Ferdinand de Saussure
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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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理解大型语言模型（LLM）：从文本处理到语言学理论
本集群探讨了大型语言模型（LLM）处理和理解文本的基本概念。它深入探讨了从简单的词语计数到复杂的向量表示的历程，触及了理解 LLM 思维过程所必需的语言特征。讨论还考察了符号学及其与 LLM 的相关性（或缺乏相关性），并引用了语言学理论中的关键人物。
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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。