#符号智能

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austerity 紧缩性翻译得太硬了，应该是maximize future compression progress的理论普遍性与简约性。 这篇论文的理论和最近看到的YiMa教授的purtuing the nature of intelligence类似，回头一起研究一下。 最近对符号智能的压缩性有了更深刻的理解。
#紧缩性 #maximize future compression progress #YiMa教授 #符号智能 #压缩性
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符号智能需要压缩效率；具身智能则需要搜索效率。
#符号智能 #具身智能 #压缩效率 #搜索效率
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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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弄来弄去还是给ICL提供上下文： 给符号智能以具身经验本体
#ICL #符号智能 #具身经验 #本体 #上下文
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一个感觉，timeline由grok这种符号智能接管以后，越来越看重分享内容的人味：那种具身的带浓浓生活气息的情境化的描述
#Grok #符号智能 #生活气息 #情境化描述 #人味
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一个直觉：符号智能与NLP的语义结构更适合递归式推理，而不是直接用RL优化生成。 ⚙️ 但在更高层的“认知控制”层面： RL 仍然可以用于学习“何时调用递归”、“何时选择推理路径”、“何时停止生成”。 🧠 也就是说： 递归是语言的“结构机制”； RL 是认知控制的“策略机制”。 未来的 Cognitive AI 很可能会融合这两者： •底层用递归表示语言和逻辑； •高层用RL选择推理和行动策略
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 77 条信息
#符号智能 #NLP #递归推理 #认知控制 #强化学习
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如果对语言之于人类文明的意义不甚了了，那一定会低估LLM这种符号智能
#语言文明 #LLM #符号智能 #人类文明