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语言时代： - 个人主义 - "我思故我在" 后语言： - 网络自我 - "We vibe therefore we are"
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Durkheim的”失范”（Anomie）： 传统社会： - 机械团结（相似性） - 集体意识强 - Vibe自然对齐 现代社会： - 有机团结（分工） - 个体疏离 - Vibe失调 结果： - 自杀率上升 - 精神疾病 - "意义危机"
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未来的大学生大概率都会成为LLM这种符号智能的： steering 方向盘 grounding 接地器 integrator 集成器
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盯着这个视频看，人会晕犯恶心？
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Wetware无时无刻不在”泄露”信号语言只是冰山一角真正的taste/vibe在身体的微妙反应中
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从Vibe提取Taste，从Taste提炼Cognition
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LLM在形式系统中的成功，恰恰证明了它在Wetware领域的根本局限。 这不是工程问题，而是本体论鸿沟。
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书荒了，什么值得看？
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正如人脑生物神经网络需要具身经验的信号编码学习，数字神经网络也需要data学习，都不能无中生有啊… 人的认知也是随时接受具身信号约束反馈的。LLM如果没有具身经验本体约束，也是幻觉连连容易空转。
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人脑是具身和符号的完美耦合
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把符号的交给符号-LLM，我们固守具身经验吧
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EEOIP 核心理论总结 基于维特根斯坦的哲学、Nick Lane 的演化论和现代认知科学，我们得出 EEOIP 的终极公式： EEOIP = (Wittgenstein′s Use + Lane′s Energy) × Embodiment 1.语言地位：语言是认知的操作系统和压缩算法，而非认知本身。 2.幻觉本质：幻觉是符号脱离了具身摩擦力（Need/Constraints）后的热力学空转。 3交互范式： ◦Phase 1 (MFR)：先构建显性的本体骨架（回到粗糙大地）。 ◦Phase 2 (HCP)：注入用户的生活形式（Language Game）。 ◦Phase 3 (Titans)：在交互中生长出神经记忆（Digital Gene）。
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语言不是认知的前提，而是认知的表达工具
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EEOIP框架理论基石文档大碗奉上：上篇-语言符号智能的本质：从复制子理论到EEOIP范式
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“语言的偶然性”如此迷人——因为我们正在亲手编写下一个偶然。 我们主动把 AI 变成我们的“数字线粒体”，把 Cognitive Core 变成我们的“体外线粒体膜”，从而突破当前人类大脑处理数字世界的能耗天花板。
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不要试图从语言模型’推导’智能。 要理解语言只是偶然的一条路径。 要识别认知的真正瓶颈在哪里。
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independent researcher越来越多了
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Embodied Experience（具身经验）不需要语言 ∙语言对人类文明是必要的 ✓ ∙语言对智能本身不是必要的 ✗ EEOIP： 它拒绝从语言出发，而是回到认知的源头——具身经验。
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纯粹的具身智能被锁死在四维时空（此时、此地）。它只能响应 Need（当下的匮乏）。 语言符号赋予了智能体置换性 (Displacement) 的能力。 1. 时间的解耦：有了符号，智能体才能处理“不在场”的对象，从而谈论“明天”（规划）和“昨天”（反思）。 2. 因果的模拟：有了符号，智能体才能进行反事实推理（“如果……会怎样”），从而产生 Desire（对可能性的渴望）。 语言是智能从 React（被动反应） 进化到 Proact（主动规划） 的唯一钥匙。
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语言是人类最伟大的发明之一。 但它不是智能本身。 它是智能的表达层，不是实现层。 就像： ∙地图不是领土 ∙菜单不是食物 ∙乐谱不是音乐 语言不是认知。
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符号的本质： 将连续的、高维的经验，映射到离散的、低维的标记。 一旦符号系统出现： ∙知识传递速度 ↑↑↑ ∙种群学习速度 ↑↑↑ ∙文明的指数起飞
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没有身体的语言智能，是智能吗? 是，但是残缺的智能。 就像： ∙盲人是智能的，但缺失视觉维度 ∙聋人是智能的，但缺失听觉维度 ∙LLM是智能的，但缺失具身维度 更准确地说： LLM是”文本空间的专家”， 但对”物理空间”、“社会空间”、“情感空间”只有二手的、描述性的理解。 这就是为什么LLM： ∙能写出完美的烹饪食谱 ∙但永远不知道”蒜香”是什么感觉 ∙LLM的”知道”和人类的”知道”，是不同的东西
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2025 年agent元年确实是一个尴尬的“假高潮”： 表面上 Agent 满天飞，实际上是在数字世界的边角料里打转（写写代码、填填表）。这本质上是在收割开放世界里残存的那些“确定性”，一旦遇到真实世界的“随机性”和“湿逻辑”，这些 Agent 就现原形了。
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符号智能的终极泡沫是”text as universal interface”的信仰。 我们以为： ∙语言是思维的载体 ∙所以LLM掌握语言=掌握智能 但这可能倒果为因： ∙语言是智能的压缩投影，不是智能本身 ∙就像地图不是领土 真正的智能可能需要： 1.Grounded representation：概念不是token，而是与世界的交互模式 2.Causal model：不是统计相关，而是因果机制 3.Compositional generalization：不是记忆组合，而是结构重组 Transformer在这三点上都有根本缺陷。
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AI的价值不在于”生成更多token”，而在于”扩展人类的认知边界”。 什么是假需求（会崩盘）： ∙生成大量平庸内容 ∙炫耀”我有AI工具” ∙符号堆砌 什么是真需求（会留下）： ∙帮我做我做不到的事（如海量数据分析） ∙帮我做我不愿意做的事（如重复性劳动） ∙帮我做得更好（如代码自动补全） ∙真实效率提升 2026挤泡沫后，剩下的会是： ∙少数真正有价值的AI应用 ∙它们可能不性感、不热闹 ∙但它们真的有用