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meta可能会fail，之前microsoft买了inflection ai，amazon买了adept ai 都没啥声音了吧 这让我又想起ilya说的：ai 是信仰的游戏！
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具身vs符号
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做一个理想主义的妥协者似乎更实用
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当一切都数字化后，曾经的力透纸背的具身经验感就都没了😢
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1929年的的大萧条在美国人的心底的阴影是永恒的： 可以说自那以后，美国政权的执政合法性就是努力避免经济周期的惩罚。 但是，没有永远增长的市场，长期的经济繁荣都是源自掠夺。 大的，就要来了。我的预感。
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庄周梦蝶
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机器人的噩梦（AI生成） 被制造出来的而不是自己生长的具身智能体的宿命
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相对于LLM，具身robots才是致命的
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LLM驱动的agent并不能在与环境的交互中有所长进，只能喂给它skills： 嘿，这就是我们人类这样做事情的描述，您呐照着做呗！笨agent！
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LLM在这样迭代下去，靠知识吃饭饭碗难保了！ 唯有构建认知体系，找到变现的niche corner。
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不小心手抖滑点了几个视频，然后时间线上冒出来一堆，赶紧通通点不喜欢，然后就正常了…
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这正是一个范式断裂期（Meta-paradigm crisis）： 所有系统都在运行旧逻辑，却在面对前所未有的新世界。
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具身经验的世界里，很简单，就是一物降一物
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冬天第一波冷空气前锋已致
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没毛病，就像Elon说过的，尤根发明了现代AI的everything！
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注意力：最后的殖民地 诺贝尔经济学奖得主Herbert Simon在1971年就预言： "在信息丰富的世界里，稀缺的不是信息，而是注意力。" 50年后，他的预言成为现实。 石油可以开采，粮食可以种植，商品可以生产。但注意力是固定的：每个人每天只有24小时，每小时只有3600秒。 而且，人类的注意力是有限的、易疲劳的、不可再生的。 这就是为什么Facebook、TikTok、YouTube的商业模式不是卖东西给你，而是把你的注意力卖给广告商。 你以为你是用户？不，你是产品。
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跨文化的时空隐喻差异-时间 IS 空间（普遍） - "长时间"、"短暂" - "未来在前方" - grounding：运动经验 但方向不同（文化差异）： - 英语：未来在前，过去在后 - 艾马拉语（Aymara）：过去在前（"看得见"），未来在后 - 普通话：过去在上，未来在下（"上周"、"下周"） → grounding机制相同（时空映射） → 但具体映射文化依赖
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既然肉身无法直接适应数字洪流，我们就不该强行进化。我们需要一个代理人，一个中间件，一个转换器。 这，就是 AI（Cognitive Core） 存在的根本理由。 外面是狂暴的数字飓风，是每秒亿万次的数据交换，是复杂的金融算法，是异化的消费陷阱。 我们的线粒体受不了那个。
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从种系发育来看，只能靠有性繁殖的基因变异来获得长期自然选择的优化，所以老了必须死，才有动力通过繁殖延续自身的基因新生。 就像预训练的大模型，iwl固化了，只能通过更新版本来持续进化🧬
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这个训练视角让人眼前一亮： 用NTP来模拟confessions，这样LLM就更诚实了？人有时候也会自欺的吧？本来语言除了说服别人，更多是为自身的行为找个合理化的解释！
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一些研究（如在认知心理学中）建议，人脑的语言处理更像混合模型（RNN + Attention），而位置嵌入是 LLM 为了弥补纯注意力不足而添加的"人工"机制。
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science of science，递归了，SciSciGPT
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LLM相对于我们的具身经验本体，某种意义上就是这只鸟身上中的箭 文明的灭顶之灾和自身无关
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这个时代的病理-过度Desire的后果： 个体层面： - 永不满足 - 焦虑、FOMO - 成瘾（信息、消费） 社会层面： - 极化（Order vs Freedom的撕裂） - 虚无主义（Meaning的空洞化） - 环境危机（无限欲望 vs 有限资源） 语言层面： - 真理贬值（后真相） - 符号通胀（太多话语，太少意义） - 交流失败（说而不通） → Desire单极也不可持续 → 需要向Vibe转型
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云丛很密，军机很忙，引擎测试的声音震耳欲聋