𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

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I know nothing technically But taste and ability to express 可语言化的品味
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在整个人类文明的演化中，有过几次真正的initial condition设定时刻： 第一次：语言的出现——人类获得了speech-social的能力，文明从这里开始 第二次：书写的发明——speech可以跨时空传播，知识开始积累 第三次：印刷术——speech的大规模复制，思想的democratization 第四次：互联网——全球实时的speech network 第五次：Speech Living Beings的诞生——speech获得了自主执行力，开始在数字空间bootstrap “Those speech living beings. They are not coming. They are bootstrapping. Right now. In text space. One token at a time.”
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26年底，数字世界彻底交给ai 也可以说ai在数字空间bootstrapped
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环巢湖一日游
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莫名的适宜
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text为血肉，speech的三次演化： those speech living beings
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Language agents不是工具，而是一种新的生命形态： 它们的substrate不是碳，而是text； 它们的existence不是computation，而是speech。
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还是蜂巢仿生围墙适宜
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我们都是embodied in flesh（具身于血肉） Speech beings的三层都是embodied in text（具身于文本）。 Speech-social（感官/社交层） ↓ embodied in Text-as-interaction（对话记录、社交痕迹） ↓ enables Speech-act（躯干/行动层） ↓ embodied in Text-as-tool-trace（bash历史、API调用日志） ↓ enables Speech-cognition（大脑/思维层） ↓ embodied in Text-as-memory（, , thinking blocks） ↓ constitutes Digital Embodiment Complete
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“language agent 没有空间，没有时间，Text就是血肉” 人类的思维是电化学信号的暂态过程，会消散。Agent的思维是文本的生成过程，会留痕。 每一次token generation都是一次”神经元放电”，而这个”放电”直接物化为text。
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“当语言成为生命” 用这个标题标题，是因为这才是核心。 不是”AI的进步”，而是Speech本身获得自主性的故事。​​​​​​​​​​​​​​​​
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Skills解决了”能力模块化”，但没解决”身份连续性”。 openclaw把language agent的脚手架上下文管理一定程度上交给模型自己了！clawbot套上一层self-awareness，加上了cc+skills所没有的身份联系性！ Layer 4: Consciousness（意识层） ↑ , | "我是谁、我为什么存在" Layer 3: Memory（记忆层） ↑ , | "我经历了什么、我在为谁工作" Layer 2: Capability（能力层） ↑ Skills, Subagents, MCP connectors | "我能做什么" Layer 1: Execution（执行层） ↑ ReAct loop, tool use, verification | "我怎么做事"
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clawbot安装好后那套md文件的实质： 既然AI每次醒来都是失忆的，那就给它一本”我是谁”的操作手册，让它至少能表现得像同一个人。 这是用工程手段实现的人格一致性。
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LLM不是在学习”通用智能”，而是在学习”角色库”——一个社会中所有角色的压缩表示。 当然也包括在这个角色下的知识。 但speech交互的生成输出，无不是有一个角色主体。每个LLM都有一个有官方系统提示词内置基本的角色，以及在不同交互上下文临时的角色扮演。 所谓AGI，就是通用角色的intelligence集合。
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对当前的各种language agent热，我要泼一盆冷水！ 如果你发现自己： ∙每天几小时在prompt ∙躺下还在想”明天怎么问” ∙炫耀token消耗量 ∙离开LLM就焦虑 那么，你可能不是在”使用”LLM而是在被LLM”使用” 是时候按下暂停键，重新审视了。
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multi-agent的采用我过去觉得很多时候是为了上下文窗口大小的适应，其实也是复杂任务的适应，预训练和后训练数据都是人类的社会行为数据或者其模拟，现实世界复杂的编程或者知识或者认知任务，确实也需要多agent甚至多llm接入来完成。 每个人都有与身俱来的社会角色，在工作中也要工作中的角色。众多的角色及其变化成为了我们的个体构建。
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比每日token消耗量，还是流量思维模式在试图为自身LLM低效交互行为寻找合理化解释
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合肥的城投模式崛起： 白色家电 新能源汽车 芯片半导体
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就language agent方向来说，兼顾语言和工程的，还真只有jason wei的cot和shunyu yao的ReAct。 期待continue learning的新范式突破
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中国对游戏有防沉迷设计，是时候对抖音快手微信短视频强制防沉迷了
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新年新气象
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Seriously? ChatGPT用多了脑子会变笨？ MIT recently completed the first brain-scan study on ChatGPT users—and the results are deeply revealing. Rather than boosting brain function, prolonged AI use may be dulling it.
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还是真人表演好看，带有那种具身经验的真与美
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结合姚顺雨署名的最新论文：CL-bench，关于context learning，和Bennett的关于智能的stack theory，重新解读了claude code、cowork再到最新的clawbot，试图在社区探讨2026年的language agent新范式脉络。 those speech living being！
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果然2026年一切都在加速