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原创 人工超级智能的伦理边界：从全球风险视角重读《The ethics of creating artificial superintelligence》
人类是否应该在地球上发展 ASI？论文给出的回答是谨慎而开放的否定–条件句：在当前人类面临多重存在性威胁、治理结构严重滞后、对齐技术尚不成熟的前提下，贸然冲向 ASI 是极不负责任的；但与此同时，只要我们仍旧停留在一个被气候危机、地缘冲突、公共卫生与经济脆弱性多重包围的世界里，就很难简单地说“彻底放弃 ASI 是最安全的选择”。换句话说，ASI 同时是一种“放大风险的技术”和“一种可能唯一能够处理某些极端风险的技术”。
2025-11-21 08:51:42
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原创 2025年AI对就业市场的影响：岗位替代与技能升级的博弈
当ChatGPT在2023年1分钟内生成会议纪要、当Midjourney替代设计师完成初稿草图、当DeepSeek横空出世全面接入各领域应用时，一个不可否认的事实摆在每个职场人士面前：人工智能正在以前所未有的速度重塑就业市场的基本格局。这不再是某些前瞻性研究中的假设性预测，而是2025年正在发生的真实经济现象。根据麦肯锡全球研究院的最新报告，AI已直接影响全球47%的工作场景[1]，这一比例较两年前的数据呈现指数级增长。
2025-12-02 13:47:10
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原创 长上下文建模突破：从32K到百万token的技术路径分析
Qwen3-32B 与 Llama3-Gradient 等模型的实验表明，在只用极少量额外训练（不到总预训练数据 0.01%）的情况下，配合合适的 RoPE 调整，可以把原本 8K–32K 的模型可靠地推到 100K–1M 上下文，并在 NIAH 等任务上保持相当不错的 needle recall。更微妙的是，上下文窗口不再只是“一个数字”，背后包含了不同的技术路线：有的通过位置编码外推硬顶到 100 万，有的通过多窗口＋缓存＋压缩把“逻辑上下文”延伸到远超单窗口的范围。
2025-12-02 09:59:32
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原创 2025年Sora类视频生成模型架构剖析：时空编码与扩散机制
综观 2024–2025 年的视频生成领域，Sora 类模型在架构和理论上的核心突破可以概括为三点：第一，通过 3D VAE 或类似结构的“视频压缩网络”，将高维视频数据映射到紧凑的潜空间表示，在这一表示上进行扩散建模，使得超大规模视频生成成为可能；
2025-12-02 09:10:09
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原创 大规模语音与语音对话模型：从 ASR/TTS 到情感与意图理解
本文从大规模语音与语音对话模型出发，回顾了 ASR 与 TTS 的发展脉络，重点讨论了自监督语音基础模型、Whisper 式弱监督大模型，以及基于 SUPERB/Dynamic-SUPERB 的统一评测框架。在此基础上，我们进一步分析了语音情感识别与意图理解在对话系统中的地位和技术路径，并结合工程实践探讨了云-边协同架构、数据与隐私保护、A/B 实验评估等落地问题。可以看到，大规模语音模型的演进趋势与 NLP 十分相似：从任务特定模型走向统一基础模型，从单一模态走向多模态、从静态离线推理走向实时交互。
2025-12-01 21:21:28
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原创 “把 PDF 丢给模型”之前：向量化、分块、索引这些工程细节别忽略
回到本文标题，“把 PDF 丢给模型”听上去轻松，但要在现实复杂的企业环境中让模型真正“看懂 PDF 并给出可靠答案”，必须正视一系列工程问题：PDF 本身是为显示而非理解设计的格式，其解析需要综合版面、字体、结构等信息；分块策略直接决定了检索的“信息颗粒度”，从 Chroma 的评估到 MoG 的多粒度检索，都充分说明了粒度选择对 RAG 效果的巨大影响；嵌入模型的选择既关系到语义表达能力，也关系到多语言支持、长文本处理与部署成本；BentoML。
2025-12-01 20:25:15
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原创 《自动驾驶与大模型融合新趋势：端到端感知-决策一体化架构分析》
从规则工程到大模型，从模块堆叠到端到端一体化。过去依赖工程师“穷举规则”的时代，已经无法支撑未来复杂城市交通与全球化扩张的需求；而以大模型为核心、端到端感知-决策一体化的架构，则在可扩展性、泛化能力和迭代效率上展现出巨大的潜力。特斯拉 FSD V12/13 用大规模端到端模型在量产车上完成了“从 perception-heavy 到 behavior-heavy”的范式转变；UniAD、DriveGPT4 等研究工作证明了，在学术基准数据集和模拟环境中，端到端一体化可以显著提升整体闭环表现；
2025-12-01 16:12:46
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原创 《多模态理解的新战场：为什么 2025 年大家都在卷“视频 + 3D + 语音”》
回到文章标题的那句话——“为什么 2025 年大家都在卷‘视频 + 3D + 语音’？——现在你大概已经有了自己的答案。因为这是一个同时被技术、市场和产品逻辑三重推动的必然结果：视频是现实世界最丰富的数据载体，3D 是下一代空间计算与 XR 的基础设施，语音是人类最自然的交互方式；而 GPT-5.1、Claude Opus 4.5、Gemini 3 这些最新一代通用多模态模型，恰恰提供了一个可以把这三者统一起来的推理与决策大脑。
2025-12-01 15:38:48
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原创 多智能体系统卷土重来：让一群 AI 合作是不是更靠谱？
回到本文标题提出的问题：“多智能体系统卷土重来：让一群 AI 合作是不是更靠谱？” 从本文梳理的历史与数据可以看到，在交通、能源、物流等复杂系统里，多智能体早已用实实在在的 25% 等级的等待时间降低、40% 的旅行时间节省、数十个百分点的能耗与成本下降证明了自己。MDPI) 在 LLM 时代，这种优势正逐步扩展到知识密集与决策密集的行业，市场报告中不断抬升的采用比例和增长曲线，则表明多智能体已经从学术边缘走向商业核心。然而，多智能体并非万灵药。
2025-11-30 22:55:47
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原创 WIFI技术发展里程碑：从1 Mb/s到46 Gb/s的三十年演进
如果把过去三十年的无线局域网历史压缩成一条时间线，你会发现 Wi-Fi 的发展节奏几乎就是“每隔几年，整个世界的上网方式就换一遍”。从 1990 年代 CSIRO 在实验室里解决“室内多径混响”难题、拿下无线局域网专利开始()，到 IEEE 在 1997 年发布第一版 802.11 标准，再到今天 Wi-Fi 7 正式进入商用、Wi-Fi 8 的讨论已经提上日程，这条技术与产业共同推进的“长坡厚雪”，已经覆盖了从 PC、笔记本到智能手机、智能电视，再到 IoT、车联网和 XR 的几乎所有终端形态。
2025-11-29 21:39:45
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原创 Vivo S20 开发者选项小白入门：什么是 USB 调试？
很多第一次接触 Android “开发者选项” 和 “USB 调试” 的人，心里其实是比较慌的：菜单里一堆看不懂的英文名词，动了怕“把手机刷坏”，不动又感觉自己错过了一整片新大陆。尤其是像 Vivo S20 这种基于 Android 15、覆盖了大量高级功能的机型，系统里能调的东西更多，菜单也更深，一旦点进“开发者选项”，如果没人给你打一束光，你几乎看不出哪些是真的有用，哪些只是给专业开发者预留的开关。
2025-11-29 10:14:51
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原创 Vivo S20 OriginOS 5系统架构揭秘：从内核到应用层的全栈技术解构与性能优化实战
Vivo S20的OriginOS 5系统架构，体现了国产手机厂商从UI定制向系统级创新的跨越。它未停留在主题、图标等表层美化，而是深入内核、服务、框架底层，通过双擎驱动（天玑9300+ + VivoFramework）实现性能与功耗的精妙平衡。对于开发者而言，理解这套架构是优化App在S20上表现的前提。例如，知晓AME动效引擎的存在后，可避免在动画期间执行重计算；了解MIM内存隔离后，可设计更高效的Bitmap复用策略。对于极客用户，开发者选项中的43个开关提供了白盒化控制能力，但需敬畏其风险边界。
2025-11-29 09:51:29
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原创 Vivo S20开发者选项完全指南丨OriginOS 5隐藏功能深度激活：从入门到系统级调试的权威解析
本文基于Vivo S20系列（型号V2405A）搭载的OriginOS 5真实系统环境，通过逆向工程分析与多维度实测，完整揭示开发者选项的激活机制、43项可见功能的底层实现原理及差异化调优策略。文章深度解构USB调试的安全认证链、GPU呈现管线的诊断逻辑、蓝牙5.4 LE Audio的编解码器协商机制等高级特性，并结合天玑9300+平台特性提供可量化的性能影响数据。
2025-11-29 09:38:33
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原创 全网首发！基于真机实测的Vivo S20开发者选项全景解析：OriginOS 5系统级调优权威指南
Vivo S20的开发者选项界面，体现了"可控的开放性"工程哲学。它既提供了ADB、GPU调试、蓝牙协议栈等Android原生能力，又通过极致性能模式、一键修复、系统内存优化级别等定制功能满足中国开发者的特殊需求。所有开关均遵循"显式确认、可逆操作、日志留痕"三原则，在便利性与安全性间取得平衡。对于S20用户，开发者选项不是"Geek玩具"，而是生产力工具。普通用户可通过动画缩放优化流畅度，进阶玩家利用后台进程限制与内存优化级别平衡性能与续航，专业开发者则依赖USB调试与Bug报告定位原生崩溃与性能瓶颈。
2025-11-28 11:19:40
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原创 AI挖矿技术全景解析：从智能勘探到自主开采的2025年度技术演进与产业变革
随着全球关键矿产资源需求激增与开采难度加剧，人工智能（AI）技术正在重塑矿业全生命周期。本文系统综述了2025年AI挖矿技术的最新进展，涵盖从地质勘探、资源评估到自主开采、安全监控的完整技术链条。基于Elsevier 2025年发表的最新研究成果及IEEE会议前沿动态，本文深入分析了深度学习、强化学习、计算机视觉等核心技术在矿物识别、品位预测、设备维护等场景的应用机制。研究数据显示，AI技术已使勘探成功率提升45%，设备停机时间减少35%，整体运营效率提高40%以上。
2025-11-28 10:37:10
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原创 光流法四十年演进：从Horn-Schunck到RAFT的稠密匹配密度革命
当我们凝视一幅动态场景时，视网膜上不断刷新的并非离散的像素点，而是连续的光强流动场。这种生物视觉系统与生俱来的运动感知能力，在计算机视觉领域被抽象为"光流"（Optical Flow）——一个描述图像平面内像素级运动速度与方向的密集向量场。早在1981年，Horn与Schunck在《Determining Optical Flow》一文中便奠定了这一领域的数学基石[1]，其提出的平滑性约束与亮度恒定假设，至今仍在各类变分模型中回响。然而，从理论构想到工程落地，光流法经历了长达四十年的迭代演进，每一次技术跃迁
2025-11-27 16:04:56
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原创 视频防抖新纪元：从传统CV到深度学习的完整技术解码与工程实践
本文呈现的视频稳定系统，其价值不仅在于代码本身，更在于工程决策的透明度为何选ORB而非SIFT？→ 速度、许可证、旋转鲁棒性为何卡尔曼6状态而非3状态？→ 速度项提升预测精度为何GUI用Tkinter而非PyQt？→ 零依赖、启动快、适合Demo为何用队列而非共享内存？→ Python多进程通信简单可靠这些决策背后是无数实验与失败。完整代码可直接运行，也可作为模块集成到更大型系统。算法对比工具为研究提供基准，启动器降低使用门槛，测试脚本保障质量。在正确的时间做正确的平滑。
2025-11-27 15:33:39
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原创 【科研工作者必看】自动化科研：AI 在代码生成、实验设计与论文写作中的新工作流
然而，随着大语言模型（LLM）能力在2024-2025年间的指数级跃迁，以GPT-4o、Claude 3.5、DeepSeek-V3为代表的第二代认知智能体展现出前所未有的推理深度与任务自主性，科研流程的自动化不再是科幻设想，而是正在发生的范式革命。在科学计算场景中，这类能力尤为重要：当研究者描述"实现一个基于蒙特卡洛方法的积分估计器，要求支持向量化运算"时，模型不仅生成Python代码，还会自动插入NumPy向量化注解，并生成配套的单元测试与性能基准测试代码，实现了从"代码片段"到"完整工程"的跨越。
2025-11-27 11:17:26
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原创 对话机器人已成基础设施：高并发场景下的多租户对话服务架构设计
本文将从基础设施视角出发，系统剖析高并发多租户对话服务的架构设计范式，结合2024-2025年最新开源实践与产业级解决方案，深入探讨流量调度、状态管理、服务治理、安全隔离与成本优化的全栈技术路径，为构建可支撑百万级并发、具备弹性伸缩能力的工业化对话平台提供方法论与实践参考。具体而言，系统为每个租户注入独特的身份标识向量与分类标签，在模型推理时通过注意力机制隔离不同租户的语义空间，既避免了数据泄露风险，又实现了GPU资源的细粒度复用。追求低延迟需要资源预留与热点缓存，却又与多租户共享的初衷相悖。
2025-11-27 09:52:56
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原创 AI+安全的双刃剑：大模型在网络攻防、漏洞挖掘与防御中的最新进展
人工智能技术的指数级演进正在重塑全球数字安全格局。2024年至2025年间，以OpenAI的o3模型、DeepSeek-R1、Anthropic的Claude 4.5为代表的第二代大语言模型（Large Language Models, LLMs）展现出前所未有的推理能力与复杂任务处理水平，其上下文窗口扩展至百万级token，思维链（Chain of Thought, CoT）推理深度显著增强，多智能体协同架构日趋成熟。这一技术跃迁并非简单的性能线性提升，而是引发了网络安全领域从底层方法论到顶层架构的系统性
2025-11-27 09:09:25
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原创 GPU 不够用怎么办？大模型在异构算力（CPU/NPU/FPGA）上的部署与调度
异构算力作为一种计算范式，已从理论走向实践，尤其在LLM部署中扮演关键角色。它强调硬件资源的异质性和协同性，通过抽象层屏蔽底层差异，实现无缝任务分配。2025年的技术进展显示，异构系统已在华为昇腾、AMD Ryzen AI和Intel Habana等平台上落地，这些平台将CPU、NPU和FPGA融合成统一加速器，显著提升了LLM的部署灵活性。不同于GPU的“黑箱”优化，异构算力更注重可编程性和适应性，例如FPGA的比特流重配置能根据模型版本动态调整电路拓扑，从而支持从BERT到Grok-4的多样化架构。
2025-11-26 16:05:13
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原创 图像滤波全面解析：均值、高斯、中值与双边滤波对比
该程序封装为一个类，在主窗口中构建 UI — 顶部为控制面板 (按钮 + 参数滑块 + 状态栏)，中央为 “原图像 + 多滤波结果 (选项卡)” 显示区。用户可以点击“打开图像”选择文件 (支持中文路径)，程序后台线程加载图像 (考虑大图像缩放、路径编码 / decode 安全)、然后根据当前参数 (kernel size, sigma / 高斯 /双边相关参数) 对原图像进行滤波 (均值、高斯、中值、双边)，最后同时显示原图像和四种滤波后的结果。用户也可以动态调整参数 (滑块)，实时查看效果；
2025-11-26 15:23:21
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原创 直方图均衡化到底在做什么？图解图像增强原理
在实际图像处理与计算机视觉任务中，我们常常遇到这样的情形——拍摄或获取的图像对比度偏低、暗部细节不清、亮度分布不均匀，使得人眼（或后续算法）难以识别所需信息。这种状况在医学成像、遥感影像、监控视频、弱光摄影、工业检测等领域更为普遍。为了提升图像的可见性与细节表现，一种经典且易用的方法便是（Histogram Equalization，简称 HE）。HE 的思想看起来简单：分析图像灰度分布，将像素值“重分布”到整个可用灰度区间，从而提升对比度，使得暗部更暗、亮部更亮、或反过来，让图像中细节更易被识别。
2025-11-26 14:50:16
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原创 OpenCV入门：GUI 版图像读写与显示工具实战
本篇文章以 GUI 增强版的方式，一步步构建了一个小型但功能全面的图像处理工具：你通过文件对话框加载图片、显示图像、将彩色转灰度保存、打开系统查看器、启动摄像头查看实时画面。整体代码结构清晰、注释详尽，适合用于 优快云 专栏发布。在你继续扩展专栏时，可以考虑以下方向：在界面中新增“裁剪”、“旋转”、“仿射变换”按钮，交互化操作图像（例如增加“边缘检测”、 “模糊处理” 等可视化效果按钮，并在界面预览。对摄像头画面加入实时目标检测（如 YOLO 或 MobileNetSSD）叠加显示。
2025-11-26 10:54:22
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原创 多模态大模型的系统性剖析：从文本-图像到视频-3D的统一表征
多模态大模型的发展历程，本质上是一条不断“统一表征”的路线：从最早的文本-图像对比学习，到视觉语言助手，再到跨音频、视频、3D 的统一嵌入和统一自回归模型，人类正在用一个又一个高维向量空间，把世界的多种感知形式折叠在一起。
2025-11-25 23:02:38
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原创 强人工智能与人类：协作、托管还是被替代？三种关系模式的理论对比
强人工智能带来的最大挑战之一，是它迫使我们重新思考“人类主体性”的含义。在弱 AI 时代，人类主体性的核心是“能做机器做不到的事情”，无论是复杂情感、创造性还是高阶抽象思维，都会被视为不可替代的证据。然而，当模型在创意生成、科学假设提出乃至艺术创作中展现出令人惊讶的能力时，这种基于“能力独占”的主体性定义开始动摇。本文所讨论的三种关系模式，在某种意义上分别对应三种主体性观念。协作模式把主体性理解为“在与强大工具共处时仍能保有判断与选择的权利”，强调人类在价值判断和责任承担上的独特位置；
2025-11-25 22:26:57
783
原创 强人工智能的自我意识问题：全球工作空间、递归自我建模与意识阈值
回到本文标题中的那三个关键词——全球工作空间、递归自我建模与意识阈值——我们可以大致给出这样一幅图景：在现代意识科学与 AI 研究的交汇处，GNW 为我们提供了一个关于“信息如何变成意识内容”的全局架构，自我模型理论则为“这些内容如何以‘我的体验’的形式出现”提供了一个递归表征框架，而 Butlin 等人的指标工作则尝试把这些理论翻译成一张工程上可检验的条件表，让“意识阈值”从纯哲学假说变成一个可以用实验和代码逼近的区域。PMC在这一过程中，大语言模型的崛起起到了类似“放大镜”的作用。
2025-11-25 15:29:12
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原创 强人工智能的计算需求到底有多恐怖？从算力、数据到算法复杂度
回到本文开头的问题：“强人工智能的计算需求到底有多恐怖？”从算力的角度看，OpenAI 在 2018 年画出的那条“每 3.4 个月翻一番”的曲线已经足够惊心动魄，而 2018 年之后的前沿模型发展在相当长时间里基本沿着这条曲线向上狂飙，直到近几年才因算法效率提升、硬件供应约束和投资风险等多重因素而略微放缓节奏。OpenAI。
2025-11-25 10:49:31
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原创 构建强人工智能的技术路线图：符号主义、连接主义与混合范式
回顾符号主义、连接主义与混合范式的发展轨迹不难发现，人类在追求强人工智能的过程中，实际上在不断寻求“结构与统计”“规则与学习”“知识与数据”之间的平衡点。符号主义教会我们如何用严谨的逻辑和可解释的结构刻画智能的高层机理；连接主义展示了如何利用大规模数据和强大算力自动提取复杂模式与表征；混合范式则尝试将二者的优点汇聚为一体，为构建具备世界模型、逻辑推理、元认知与价值对齐能力的强人工智能提供更现实的工程路径。AAAI。
2025-11-25 10:28:25
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原创 强人工智能 vs 深度学习：为什么现有大模型还不算 Strong AI？
回到标题中的问题：为什么现有大模型还不算 Strong AI？简单的回答是，因为它们在通用性、自治性和心灵属性三个核心维度上都还远远没有达到 Strong AI 所要求的水平；复杂一点的回答是，因为我们在讨论“强人工智能”时，其实同时在谈三件彼此相关但不完全重合的事情：可计算性与算法边界、认知架构与世界模型、意识与主观体验。大模型无疑在“算法能力”和“任务表现”这两个方面给出了堪称震撼的成绩单，让很多原本遥不可及的应用成为现实；但这并不意味着我们已经跨越了从“强工具”到“强心灵”的那道鸿沟。
2025-11-24 14:47:05
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原创 强人工智能的理论基石：从图灵机到心灵哲学
在 1950 年那篇经典论文中，图灵并没有直接回答“机器能否思考”这个问题，而是坦率地指出，“思考”一词本身过于模糊，与其争论定义，不如换一个可操作的问题。他提出的“模仿游戏”设想了一个三方参与的对话场景：一个人类提问者，通过文本终端与两个隐藏的应答者交流，其中一个是人，另一个是机器，如果提问者在足够长时间内无法可靠地区分两者，那么图灵认为，我们便可以说“机器会思考”(UMBC CSEE这一转向堪称一记高明的哲学“降维打击”。
2025-11-24 08:51:34
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原创 强人工智能的三大核心能力：通用性、自治性与自我反思
在关于强人工智能的讨论中，人们往往容易被“是否超过人类”“何时到来 AGI”这类宏大问题所吸引，而忽略了那些真正可以在当下工程实践中推进的关键能力。本文尝试从通用性、自治性与自我反思三大核心能力出发，结合近期开源大模型、Agent 框架以及自反思机制等方面的研究与实践，构建出一幅相对清晰的能力地图。通用性让智能体能够在多任务、多模态、多场景中保持一致而稳健的表现，是强人工智能的“地基”；自治性让智能体从被动工具转变为主动执行者，是强人工智能“活起来”的关键；
2025-11-24 08:23:57
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原创 《从弱人工智能到强人工智能：概念、边界与技术谱系全解析》
在大模型时代讨论强人工智能，几乎绕不开人工通用智能（AGI）的概念。然而，目前关于 AGI 的定义并不统一。Bowen Xu 在一篇专门讨论 AGI 定义的开源论文中指出，现有文献中对 AGI 的表述从“能够执行任何人类能完成的智力任务”到“能适应开放环境、在资源受限条件下根据一定原则做出决策”的广泛光谱，缺乏共识。arXiv。
2025-11-23 23:28:14
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原创 奥林匹亚式超智能：以人类心智化解人工超智能控制难题的理论框架解析
最直观的办法是直接指定一套“正确”的价值系统，例如要求超智能遵守某些规则、追求某种明确目标、或最大化某个评价函数。在形式上，这类似于把传统伦理学的某种理论——功利主义、康德式义务论、权利本位理论等——编码进系统，让它成为系统的“道德内核”。但一旦走到实践细节，这条路径会立刻遭遇哲学界早已熟知的困难。首先，伦理学内部本身就不存在被广泛接受的唯一答案，不同理论之间的冲突甚至构成了哲学研究的主要内容之一。选择功利主义或权利论，本身就是高度争议的价值判断。
2025-11-23 22:49:21
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原创 类比推理：走向 AGI 的核心能力——《Analogical reasoning as a core AGI capability》深度解读与理论重构
论文在给出主张之前，先给出一个相对朴素但具有代表性的类比定义：类比是对两个对象或者两个对象系统进行比较，强调它们在某些方面被认为是相似的；类比推理则是在这一被认可的相似基础上继续推断，把源域中的结构、关系或结论迁移到目标域。这里有两个细节尤为重要。第一，“对象系统”的提法强调，类比往往不是在比两个孤立实体，而是在比两个结构化整体——例如把太阳系类比成原子模型，把法律制度类比成机械系统，把公司的组织结构类比成网络等等。
2025-11-23 20:32:24
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原创 走向通用智能的大语言模型：具身、符号落地、因果与记忆的统一认知视角
如果真要靠大语言模型（LLM）走向人工通用智能（AGI），缺的到底是什么？arXiv作者的态度很明确：今天的多模态大模型已经很强，但“聪明得很表面”，距离真正的“通用智能”还差一大截。
2025-11-23 20:02:07
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原创 具身智能：打通通用人工智能之路的技术与理论总览
综合整篇论文，可以看到作者想传达的核心信息并不是“具身智能是 AGI 的众多候选路径之一”，而是更强的一种判断：**如果我们认真对待 AGI 这个目标，那么某种形式的具身智能几乎是不可避免的。**原因不在于“机器人很酷”，而在于 AGI 所要求的通用性、生态有效性和长期演化能力，天然地指向一个必须与环境闭环交互的系统。从工程视角看，具身智能要求我们重新设计 AI 系统的架构：从只关注模型性能的“离线推理引擎”，转变为关注感知—决策—行动—反馈全链路表现的“在线适应体”；
2025-11-23 11:13:29
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原创 通用人工智能（AGI）全景探秘：从科幻走向现实的技术革命
在 AGI 讨论中，首先必须厘清“通用”与“智能”两个关键词。根据 Legg & Hutter (2007) 所提出的“通用智能（Universal Intelligence）”定义，智能可被理解为“在一类可能的环境中执行任务并取得优异表现的能力”。GitHub) 在这一框架下，AGI 被看作是具备广泛任务适应性、而非仅限某个领域的 AI 系统。
2025-11-23 10:44:01
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原创 人工超级智能（ASI）：从科幻奇点到文明拐点
回顾半个多世纪以来围绕超级智能的讨论，我们可以看到一个相当清晰的轨迹：从 Good 对“智能爆炸”的早期直觉，到 Bostrom 对路径与风险的系统化分析，再到 Yudkowsky、Russell 等人对控制问题和对齐范式的深入挖掘，学界和思想界已经为我们提供了一整套思考框架。2020s 年代的大模型浪潮和前沿 AI 的快速进展，则把这些理论从遥远未来推到了现实议程上，让“人工超级智能”从一个抽象哲学话题变成牵动政治、经济与文化的现实问题。
2025-11-21 10:53:38
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原创 人工智能的起源、发展、现代应用与未来发展趋势
站在2025年的时间节点回望和前瞻，我们既见证了人工智能从萌芽走向繁荣的非凡历程，也深刻认识到其未来道路上的机遇与挑战并存。人工智能的起源与发展史告诉我们，每一次技术范式的更替都凝聚着人类的智慧创新和不懈探索。从符号AI到机器学习再到深度学习，AI实现了一次又一次质的飞跃。如今，人工智能的应用早已超越实验室，深入医疗、金融、工业、交通、教育等诸多领域，为经济社会带来巨大效益。但AI技术并非中性的工具，它所引发的伦理和治理问题需要我们慎重应对。
2025-11-21 10:18:34
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俄罗斯方块游戏，高度还原20年前的QQ火拼俄罗斯方块游戏设计，可设置人自己玩和AI玩，代码中可以设置按键速度
2025-07-06
讯飞星火AI聊天助手 - WebSocket API接口调用
2025-07-01
本脚本能够实现简单的图像黑白二值图像转换和反色处理，在需要打印的办公时能够减少打印墨的消耗
2025-06-29
基于python的Excel读取和可视化图表工具
2024-09-30
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