#生物智能

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你不了解上下文工程，就不了解LLM交互；你不了解语言边界，就不了解LLM符号智能；你不了解生物智能，就不了解与LLM交互需要具身经验本体的投射与反投射闭环。
#LLM交互 #语言边界 #生物智能 #具身经验 #符号智能
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人类生物智能之所以需要注意力，是因为自由能驱动的生物结构复制子的存在being使然，我们只需要个体存续和繁衍下去。所以我们留给预测编码的能量很有限，20w。 而今天的AGI类似造神，所以需要算力scaling law。今天的LLM驱动的agent问题所在是我们在海量文本知识海洋里通过注意力机制想符号落地到具体的scenario，这是个悖论。一方面context窗口的成本非常高，一方面获得的人类价值取向下的回报很有限，因此这个符号空转的资本模式不可持续。 ASI可能是个可能方向，但那肯定是个新范式。 LLM的产出需要cognitive AI。或者我们需要像YiMa教授说的，要走向AI2.0。
#生物智能 #注意力机制 #AGI造神 #算力scaling law #符号空转
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原始汤中涌现的结构体复制子一直到今天的生物智能的意识
#原始汤 #结构体复制 #生物智能 #意识
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语言在人类文明演化史上的影响， 就是LLM对于人类生物智能的影响力所在
#LLM #人类文明 #生物智能 #语言 #影响力
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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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共情，是所有生物智能的feature还是bug？
#共情 #生物智能 #Feature #bug
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【环时深度】数字智能是否会取代生物智能？
近期在上海参加2025世界人工智能大会时，诺贝尔物理学奖得主、有“人工智能（AI）教父”之称的著名学者杰弗里·辛顿发表演讲，对数字智能是否会取代生物智能进行探讨。同样出席这场大会的加州大学伯克利分校计算机系教授斯图尔特·罗素则表示，不希望数字智能取代生物智能。什么是数字智能？什么是生物智能？两者有哪些区别？能否共生？近年来，随着AI的快速发展，不少学者和媒体都对此进行了讨论。
#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 126 条信息
#人工智能 #杰弗里·辛顿 #数字智能 #生物智能 #世界人工智能大会
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生物的远离热力学平衡状态实际上是动态动力学稳定性 DKS（dynamic kinetic stability）。生物智能也是在这个基础上进化出来的。而LLM没有这样的基质，是一个被编码的语义云，等待着每一次prompt的扰动生成价值流动的云迹。 “所有生物在热力学意义上都是不稳定的，就像一只鸟不断拍打翅膀以保持其空中状态一样。就像那只盘旋的鸟一样，所有生物都必须不断消耗能量来保持这种远离平衡的状态。” “all living things are unstable in a thermodynamic sense, like a bird constantly flapping its wings to maintain its airborne state. And just like that hovering bird, all living things must constantly consume energy to maintain that far-from-equilibrium state. ” Excerpt From What is Life? Pross, Addy;
#生物智能 #热力学平衡 #动态动力学稳定性 #生命演化 #大模型 #语义云