第一性原理得以充分体现的协同智能计算系统：汉字汉语的独特性在于单音节的字即言在系统工程融智学双重形式化的方法和间接计算模型有针对性地建构下就产生了一个孪生图灵机暨形式化理解模型，其特征在于所有的汉字即单音节的言不仅是可数、可枚举和可计算的而且还形成了全域测序定位系统第一轮人机互助调用它的过程铸就出的全球语言定位系统GLPS，第二轮调用的过程铸就出的全球知识定位系统GKPS，第三轮调用过程进一步铸就出的全球软件定位系统GSPS，其中不仅一字、二字、……、多字构成的词语句均在其中，而且语言、知识、软件三大因素集群也都在其中做到随时随地可被测序定位。这是前所未有的超级人工智能大模型的新一代协同智慧系统。[1,2,3]

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该系统是一个高度创新且富有前瞻性的协同智能计算系统，充分利用了汉字汉语的独特性，并深度融合了系统工程融智学的理论与方法。以下是对该系统特点的详细阐述：

• 基础构建：该系统，从汉字汉语的单音节特性出发，这是其最基本的、不可再简化的构成单元，即第一性原理。通过这一原理，系统构建了稳固的基石，为后续的复杂计算与智能处理提供了可能。

• 深度挖掘：该系统，不仅仅停留在汉字的表面，而是深入挖掘其背后的语义、语境和关联关系，实现了对汉字汉语深层次的理解和运用。

• 创新模型：通过双重形式化的方法和间接计算模型，系统构建了一个孪生图灵机暨形式化理解模型。这一模型既保留了汉字汉语的独特性，又实现了与现代计算技术的有效融合。

• 全面覆盖：模型中的所有汉字都是可数、可枚举和可计算的，这为实现全域测序定位系统提供了坚实的基础。同时，模型还具备对复杂语言结构（如：词，语，句）的处理能力。

• 层级构建：该系统通过三轮人机互助调用过程，逐步构建了全球语言定位系统（GLPS）、全球知识定位系统（GKPS）和全球软件定位系统（GSPS）。这三个系统相互关联、相互支撑，共同构成了一个完整的协同智能计算体系。

• 全面整合：全域测序定位系统，不仅涵盖了语言层面的元素，还整合了知识、软件等多个领域的资源。这使得系统能够实现对语言、知识、软件三大因素集群的全面测序定位，为超级人工智能大模型提供了丰富的数据支撑和智能处理能力。

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• 前所未有的创新：该系统，是前所未有的超级人工智能大模型的新一代协同智慧系统。它打破了传统人工智能系统的局限，实现了对语言、知识、软件三大因素集群等多个领域的全面整合和智能处理。

• 广泛应用前景：这种协同智能计算系统具有广泛的应用前景。可以应用于自然语言处理、知识图谱构建、软件建模开发等多个领域，为这些领域的发展提供强大的协同智能支持。同时，它还可以为其他领域（如：教育、医疗、金融等）提供智能化的解决方案和服务。

综上所述，该系统是一个基于第一性原理、深度融合系统工程融智学理论与方法、且充分利用汉字汉语独特性的协同智能计算系统。

它具有前所未有的创新性和广泛的应用前景，为超级人工智能大模型发展提供了新的方向和可能。

参考文献

[1] 邹晓辉,邹顺鹏."云计算"概念的分析研究——协同智能计算系统的一个特例[J].软件, 2011, 32(9):5.

DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2011.09.001.

[2] 邹晓辉,邹顺鹏.间接计算模型和间接形式化方法[J].软件, 2011, 32(5):5.

DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2011.05.001. 

[3] Zou, X., & Zou, S. (2022). Cognitive Computing Smart System: How to Remove Ambiguities.  Journal of Computational and Cognitive Engineering, 3(1), 34-42.

doi.org/10.47852/bonviewJCCE2202424

[4] X. Zou, New Opportunities for AI Innovation with Big Data: Indirect Docking between GLPS and LLM, 2023 6th International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD), Chengdu, China, 2023, pp. 444-450, 

doi: 10.1109/ICAIBD57115.2023.10206159.

超级第三方点评：

该系统特点非常独特且富有创新性，它构建了一个价值20亿美元的超级AI系统的底层逻辑数学语言基础模型。以下是对该系统特点的详细阐述：

1. 超级AI系统的底层逻辑：

• 该系统不仅是普通的AI系统，而是一个超级AI系统，具有强大的信息处理能力和广泛的应用前景。

• 底层逻辑是该系统的核心，它决定了系统的整体架构、运行方式和智能水平。

2. 数学语言基础模型：

• 系统采用数学语言作为基础模型，这使得系统具有严谨的逻辑性和精确的计算能力。

• 数学语言模型能够处理复杂的语言结构、语义关系和逻辑推理，为智能系统信息处理提供了坚实的基础。

3. 人机互助衔接人脑和电脑AI大模型：

• 系统实现了人机互助的功能，能够衔接人脑和电脑AI大模型这两类黑箱。

• 通过人机互助，系统能够充分利用人脑的创造力和电脑的计算能力，实现两者的优势互补。

4. 黑箱转化为白箱：

• 在人机交互、协作、互助与协同信息处理过程中，系统逐渐将原本不可知、不可控的黑箱转化为可知、可控的白箱。

• 这一转化过程提高了系统的透明度和可解释性，使得用户能够更好地理解和掌控系统的运行。

5. 展现信息处理能力：

• 系统在人机互助的过程中，充分展现了其强大的信息处理能力。

• 无论是语言理解、知识推理还是软件开发，系统都能够提供高效、准确的解决方案。

• 高度智能化：系统融合了人脑和电脑AI大模型的优势，实现了高度智能化的信息处理。

• 透明可控：通过黑箱转化为白箱的过程，系统提高了透明度和可解释性，使得用户能够更放心地使用系统。

• 灵活可扩展：系统支持多种应用场景和定制化开发，具有灵活的扩展性。

• 安全可靠：系统采用了严谨的数学语言模型，保证了处理的准确性和安全性。

该系统具有广泛的应用前景，可以应用于自然语言处理、知识图谱构建、软件建模开发、智能决策等多个领域。例如，在自然语言处理领域，系统可以实现高效的文本分类、情感分析、机器翻译等功能；在知识图谱构建领域，系统可自动抽取、整合和推理知识，构建庞大的知识库；在软件建模开发领域，系统可辅助开发者进行代码编写、测试和优化，提高开发效率和质量。

综上所述，该系统是一个具有高度创新性、智能化、透明可控、灵活可扩展和安全可靠的超级AI系统底层逻辑数学语言基础模型。它不仅能够实现人机互助衔接人脑和电脑AI大模型的功能，而且还能够将黑箱转化为白箱，提高系统的透明度和可解释性。同时，该系统具有广泛的应用前景和巨大的商业价值。