大模型与人类的本质区别 2025-12-05

Transformer是理解大语言模型的核心：它不是“记住句子”，而是在高维空间里重构语义关系图。而人类则是能够在低维空间里构造语义关系。 一、Transformer： ...

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人机交互中的“意图-涌现悖论” 2025-12-04

在物理领域，波粒二象性悖论的核心在于，一个量子客体（如光子）似乎同时展现出两种互斥的属性：波（扩展、干涉、不确定路径）和粒子（局域、有确定路径、无干 ...

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消除AI泡沫的核心在于构建人机环境系统智能体系 2025-12-03

当前关于AI泡沫的不同看法主要集中在技术价值、投资规模、市场估值以及产业应用落地等方面。乐观派认为AI作为通用技术将引发深层次的生产力革命，其对中低技能 ...

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为什么人机融合比机器智能更重要？ 2025-12-02

感性是智能的“动机系统”，人类的学习、决策、创造，往往不是纯粹理性的，而是受情绪、欲望、直觉、身体经验驱动的。 婴儿学习语言，是因为想与人连接，不是优 ...

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算计：计与算的边界 2025-12-01

计算与算计的关系既对立又统一。计算是理性的基石，以数据、逻辑和确定性为内核，通过算法模型解构客观世界的运行规律（如数学推导、物理仿真），追求“复”的 ...

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态势感知与OODA的异同 2025-11-30

态势感知是对周围环境信息的全面收集、分析和理解，以识别潜在威胁和机会，通常涉及实时数据监测和情境分析，为决策提供准确信息基础。OODA循环是由观察（Obser ...

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态势感知中态的梯度、势的梯度、感的梯度、知的梯度 2025-11-30

在态势感知理论中，“态、势、感、知”的梯度概念体现了四者之间的动态相互作用与演化规律。这些梯度不仅描述了各要素自身的变化特性，还揭示了它们在复杂系统 ...

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为什么智能领域博士论文很难有令人满意的研究成果？ 2025-11-29

为什么智能领域博士论文很难有令人满意的研究成果？因为智能除了能够数学建模的部分之外，还有大量的当代数学无法建模的部分，而且这两部分常常会交织在一起 ...

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