#范式转移

18小时前

泡沫是人类科技进步的燃料！燃掉的投资能够赚回来，那就是变革成功，否则就是一地鸡毛 ... 智变时代 II 线下分享节选，来自 Coatue 的泡沫崩盘五部曲：范式转移 - 繁荣 - 狂热 - 获利 - 恐慌 - 崩溃💥 我们现在的 AI 泡沫还在“范式转移”到“繁荣”期，更酷更大的还在后面😜

#泡沫 #AI #范式转移 #繁荣 #科技进步

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2周前

科学革命（paradigm shift）的自由能成本？例子：牛顿力学 → 相对论 - 需要重构大量概念（空间、时间） - 巨大的D_KL[q_new || q_old] 但为什么科学家最终接受？ → 因为解释力提升（Expected_Error下降）变分权衡： ΔF = ΔComplexity - ΔAccuracy 革命成功 ⟺ ΔAccuracy > ΔComplexity

#科学革命 #范式转移 #自由能成本 #解释力提升 #变分权衡

1个月前

这几年我很少买书。主要是因为以前搬家太多，每次搬家都要扔书，扔得我心疼得不行。所以我后来立了个规矩：只有那些我能反复读、反复思考的书，我才买。库恩的《科学革命的结构》就是那一本。我反复去图书馆借，反复读，也反复和别人讨论。最后还是决定买了一本二手的，运气特别好，几乎全新。现在它就放在床头，像个宝贝。翻到第25页：Normal Science——“正常科学”。嗯？正常？难道还有不正常的？还真有。库恩提出“范式转移（paradigm shift）”这个划时代的概念，正是因为他亲身经历并观察过“不正常的科学”。他原本是物理学家。在学习量子力学时，他第一次意识到—— 量子力学的思维方式与牛顿范式完全不同。经典物理讲求确定性与因果性，而量子理论充满概率、模糊与测不准。那一刻，他发现两套语言体系下，“世界”的意义都变了。科学并不是在一条笔直的理性道路上前进，而是在一套世界观崩塌、另一套世界观重建的剧痛中前进。那是他真正的“顿悟时刻”。很多人都分析过这些背景，我就不多讲。说说这几天我自己的一点“顿悟”。 “科学家的心智不是被事实改变的。” 这句话听起来是不是有点悬？但它真的震撼到我。在笛卡尔—牛顿式的传统科学观中，我们被教育要相信科学家是：理性的观察者，通过经验事实（data）来修正理论。逻辑是：世界存在客观事实；科学家通过观察积累事实；理论根据事实修正，越来越接近真理。这就是所谓的经验累积模型（accumulative model of science）。在这种观念里，事实就像砖头，理论是用砖头垒起来的房子。很多人现在依然是这样理解科学的。但是！ What if I tell you：在旧范式体系下被完美规训的学生，他的眼睛根本无法“看见”另一种可能的世界？那是一种深层的认知结构锁定（cognitive lock-in），让他无法察觉那些“现在新新人类能看见的东西”。一种结构性的失明。当然，库恩是个备受争议的人物。他挑战了理性神话，也被批评为相对主义者。但有趣的是，这几年他这本书的讨论度反而越来越高。科学不仅仅是解释世界的工具，它本身也是一个正在被解释的世界。

#库恩 #科学革命的结构 #范式转移 #认知结构锁定 #科学哲学

1个月前

如果互联网的模式不改变，那这些巨大的算力中心要来干嘛？你可以想象，几百亿美金的超算集群，结果每天只是被用来跑一些聊天模型，回答天气、写邮件、做点PPT——那基本就是 “超算闲置时代”。我们看起来在用AI，但实际上，底层基础设施的潜力远没有被释放。如果一个系统只能生成语言，而不能参与执行、验证、决策，那它的计算资源就永远只能“半开”。很多人谈主权个人、科技领主这些概念，的确听上去像精英主义，但我始终觉得，基础设施的真正意义，是要让“非精英”也能使用而不自觉地受益。互联网之所以改变了世界，是因为不需要你懂TCP/IP；智能手机之所以普及，是因为不需要你懂通信协议。真正的范式革命，永远不是“精英的逃逸”，而是“结构的下沉”。它必须让普通人能无感接入、自然参与。而今天很多人把 Web3 理解成代币经济，这其实太狭隘。代币只是一个激励层，不是结构本身。从更大的历史尺度看，Web3 代表的是一种范式转变（paradigm shift）。如果最终我们只是让“中心化的权力”换了个名字、把服务器搬到了链上、把账号换成钱包地址，那这不是革命，只是换皮。维持现状，就是范式转移的失败。很多大厂都尝试过，比如“元宇宙”就是一次试图定义新范式的尝试——但最后失败了。为什么？因为它没有解决底层结构的问题。 “空间化的互联网”听上去浪漫，但本质上还是 Web2 模式的延伸，只不过把浏览器变成了虚拟头盔。我有时候在想，也许我会给扎克伯格一个建议：人的幸运值是有限的。你能在19岁那年创造一个改变世界的平台，已经是概率奇迹。但如果你在第二次范式转变中仍然沿用同一套逻辑，那好运也救不了系统性的老化。同样地，Sam Altman 他们的成功，也取决于他们是否能真正突破范式。如果他们只是让大模型成为更聪明的“黑箱”，那这条路的终点，就是另一个中心化的帝国。到时候，模型对普通人来说，只是一个聊天搭子——高效，但空洞；强大，但封闭。那我们到底缺什么？表面上看，大语言模型已经具备了我们想要的一切：能理解自然语言、能推理、能生成、甚至能写代码。听起来，这不就是我们说的“语义运行时”吗？是的——表面上是。但问题在于，它们只是模拟这些能力，而不是在结构上实现它们。看起来像“理解”，但没有可验证的推理路径；看起来像“智能”，但没有明确的逻辑框架。本质上，它们仍然是“相关性机器”，而不是“因果性系统”。所以，大模型真正的三个缺陷，是结构性的： 1️⃣ 有语义，却无结构。 LLM 的“理解”是隐性的，埋在几千亿个参数的权重里。它能“说出”意义，但不能“展示”意义。真正的语义系统，必须让意义是显性的、可组合、可验证的。也就是说，你得能指出：“它为什么这样推理？”、“它依据了什么事实？” 今天的 LLM 是在语义层上说话，却还没有在语义层上思考。 2️⃣ 能生成信念，却无法提供证明。它可以写合同、诊断问题、甚至模拟逻辑推理——但我们无法验证它的正确性。它的输出没有来源（provenance），也没有可复现性。今天问它一遍，明天再问一次，可能就是完全不同的答案。而真正的可验证系统，必须像区块链那样，信任数学，而不是信任人。现在的模型让我们信任“它”，这恰恰是 Web3 想摆脱的那种中心化信任。 3️⃣ 是语言界面，而非系统接口。现在的 Prompt 体验很顺滑——你问，它答。但它生成的结果是游离的，不接入任何可验证的系统。没有智能合约，没有持久逻辑，没有数据溯源。未来的 LLM 必须能直接组成系统，让“语言＝行为”，输入一句话，就能在规则透明的环境中触发实际执行。这才是从“语言生成”到“结构调度”的飞跃。这就是当前的断层：我们已经拥有了强大的表达能力，却还没有可靠的结构信任。 AI 能生成知识，却不能证明知识；能模仿思维，却不能承担后果。如果我们止步于此，就会重演一次中心化的轮回—— 这次掌握权力的，不是平台，而是模型。真正的 Web3 精神，不是要建更大的模型，而是要建更透明的系统。一个每一句话、每一个规则、每一次执行都可以被验证、重组、共享的开放智能网络。那时，语言才不只是人机界面，而会成为智能的治理层—— 在这里，意义、逻辑与执行真正汇合为一体。这才是范式转移的完成。不是造更大的盒子，而是打破盒子。 From Useful to Trustworthy: When Language Becomes the Operating System

#Web3 #范式转移 #中心化 #AI伦理 #可验证性

2个月前

未来十年最有确定性高增长的就是两个： 1，英伟达的算力生产量 2，币圈总市值前者摧毁了人类智力的估值体系，后者摧毁了人类财富的估值逻辑。这两者同时发生，类似两场世界大战同时发生造成的影响力。但又不同于战争，这两者是实现了人类总体价值的范式转移而不是单纯毁灭。

币圈“1011”六倍崩盘：高杠杆爆仓潮，谁在裸泳？· 6049 条信息

#英伟达 #算力 #币圈 #总市值 #范式转移