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- 置顶 · 本博客的博文导读与博文分类
- 热度 1
- 按：张学文老师今日给我留言：“希望您把自己的博客分类保存。以利他人查询”。我这才注意到这事，随着自己博文的不断增加，对于读者来说要从中就某一个感兴趣的话题找到相关博文的难度也就越发大了，这样不利于读者阅读，故特意制作本文的分类链接，以飨读者，谢谢学文老师的提醒，谢谢读者们的关注！ ...
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简论碎片化阅读中的认知危机与应对方法
- 按：几年前，笔者曾写过一篇有关碎片化阅读的文章“长期碎片化阅读和碎片化思考是学术研究的大敌，兼论深度思考的两个前提” https://mp.weixin.qq.com/s/jkFJ0K5Ukv9x1Hrlo8IAow ，本文是结合笔者最近几年的一些新的观察和感悟后所写的进一步论述和评论 。 信息化时代的一个显著特征是：许多人的时间 ...
- 从认知完整性的视角看超级人工智能的“双重能力”
- 按：近来围绕 Anthropic 的 Mythos 等更强大模型在“突破安全屏障”方面表现出的能力，引发了对未来超级人工智能既具超强创造力又具超强破坏潜力的广泛讨论。如何在享受不断强大的人工智能所带来的巨大价值的同时，抑制甚至消除重大安全隐患，已成为一项迫切而复杂的任务。本文试图通过“认知完整性”这一视角，剖析 ...
- 简论成功与对成功的自我消化能力
- 无论是哪一种类型的成功，都需要有相应的消化能力与之匹配，才能够达致和谐乃至最佳状态和最佳效果，否则都可能会成为反噬自己的力量。商业界、学术界和政界等等各个领域都有大量这样的例子。一个人若是骤然站到了更高的位置，或是在短时间内积累了远超以往的财富与声望，却没有与之相应的认知框架、情绪调节机制和价值判 ...
- 简论人工智能自进化的两个思路方法
- 人工智能是否可以实现自进化？这是决定人工智能是否能够达到更高层次的关键所在。我想有以下两个思路方法是值得尝试的。具体如下。 第一个方法是，在当前的模型训练结果的基础上，利用当前所得到的人工智能模型对初始训练数据集进行全面的二次标注。最好是在有适当监督的情况下以模型自主为主地进行二次标注。在标注的 ...
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论数据污染的应对策略与智能系统的进化方法：从人工纠错到自主辨识
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- 在人工智能发展的历程中，数据污染问题如同一个挥之不去的影子，始终伴随着技术进步的步伐。数据污染不仅指数据集中存在的明显错误标注或噪声干扰，更包括那些隐性的、系统性的偏差与失真等等。这种污染可能来源于数据采集设备的局限性、标注者的主观判断差异、数据提供者故意的甚至恶意的误导（如对抗性样本、虚假信息） ...
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论求知过程中的快乐感知——功利性快乐与非功利性快乐
- 热度 6
- 求知是人类与生俱来的本能，也是推动文明进步的内在动力。在漫长的求知旅程中，快乐作为一种积极的情感体验，扮演着至关重要的角色。这种快乐并非是单一维度的，从类别划分的角度来说，求知过程中的快乐感知至少可以大体划分为功利性快乐和非功利性快乐这两大类别。这两种快乐形态各具特点，对个体的智识能力成长和未来长 ...
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“苦”中作乐也是一种必需的能力
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- 在人生旅途中总会遭遇各种或大或小的低谷甚至波折，没有任何人的人生可以始终一帆风顺。无论是宏观层面的时代巨变、个人命运的至暗时刻，还是微观层面的小病小灾或是一时的心理困顿或短暂的思维困顿，带有‘苦’味的经历总会或主动或被动地萌发于每个人的人生旅途之中。然而，真正决定一个人生命高度与厚度的，往往不是他 ...
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人工智能何以如此“能”？从世界模型的视角来理解是关键
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- 人工智能作为当今世界最具颠覆性的技术之一，正以前所未有的速度和广度渗透到社会各个角落，引发了人们对其“智能”本质的深刻思考。为何人工智能能够展现出如此惊人的“能力”？其背后驱动的深层机制究竟为何？笔者认为，其中的关键在于现有的基于大语言模型的人工智能，在多个关键点上正好实现了对人类知识体系与认知模 ...
- 人工智能何以“能”？
- 热度 2
- 按：最近十几年来，笔者一直高度关注人工智能的研发过程和研发进展，并时常在深思熟虑后写下自己的实时评论，比如阿尔法狗人机大战中的几次实时评论等（ https://mp.weixin.qq.com/s/UTRucHEb9yeWiZHiuGNhkw ；笔者几乎从不删除自己所发表的网络文字，也几乎从不大幅删改自己已经发表过的文字）。下文是笔者对最近有 ...
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简论‘安静宽松的环境’+‘内驱力’对学识升华乃至智慧创造的协同效应
- 热度 5
- 在知识的浩瀚海洋中，无论是伏案耕读的学生，还是在科研前沿砥砺探索的学者，都在追求一种相似的目标：如何不断提升自己的智识能力，从而获得更高层次的智慧体验，乃至获得高层次的智慧创造成果。要实现这种目标，有两种核心要素非常重要：外部环境的宽松与静谧，以及内在强大的驱动力。当这两者完美交织时，便可以形成最 ...
