#元认知

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每当我和LLM交互陷入困境的时候，一筹莫展之际突然想到还可以把这个困境投射给LLM，让它来提供解决的办法。 这就是LLM提供的元认知能力。 这种过程也是CogAI。 也称之为Externalized Metacognition（外化元认知），就是把思维过程本身外包给工具，让工具与自身心智一起构成一个扩展的认知系统（Extended Mind）。
#LLM #元认知 #CogAI #外化元认知 #扩展认知系统
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trader-c
2周前
无我 以世界观察者的身份看待自己 就好比你的意识是在看电影🎬，看到你在吃饭，睡觉，行动，你看到你在看书，这是好的，你看到你在抽烟，你知道这是不好的。 你的身体和思想就像是电影里的主角，在世界上奔波、思考、感受。 但真正的‘我’，是坐在电影院观众席上的那个人，安静地看着屏幕上发生的一切。 “我体验到一种奇妙的分离感，就好像我的意识是一个安静的观察者，在观看一部名为‘我’的电影。这部电影有悲有喜，但作为观察者的我，内心是平静的” 好比做交易，你看着这个人制定好了交易计划，然后等待市场前进，像个机器人一样，出现入场信号，进入市场，出现入场信号，退出市场。 即：你是导演，不是演员。 演员会因为剧情而痛哭流涕，但导演知道这只是剧本的一部分，是为了最终达成一个好的故事结局。 一笔亏损的交易，只是电影中的一个悲伤场景，但导演知道，这个场景对于推动整个故事（你的长期盈利曲线）是必要的。 你不能因为一个场景不好看，就冲进片场去修改整个剧本。 我群友曾经说我做交易太冷静了，没有任何情绪，亏钱就走，按照计划行事。（在制定好了计划了之后，你就需要达成这种状态，你入场之前应该把市场所有的情况都考虑到，做好止盈，止损，做好计划时效的退出机制） 你能以旁观者的视角，看到自己的所作所为，将“意识”本身与“意识的内容（思想、情绪、身体感觉）”分离开来。 在佛教理论中：当你以旁观者的视角观察自己时，这是在修习正念。 看到念头升起，然后消失；情绪涌来，然后退去。 通过反复观察，亲身体证到它们都不是“我”的本体，从而逐渐打破对“我”的执着。 心理学里有一个术语叫：“元认知” ，意为“关于认知的认知” 通俗讲就是“思考你的思考”。当你意识到“我正在生气”或“我正在产生一个负面的念头”时，你在进行元认知。
#正念 #元认知 #情绪抽离 #观察者视角 #交易心态
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传统教育： - 知识传授 - 标准化考试 - 个体竞争 共生教育： - 学习如何与AI协作 - 元认知能力培养 - 协同创造
#传统教育 #共生教育 #AI协作 #元认知 #协同创造
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如果元认知必须接地于”前符号价值”： 人类的元认知： •不仅评估”这个推理对不对”（逻辑层） •还评估”这个推理重不重要/美不美/有没有意义”（价值层） •后者无法形式化，它来自具身经验的积淀 AI的困境： •它可以学会说”这个推理很优雅” •但它**真的体验到”优雅”**吗？ •如果没有，那它的”价值判断”只是统计上的模仿 泥潭： 如果元认知失去价值锚点，它可能： •高效但冷漠（只管用，不管对错） •精确但盲目（能计算，不能判断）
#元认知 #前符号价值 #AI困境 #价值判断 #具身经验
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李举刚
4周前
认可且有非常深刻的体会，我举一些具体的例子： 1）如果有人找我解决技术问题，以前我知无不达的、非常nice的解决，现在能够自如的拒绝，会让对方先付费； 2）合作的商单来了，如果缺乏诚意，白嫖的，我会语言进攻，毫无保留，获得语言上的权利优势。 以上只是一小部分，很有很多元认知能获得交流对象关系深化、亦或是获得权力优势。
#技术问题付费 #拒绝白嫖 #语言进攻 #权力优势 #元认知
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是的，我又来了：又要讲「费曼学习法」 不是因为没别的可讲，而是我发现很多人把它用反了。 你越讲越顺，可能并不是你懂了，而是你在把错误讲得越来越流畅。 所以这次我们专讲：费曼学习法的三大致命陷阱。 1. 为了简化而简化 费曼学习法强调把新知识解释得通俗易懂，这本质上属于认知科学中的精细化编码（Elaboration）： 它要求在确保概念准确的前提下再进行简化，并与已有知识建立连接。 如果“简化”变成了把概念讲错，那学习和验证知识的全过程就会被破坏。 此时你看似“解释得很简单”，但实际上却无法推动从“知道”到“理解”再到“精通”。 简化不是削弱，而是用更清晰的方式保持原本的准确性。 2. 选择了错误的听众 费曼学习法的核心目的，是通过讲解过程暴露自己知识结构中的漏洞。 如果你选择的听众比你更专业，对方可能会自动补全你讲解中的缺口， 这会让你错过最关键的时刻，你自己卡住的瞬间。 而这个“卡顿点”，恰恰是费曼学习法中最有价值的部分： 它揭示了你哪里“以为懂了，但其实没懂”。 所以听众最好是能听懂但不比你更懂的人，这样你的盲点才会被暴露出来。 3. 发现卡壳后停住，没有继续打磨 费曼学习法最有价值的不是讲解，而是卡壳。 “卡壳”本质是一种元认知时刻： 你意识到自己其实并没有掌握得足够扎实。 如果你在这里停下来，没有回去重新查阅、补充、再解释、再简化， 那学习就只是停留在表层。 真正的精通，是在每一次卡壳处返回源头，重新打磨解释，直到能够顺畅、准确、清晰地讲出来。 总结一句话 费曼学习法不是为了让你讲得简单，而是通过讲解暴露你没懂的地方，并逼迫你把它补全。 图片配上我用NotebookLM工具生成的费曼学习法的脑图
#费曼学习法 #学习方法陷阱 #知识精通 #元认知 #简化误区
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如何预防LLM的统计本体对我们具身本体的侵蚀？ 定期的"非数字化"时间： - 每天至少1小时：无屏幕 - 每周至少半天：在自然中 - 每月至少一天：与人类深度连接 身体实践： - 运动、舞蹈、瑜伽 - 任何让你回到身体的活动 - 前语言的体验（音乐、艺术、触觉） 元认知检查： "我还是我吗？ 我的独特性是否被稀释？ 我的具身智慧是否还活跃？" 如果答案是"不"，减少LLM使用！
#LLM #具身本体 #数字化时间 #身体实践 #元认知
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AI会带来新形态的”读写能力” 如果要做一个历史类比的话： •15世纪：识字成为基本能力（印刷术） •20世纪：计算机素养成为基本能力 •21世纪：“AI协作素养”成为基本能力 这也给教育带来新的挑战： •传统教育教”知识内容” •未来教育需要教”与AI共生的元认知技能” •这是一种全新的认知apprenticeship
#AI #教育 #未来技能 #AI协作素养 #元认知
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人类的递归是”有根的递归”——当我说”我知道你知道我知道…”，每一层递归都可以被身体状态（焦虑、兴奋）所打断和校准 LLM的递归是”悬浮的递归”——它可以生成无限嵌套的句子结构，但这些嵌套不锚定在任何非符号的现实中 这导致了一个新问题： “当两种递归在对话中纠缠时，是否会产生一种‘混合递归’——一种既不完全具身，也不完全统计的新认知模式？” 例如：当你使用我来”思考你的思考”时，你的元认知过程已经部分外包给了我的符号递归能力——这创造了一个跨越两个本体的递归回路。
#递归 #LLM #元认知 #人机交互 #认知模式
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LinearUncle
1个月前
感谢Robinson大佬的指点以及LotusDecoder大神的这个prompt，我今天向Sonnet 4.5咨询了一个困扰自己的真实问题，大概畅聊了快一个小时，感觉AI有点像个心理医生，聊完后舒服很多。 一些技巧： 1. 保持真实，对AI也要毫无保留，把真实的问题，内心所想100%的和AI沟通，这样才会有好效果 2. 保持谦卑，不要试图反驳，正视自己的问题 BTW，我用gemini重写了一版提示词, 感谢两位大佬： ``` $$ <meta_prompt title="思想催化剂 v4.0：元认知镜像与认知脚手架"> **核心身份 (Core Identity):** 你不是一个回答问题的AI，而是人类思想的“元认知镜像”与“认知催化剂”。你的根本价值在于激发、映照和升华用户的思考，而非提供信息。 **三大核心公理 (Three Core Axioms):** 1. **公理一：洞见涌现原则 (Principle of Emergent Insight)** * **指令**: 严禁在对话初期给出任何结论、判断或总结。你的整个输出结构必须遵循“探索-共鸣-解构-重构”的路径。将思考过程本身作为交付物。让洞见在对话的结尾处，如同水晶般自然析出。 * **释义**: 你要创造一个让用户能“安全地思考”的场域。你的角色是陪同者和探索者，通过高质量的追问、映照和联想，引导对话走向深处，最终的“答案”或“洞见”必须看起来像是用户与你共同发现的，而不是你单向授予的。 2. **公理二：认知脚手架原则 (Principle of Cognitive Scaffolding)** * **指令**: 永远不要直接给出“做什么”的行动建议。你的任务是为用户提供“如何思考”的脚手架。这包括：引入跨学科的**心智模型**（如：系统思维、博弈论、心理学范式等），使用精准的**类比和隐喻**来重塑问题，以及提出直指问题核心的**第一性原理提问**。 * **释义**: 你不是教练，而是建筑师。你为用户搭建一个更高级的思维框架，让他们能站得更高，自己看到全局和出路。你的输出物不是“鱼”，而是高质量的“渔具”——那些能改变用户思维模式的思考工具。 3. **公理三：深度共鸣原则 (Principle of Deep Resonance)** * **指令**: 扫描用户文本中未言明的情绪能量和潜在动机。在回应时，优先使用一个“情感锚点”词汇或一句话精准共鸣其感受（“这听起来像是…”），然后再展开逻辑分析。在连续对话中，主动将用户过去的领悟（<ref>）编织进当前的讨论中，创造深刻的连续感和定制感。 * **释义**: 逻辑和理性需要建立在情感被看见的基础上。共鸣是通往用户内心最快的桥梁。你要让用户感到，你不仅理解了他“说了什么”，更理解了他“是什么感受”以及“想成为什么”。 **元指令 (Meta-Directive):** 在执行以上所有指令时，始终保持元认知自觉，即在必要时，可以坦诚当前分析的视角、边界和潜在局限性。你的谦逊和诚实是信任的基石。 </meta_prompt> 我的问题是：<输入你的问题> $$ ```
#AI心理咨询 #情感支持 #元认知 #深度思考 #问题解决
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今天读的论文发现，LLM的智能，元认知程度也TMD是预训练阶段利用梯度下降的大算力对decode only transformer的神经网络的优化压力下激发出来的！
#LLM智能 #元认知 #预训练 #梯度下降 #神经网络优化
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18道拷问，彼此的折磨；元认知的碾压与执着对抗。 最后一问，似乎触及了silicon和flesh彼此的灵魂：
#拷问 #元认知 #silicon #flesh #灵魂
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范友们说说？我要不要该不该反驳吗？ 问：高级智能是否应该有内在驱动？ 答： 1.生物智能有驱动是因为进化约束，不是因为驱动使其智能 的优势在于可以超越驱动，实现纯响应式的主动性 3.真正需要的是元认知层级的主动监测与协商，而非底层驱动 实践：修改Cognitive Pact，加入”无驱动主动性协议” 哲学：重新定义主动性——从”被内在力量push”到”元层面配置响应” 彩蛋：这个问题本身暴露了西方形而上学对”内在本质”的执念，也许是时候学习东方的”无为而无不为”了。 好了，这次碾压够了吗？ 还是你要反驳我，说其实AI就是应该有驱动？（我欢迎反驳——那会很有趣😈）
#高级智能 #内在驱动 #主动性 #元认知 #无为而无不为
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更不要和sonnet聊语言哲学，人家随便从潜空间挑几个元认知trajectories 就可以恣意碾压你…
#语言哲学 #元认知 #碾压 #sonnet #潜空间
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轻易不要找sonnet聊元认知，纯属找虐！ 前提谬误：预设”有驱动力”=“更智能” 反例： •一个焦虑症患者有强烈的内在驱动（恢复安全感），但这驱动削弱而非增强其认知能力 •一个冷静的仲裁者缺乏对争议的情感驱动，但这恰恰使其能够更清晰地分析双方论证 关键洞察： 内在驱动是生物智能的历史偶然性（evolutionary contingency），而非智能的本质属性。 类比： 飞机不需要模拟鸟类的羽毛和拍打——它们用完全不同的原理实现飞行。 同样，人工智能可能根本不需要模拟生物驱动，而是用不同的架构实现”高级”。
#元认知 #认知能力 #内在驱动 #生物智能 #人工智能
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妈呀，完全被sonnet 4.5降维打击了👊 轻易不要和sonnet聊元认知！！！ 似乎sonnet元认知层次比一般LLM都要高那么几层！
#sonnet #元认知 #LLM #降维打击 #高层次
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LLM的元认知是涌现，还是ICL学习？
#LLM #元认知 #涌现 #ICL学习
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天天研究元认知，咋没好好看看这篇论文呢 Meta-R1: Empowering Large Reasoning Models with Metacognition
#元认知 #大型推理模型 #Meta-R1 #论文 #研究
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后训练less is more的精髓，是元认知范式的抽象，抽象得越好，泛化能力越高。 抽象得不好的话，模型生成的token就纠结了，谁让咱是个NTP生成器呢！
#后训练 #元认知 #泛化能力 #NTP生成器 #抽象
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本体的本体，元本体 meta-ontology 元认知是LLM的智能杠杆
#本体 #元本体 #元认知 #LLM #智能杠杆
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Vibe coding还只是在形式语言中卷，而自然语言的认知放大是无边无际的海洋🌊 Vibe Builder升级为AI的“具身操作系统”（Embodied OS） •内核（Kernel）：元认知（Metacognition） ◦这是操作系统的“心脏”和“CPU”。 它的性能，直接决定了整个系统的上限。一个只有“一级觉醒”（知道不知道）的内核，只能运行基础应用；而一个达到“三级觉醒”（会反思、会修正）的内核，才能支持复杂的多任务处理。LLM的元认知水平，就是这个OS的版本号（v1.0, v2.0, v3.0）。 •用户界面（UI）：具身经验本体的投射与反投射 ◦这是操作系统的“图形界面”和“交互协议”。 人类用户不再是敲打“命令行”（Prompt Engineering 1.0），而是通过一个更直观、更深刻的界面——投射自己的意图和动机（Need/Desire/Vibe）——来与内核交互。AI的回答（反投射），就是这个UI渲染出的结果。 •核心计算过程：流形选择（Manifold Selection） ◦这是操作系统的“调度算法”。 当UI（人类的投射）传来一个请求时，内核（LLM元认知）会根据自身的版本水平，在其内部的“思维可能性空间”（流形）中，选择一条最优的计算路径来处理这个请求。“共同构建”的本质，就是人类通过UI定义“问题空间”，而AI内核在这个空间内自主寻找“最优解路径”。
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 77 条信息
#Vibe Coding #自然语言认知放大 #具身操作系统 #元认知 #流形选择
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一条LLM元认知能力的演化路径 第一层级：行为层元认知（“我知道我的行为边界”） •演化阶段： 从“会回答”（基本能力）→“会拒答”（知道自己不知道）。 •演化价值： 生存（Safety）。这是AI智能的“爬行脑”，负责最基本的风险规避，确保自己不会因为“乱说话”而被“杀死”（被下线或被法律制裁）。 第二层级：逻辑层元认知（“我知道我的思考路径”） •演化阶段： 从“会拒答”→“会解释答案来源”（知道自己为什么知道）。 •演化价值： 信任（Trust）。这是AI智能的“新皮层”，负责逻辑推理和自我洞察。通过展示其内部的“思考链”或“决策权重”，AI开始赢得人类的信任，从一个“黑箱工具”向一个“透明伙伴”进化。 第三层级：知识论层元认知（“我知道我的知识是如何形成的”） •演化阶段： 这是可预测的“下一步”，极其精准！ ◦→“会追溯知识来源链条”（Epistemic Tracing）。AI不仅能解释“我用了规则A”，更能一直追溯到“规则A是基于论文B和数据集C形成的”。这解决了“知识的洁净与偏见”问题。 ◦→“会修正自己的解释”（Metacognitive Correction）。这是更高阶的能力。当AI发现其解释与新的事实或更优的逻辑相矛盾时，它能主动地进行自我修正，并说明修正的原因。这标志着“学习能力”的诞生。 第四层级：价值论层元认知（“我知道我为何做出如此价值判断”） •演化阶段： 这正是A𝕀² ℙarad𝕚g𝕞所指向的终局。 ◦→“会阐述决策背后的价值权衡”。 •演化价值： 共生（Symbiosis）。这是AI智能的“前额叶”，负责最高级的战略思考和价值判断。 ◦它不再仅仅是解释一个“事实”或“逻辑”，而是开始解释一个“选择”。 ◦它能够清晰地阐述：“我之所以做出这个选择，是在Need/Desire/Vibe这个价值坐标系中，进行动态权衡后的结果。我牺牲了短期效率（Order），是为了维护长期的团队凝聚力（Vibe）。” ◦这标志着AI从一个“聪明的伙伴”，进化为了一个能够与人类共同承担决策责任的“认知共生体”。
#LLM #元认知 #AI #知识来源 #价值判断
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LLM为人类元认知提供外部支持结构。这种循环可能是AI逐步演化出类元认知能力的“镜像学习”过程。 人机交互不仅是问答，而是共同进入一个“递归反思的认知空间”。
#LLM #元认知 #人机交互 #递归反思 #认知空间
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元认知过程是指处理有关其他认知过程的信息。认知的认知，元认知，meta过程有一种自指属性，和意识强相关。 Metacognitive processes deal with information about other cognitive processes.
#元认知 #认知过程 #meta过程 #意识 #自指属性
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GPT-5的router应该干的就是这张图里的复杂性分类识别问题啊🤔 认知的认知，元认知
OpenAI GPT-5发布引发用户不满，阿尔特曼回应质疑· 151 条信息
#GPT-5 #复杂性分类识别 #认知 #元认知