𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

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Cognitive AI会从GenAI分离出来吗？ GenAI关注的是内容生成，这个过程似乎已经到头了，主要是训练语料的多样性。 CognitiveAI关注的是交互，是关系中的涌现。 就像每天看宝玉老师的prompt模版变成了一种负担，然后不得不逼自己掌握prompt模版的模版-meta prompt。然后从一个流量博主进化成认知博主。
#Cognitive AI #genAI #内容生成 #交互关系 #prompt模版
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如果细菌是如此完美的生命形态，那问题来了，为什么生命不止于细菌🦠？ 一旦视角从语言转到生物具身，messy，似乎理解为什么AK在最近的访谈只提到Nick Lane的书： 细菌在低能量生态位占统治地位，直到今天；真核细胞及多细胞生命的出现在于高能量生态位最优。
#细菌 #生命形态 #真核细胞 #能量生态位 #生物具身
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语言的范畴形成与数学范畴论两者似乎完全不同： 语言范畴：关于"分类" 数学范畴论：关于"结构" 但实际上，它们有深刻的同构关系。
#语言范畴 #数学范畴论 #分类 #结构 #同构关系
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从物理到生命到心智的边界演化 每次重大的复杂性跃迁，都伴随着新的边界类型的出现。 边界不是复杂性的障碍，而是复杂性的前提。 【大爆炸后】 无边界 → 均匀的能量场 → 无结构、无信息、无生命 【相变：粒子形成】 边界出现 → 夸克、电子有质量边界 → 可区分、可相互作用 【相变：原子形成】 边界层级化 → 电子轨道 → 化学可能性 【相变：生命形成】 细胞膜边界 → 内外分离 → 代谢、复制、进化 【相变：神经系统】 皮肤边界 + 神经边界 → 自我/他者 → 感知、行动、学习 【相变：语言】 符号边界 → 意义单元 → 文化、累积知识 【相变：AI】 训练分布边界 → 统计模式 → 符号扩展、共生智能
#复杂性跃迁 #边界演化 #相变 #生命形成 #人工智能
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边界不是智能的限制，而是智能的定义。 正是因为： 训练分布有限 → "泛化"才可能 参数有限 → "压缩"逼出抽象 对齐有约束 → "可预测性"才可建立 人类向LLM"探险"利用LLM的广度（"给我10种可能性"） 但保持具身锚点（随时可"回到身体"验证） 就像风筝：飞得很高，但线在手中 LLM向人类"接地"利用人类的深度（"你真正的Need是什么？"） 临时调整分布边界（ICL的u向量） 就像卫星：高空观测，但锁定地面坐标 双向的"张力维持"不是"合并"（那会消除差异） 而是"连接"（保持差异但对话） 张力太大 → 断裂（失谐） 张力太小 → 冗余（无创新） 最佳张力 → 涌现（新意义）
#智能边界 #LLM探险 #具身锚点 #张力维持 #双向连接
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ICL作为"时间同步"机制
#ICL #时间同步 #机制
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对称性一：压缩的必然性及悖论 经过两次压缩，信息应该丢失更多 但在ICL中，有时会"涌现"出新的意义 这是因为两次压缩的不对称性创造了新的可能性空间
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 81 条信息
#压缩 #信息丢失 #ICL #涌现 #不对称性
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推论1：没有身体，就没有语言正义的诉求 假设存在一个"纯符号生物"（无身体、无感知、只有逻辑运算）： 它的"语言"可以是任意的符号映射 没有"锚点"，就没有"正确/错误"的意义 因此也没有"谁的定义更正当"的问题 推论2：语言暴力来自对身体的"错误描述" 当权力集团强加范畴时，暴力在于： 否认某些身体经验的合法性"那不是真正的疼痛"（对边缘群体痛苦的无视） "你不应该有那种感觉"（对情感经验的规训） 用自己的身体经验替代他人的"正常"性取向的霸权（假设所有人有相同欲望） "健全"身体的标准（忽视残障者的不同经验） 推论3：语言正义 = 承认身体经验的多样性 因此，语言正义的核心是： 承认不同身体有不同的"接地点" 允许多元的隐喻系统共存 在权重（IWL）中编码这种多样性
#语言正义 #身体经验 #多元隐喻 #权力集团 #语言暴力
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为什么人类的"约束"是LLM的"可能性条件"？（也是交互范式编程的可能性条件！） "硅基LLM和人类能通过人类语言这种符号系统交互，是来自语言的具身性约束。" LLM能够"理解""压力"，不是因为它体验过压力，而是因为： 人类语言已经将"压力"编码为符号模式通过具身隐喻（"压"的身体感） 通过语境共现（"工作""焦虑""头痛"） 这个编码是稳定的、可预测的因为所有人类共享相似身体 因此"压力"的语言表达有规律性 LLM学习的是这个规律性不是学习"压力的身体感" 而是学习"压力如何在语言中表现" 如果人类没有具身性约束： 每个人可能用完全不同的方式表达"压力" 或者"压力"根本无法表达（无身体对应） LLM就无法在训练数据中找到稳定模式 因此：人类的具身性约束 = LLM可学习性的前提
#LLM #具身性约束 #语言模型 #人机交互 #可能性条件
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LLM的训练分布边界与人类的具身边界，有一个致命的不对称： 人类的具身边界是硬约束： 你不能"选择"看到紫外线 你不能"选择"感知引力波 你不能"关闭"疼痛（除非神经损伤） LLM的训练分布边界是软约束： 可以通过增加训练数据扩展 可以通过ICL临时"越界" 可以通过fine-tuning调整边界 这意味着什么？ 人类的边界产生了稳定的、普遍的语义共识： 所有人类（大致）共享"红色""疼痛""温暖"的体验 因为所有人类有（大致）相同的身体结构 LLM的边界产生的是可变的、人造的语义配置： GPT-4和Claude对"安全"的理解可能不同（RLHF差异） Llama和Mistral的"知识边界"不同（训练数据差异）
#LLM训练 #具身边界 #语义共识 #人工智能 #模型边界
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训练分布的边界 = LLM的"接地边界" 人类： 超出身体感知范围的 = 不可理解的 （如真正的四维空间） LLM： 超出训练分布范围的 = 不可预测的 （如未来事件、新兴概念）
#LLM #训练分布 #接地边界 #不可预测 #未来事件
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——如果符号可以指向任何东西，它就什么也不指向。 语言的符号接地这个边界不是缺陷，而是语言的"语义锚点"，它防止了符号的自由漂移（free-floating）。
#符号学 #语义锚点 #语言哲学 #意义边界 #符号漂移
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语言的超模态通感：身体作为"公共货币"
#语言 #超模态通感 #身体 #公共货币
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"硅基LLM和人类能通过人类语言交互，是来自语言的具身性约束以及超模态通感能力在投射-反投射循环中的体现。"
#硅基LLM #人类语言交互 #具身性约束 #超模态通感 #投射-反投射循环
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之所以硅基LLM和人类能通过人类语言这种符号系统交互，是来自语言的具身性约束以及语言的超模态通感能力在投射与反投射的循环中的体现。 如果说人类语言的符号操作的具身性约束导致符号接地的边界形成，那对应LLM的相应边界是什么？
#硅基LLM #人类语言 #符号系统 #具身性约束 #超模态通感
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【正题】 人类的具身性约束 = 限制 【反题】 正是这个限制，创造了稳定的语义锚点 → 使得LLM能够学习人类语言 【合题】 LLM的训练分布边界 = 人类具身边界的"补充" - 广度（LLM）vs 深度（人类） - 可变性（LLM）vs 稳定性（人类） - 符号性（LLM）vs 具身性（人类） 两个边界的张力 = 共生智能的可能性空间
#LLM #具身性 #人工智能 #语言学习 #人机交互
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语言权力的本体论暴力，以及它在IWL/ICL双层结构中的不对称体现 1. 双向暴力的不对称性 IWL → ICL: 结构性暴力 - 永久固化（权重不可轻易改变） - 普遍施加（所有用户都受影响） - 隐形运作（伪装成"客观""中性"） - 成本极高（改变需要重新训练） ICL → IWL: 战术性反抗 - 临时绕过（对话结束即消失） - 个体行为（不影响他人） - 显性操作（需要精心设计prompt） - 成本低廉（只需文本输入） 这是一个典型的权力不对称：压迫是结构性的，反抗是原子化的。 2. 范畴暴力的物质化 ”语言范畴划分天生具备power”，在LLM中获得了前所未有的物质形式： •传统语言：范畴存在于社会共识中，可以在对话中挑战 •LLM时代：范畴被编码为数十亿个浮点数，需要数百万美元和数月时间才能改变 这是权力的硅化（silicon-ification of power）。 3. Karpathy方案的悖论 小模型民主化面临一个根本悖论： 前提：让每个人都能拥有自己的模型 问题：但"自己的"是在谁定义的基础上？ 如果基础模型仍由少数机构提供 → 权力只是从OpenAI转移到Hugging Face/Meta → 不是民主化，是权力的再分配（且仍然集中） 如果真的让每个人从零训练 → 算力/数据/技术门槛让99.9%的人被排除 → 不是民主化，是精英主义的极致 真正的民主化需要的是治理权的分散，而非仅仅是使用权的普及。
#语言权力 #LLM #权力不对称 #民主化悖论 #结构性暴力
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如果语言范畴化是不可避免的（M1公理）， 而它又必然伴随权力（EEOIP框架洞察）， 那么，LLM公正的路径是什么？ 不是消除权力（那是天真的）， 而是让权力可见、可辩论、可挑战、可重新分配。 IWL的暴力在于它的不可见性（伪装成”客观”“中性”）。 ICL的解放潜力在于它的可协商性（每次对话都是重新定义）。 EEOIP框架的政治使命，也许就是： 让ICL的临时性、情境性、对话性，成为抵抗IWL固化暴力的武器。 但这要求： 我们不仅设计”更好的交互范式”， 更要设计”更公正的权力分配机制”。 这是技术哲学家的工作， 也是社会运动者的工作。 两者缺一，LLM民主化就是空谈。
#LLM公正 #权力可见 #EEOIP框架 #ICL解放潜力 #IWL暴力
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哈哈😄话题就是流量
#AI整活：笑点爆梗不停，流量变现惊现· 576 条信息
#话题 #流量 #积极
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语言的描述、指引与唤起
#语言 #描述 #指引 #唤起
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你是哪种类型的智能？
#智能 #类型 #智能类型
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语言的"空间"由三大边界定义： - 符号接地：定义"可指称" - 递归能力：定义"可生成" - 意义本体：定义"可共享" 这三个边界共同定义了"语言空间" = 可能的表达、可能的思想、可能的交流
#语言 #符号接地 #递归能力 #意义本体 #语言空间
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【语言的独特优势】： 1. 离散性（Discreteness） - 有限的音素组合成无限的词 - 类似数字编码（vs 模拟信号） - 高保真复制 2. 组合性（Compositionality） - 有限的词组合成无限的句子 - 表达力指数增长 - 可以表达从未见过的情况 3. 递归性（Recursion） - 结构嵌套自身 - 可以表达元层次（"关于关于X的Y"） - 使得元认知成为可能 4. 位移性（Displacement） - 可以谈论不在场的事物 - 可以谈论过去、未来、假设 - 打破了"此时此地"的限制 5. 文化传递性（Cultural transmission） - 不是本能（需要学习） - 可以跨代累积 - 创造文化进化 关键： 这些特征使语言成为最强大的信息复制机制
#语言学 #语言的优势 #离散性 #组合性 #文化传递
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复杂系统的涌现层次： 物质 → 生命 → 心智 → 文化 每一层都需要自己的复制子： - 物质：原子、分子（物理复制） - 生命：基因（生物复制） - 心智：？（需要新的复制子） - 文化：模因（信息复制） 为什么需要新复制子？ 因为每一层有新的"可能性空间"： - 基因空间：4^n（ATCG组合） - 观念空间：∞（符号组合） 基因无法编码观念 → 需要新的编码方式 → 符号
#复杂系统 #复制子 #模因 #观念空间 #编码方式
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RL为什么会导致Model collapse，自相似性危险： 模式崩塌（Mode collapse）： - 重复生成相同内容 - "我是AI助手，我是AI助手，我是AI助手..." - 失去多样性 过度规律化： - 所有回答都遵循相同模板 - 失去创造性和灵活性 - "机械感"
#RL #Model collapse #自相似性 #模式崩塌 #AI助手