🤖异或的挫败与注意力的胜利:AI如何理解语言

文章从人工智能的两大分支——符号主义与联结主义——展开,回顾了从感知机到多层感知机的发展历程,以及异或问题如何暴露出早期模型的局限,引发第一次 AI 寒冬。随后介绍了词嵌入、向量运算和注意力机制等关键技术如何推动联结主义的复兴,使大语言模型能够在高维“意义空间”中进行概率预测与生成。最后,结合对齐与强化学习,文章揭示了 ChatGPT 等现代 AI 在语言理解与生成上的核心原理。
异或的挫败与注意力的胜利:AI如何理解语言

Lazy loaded image大模型“不确定性”的真相:不是温度而已,关键在 batch invariance

LLM 推理“不确定性”的根因不在温度或“并发+浮点”,而在于 batch invariance 缺失:同一请求的数值会随拼批规模与切分策略改变。通过对 RMSNorm、Matmul、Attention 做 batch-invariant 改造(统一 KV 布局、固定 split-size 等),在 temperature=0 下可实现位级一致的可复现输出,代价是可接受的性能损失,为金融/法律等高确定性场景及 True On-Policy RL 奠定基础。
大模型“不确定性”的真相:不是温度而已,关键在 batch invariance

Lazy loaded image拒绝“脑内呕吐”:用 PACER 系统重构你的知识消化逻辑

在信息爆炸的时代,我们往往陷入“过度消费”的陷阱:看完一本书、刷完一堆 YouTube 教程,却在几天后迅速遗忘。Justin Sung 在其视频中提到,很多人在学习时只有消费阶段(Consumption),而忽略了消化阶段(Digestion)。 为了实现高效的信息留存,我们需要将信息分为五类,并匹配不同的处理策略,这就是 PACER 模型。
拒绝“脑内呕吐”:用 PACER 系统重构你的知识消化逻辑

Lazy loaded image虚掷的深情与时代的尘埃:重读《芳华》

严歌苓曾冷峻地撕开温情的面纱:“所有的好人实际上都无用。所有的人对好人都是认为他傻、白痴。” 这句话,像一枚锈蚀的钉子,精准而残酷地钉穿了刘峰那被神圣化的一生。 在那个集体主义密不透风的赛道上,刘峰其实是没得选的。他出身于县城的木匠家庭,根子扎在社会的微末之处。对于一个无权无势的小人物,想要在军区文工团这样一个阶层森严、充满“红二代”与“高级知识分子子女”的金字塔里搏出一个出路,他唯一的货币就是“善良”。 这种“善良”并非天赋,而是一种生存策略的极端化。他必须把自己修剪成一个没有私欲、没有死角的“圣人”,才能换取那一点点卑微的生存尊严和被集体接纳的入场券。他成了那个最完美的“修补匠”,修补地板、修补乐器、修补别人的婚姻。然而,正如计算机系统里的冗余备份,大家在享受他的稳定时,却从未真正赋予过他作为“个体”的权重。一旦系统升级,这种过时的、低效的“好人算法”,便会第一时间被作为冗余代码无情抹除。
虚掷的深情与时代的尘埃:重读《芳华》

🤔在 AI 的“鲶鱼效应”下,重塑我们的认知底层:从费曼的“求真”说起

序言:当知识不再是秘密,深度便成了唯一的护城河 作为一名在 AI 浪潮中不断迭代的开发者,我时常感到一种深刻的悖论:一方面,大语言模型让获取知识的成本几乎降为零;另一方面,真正的“理解”却变得前所未有的稀缺。 这种稀缺感源于我们长期受到的教育惯性。在当下的技术转折点,我想结合理查德·费曼(Richard Feynman)的学习哲学,谈谈为什么我们必须打破“键值对”式的思维,以及为什么 AI 这条巨大的鲶鱼,终将吃掉每一个缺乏逻辑厚度的平庸者。
在 AI 的“鲶鱼效应”下,重塑我们的认知底层:从费曼的“求真”说起

Lazy loaded imageAnthropic co-founder: AGI predictions, leaving OpenAI, what keeps him up at night | Ben Mann

本视频采访了Anthropic的联合创始人Ben Mann,讨论了多项关于人工智能(AI)及其安全性、经济影响的议题。Ben提到,超智能(AGI)可能在2028年左右实现,而AI的进步并没有减缓,反而加速了。他离开OpenAI创立Anthropic的原因是觉得在OpenAI中AI安全问题没有得到足够重视,尤其是在超智能的对齐问题上。Ben分享了自己对AI带来失业率上升、经济结构变化的看法,并指出AI将重塑社会及职场,并对未来的人类角色提出了重要的思考。他还提供了未来AI时代中如何应对职业变动的建议,强调“使用工具”的重要性,并关注对孩子的教育,特别是好奇心和创造力的培养。 Highlights • 🤖 超智能的到来: Ben预计超智能(AGI)将在2028年左右到来,超智能的对齐问题至关重要,可能会影响整个人类社会。 • 🔍 离开OpenAI的原因: Ben与团队离开OpenAI是因为认为AI安全未得到充分重视,尤其是如何“把上帝关进盒子”这一超智能控制问题。 • 📉 AI对就业的影响: AI的发展可能会导致失业率上升,尤其是低技能职位会遭到取代。社会需要应对这些变化,并提前规划过渡期。 • 📈 AI加速进步: Ben强调AI的进步没有减缓,模型发布频率逐渐加快,每月或每季度更新一次,而不是像过去那样一年一次。 • 💼 AI与工作: 他提出“经济图灵测试”的概念,表示AI如果能取代一定比例的工作,将对全球经济产生深远影响。 • 🧑‍💻 未来职业建议: Ben建议使用AI工具的能力至关重要,尤其是能够灵活调整与AI交互方式,提高工作效率和创造力。 • 👶 教育与未来: 对孩子的教育需要强调好奇心、创造力和善良,这些素质将帮助他们在未来的AI时代中获得成功。
Anthropic co-founder: AGI predictions, leaving OpenAI, what keeps him up at night | Ben Mann

Lazy loaded image超越剥削:AI 时代的“无用阶级”与认知劳动的终结

当全社会沉浸在人工智能(AI)带来的技术狂欢时,一个更为冷峻的现实正在被忽视:AI Agent 的崛起并非传统意义上的工具升级,而是“生产力本身”的物种置换。在一个遵循二八定律的人类社会中,这种置换将导致绝大多数缺乏深度创造力的普通人失去经济价值。叠加精英阶层的利益固化与通缩预期的螺旋,我们正站在一个与 1925 年惊人相似的历史关口。未来二十年,人类面临的或许不是乌托邦,而是深刻的结构性动荡。
超越剥削:AI 时代的“无用阶级”与认知劳动的终结
普通人必修的“认知破局”:放下“我全都要”的执念,看清世界的底牌
在终点之前,请先活一次
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