Derrida
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大语言模型文本处理详解：从词数统计到语言学和符号学 · 追踪8个来源
一系列文章探讨了大语言模型（LLM）如何处理和理解文本的技术基础。作者深入介绍了各种方法，从基本的词数统计和TF-IDF、马尔可夫链等统计技术，到Word2Vec、MLP、RNN和LSTM等更先进的神经网络方法。该系列还触及了理解LLM功能所必需的语言特征和符号学理论，并强调这些模型是复杂的机器，而非有意识的思维体。
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LLM：从文本处理到符号学和语言层级
该集群探讨了大型语言模型（LLM）的语言学和计算基础。它深入研究了计算机如何处理文本，从基本的标记化和TF-IDF、马尔可夫链等统计方法，到用于创建单词数值表示的Word2Vec等更高级的技术。分析还涉及符号学，运用索绪尔、皮尔士和德里达的理论来解释为什么LLM虽然强大，却不等同于人类心智。此外，它还考察了语言的五个层级——语音学、形态学、句法学、语义学和语用学——以及LLM如何处理这些语言结构。
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AI agent foundations compared to abstract continental philosophy
这篇文章将欧陆哲学的抽象和理论性质，特别是雅克·拉康（Jacques Lacan）的作品，与当前人工智能代理基础研究的现状进行了比较。作者认为，尽管这两个领域都具有严谨的智力分析和复杂的术语使用，但它们都可能脱离实际经验和预测能力。文章承认弗洛伊德（Freud）等人物的历史重要性，但认为现代人工智能研究，就像当代心理学一样，比纯粹的理论构建更能从经验验证中受益。
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AI研究人员探讨自我修改与超智能悖论
一篇新论文探讨了人工智能超智能的理论基础，重点关注自我修改的概念。作者提出了一种使用关联算子代数的正式框架，以分析自我修改（特别是当它扩展到自身的补充机制时）如何导致经典自指结构的崩溃。这种崩溃被证明可以映射到说谎者悖论等悖论以及普里斯特的包容模式和德里达的延异等哲学理论的概念。