的研究关注LLM的元能力二阶能力了
#LLM #元能力 #二阶能力 #reasoning #研究
avatar
正是满城桂花飘香的季节 推上的vibe太多符号空转了
#桂花飘香 #符号空转 #vibe #季节
avatar
面部的进化可能反映的是动物从海洋到陆地的演化进程，毕竟空气的阻力比水里的阻力要小得多 当然还有直立行走的变化
#面部进化 #海洋到陆地演化 #直立行走 #动物演化 #空气阻力
avatar
一个直觉：符号智能与NLP的语义结构更适合递归式推理，而不是直接用RL优化生成。 ⚙️ 但在更高层的“认知控制”层面： RL 仍然可以用于学习“何时调用递归”、“何时选择推理路径”、“何时停止生成”。 🧠 也就是说： 递归是语言的“结构机制”； RL 是认知控制的“策略机制”。 未来的 Cognitive AI 很可能会融合这两者： •底层用递归表示语言和逻辑； •高层用RL选择推理和行动策略
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 81 条信息
#符号智能 #NLP #递归推理 #认知控制 #强化学习
avatar
EEOIP作为GenAI→CogAI的能效优化解决方案
#EEOIP #genAI #CogAI #能效优化 #人工智能
avatar
打胶达人
avatar
reasoning as a core capability 约等于 cognitive core？ jakub: we're focusing less on version numbers now. GPT-5 introduces reasoning as a core capability, and we're decoupling product releases from research milestones
OpenAI GPT-5发布引发用户不满，阿尔特曼回应质疑· 158 条信息
#GPT-5 #reasoning #cognitive core #product releases #research milestones
avatar
上次是google deepmind那篇，这次是这个： 大家一起来玩ICL
AI高考数学测试：O3意外落后，Gemini夺冠引发热议· 67 条信息
#ICL #Google DeepMind #人工智能 #技术讨论 #开放参与
avatar
老黄是个好演员 CEO of Nvidia, Samsung, and Hyundai 三人交杯酒我还是第一次见！
黄仁勋称赞中国市场创新能力，激发全球关注· 30 条信息
#老黄 #NVIDIA #Samsung #Hyundai #交杯酒 #好演员
avatar
对于一个过四年才能握个手、再过四年就再也不见的政治对手，要我我也是这个嫌弃的表情
#政治 #政治对手 #嫌弃 #表情 #四年
avatar
大概隐约知道了为啥Hofstadter 在GEB里把幽默也列为智能的现象了
#Hofstadter #GEB #幽默 #智能 #关联
avatar
幽默的力量 约等于 offend和ridicule的权力 幽默的反面就是压迫
#幽默 #权力 #压迫
avatar
看看GPU这能效比，且不说整个AI产业链都入不敷出，就老黄一家赚翻？ “自由能”也不同意啊🤔
英伟达市值破四万亿，AI芯片霸主地位稳固？· 216 条信息
#GPU能效比 #AI产业链 #老黄 #自由能 #质疑
avatar
AK的这成为专家的三条原则不必什么搬来搬去的费曼学习法高到不知哪里去了？ 还有一条是AK在另外的推文也说过：sweating，符号接地！
#AK #专家原则 #费曼学习法 #sweating #符号接地
avatar
pbits Energy efficient intelligence 芯片都出来了
懒猫家族新成员亮相，AI算力舱引发热议！· 142 条信息
#芯片 #能源效率 #人工智能 #科技 #pbits
avatar
为什么大神们都重新提起：cognitive core 当认知扩展时，物质会觉醒。 迈克尔·莱文说，每个学习追求目标的系统都有一个“认知光锥”，它可以关心的现实。 细菌追踪糖。几个世纪以来的人类计划。 生命是扩大它所能关心的东西的物质。
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 81 条信息
#认知 #认知光锥 #生命 #物质 #学习
avatar
被各大LLM输出严重信息过载，GenAI必须要走向CogAI
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 81 条信息
#LLM信息过载 #genAI #CogAI #人工智能 #技术趋势
avatar
GenAI到CogAI的范式鸿沟：从F(q|internet)到F(q|you) 当我们惊叹于ChatGPT能写诗、写代码、做翻译时，一个根本性的问题被掩盖了： GPT-4在优化什么？ 标准答案是： $\min_\theta \mathbb{E}_{(x,y) \sim p_{\text{internet}}}[-\log p_\theta(y|x)]$ 即：在整个互联网语料上，最小化预测误差。 但这导致了一个悖论： # GPT-4知道一切... GPT4("量子力学的薛定谔方程") → 完美解释 GPT4("如何修马桶") → 详细步骤 GPT4("2000年代的流行文化") → 百科全书式知识 # ...但它不认识你 GPT4("我昨天和你说的那个项目怎么样了？") → "我没有记忆" GPT4("用我喜欢的风格写这段代码") → "什么风格？" GPT4("基于我们的对话历史，你建议...") → "什么历史？" 问题的本质： GenAI优化的是$F(q|\text{humanity})$，而不是$F(q|\text{you})$ 这不是小问题，而是范式级别的错位。
#genAI #CogAI #ChatGPT #GPT-4 #个性化
avatar
GenAI的世界观： 存在一个"客观的知识" AI的目标是逼近这个知识 所有用户共享这个AI CogAI的世界观： 知识是主体性的（subjective） 每个人有自己的认知框架 AI应该适应个体的认知
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 81 条信息
#genAI #CogAI #知识主体性 #客观知识 #认知框架
avatar
LLM作为GenAI是面向知识的学习 LLM作为CogAI是面向任务的学习 agent需要的是CogAI，本质上是需要面向GenAI的ICL空间的自然语言编程。 CogAI就是AK说的cognitive core。
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 81 条信息
#LLM #genAI #CogAI #知识学习 #任务学习
avatar
人类的认知系统： 基因（DNA） = In-Weight：进化尺度的固化能力（如：视觉处理、语言语法） 大脑可塑性 = In-Context：个体尺度的学习能力（如：学会骑自行车、理解新概念） 关键问题： 什么样的"基因设计"，能最大化"大脑可塑性"？ 换到AI语境： 什么样的weight configuration，能最大化ICL的涌现空间？
#认知系统 #基因 #大脑可塑性 #AI #ICL
avatar
ICL的学习阶梯
#ICL #学习 #阶梯
avatar
这就是我说的语言、文字、阅读“唤起”的感染力
#语言 #文字 #阅读 #感染力 #唤起
avatar
找回来了。。。