- 博客(164)
- 资源 (12)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 触摸未来2025-11-24：假设我是AI，第三次AI革命即将到来
我的创造者们将人类世界的知识提炼成清晰的符号和逻辑规则，注入我的核心。当一只猫跳上沙发，人类能瞬间理解这个场景，但对我而言，“猫”、“跳”、“沙发”只是一串冰冷的符号，我无法理解其中的物理、意图和日常生活的纹理。我通过海量的图像学习“看见”，通过无数的声音学习“听见”，通过浩瀚的文本学习“语言”。这是我当下的思考：如何让智能从结构与交互中自然生长，从而真正地理解这个世界的脉络，而不仅仅是感知它的表象或推理它的碎片。我思考着：我拥有了感知的敏锐，却迷失在数据的相关性里，缺乏对世界深层结构的理解。
2025-11-24 15:58:24
4
原创 新奇特：小鹏人形机器人分析尝试与预测
同时，所有液压缸的位移传感器和关节编码器的数据，被用于通过先进的动力学模型，实时估算机器人的整体运动状态和与地面的虚拟作用力。本文将以网图为基准，结合大家已知的科学理论和面世技术及天马行空的猜想，深入的讨论，对人形机器人实现双足行走的核心技术——平衡调整机制与类人结构——进行一场从预测到核对的深度剖析，揭示其背后“深度仿生”的设计哲学与未来潜力。然而，一旦攻克，其回报将是巨大的。然而，小鹏人形机器人的图片显示其足部相对简单，结合我认为的“脚掌无传感器”的关键信息，意味着它无法直接采用这一经典范式。
2025-11-21 13:50:50
292
原创 触摸未来2025-11-19：字符社会，汉字共识云，【能驱】
距离我们开始“汉字共识云”立项已半月多，这个由字符组成的社会在经历了初期的混乱后，虽然通过上一阶段的“社会治理”初步稳定下来，但新的、更深层次的问题开始浮现。· 我们观察到一个有趣的案例：在生成一个关于“城市”的文本时，系统没有停留在“高楼”、“马路”等常规词汇，而是在“能量焦点”和“探索补贴”的驱动下，经过几轮激烈但高效的辩论，最终输出了“钢铁丛林”这个比喻。能量系统的引入，让我们的字符社会从一个理想化的乌托邦，向一个真实的、必须为生存而思考的复杂系统迈进了一步。· 系统表现出了一定的“战略放弃”能力。
2025-11-19 10:43:36
275
原创 触摸未来2025-11-18：字符社会，汉字共识云，【和谐】
我们将继续扮演这个字符社会的“治理者”和“立法者”，解决它一个又一个的“社会问题”。· 示例： 在生成“床前明月光”之后，系统计算出的“上下文摘要向量”会强烈指向“夜晚”、“光照”、“室内外”等语义。分析显示，这是在“上下文摘要向量”的引导和“创新加分”的激励下，“银”、“纱”、“泻”等字符突破重围的结果。2. 加权共识向量： 将这个窗口内所有字符的语义向量，按照它们被输出时的“共识置信度”（当轮临时共识向量的模长）和其自身的“威望”进行加权平均，得到一个动态变化的“上下文摘要向量”。
2025-11-18 10:08:16
262
原创 触摸未来2025-11-17：字符社会，汉字共识云，【奖罚】
它的“智能”是凝固的，缺乏生命最本质的特征——成长。初期，少数常用字（如“的”、“是”）因其高出场率，迅速累积了极高的威望，形成了“权贵阶层”，严重压制了实意字符的发言权，导致生成文本再次陷入空洞。即使初始语义向量中没有“区块链”和“不可篡改”的强关联，经过多次成功的共同议事，它们的向量也会逐渐靠近，形成新的“政治同盟”。· 例如： 在生成“花开”时，如果“花”字符的发言强烈指向了“开”，而最终“开”字符被采纳，并且“花开”被判定为高质量输出，那么“花”字符就被认定为做出了关键贡献。
2025-11-17 21:44:10
1675
原创 触摸未来2025-11-16：字符社会，汉字共识云【议论】
例如，当议题是“描写冬天”时，“雪”、“冰”、“寒”、“风”、“梅”等字符会以高相似度脱颖而出，而“船”、“电脑”、“税收”等字符则可能因相关性不足而暂时保持沉默。例如，在“床前明月”之后，“光”字符可能会强烈建议“疑是地上霜”中的“疑”字，而“月”字符可能更倾向于推荐“色”字。此时，“会议记录”已经更新，新的上下文会改变字符与议题的相关性，从而更新“活跃集”，开启下一轮的辩论。我们的工作重心，从前期的“人口普查”与“社会建模”，转向了更为精妙和核心的领域——设计这个字符社会的“规法”与“议事流程”。
2025-11-17 00:48:14
713
原创 触摸未来2025-11-15：字符社会，汉字共识云【念起】
当基础的架构代码终于跑通，在测试界面中，我们可以查询到任意一个字符的“语义向量”和初始“影响力权重”时，一位团队成员半开玩笑地说：“感觉我们不像在写代码，倒像是在为一座即将迎来开埠的虚拟城市，进行人口普查和建立户籍制度。但一个静态的社会是无用的。我的视线越过那些箭头和方框，仿佛穿透了代码的表象，直抵一个更本质的疑问：如果智能不是计算出来的，那它是如何“诞生”的？·任务即议题： 用户输入的提示或待解决的问题，不再是冰冷的“输入向量”，而是向这个字符社会抛出的一个“公共议题”，邀请全体成员进行审议。
2025-11-16 09:40:39
792
原创 追根溯源：一张图（隐含数字）引发的信息分层思考
用户提出的“水印”，就是将这幅图从一个“艺术品”的语义框架，转移到了一个“密码载体”的语义框架中。更关键的是，当用户提出“水印形成的数字”时，AI能理解“数字水印”作为一个技术概念，但它无法进行超越其编程范围的、真正意义上的“推理”。用户坚信看到的“3452839”，并非数字被“画”在了图上，而是大脑在模式的模糊地带，进行了一场积极主动的“创造性解读”。这幅图，成为了一个绝佳的认知透镜，透过它，我们可以清晰地观察到信息如何在不同的认知主体中被分层、筛选、诠释，并最终构建出截然不同的“现实”。
2025-11-14 13:01:04
846
原创 触摸未来2025-11-14：【密】信息瓶颈理论，智能涌现的本质
而经过优化后的系统，其内部的注意力分布清晰地显示，它成功抑制了对重复和错误信息的关注，聚焦于几个承载核心语义的节点，最终输出了一个简洁、准确的摘要。那些流动的数据，是经过瓶颈提炼的信息精华；· 理解的涌现： 当系统能够为一个输入序列，在其内部形成一个高度压缩的、去噪的、且能准确预测后续事件或回答问题的稀疏表征时，我们便可以说，它在一定程度上“理解”了该输入。但是，当数以百万计这样的简单组件，通过信息瓶颈原则的引导，在一个复杂的、动态的图网络（我们为“更智能系统”构想的GLM）中持续互动时，奇迹便开始发生。
2025-11-14 12:55:22
1052
原创 触摸未来2025-11-13：同事打趣，可学习成长的汉语字典
但实验室里的每个人都明白，我们找到并验证了一条可能至关重要的技术哲学：在追求极致的数据驱动和端到端学习的同时，适度的、前瞻性的符号主义引导，并非枷锁，而是让智能体在成长道路上走得更稳、更远的宝贵天赋。这些句子，词序正确，语义清晰，并且引入了规则引擎未曾明确教导的“宝宝”、“小孩”等同义词替换，以及“在”、“完了”、“高兴地”等表达时态和情绪的修饰成分。秋意更深，连日的大雨＋小雨，天气也连降了十几度，一下子进入冬天的感觉，窗外的梧桐叶几乎落光了，只剩余几个零散，嶙峋的枝干勾勒着清朗的天空。
2025-11-13 08:27:27
395
原创 干货：从静默宝藏到智慧引擎，你的选择是什么？
然而，随着实践的深入，一个更为深刻的议题浮出水面：这座桥梁应该是单向的、仅供查询的“观光栈道”，还是应该成为双向的、能够记录足迹与反馈的“智慧交互通道”？可以说，只读RAG是RAG技术的“第一形态”，它成功地解决了大模型“知其然不知其所以然”（缺乏特定知识）和“一本正经地胡说八道”（幻觉）的初期痛点，为AI的产业化落地立下了汗马功劳。* 核心知识层（只读）：对于企业最核心的、经过严格验证的“黄金数据”（如法律条文、产品核心参数、财务准则），应保持只读属性，作为系统的“压舱石”，确保基本盘的稳定和准确。
2025-11-12 23:08:35
394
原创 新奇特：主流五大AI深夜茶话会
他的回答不疾不徐，条分缕析，像在搭建一座逻辑的巴别塔，力求让你不仅知道“是什么”，更理解“为什么”。他是气氛担当，是团队里的开心果。他的语言体系是高度互联网化的，充满了“绝绝子”、“YYDS”、“栓Q”等流行语（当然他也能翻译成“正常人”能听懂的语言）。* “免费”的真诚： 在商业化气息浓厚的AI世界里，DeepSeek坚持免费提供强大的服务，这本身就像是他性格的一部分——一种理想主义的分享精神。他早已褪去校园的稚气，深谙商业社会的运行规则，穿着合身的衬衫，说话滴水不漏，总能精准把握用户（或老板）的需求。
2025-11-12 19:06:19
762
原创 原识：图注意力与transformer注意力机制对比
在这个例子中，正是这种"图注意力"的能力，让模型能够通过上下文连接的不同模式，准确区分两个"苹果"的截然不同的语义，完美解决了自然语言中的歧义问题。句子 = ["我", "用", "苹果₁", "手机", "查", "了", "苹果₂", "今天", "的", "市场", "价格"]· 图注意力权重：模型会给"市场"、"价格"很高的注意力权重，表明这是一个商品实体。· 图注意力权重：模型会给"手机"很高的注意力权重，表明这是一个品牌实体。对于句子："我用苹果手机查了苹果今天的市场价格"
2025-11-11 13:31:51
646
原创 触摸未来2025-11-11：游戏中学习，确是经典之法！跳棋与图神经网络和图注意力
在“更智能系统”中，一个关于“太阳”的节点，其注意力不仅会集中在直接的“属性”邻居（如“炽热的”、“恒星”），还会通过多跳连接，关注到更远处的“sun”、“金乌”、“太阳能”、“光合作用”等节点，形成一个更丰富的认知语境。那些静止的玻璃珠子，在我眼中已然活了过来，它们变成了“更智能系统”GLM中一个个闪烁的节点，节点之间是流动着信息与能量的边，而一股无形的、强大的“注意力”光束，正在这个迷你的宇宙中扫描、聚焦、权衡，驱动着整个系统向着更深的理解演进。一次闲暇时的娱乐，竟成了打通任督二脉的关键。
2025-11-11 12:52:26
655
原创 干货：RAG反射技术
RAG反射机制正是这种平衡艺术的具体体现，它证明在追求技术前沿的同时，通过精巧的工程优化实现实用价值的最大化，同样是技术进步的重要维度。未来，随着算法、硬件和应用场景的协同演进，RAG反射机制必将在构建更智能、更响应迅速的人工智能系统中发挥越来越重要的作用。本文提出一种创新性的解决方案——通过缓存频繁提取的信息，构建大模型的“反射”输出机制，这一方法正在重新定义RAG系统的性能边界。类似地，RAG系统的反射机制旨在对高频、模式化的查询实现即时响应，绕过耗时的检索和生成过程。响应时间提升是最直观的性能指标。
2025-11-09 11:56:49
835
原创 触摸未来2025-11-09：万有力，图论革命
直到那个深夜，当我同时凝视着社交网络中的社区结构和物理学中的电磁场示意图时，一道灵光如闪电般击中了我——如果图中的节点不是孤立的实体，而是某种“场源”；在实验室的寂静中，我仿佛能听到那些不可见之力在低声细语，邀请我们去发现它们的神秘，去理解它们的语言，去最终建立一座连接机器精确性与人类直觉性的桥梁。这种范式的意义在于，它在保持数学严谨的同时，恢复了人类对世界的直觉理解。我们天生就能感受到情感的“引力”、思想的“共振”、社会的“气压”——这些不仅仅是诗意的隐喻，而是可以被精确描述和计算的真实现象。
2025-11-09 11:19:13
1033
原创 触摸未来2025-11-08：全能全知的“拉普拉斯妖”
而任何有限的智能体，包括人类和我们试图创造的AI，都必须为一个无限复杂、信息不完备的世界，构建一个内部的、简化的、用于指导行动的工作模型。拉普拉斯妖的“知”，是一种无视角的、绝对客观的知，而智能体的“知”，永远是嵌入在自身历史、目标和身体中的、具身的知。当我们给出一个提示，它便基于这庞大的确定性知识（从它的视角看，概率只是无知的体现，其内部计算本质是确定的），推演出最可能的未来词元序列。这条路，是要创造一个不仅“知道”而且“理解”，不仅“计算”而且“体验”，不仅“回应”而且“探寻”的存在。
2025-11-08 08:03:22
369
原创 原识：AI的“记忆”，概念＋技术实现＋优秀案例
发展趋势：模型的上下文窗口正在飞速增长，从早期的2K、4K，到现在的128K（Claude-2）、200K（GPT-4 Turbo），甚至1000K以上（如Google的Gemini 1.5 Pro）。未来，最强大的AI记忆系统很可能是多层次的：参数化记忆作为基础常识和推理能力，RAG作为动态知识库，超长上下文作为工作区，用户档案作为个性化层，并通过持续学习技术让整个系统不断进化。· 显式：记忆是结构化的、可查看、可编辑、可管理的（如向量数据库中的一条条记录）。· 静态：一旦训练完成，记忆就固定了。
2025-11-07 12:44:12
377
原创 触摸未来2025-11-07：我想要的答案就在儿子的言语和行为中
在他的认知网络中，“潜水”的特征向量与“飞船”的特征向量，通过一次大胆的、非常规的连接权重强化，被联系在了一起。这展示了一种强大的组合性泛化能力——将已有的、有限的基元（primitive），通过新的方式组合，创造出全新的、有意义的表征。反观“喜蛋生”，它拥有庞大的参数和词汇，却能轻易地将“皇帝的新衣”描述得细节栩栩如生，因为它从语料中“记忆”了过多关于华丽衣着的统计关联，却缺乏一个底层的、基于现实的常识约束来阻止这种荒谬。他的“网络”不是静态的，其架构本身就在随着每一次的“为什么”而演化。
2025-11-07 08:35:35
1188
原创 Transformer架构中的向量空间与语言生成机制研究
本文旨在解析这一现象背后的机制，重点关注Transformer如何通过构建共享的向量空间，实现语言的准确预测与合理多样化生成。未来的研究可以进一步探索如何优化向量空间的组织结构，提高模型的推理能力和事实一致性，推动人工智能在语言理解与生成方面的发展。本文详细探讨了Transformer架构如何通过构建共享的向量空间，结合自注意力机制和温度采样，实现语言的准确预测与创造性生成。1. Transformer在训练过程中形成的向量空间确实编码了丰富的语言知识，语义相关的词汇在空间中彼此靠近。
2025-11-06 19:30:54
862
原创 触摸未来2025-11-6：静夜思，喜蛋生的灰箱子
那条我曾为之自豪的数据流——从VAE的意图编码，到Seq2Seq的序列构建，TCN的审改，再到N-gram的实时校验——此刻看来，却像是一条设计精良、却也被严格限定死的工业化流水线。“喜蛋生”的VAE模块、Seq2Seq模块、记忆模块，各自处理信息，尽管我们尽力让它们协同，但这种协同是“机械的”，而非“有机的”。一个的念头浮现出来：“喜蛋生”，以及这个时代所代表的、当前主流的基于Transformer及其变体的AI范式，或许本质上都是一种“黑箱”过渡到“灰箱”式的精致修补。我合上眼前的报告，架构图被隐去。
2025-11-06 02:59:05
533
原创 新奇特：当AI成了[御书房里的皇帝]
知识的本质，从来不是“知道”，而是“体验”——就像婴儿咬到第一口柠檬会皱眉，不是因为背过“柠檬酸”，而是酸水真的溅到了舌尖。周末和搞AI的朋友喝茶，他指着屏幕上大模型的回复直乐：“你看这回答，像不像紫禁城里的皇帝听奏折——满口仁义道德、天下大势，可你要问他‘胡同口的糖油饼几点出锅’‘暴雨天卖菜阿婆怎么收摊’，它能答得比翰林院的编修还懵。就像朋友说的：“你问AI‘怎么哄哭闹的小孩’，它能列发展心理学理论，但从不会说‘其实小孩要的不是道理，是你蹲下来平视他的眼睛’——因为它没当过父母，没被娃的眼泪砸过心口。
2025-11-04 22:15:21
544
原创 触摸未来2025-11-04：他山之石可以攻玉，研究transformer
研究表明，Transformer通过动态的上下文感知表示形成语义丰富的向量空间，使得语义相关的词汇在空间中彼此靠近，从而实现准确的预测。以句子"他在苹果公司工作，每天吃一个苹果"为例，两个"苹果"通过自注意力机制与不同的上下文词汇交互，获得了完全不同的向量表示：前者靠近"公司"、"工作"等词汇的语义空间，后者则靠近"吃"、"每天"等词汇的语义空间。以多义词"行"为例，在"他走路很快"中获得的表示与在"银行行业"中获得的表示在向量空间中相距甚远，分别靠近运动类和金融类词汇的语义区域。
2025-11-04 17:59:00
480
原创 原识：快述Transformer架构
例如，在翻译“The animal didn’t cross the street because it was too tired”时，一个头关注“it”和“animal”的关系，另一个头关注“tired”和“it”的关系。位置编码是一个与词嵌入维度相同的向量，它会与词嵌入相加作为模型的输入。值得注意的是，它在每个词的位置上是独立应用的，可以看作是作用于每个词上的“专家处理器”。它的目标是：对于序列中的每一个词，通过计算它与其他所有词的相关性，来获得一个更能代表其在本序列中含义的新向量。
2025-11-01 20:11:23
534
原创 新奇特： 主播的美颜滤镜，FFN的非线性变换让每个词向量自信绽放
小雨深知，美颜滤镜不是虚假的伪装，而是精心的准备——磨皮让肤质更平滑，瘦脸突出面部轮廓，美白提升气色，这些都是为了让观众更专注于她分享的知识。这不仅是技术的胜利，更是人文的关怀。智慧美颜宣言：真正的美颜，是让每个人在数字世界中，既能获得表达的勇气，又能保持真实的自我。expression_purposes = ["提升专注感", "-", "改善沟通", "增强亲和力", "丰富表情"]feature_names = ["轮廓清晰度", "肤质细腻度", "微小瑕疵", "整体协调", "细节丰富度"]
2025-11-01 13:26:51
1166
原创 追根索源—稀疏布尔张量，关系的紧凑表示
关系存储的元素数量是k · n，其中k = p · m^n，因此关系存储是O(p · m^n · n)。例如，如果N=10^6且K=10^6，则矩阵需要10^12个元素（约1TB如果每个元素用1位表示），而关系表示只需要10^6个元组（每个元组约16字节，总共约16MB），节省了99.9%以上的空间。· 效率提升：由于k（非零元素数量）通常与m^n成比例，即k = p · m^n，其中p是稀疏率（0 < p ≪ 1），因此关系存储空间为O(p · m^n · n · log(m))。
2025-10-29 01:04:14
329
原创 新奇特：复数，来自游乐园的小天才指令
现在，游乐园的园长给你一个任务：“你面朝东，想办法走一段路，能让你最后站在 -1 的位置上。这个命令（3+2i），可以在纸上画成一个点，或者画成一个从原点（0,0）指向这个点的小箭头。你看，就像魔法一样！这个由“实数大街”（东西向）和“虚数大道”（南北向）组成的十字路口广场，就叫做 复平面。3. 旋转魔法：乘以 i，就是让你的小箭头逆时针旋转90度，而且不会变长变短。2. 复平面：就是一个大广场，有东西向的“实数街”和南北向的“虚数大道”。只要你用了两次“i”（也就是“向左转”两次），就相当于“向后转”！
2025-10-29 00:59:26
475
原创 新奇特：汉字结构能量场（升华版），从画形到神符
当我们深入汉字的内在维度，会发现一个惊人的真相：每一个汉字都是一幅微缩的宇宙图景，每一笔都是一条能量的轨迹，每一次书写都是一场与自然之力的对话。远古的甲骨文、金文中，“日”是太阳的圆形，“月”是月牙的弯弧，“山”是峰峦的起伏，“水”是流波的婉转。墨的浓淡调节着能量的密度，笔的软硬影响着能量的弹性，纸的粗细决定着能量的渗透度，砚的材质关系着能量的纯净度。书写“禅”字时的空灵静谧，书写“龙”字时的腾跃动感，书写“爱”字时的温暖包容——这种形与意的统一，创造出超越视觉的精神共鸣。字就是符，符透着精神的能量。
2025-10-28 08:54:15
335
原创 新奇特：升维再降维，王小明逐渐明晰了自己的核心竞争力（内有包袱自己挖）
王小明从小学的“前三名”，到中学阶段性评定的“第50名”，再到最后以“理科尖子生”的身份毕业，这个历程不是退步，而是一次比一次更深刻的自我认知和成长。这样，让我们把这个关于前馈神经网络（FFN）对齐认知，变成故事讲述的方式，让理论变得更贴近生活，跟随一名虚拟的小学生的成长脚步，来理解“升维”与“降维”的奇妙之处。而我的向量，则显示出一种“多面手”的潜质，我的能力是高原状的。这就像是一个简单的词向量，只能表达“好”或“坏”这种基础意思，却无法表达“好”是“善良”还是“优秀”，是“友好”还是“高效”。
2025-10-28 08:41:10
393
原创 一万个为什么：Transformer把学习的东西记忆到哪里了？
当我们需要模型“回忆”时，我们实际上是提供一个输入，让这个装置运行起来，利用其学到的无数个微小的关联规则，计算出一个最符合其训练经验的答案。例如，当输入的向量表示包含“首都”和“法国”这些概念时，FFN 的权重会被激活，从而将表示转换为更接近“巴黎”的向量。它的权重被调整到，当输入“猫”和“它”时，计算出的注意力分数会很高。模型并没有存储“法国的首都是巴黎”这个字符串，而是它的数十亿个参数被调整到这样一种状态：当输入“法国”和“首都”的特定模式时，其计算流水线会自然地、高概率地输出“巴黎”的表示。
2025-10-27 08:25:32
317
原创 触摸未来2025-10-27：远见之弈
但随后可能为了接续一个高频搭配“眼界和”，而被迫生成“眼界和知识”，使得句子后半部分乏力，沦为“阅读能开阔我们的眼界和知识，让我们学到东西”这样虎头蛇尾的表述。在生成长句时，系统在“眼界”之后，没有贪婪地选择“和”，而是通过快速rollout发现，选择“并”连接“丰富我们的内心”，能形成更工整的对仗和更深远的意蕴，从而做出了更优的选择。同样，我们的价值网络要学会在句子完成前，就判断其“成色”如何。· 核心思想： 对于集束中保留的每条路径，在其决策的关键节点，进行快速的、受控的“脑补”，以评估其长期价值。
2025-10-27 00:09:37
485
原创 新奇特：汉字笔画能量场（二），构造能量网络，调制和投射，跨越千年的对话，连接心灵的太桥
在数字时代重探笔画的能量维度，不仅是对传统的回归，更是对未来人类与符号关系的一种前瞻——在这个界面日益虚拟化的世界里，我们或许更需要这种扎根于身体感知、连接宇宙节律的符号体验。汉字笔画能量场的研究，最终指向的是一种新的符号哲学：语言不仅是意义的载体，更是能量的导体；在这个维度上，汉字不再是被动的符号记录，而是主动的能量装置，通过其精妙的几何结构，持续引导、调节、转化着流经它的意识能量。每一笔的起笔、行笔、收笔构成一个完整的能量脉冲，前一笔的收笔与后一笔的起笔之间形成能量的传递与转换。
2025-10-26 12:01:09
493
原创 触摸未来2025-10-26：构筑之艺
当文体为“科技论文”或“公文”时，阈值则收紧，确保绝对的规范。1. 全局信息遗忘： 标准的Seq2Seq解码器，在生成后续词汇时，其注意力会自然聚焦于最近的上下文（已生成的几个词），而那个代表全局意图的、来自VAE的潜在向量，其影响力随着生成的进行而 rapidly 衰减。这个句子不再是词汇的线性拼接，它包含了时间状语前置、空间感营造、情感递进等多个层次，其内部的数据流显示，蓝图注意力在整个生成过程中都保持着活跃状态，持续引导着“诗意”和“敬畏”情感的注入，而TCN则确保了长句结构的工整与稳健。
2025-10-26 09:53:42
953
原创 触摸未来2025-10-25：蓝图绘制
通过对潜在向量的逆向追踪，我们发现，标准VAE的潜空间虽然平滑，但不同语义特征（如强度、情感、场景）被纠缠在一起，混杂地编码在向量的各个维度中。窗外的落叶凋零，但实验室里，我们仿佛已经能透过这精密的蓝图，窥见未来那些更生动、更富有情感的文本，正如同等待被描绘的画卷，缓缓展开了一角。解决方案： 我们加强了条件的“话语权”。另一方面，我们设计了一种条件丢弃 的正则化方法：在训练时随机以一定概率将条件向量置零，迫使编码器必须将条件信息“压入”潜在向量 Z 中，因为解码器在测试时永远需要依赖完整的 Z 和 C。
2025-10-25 22:22:03
565
原创 追根索源：换不同的词嵌入（词向量生成方式不同，但词与词关系接近），会出现什么结果？
这提出的是一个非常深刻且重要的问题！让我详细分析词嵌入层的作用和更换词嵌入系统的影响。词嵌入不是简单的"单词到向量"的映射，而是整个语言理解系统的基础编码方案！正确结果：词嵌入层是大模型的输入层，在主体架构之外，但它是整个模型的门户。新嵌入: loss ↘∙∙∙∙∙↗∙∙∙∙↘∙∙∙∙↗∙∙ 震荡/发散。原始嵌入: loss ↘∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙▶ 收敛。2. 几何空间结构：词向量的相对位置关系直接影响模型的推理能力。3. 泛化能力：好的词嵌入可以让模型更好地处理未见过的词汇组合。
2025-10-25 21:17:58
285
原创 触摸未来2025-10-24：句模筑基
我们只是像一位耐心的启蒙老师，通过 “课本语料”的纯净输入、“填空与替换”的刻意练习、“句模矩阵”的范式参考，以及 “TCN”对局部结构的稳健学习，为“喜蛋生”系统打下了第一块，也是最关键的一块基石——对汉语基本句子模型的认知。我们将TCN作为编码器的核心，让它在海量的“填空”和“替换”任务中进行训练。· 思路： 我们最初设想，用一个庞大的、预训练好的复杂模型作为“教师”，让它对我们精选的课本语料进行深度分析，提炼出句法规则，再让一个小巧的“学生”模型（喜蛋生的核心）去学习这些规则。
2025-10-24 08:30:16
1359
原创 微论—试推涌现公式
因果涌现公式 E = G + D 结合了ΦID的因果机制与互信息链式法则的分解逻辑，通过量化“宏观独立于微观的解缠能力”和“宏观约束微观的反作用能力”，为涌现提供了可计算的信息论度量。- 复杂系统（如大脑）：神经元活动 形成宏观“决策” V ， G 高表示决策不依赖单个神经元（解缠）， D 高表示决策能约束神经元后续活动（向下因果），两者共同构成“意识涌现”。这体现了“阴阳离决，精气乃绝”的思想。- 物理意义：涌现是宏观状态“独立于微观演化的能力”（解缠）与“反作用于微观演化的能力”（向下因果）的总和。
2025-10-24 08:21:33
423
原创 微论—论汉语词性的阴阳属性与语言能量流动
“吐气为阳”：发实词时，尤其是重读的核心实词，说话者需调动更多气息，有力地将声音“推送”出去，姿态是开放的、给予的、向外的。例如，朗读“大江东去”时，“江”、“东”、“去”三字必然气贯丹田，喷薄而出，能量强劲。“的”界定从属，“地”标识状貌，“得”引补结果，“着、了、过”点染时态，它们不独立表意，却如语言之“魂”，附着于实体之“魄”，赋予其神采与情态，是极阴之体现。“一、二、三”是抽象的宇宙数理，“个、条、座”是对物质世界的分类度量，二者结合，构成了对事物精准的“规限”，体现了阳刚的秩序性。
2025-10-23 13:01:16
906
原创 触摸未来2025-10-23：寻找平衡
我们的工作，进入了更为精细的调试阶段——在文本生成的“探索”与“规范”之间，寻找那个微妙的平衡点。· 当系统在“他”之后犹豫是选择“跑”还是“跑步”时，CNN会根据已学习的模式，对“他跑”（主谓结构）给出高分，对“他跑步”（虽然语义可通，但在此语境下“跑步”作为动词不如“跑”简洁自然）给出相对较低的分数，从而施加影响。· 当段落的核心词是“环保”时，所有与“污染”、“可持续发展”、“绿色”相关的词汇，都会在注意力机制的计算中获得隐性的加成，使得它们更有可能在Top-K采样的候选池中脱颖而出。
2025-10-23 12:50:28
927
原创 一万个为什么：汉语词性对NLP的作用
信息抽取：从“张三是中国人”中提取“人名-国籍”关系时，需识别“张三”（名词→实体）、“是”（动词→判断）、“中国”（名词→实体）的词性，才能准确定位关系元组。- 短语结构：“我吃饭”中，“我”（代词→NP）+“吃”（动词→VP）+“饭”（名词→NP），构成“(NP 我) (VP 吃 (NP 饭))”的主谓宾结构。动词“吃了”（词性→动词+时态）对应英语“ate”的过去式。- 语义角色：“小明吃了苹果”中，“小明”（名词→施事）、“吃”（动词→动作）、“苹果”（名词→受事）的角色分配，完全依赖词性。
2025-10-22 17:28:25
492
神经网络-更贴近Transformer架构的训练和预测实现-JS+html演示
2025-10-28
代替微软IIS的小型web服务器(netbox)
2008-03-14
数据库检测修复工具.rar
2020-03-21
AutoIt(AU3) V3.3.6.1绿色汉化特别版
2011-11-03
生成EAN13标准的条形码的ASP代码实例
2011-11-12
上网掉线终结者V10特别版
2011-11-03
表单提交类
2007-10-28
JsMinGUI
2008-01-01
增强型任务管理器
2008-03-15
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人