符号推理与形式逻辑

数学竞赛已经消失很久，但是因为焦虑家长存在需求，”赢在赛跑起点“的认知偏见，以及学术象牙塔为自己存在寻求存在理由和荣誉感，等诸多因素，最近一名17岁女中专生闯入某个互联网企业举办的民间数学决赛，引发了炒作。 首先，为何搞软件的企业会举办数学竞赛？因为传统认

奥特曼表示，应该有通用基本计算，而不是通用基本收入UBI，每个人都能获得 GPT-7 计算的一部分。 OpenAI 首席执行官山姆-奥特曼（Sam Altman）提出了一种替代传统全民基本收入（UBI）的方案，即人们将获得通过人工智能和自动化创造财

原文：蛋白酥皮哲学：讨论了形而上学的领域建模，强调了将代码实体与领域模型实体对齐的重要性。作者主

混合推理，也称为神经符号人工智能，是一种将机器学习和符号推理相结合的人工智能，旨在实现互补，弥补前者的不足，如可靠性、可重复性和透明度的不足。 该项目的主要思想是通过简单但引人注目的例子展示混合推理，特别是如何将 LLM 与规则引擎相结合，允许在不

（1）西方文明来源于两个：古希腊哲学欧洲基督教 这两者共同点是： 对话。  古希腊哲学家大都是商人，商人与其他人不断对话，用

本文讨论了编程语言的一种趋势，即允许相同的语法表达 在两个不同阶段或环境（上下文）中执行的计算 同时保持跨阶段（上下文）的一致行为。 这些阶段通常在时间上（运行时间）或空间上（运行地点）有所不同。 作者提

柏拉图的洞穴寓言是一个哲学思想实验，首次出现在他的著作《理想国》中。用来说明人类认知和现实之间的关系。 什么是柏拉图洞穴寓言？一群人从出生起就被囚禁在一个洞穴里，他们背对着洞口，只能看到洞穴的墙壁。在他们的背后，有

Geoffrey Hinton 表示，人工智能语言模型不仅仅是预测下一个符号，它们实际上以与我们相同的方式进行推理和理解，并且随着它们变得更大，它们将继续改进 Ge

蛋白质“语言”很像人类语言。鉴于这些相似之处，研究人员一直在蛋白质序列数据上构建和训练语言模型，复制其他领域的成功经验，具有深远的影响。在这篇文章中， 我将探讨 Transformer 模型如何应用于蛋白质数据以及我们的发现。 蛋白

本文探讨了大模型的戏剧性崩溃：面对一个简单的常识问题，称为“爱丽丝梦游仙境（AIW）的问题”，最先进的大模型推理能力面临崩溃。 尽管这些大模型在标准化推理基准上表现出色。关键是，目前这些LLM缺乏基本的推理能力，而现有的基准无法正确检测这些缺陷。<

论文《开放性是超人工智能的关键》指出，开放性是实现超人工智能 (ASI) 的关键属性，开放性被定义为不断产生新颖且可学习行为的能力。关键点如下： 近年来，人工智能系统的通用能力得到了极大的提升，这主要得益于在互联网规模数据上训练基础模型。然而，创造

关于计算形式化和表征方法的局限性，我们应该从休伯特·德雷福斯那里读到什么？ 休伯特·德雷福斯是谁？德雷福斯的工作对于理解人类认知、行为和技能的本质，以及人工智能的局限性都产生了深远的影响。

论文《大型语言模型中的分类和层次概念的几何形状》研究了如何在大型语言模型 (LLM) 的嵌入空间中表示分类和层次概念。 并且在 Gemma LLM 上验证了这些理论结果，估算了 WordNet 中 957 个层次相关概念的表示。 研究结果揭示了大模型 编码语义中蕴含非常简单的

Marc Brooker 这篇文章讨论了形式化方法在软件工程实践中的重要性，特别是在构建大型系统、分布式系统或关键的低级系统时，在这些情况下不使用形式化方法很可能会浪费时间和金钱。 形式化方法并不便宜，也不是特别容易，并且并不适合每种软件工程方法。

使用规划器编程（planner programming）解决数学问题的文章。 规划器编程和动态规划 (DP)比较规划器编程使用搜索来查找一系列操作，而 动态规划（dynamic programming ：D