符号推理与形式逻辑

把平常说的话变成一种逻辑语言（比如一阶逻辑，FOL）是自然语言处理（NLP）里的一个基本难题。这个难题在自动推理、追踪错误信息和验证知识方面有很多用处。

信息工作的核心不是光靠逻辑推理牛不牛，而是能不能拿到足够多、足够相关的信息（高信号量上下文）。 例如，在阅读文章时

同学们注意啦！DeepSeek搞了个数学证明界的"解题小霸王"——DeepSeek-Prover-V2！这就像给电脑装了个超级数学大脑，而且还是开源的（敲重点：不要钱随便用！）。 DeepSeek-Prover-V2是： 一种专门为

人类思考的本质：我们不是逻辑机器，而是“经验缝合怪”   Geoffrey欣顿说，我们越了解人工智能和大脑实际上是如何工作的，人类的思维就越不像逻辑。我们不是推理机器，他说。我们是类比机器。我们通过共鸣而不是演绎来思考。

（拍大腿）哎呦喂！我跟您说个超级劲爆的冷知识——计算机界两大神仙70年前就把生物学的天机给泄露啦！ （掏出小本本）咱先唠唠冯·诺伊曼这尊大神。这位爷可不得了，左手玩转原子弹研发，右手发明现代计算机架构，结果1951年喝着咖啡突然一拍脑门："卧槽！生孩子这事

看起来复杂的东西，是不是其实挺简单的？特别是在让模型举一反三（泛化）的时候。 许多人认为简单性是普遍智能的关键。简单的模型往往能够“泛化”，即在更大的样本上识别数据的原因或生成器，具有更高的样本效率。简单性和泛化能力之间的相关性不仅限于计算机科学，还涉及到

宇宙存在复杂性必然增长的法则，类似熵增定律。生命和智慧可能是宇宙功能信息增长的必然产物，而非偶然。该理论挑战传统进化观，但可验证性仍存争议。 一九五零年，意大利物理学家恩里科·费米和同事讨论外星智慧生命存在的可能性

Google DeepMind文章《The Era of Experience》由David Silver和Richard S. Sutton撰写，探讨了人工智能领域即将进入的新时代——体验时代（The Era of Experience）。 文章指出，AI的发展正站在一个新

什么是数据？什么是信息？ 信息是数据复杂化后的涌现结果。（内容Content是上下文Context聚合的涌现） <

以前我们对大语言模型（LLM）到底怎么运作几乎一无所知...直到现在。 AnthropicAI刚刚发布了一份超级震撼的研究论文，详细揭示了AI"思考"的某些方式。结果完全颠覆了我们的认知！

这篇博客是Micheal Huth和Mark Ryan写的《计算机科学中的逻辑》这本书的一个简单介绍[1]。它会讲到书里第一章的前五个部分。为了让事情简单点，这个介绍写得很随意。所以，书里很多复杂的定理和证明这里都没提。 陈述句</

在一场发人深省的对话中，阿德拉姆（Emily Adlam）的阐述了她对物理学的‘一气呵成’的观点，认为宇宙更像是一个已经完成的数独谜题，而不是一部正在播放的电影。 否定时间因果性Emily Adlam的“数独宇宙”

震惊！学编程的秘密武器竟是语文好？数学渣也能逆袭成码农！ 同学们注意啦！最新科学研究发现，你的"语文脑"可能比"数学脑"更管用！就像打游戏选对装备能快速升级一样，学编程时带上语言能力这个"外挂"，学Python的速度能快20%呢！

奥特曼说OpenAI今年夏天要发布一个叫"Open Weight"的AI模型 - 这是本周的大新闻。谁能用简单的话说说这是啥？Deep Seek已经有类似的东西了吗？ 想象每个单词都对应一个数字，这些数字之间互相关联，就像朋友关系链，

2025年联合数学会议（JMM）展示了数学与人工智能（AI）领域的交汇与分歧。数学家追求深刻理解与优雅证明，而AI研究人员更注重新发现与应用。尽管AI在数学文献整理和计算自动化方面展现出潜力，但其经验导向与数学的理论追求存在文化差异。数学家担忧AI的保密性与复杂性可能削弱数学的开放传统，强调

最近有个研究，专门研究了双胞胎，想看看智力和理性思考之间到底有啥关系。结果发现，理性决策的能力，也就是我们平时说的“会做决定”，其实和一般智力是紧密相关的。简单来说，聪明的人往往也更会做决定。 研究还发现，如果一个人经常做出不理性或者不合逻辑的选择