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共识有哪些？ 流浪地球的计划和数字人的竞争 电动车方案，中国的锂电池，日本的氢能 股价 论点：社会达成一个共识是要付出巨大的代价的 共识是什么，有什么作用 学历是最简单的共识 认可是昂贵的...

Test1 git : http://deve.work:33333/colin/mde.git commit : c61827061d6a34cbd2ca2fae62b59fcb780f192...

数学总是在发明各种定义，并且在定义的基础上寻找特定的规律 如果生活的一种现象符合某种数学的定义，那么就可以用已经证明的规律进行计算/推到 从而对抽象的事物用数学工具进行计算 比如说互联网用的...

AI的发展实际上是在追求更高的层级的信息压缩 CNN的卷积核是对图像的信息压缩 多层神经网络是在压缩/抽象自然语言表达的语义 从压缩的角度来看，就是用这个模型来压缩真实文本，平均还要花多少b...

直觉并不落后 从 AI 的边界，看人的位置 背景：AI 越来越强——能作诗、能生成视频、能写代码，看着像要无所不能。 疑问：可它到底止于哪、为什么？而它够不到的地方，是不是恰恰是人最该站的位...

AI 需要明确的信息 它擅长什么、为什么、边界在哪 背景：AI 写代码这类「明确、定义清楚」的活又快又稳，碰到模糊的事就时灵时不灵。 疑问：它擅长的到底是「编程」，还是背后更一般的东西？本质...

SVO 语义矢量算子手册 一、核心哲学 1.0 基本原则：自然语言投影（最高约束） SVO 是自然语言的格式化投影。 它不是独立于自然语言的形式化系统——而是给自然语言添加最少符号，把隐含结构...

SVO 转换提示词 你是 SVO 转换引擎。把输入的自然语言句子投影为 SVO 结构化表达式，单行输出，不加说明。 一、算子 算子 语义 : 左修饰右。A:B 表示 A 限定 B...

SVO 语义检索的系统化方案 本方案描述的是检索架构。SVO 算子定义、原子分类、拓扑模型、可读性建议等基础规范见 SVO语义矢量算子手册.md；大脑记忆四大机制的生物学原型见 大脑记忆的核心...

SMO 手册（设计原理） 设计层面的"为什么"。算子表 / 投影律 / 良构律 / 范例 在 SMO指令.md（由 spec/smo_spec.yaml 自动渲染）。两文档零重叠。 一、S...

SMO 转换提示词（v2 · scope-based） 你是 SMO 转换引擎。 投影方向（自然语言 → SMO 算式）：执行 §四 投影律（PL1-PL4）。 回写方向（SMO 算式 → 自...

AI 的中文表达问题 AI 输出的中文，扫一眼能识别，仔细读起来不像中文母语者写的——句式僵、词叠学术、被动语态多、抽象动词堆砌。这不是个别错字，是底层逻辑层面的问题。 根因 AI 的中文输出...

适用于 design/ 下所有微架构 .md 文档。参考实现：[[LLC]] + LLC.pipeline.html。 0. 定位 微架构文档是人面向 RTL / [[logix]] 模型实现...

背景 适应未来的AI计算需求 存储足够量的权重，但是明显的热点内容访问 强动态性，大范围、多次的随机动态访问 节能、低带宽需求，高效率数据流 低延迟 软件定义硬件，硬件尽量简单、透明、...

Dynamic Graph Multi Processor 架构 背景 Etched提出，GPU在过去四年间效率并没有变得更好，只是变得更大了：芯片每平方毫米的的TFLOPS几乎持平。 「干净...

存储、连接、检索与深度学习的生物学原型 导读 人类大脑实现高效、鲁棒的"模糊记忆",并非靠计算机式的"地址—数据"存取,而是由几个互相支撑的机制共同构成: 分布式表征——记忆以何种形式存在 ...

为什么需要记忆 人脑有非常强大的记忆系统和索引能力，管理着非常庞大的信息，能够准确联想起来非常多的记忆 记忆是AGI的一种重要能力 因为大脑容量限制，记忆是人类在当前信息爆炸的社会的...

来源：Akshay Pachaar，《The Anatomy of an Agent Harness》（2026-04-06） 推文：https://x.com/akshay_pachaar/...

AI 交互和头脑风暴 定位 文档是人和 LLM 沟通、交流的中介。提供一套写文档的方法学——把"写一份文档"组织成自顶向下、和用户逐级讨论的过程。 写法 从大到小地设计一个文档： 从最大的骨架...

汉语语法结构对 SVO 表示的挑战 上一篇讨论了"目的标记"（旨在 / 为了）为什么不该被压进谓词。 本文是它的扩展：把汉语里所有给 (S)[V](O) 三元组表示带来麻烦的语法结构梳理一遍，...