#框架
一个独特术语，指AI系统执行特定智力任务时的思维结构和方法论。具体来说，它指的是支配整个推理过程的框架，包括如何选择推理所需的知识以及如何在状态内存中组织信息以构建逻辑状态空间。
文章
5 篇文章
开发型开发与重构驱动测试
2025年8月19日
本文探讨了生成式AI如何改变软件开发，并提出了两种新的软件开发方法：开发型开发和重构驱动测试。 文章首先解释了“开发”的广泛含义，不仅仅指创造新产品，还包括开发个人能力、社会和技术等。它强调了开发有用的成果物（例如工具和软件）如何提高效率和质量，并扩展开发的范围。 然后，文章引入了AI驱动软件开发的概念，即利用生成式AI来提高软件开发效率。它指出，生成式AI可以帮助自动化小型任务，快速创建辅助...
作为智力矿山的GitHub
2025年8月15日
本文探讨了GitHub未来作为开放知识共享空间和智力矿山的潜力。作者以自身经验出发，描述了利用生成式AI辅助博客文章创作的“智力工厂”系统，该系统将翻译、视频制作、网站生成等流程自动化。作者认为，类似的AI工具，例如Cognition公司开发的DeepWiki（自动生成GitHub项目Wiki网站的服务），也属于智力工厂的范畴。DeepWiki为大量GitHub公共项目自动生成了Wiki网站，展示...
直觉与逻辑之间的智力结晶
2025年8月14日
本文探讨了直觉与逻辑之间的关系，提出了一种名为“智力结晶”的概念来弥合两者之间的差距。作者认为，许多直觉上正确的观点，都可以通过逻辑推理来解释，而关键在于找到连接直觉和逻辑的桥梁。文章以“国家利益”为例，阐述了其在追求世界和平时的局限性。作者指出，国家利益的概念具有不可预测性，容易被误用，并且缺乏渐进式积累的特性，将其作为长期战略目标是不理性的。相反，作者主张关注永久和平、良好治理、经济繁荣和风险...
学习的学习：与生俱来的智能
2025年8月13日
本文探讨了人工智能（特别是大型语言模型）的智能涌现机制，通过引入“形而下学习”和“形而上学习”的概念来解释这一现象。“形而下学习”指通过重复迭代学习知识，类似于人类的身体学习；“形而上学习”则指只需少量尝试或直接检索即可掌握的知识，类似于人类利用已有的知识框架快速理解新知识。作者认为，自然语言是连接形而下学习和形而上学习的关键界面，它既可以通过形而下学习习得，又可以作为形而上学习的工具。大型语言模...
人工学习智能系统：ALIS构想
2025年8月9日
本文提出了人工学习智能系统（ALIS）的概念，这是一种结合了先天学习（神经网络监督学习）和后天学习的系统。ALIS的核心在于可重用知识的提取、存储、选择和利用。文章详细阐述了ALIS的五个要素：智能处理器（例如大型语言模型LLM或人脑）、知识存储（LLM中的神经网络参数或人脑的长期记忆）、世界（ALIS感知的外部环境）、状态内存（LLM的隐藏状态或人脑的短期记忆）和框架（推理时选择知识的标准以及组...