Compounding Cascade

新理论将智能视为原子压缩和重用

一个新的理论框架“压缩微积分”（Compression Calculus）提出，智能的本质是信息压缩成可重用的原子单元。该框架在最近的一篇arXiv论文中进行了详细阐述，认为系统通过将复杂现象分解为这些基本构建块来实现可扩展的智能。论文认为，当前的AI系统可以通过超越token级别的处理，转向稳定、概念级别的原子结构来提高效率，并将大型语言模型视为这些单元的融合引擎。