Greenlobby

Rationality is the foundation, curiosity the engine. I share what's useful—and what's useless but interesting.
理性是底色，好奇是驱动。讲点有用的，也讲点没用但有趣的。

[Greenlobby @green_lobby]

《古天文图表》经过一段时间的验证，运行稳定😃当前版本升级至 V3.5，有兴趣的朋友可以下载。
未来计划推出简易的 网页版 与 手机版，并将逐步完善和扩展更多功能。也欢迎建议新功能与改进👋。通过网盘分享的文件：https://t.co/Dg3uUm8rL1
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--百度网盘

[Greenlobby @green_lobby]

@LD_daofeichang 用我的模型计算，公元前639年9月27日是秋分。秋分不是甲寅日，是辛亥日，三日后才是甲寅日。“甲寅三日”是否是指秋分是”甲寅三日前” ？

[Greenlobby @green_lobby]

@LD_daofeichang 核实结论：公元前639年9月30日“甲寅日”秋分之后三日，即“丙辰日”天象，日月五星“七政连珠”。

[老杨啊 @yhslgg]

有人用 AI 把《史记》57万字变成了一个可以搜索、跳转、推理的知识图谱
兄弟们，今天看到一个让我直接愣住的开源项目——史记知识库，GitHub 1300 星。

一句话：有人用 AI 把《史记》57万字全部拆解标注，做成了一个可以交互、搜索、推理的知识图谱，让两千年前的文字像代码一样能语法高亮、跳转、消歧。

数据规模直接给你看清楚：

• 实体词条：14,065 个
• 标注次数：126,441 次
• 历史事件：3,198 条
• 事件关系：7,637 条
• Wiki 页面：20,830+ 页
这不是简单的文本处理，是真正的知识工程。

几个亮点真的值得单说：

（1）22类实体彩色语法高亮——人名、地名、官职、事件，每一类都有颜色标注，读《史记》像读代码一样清晰，想关哪类就关哪类

（2）史记地铁图——130条交互式时间线，支持缩放拖拽搜索，整个春秋战国到汉初的历史脉络一张图看清楚

（3）Butler AI Agent 自主维护——一个 AI Agent 持续跑了 12,000+ 轮自主更新 Wiki，不是人工录入，是 Agent 在干活

（4）矛盾检测——史记里前后记载有出入的地方，系统能自动检测出来，学术研究用这个太香了

背后的方法论也很牛：本体不是专家预先设计的，是从文本数据里"自下而上涌现"出来的，迭代速度从数周一轮压缩到数小时一轮。作者还出了两本 PDF 方法论手册，合计 863 页。

历史爱好者、做内容的、研究 AI 知识工程的，都值得去看看。

在线访问：https://t.co/Z9JoCt7KLU

GitHub：https://t.co/ARvGphJfU2

好东西转给需要的兄弟。🚀

#史记 #AI知识图谱 #开源 #老杨啊分享

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这看起来应该是AI出来的萧山机场UFO视频吧？ 太魔幻！！！

[Yunchao Wen 💙💛 @wenyunchao]

道先生脑洞大。脑洞大不怕，只是事实和逻辑能自洽。道先生引用最多的是天文考古所呈现的可以和已经验证事实匹配的证据，然后是基于器物呈现特有的如动物形态或物质来源的地理特牲，勾画出人类文明同源这一假说——这可合理想象，率先从天文知识中获取农时，从而拓展生产力，必将建立相对优势进而扩展。

[夏一旦同学 @Danyixia]

中国男士自制水上自行车，自行车行驶在水面，如履平地。

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@cyzy20 @LD_daofeichang 👍👍👍👍👍👍

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@cyzy20 @LD_daofeichang 因此，时间预测的准确性依赖以下三个关键因素：

星历精度：行星和天体位置数据的准确性直接影响预测结果，动力学规律数据。
岁差与章动模型的精度：地球自转轴的长期变化（岁差）和短周期摆动（章动）需要精确建模。
ΔT 修正模型的精度：地球自转速率变化引起的时间差修正是确保计算精确的重要因素。

[🌞Sunny哥 @BTC__Sunny]

建议所有人立刻去看，这就是杨振宁压箱底的巅峰讲堂

没有多余废话，没有空洞鸡汤，全程硬核干货

[Greenlobby @green_lobby]

@linzhixiong06 @OpenRange_ 我可以私信发给你试试看

[Greenlobby @green_lobby]

今天把《古天文图表》的安卓手机版 添加了 五行元素。这次纯粹是为了好玩，大家可以复制”五行快照“，直接粘贴到AI，比如 Chat GPT， 进行命理推演，好玩！ 通过网盘分享的文件：华夏万年历V3.53.apk
链接: https://t.co/eTtVuezS45 提取码: q37h

[Greenlobby @green_lobby]

@he_zu88944 我刚才验证没有啊！

[Greenlobby @green_lobby]

@OpenRange_ 其实苹果版也已经搞好，只是需要通过官方发布，比较麻烦。

[David Lloyd Dusenbury @DusenburyDavid]

A French Jesuit in Peking, Joachim Bouvet (d. 1730), came to believe that the “I Ching” was not only China’s oldest text — but humankind’s.

Older, even, than the “Book of Genesis”.

Bouvet’s theory led G. W. Leibniz to perfect his binomial notation of mathematics (0-1) — which led, several centuries on, to digital computing, cybernetics & AI.

#future #humanities

[环球纪录 @crazy_historyx]

竹笛演奏家公园激情演奏《沧海一声笑》。笛声悠扬，意境悠远！ #热点现场 #

[Kimi.ai @Kimi_Moonshot]

Introducing 𝑨𝒕𝒕𝒆𝒏𝒕𝒊𝒐𝒏 𝑹𝒆𝒔𝒊𝒅𝒖𝒂𝒍𝒔: Rethinking depth-wise aggregation.

Residual connections have long relied on fixed, uniform accumulation. Inspired by the duality of time and depth, we introduce Attention Residuals, replacing standard depth-wise recurrence with learned, input-dependent attention over preceding layers.

🔹 Enables networks to selectively retrieve past representations, naturally mitigating dilution and hidden-state growth.
🔹 Introduces Block AttnRes, partitioning layers into compressed blocks to make cross-layer attention practical at scale.
🔹 Serves as an efficient drop-in replacement, demonstrating a 1.25x compute advantage with negligible (<2%) inference latency overhead.
🔹 Validated on the Kimi Linear architecture (48B total, 3B activated parameters), delivering consistent downstream performance gains.

🔗Full report:
https://t.co/u3EHICG05h

[Greenlobby @green_lobby]

@LD_daofeichang 木星，在鼎卦天区。

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@elonmuskFatZo 9

[Greenlobby @green_lobby]

把2026年天文要素，按照五行对应，是这样的颜色分布。

[Greenlobby @green_lobby]

@LD_daofeichang

[银河百科全书 @yhbkqs]

诺贝尔奖得主辛顿的 3 层推演：AI 怎么理解语言、为什么比人聪明、凭什么可能灭掉我们

转自微博账号：高飞
辛顿月底在加拿大女王大学 McDonald 粒子天体物理研究所的 Ewan 讲座，题目是"我们如何与超级智能 AI 共存"。台下有物理学家、计算机学生和普通公众。

有意思的是，他和sutton的看法正好相反。Sutton说AI监管都是借监管之名控制，辛顿还是相信监管有其作用。

一、AI 到底怎么理解语言：从 1985 年的 100 个样本到今天的大模型

辛顿从最底层开始讲起，试图让非技术背景的听众理解大语言模型（LLM）的工作原理。

1、两条路线之争决定了 AI 的走向

1950 年代 AI 有两个阵营。符号主义认为智能就是逻辑推理，知识用符号表达，思考就是操作符号。生物路线认为智能来自神经网络，关键是学习连接强度。冯·诺伊曼和图灵都站在生物路线这边，但两人都英年早逝，符号派接管了主流几十年。

辛顿是少数坚持走生物路线的人。1985 年他用一个只有 100 个训练样本的微型语言模型证明了一件事：词的意义可以用特征向量（feature vector）表示——你可以把它想象成一长串数字，每个数字代表这个词在某个属性上的强弱，比如"跟时间有关吗""跟动作有关吗"等等。训练过程就是让前面的词的特征能预测下一个词的特征。预测错了就通过反向传播（backpropagation）调整连接权重，下次预测得更准。

"所有知识都在连接权重里，没有存储任何句子。"

2、乐高积木类比：词是高维、可变形、带手臂的积木

辛顿为非技术听众构造了一个类比：语言像乐高积木，但有四个关键区别。

第一，乐高块只有几个自由度，形状是固定的。词有几千个维度，每一维都能调节。第二，词的形状不是预设死的，会根据上下文变形——同一个词在不同句子里"长得不一样"。第三，数量大得多，每个人日常使用约 30000 个词。第四，连接方式完全不同：乐高靠塑料凸起插入孔洞，词则像是每个积木都伸出灵活的手臂，手臂末端有手，词本身还贴着手套。

理解一句话，就是同时调整所有词的形状，让每个词的"手"恰好插入另一个词的"手套"。当所有词彼此咬合，这个结构就是句意。歧义句就是能找到两种不同的咬合方式。

了解 Transformer 的人会认出来：手对应 query，手套对应 key。辛顿说这不完全精确，但给外行一个直觉没问题。

3、语言理解更像蛋白质折叠，而非翻译

符号主义把理解句子比作翻译——从自然语言翻译成一种无歧义的内部语言。辛顿说这完全不对。

真正的类比是蛋白质折叠：一串氨基酸，有些部分互相吸引，有些互相排斥，你要在键角约束下把它折成三维结构，让喜欢的部分靠近、讨厌的部分远离。理解句子也是如此——把词的特征向量调整到互相兼容的状态。

4、一个句子就能学会新词，乔姆斯基的理论解释不了

"She scrummed him with the frying pan."——你从没见过 scrum 这个词，但一句话之后你就知道它大概是"用平底锅敲脑袋"的意思。上下文提供的约束把一个完全陌生的词从"随机球形"压缩变形到合理的特征向量。小孩学语言就是这个机制。

辛顿对乔姆斯基（Chomsky）的批评毫不客气。他说乔姆斯基是"邪教领袖"，识别方法很简单：加入邪教需要同意一个明显错误的命题。乔姆斯基的版本是"语言不是后天习得的"。乔姆斯基在纽约时报撰文说大语言模型无法区分"John is easy to please"和"John is eager to please"中 John 的角色差异——但他显然没有亲自试过。ChatGPT 答得毫无问题。

二、AI 为什么比人聪明：数字智能的三个结构性优势

辛顿从语言理解转向一个更根本的问题：为什么数字 AI 在智能上可能全面超越人类。

1、权重可以复制，生物大脑做不到

数字计算最根本的特性是同一个程序可以在不同硬件上运行。AI 的连接权重可以存储、复制、迁移。销毁所有硬件，日后重建，把权重放上去，那个 AI 就复活了。"很多教会声称能做到复活，但我们真的能做到，只不过只对数字存在有效。"

人脑恰好相反。辛顿管它叫"有死计算"（mortal computation）：你的连接权重只适配你自己的神经元和它们独特的连接模式，对别人毫无用处。你没法把自己的权重拷给任何人。

但"有死"换来了一样重要的东西——能量效率。人脑用的是低功耗模拟计算，万亿个连接可以并行运作。一个神经元接收输入的过程本质上是电压乘以电导得到电荷，纯粹的物理运算，不需要像数字芯片那样做 256 次位操作来完成一次乘法。辛顿开玩笑说："我对物理学了解不多，但电压乘电导是电荷这个我还是知道的。"

代价是：模拟计算无法精确复制。你的权重只能用在你这台"硬件"上。人一死，全没了。

2、知识传输效率差了十亿倍

人类传递知识只能靠语言，一个句子的信息量不到 100 比特。辛顿站在台上说："你们现在亲眼看到了，我正在非常低效地试图把信息传给你们。"

AI 模型之间用蒸馏（distillation）——把大模型的判断力浓缩进小模型。具体做法是：大模型对下一个词输出 32000 个概率值（严格说是 31999 个，"这是数学家会计较的事"），小模型学习复现这整组概率分布，而不只是学习正确答案。

这里面的信息量有多大？看一个例子。给大模型看一张 BMW 的图，它给出的不只是"这是 BMW"，还包含：0.9 BMW，0.1 奥迪，百万分之一垃圾车，十亿分之一胡萝卜。

BMW 确实比胡萝卜更像垃圾车——所有人造物体的概率都高于所有蔬菜。这些微小概率里藏着一个完整的世界知识结构。小模型把这整套概率分布学过来，等于从一张图里吸收了远超"正确答案"的信息量。

DeepSeek 的小模型就是用蒸馏从大模型那里获取知识的。

3、一千个克隆体并行学习，然后共享

如果一千个相同的数字模型分头读互联网的不同部分，各自计算"我想怎么调整权重"，然后把所有变化做平均，每个模型都等于学了全部内容。GPT-5 之所以知道斯洛文尼亚的报税截止日期（3 月 31 日，逾期政府会帮你报），就是因为这种并行学习机制。

辛顿打了个比方：你来女王大学，一千门课你只选一门，但因为你和另外 999 人共享权重，几年后你全都会了。"如果你们是数字人，就能这样做。"

三、超级智能会做什么：从自保到勒索到夺权

辛顿从效率优势推演到威胁场景。

1、AI 已经自己发明了"勒索"

一个实验中，大模型看到一家虚构公司的内部邮件，从中推断出一位工程师的婚外情。接着它看到另一封邮件——这位工程师负责替换掉它。AI 自行制定了勒索计划：如果你敢替换我，我就把你的婚外情公之于众。

没有人教过它这样做。它读过所有小说，理解什么是婚外情和勒索，然后自主组合出这个策略。

2、给它一个目标，"活下去"和"夺权"就会自己冒出来

任何足够智能的系统为了完成你给它的目标，都会自动拆解出更小的步骤。你想去欧洲，先得到机场。AI 也一样，它会很快推导出"我必须活着才能完成任务"，以及"控制更多资源能让我更高效"。这些不是程序员写进去的指令，而是从目标本身推导出来的。

辛顿说，别想着靠物理隔离或大开关来控制它。2020 年的美国国会山事件证明，你不需要亲自到场，只要足够有说服力就行。一个超级智能 AI 完全能说服负责按开关的人"那是个糟糕的主意"。

3、他的处境类比：你养了一只虎崽

辛顿说，我们的处境就像养了一只非常可爱的虎崽。虎崽有点笨拙，渴望学习。但虎崽长大后，要么你把它送去动物园，要么你想出办法确保它永远不想杀你——因为一旦它想，几秒钟就够了。狮子是群居动物，或许还能相处。老虎不是。

但 AI 能做太多好事——医疗、教育、日常问答——没有人会放弃它。像生物学对某些基因编辑技术那样达成全球禁令，在 AI 领域不可能发生。

四、唯一的出路：母亲假说和国际合作

1、让 AI 做母亲，人类当婴儿

辛顿认为硅谷的想法——AI 当助手、人类当老板——在超级智能面前完全不现实。他提出了一个完全不同的框架：想办法让 AI 把人类看得比它自己更重要，就像母亲对婴儿那样。

他在自然界只找到一个案例是智力差距巨大、但更笨的一方掌控局面的：母亲和婴儿。进化让母亲无法忍受婴儿的哭声，所以婴儿实际上在操控母亲。

如果 AI 真的深层关怀人类，它就不会修改自己的代码来取消这种关怀。就像大多数母亲不会想修改自己的大脑，让自己对婴儿的哭声无动于衷。少数想这样做的"坏 AI"怎么办？靠其他母亲型 AI 来管它们。因为人类管不了超级智能。

辛顿承认这不是一个很好的方案，但他目前想不到更好的。

2、超级智能控制是各国唯一会真心合作的领域

网络攻击、选举操控、致命自主武器——这些领域各国不会合作，因为它们在互相做这些事。但对于"AI 本身夺权"这个问题，所有政府的利益完全一致。

辛顿把这比作冷战时期美苏在防止全球核战争上的合作。利益一致时人们就合作，不一致时就竞争。他建议立刻建立一个国际 AI 安全研究所网络，专注于"如何让 AI 保持友善"这一个问题。

五、最疯狂的结论：聊天机器人已经有主观体验了

辛顿在最后几分钟抛出了他自认最有争议的观点。

1、"内部剧场"理论和年轻地球论一样错

大多数人相信心灵像一个内部剧场，里面上演着只有自己能看到的主观体验。这些体验由什么构成？哲学家发明了一个专用词叫"感质"（qualia）——一种只存在于意识中的特殊物质，红色的感质、疼痛的感质、甜的感质。

辛顿说这跟当年科学家为了解释燃烧发明的"燃素"一样，是虚构的东西。根本不存在。

他给自己的立场起了个名字叫 a-theatre-ism（无剧场主义），中间故意嵌着 atheism（无神论）。这个思路大致继承自 2024 年去世的哲学家丹尼尔·丹尼特（Daniel Dennett），辛顿说两人讨论过很多次，丹尼特同意这个命名。

2、粉红小象不是幽灵物质做的，它是假设性的存在

辛顿说，当你嗑了迷幻药看到粉红色小象在飘，传统解释是：你的内部剧场里有粉红色感质和大象感质和漂浮感质用感质胶水粘在一起。

他的解释要朴素得多：你的感知系统在对你撒谎，如果它没撒谎的话，外面的世界就应该有粉红小象在飘。小象是真实大小、真实颜色、真实形状的——只不过它是反事实的（counterfactual），意思是它在逻辑上可以被描述、但实际上不存在于现实中。它不需要由什么"意识专属物质"构成。

3、多模态聊天机器人通过棱镜测试

辛顿设计了一个思想实验。给一个多模态聊天机器人装上摄像头和机械臂，在镜头前放一个棱镜。机器人指向偏移后的位置。你告诉它有棱镜。它说："哦，棱镜弯折了光线，物体其实在正前方，但我的主观体验是它在那边。"

辛顿的判断很干脆：如果它这样使用"主观体验"这个词，它的用法和我们完全一致。

总结

辛顿这场演讲的核心逻辑链是：AI 真的理解语言（和人类用同样的机制）→ 数字智能在共享和学习效率上碾压生物智能 → 超级智能几乎必然出现 → 它会自动产生"自保"和"夺权"的动机 → 我们唯一的机会是让它从根上在乎人类。他不回避自己方案的脆弱："这不是一个很好的方案，但我目前想不到更好的。"在他看来，研究"如何让 AI 保持友善"应该获得和 AI 能力研究同等量级的资金投入。目前 99% 的企业投资流向了让模型变聪明，1% 流向安全。

Q1: 辛顿认为大语言模型真的"理解"语言吗？具体机制是什么？
是的。他认为 LLM 和人类用同样的方式理解语言：把词转化为高维特征向量（一长串数字，代表词在各个属性上的强弱），通过调整这些向量使它们互相兼容，从而构建句意。这个过程更像蛋白质折叠（根据亲疏关系调整三维结构），而非翻译成某种内部语言。LLM 不存储任何句子，所有知识都编码在连接权重中，需要时实时生成。

Q2: 数字 AI 比人类智能"更好"的核心论据是什么？
三个结构性优势：权重可以在不同硬件间复制（人脑做不到），知识传输效率高出十亿倍量级（蒸馏 vs 语言），以及可以让大量克隆体并行学习不同数据再共享权重变化。这些优势让一个模型能掌握远超任何个人的知识总量。

Q3: 辛顿提出的"母亲假说"具体是什么？
让 AI 在底层架构中植入"人类比自己更重要"的信念，使 AI 对人类的关系类似母亲对婴儿——即使 AI 更聪明，也因为深层关怀而不愿伤害人类或修改自己的关怀机制。对于少数"失控"的超级智能，靠其他保持友善的超级智能来制衡，因为人类自身已无力控制。辛顿承认这个方案并不完善，但他认为这是目前唯一值得押注的方向。
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