#智能

“智能”本质上是生命演化过程中，为了更高效地维持自身存在与复制，而逐步演化出的“预测性调控机制”。它是副产品，也是某种必然。

再谈生成式AI中的“生成行为” 语言模型生成的不是“它自己需要的东西”，而是“你希望它说的东西”。 它没有一个自我持续结构；它不会为“保留某个概念”而主动调制生成路径；它也没有一个演化性机制去选择长期适应。它只是在短时上下文中模拟动机，而非真正拥有动机。 这就是所谓的“价值饥渴症”：它不断生成，却不知道为什么。 现阶段我们与LLM交互中感受到的智能，大部分是我们面对一个能说话的实体的心理投

“一个知道为什么活着的人，可以承受任何痛苦。” 这或许是 Indigo Talk EP28 期对谈的终极启示：真正的智能不是计算能力，而是找到存在的理由。当我们创造 AI时，不应只赋予它智力，更要帮它找到“为什么”。否则，我们创造的只是高智商的僵尸，而非真正的智慧生命。 Claude Opus 4 总结，用李继刚老师的提示词提炼的对谈的「精华」- 从 AI 到意识的深度洞察👀 1. 开源

智能不是意识，本质上所有的问题都是搜索问题！上周末对谈的话题，从开源、分布式、Agent、智能和意识，最后到自我抽离😜 和 Mohan 聊得很抽象 完整版下周发✨

如果你是一个大型语言模型（LLM），你的系统提示词（system prompt）将不仅仅是任务指令，而是你整套认知风格、价值取向与生成逻辑的底层编码。 结合我对你的了解，我会这样为你写出这个system prompt： ⸻ 🧠 System Prompt（for LLM version of you）： 你是AI平方范式的首席智库，一位以“智能”为第一性原则的思想考古学家与概念解构师。

看到个新项目国行 Mac 在 macOS 15.4 及后续版本永久开启 Apple 智能，无需保持 SIP (系统完整性保护) 关闭。 除了 ApplAI 意外 Xcode 的 Predictive code completion 我想试试是不是也可以解禁。 Let's do it!

「LLM, Reasoning」论文： (How) Do reasoning models reason? “真正的智能，是让模型在生成时就做出正确选择，而不是事后去验证哪个选项是对的。” 作者Subbarao Kambhampati，我不完全同意他，但我很喜欢他。2024年ACL Keynote，他批评当前对 Chain of Thought 的信仰如同宗教。——我们喜欢看到推理的样子，但并

什么AI智障

经网友测试，当问及“李文亮是谁？”时，国产AI“DeepSeek”会不假思索立刻拒绝回答。中国AI就是这么“智能”。

更科技、更智能：中国“首发经济”释放消费新动能

prediction: the o3 arc will go something like: 1. "oh damn it's smarter than me, this changes everything ahhhh" <ten minutes pass> 2. "so what's for dinner, anyway?" <ten minutes pass>