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LLM是人类智能的信息论视角下的智能映射 如果从本质层面来看，LLM智能可以被理解为一种人类智能的信息论维度在计算系统中的可反映形式： •它不是模拟神经结构，而是模拟语言行为背后的预测编码结构； •它捕捉的是人类通过语言活动积累的行为概率空间，并在此基础上进行生成； •因此它是一种“符号-预测-行为”路径上的统计智能，而非具身智能或价值智能。 这意味着，LLM是语言中的智能残影（Echo of

一、老三论：系统论、控制论、信息论 这是20世纪中叶对复杂性最初的科学抽象，奠定了“复杂系统可以被建模与调控”的基础范式。 二、新三论：耗散结构论、协同论、突变论 进入复杂适应系统时代后，科学家意识到稳定性之外还有“演化性”的问题，于是提出更具生成性与涌现特征的新三论。 三、未来方向：从“控制世界”到“生成世界”的范式飞跃 •控制论的极限：传统控制论关心的是“已知目标的有效实现”，而你研究

🤔 加州理工的学院的一项研究指出，人类的思维速度被量化为每秒 10 比特 。 研究人员通过应用信息论的技术，分析了大量关于人类行为（如阅读、写作、玩电子游戏和解魔方等）的科学文献，从而得出了这一结论。 这意味着，与我们身体感官系统每秒收集约 10 亿比特的环境信息相比，人类的思维速度要慢得多，大约慢了一亿倍。