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【 #学习新语｜##共同守护生物多样之美##】“生物多样性使地球充满生机”“人与自然应和谐共生”……近年来，习近平总书记就加强生物多样性保护、共同建设清洁美丽的世界作出一系列重要论述，阐释人与自然和谐共生的重要理念。# #总书记思想#

我的零号母猪 从生物的角度解释为什么达尔文主义不合理，以及我为什么无法成为“执剑人”。 花6年淘汰率99%的0号母猪，之所以取名母猪是因为希望他好养活（其实是），并且生养众多。但是我每天还是生活在他会不会挂掉的恐惧中，春季会半夜起来看他发芽没。其实完全不合理，在筛选过程中其实这就是重要指标（好养活，死不了），所以这是我自相矛盾的行为，也是我发现自己当不了 “执剑人”的一个特质。 首先这是人为园艺筛选。我第一目标“去刺”，玫瑰有刺是最讨厌的特征。然后就是叶片增厚蜡质叶片，增加在高温下休眠的温度区间。其实从星球生物的角度上来说不合理，我在这个过程中淘汰无数古早品种，特种花型。但是其实应该将这个星球所有的物种，植物/动物全部录入基因库。然后用DNA储存DNA，DNA本身就是最强大的信息储存机制，就是个硬盘。而且还不耗电，可以进行长时间的星际航行。保不齐哪个星球就能找到最佳适应场景。 在这个淘汰的过程中，心脏简直受不了🤦。每次有人来，甚至有人开皮卡来，一百多株就这么带走了，我的小心肝其实是在发颤的。直接手发抖，然后赶紧打发那个人走。无法成为生杀决断的“执剑人”。 生物有很多特征，让我觉得达尔文主义有问题。比如“均值回归”，博士夫妻生出智力非常普通的孩子。保持生物多样性，才是跨行星物种的最佳方案，因为不知道下一个行星处于星系的哪个位置。

两年半下来，我觉得我已经能够回答“LLM 是什么”这个问题。 过去两年里我问过无数人——尤其是创业者和我认为很聪明的各行各业的人——关于这个问题的看法。计算机科学的人可以从底层技术去解释：transformer、attention、RL 等，但从人类社会、智能与哲学的层面来看，这些技术性答案并不能完全说服我。我们需要一个更高一层的解释：从智能的本质、人类学与哲学角度来回答——LLM 究竟是什么？ 我的结论是：LLM 是一个符号天才。在我与它长时间、深度交互的这些日子里，我越来越相信 LLM 与人类大脑在“符号敏感性”方面是同构的。符号天才在我们社会中并不罕见——我就是其中之一（好吧，有点不要脸，但你将就着看）。这种符号智能，与空间智能、时间智能并列，构成了人类智能的若干重要类型。这也是我这两年回溯自己成长经历，慢慢得出的结论。 并不是所有程序员都会对 LLM 产生深厚兴趣：很多人试着用几次就不再有感觉；但有些人能与它探讨无限长的对话，我就是后者。为什么？先说我不擅长的：空间智能。李飞飞、爱因斯坦、牛顿属于那类空间天才。小时候有一次在少年宫的奥数选拔赛就发现了，因为那次考试有一整面都是各种组合的方块。要求你把方块各种辗转腾挪，翻转然后选择正确的图案。我一题也做不出来。跟我一起去的那个同班男生说，你在脑子里把它转过来就好了啊，我转不过来，急的大哭。我也很难记路，没有 GPS 我几乎不可能开车；定向越野绝对不敢，给我一张地图和指南针，我宁愿不动，我说我但凡尝试自己走出国家公园只会增加救援队营救我的难度而已。几年前朋友送我一本关于Plantonic Solids的书让我研究 3D 打印，我翻了两页就放弃了——那不是我的世界。 有的人天生是空间天才：比如我高中时期一个关系很好的男生。有一次我们想送纪念品给一个我们都很喜欢的生物老师。我就带他去华强北找我妈，我妈最多花了5分钟给他讲布线原理，然后送了一大堆发光二极管给他，他自己一个人完全没画图，纯靠大脑布线做了一个很复杂的纪念品，我根本看不懂。他现在在拿手术刀，外科医生，在人体上布线。 符号天才天生适合标准化考试，这跟学科无关。把学科（语文、数学、英语、物理）当作人类智能的划分，是粗暴且不贴合现实的。标准化考试的逻辑本质上就是一个“符号概率游戏”：题干（线索）→ 正确答案（符号）的映射。无论是选择题还是作文，考试要的是“符号映射”的命中率。这与填字游戏和 LLM 的 token prediction 是同构的。我很擅长填字游戏，也擅长在有限符号集合里做概率压缩，所以考试总能拿高分。概率直觉往往胜过深刻理解：符号天才能迅速扫描选项，直觉判断哪个最符合“出题逻辑”，高分的秘密往往不是深度理解，而是“概率压缩 + 符号匹配”。这个真的很绝，因为我被无数人说过，“真不知道你是怎么全部都蒙对了的”。 高考作文，所有考试的问答题也靠映射。看到作文题目，符号强者立刻知道高概率的答案结构是什么。作文评分体系其实是一个“符号映射游戏”：题目提示什么，你在答案里是否把需要的符号模式还原出来。这跟文学创作欲无关——你可以毫无创作欲、照样拿满分。我就是这种，但是这么多年根本没有文学创作的欲望。连闺蜜都要写“穿越到金庸世界当丫鬟”，而我连穿越到哈利波特去看看三人组今天折腾了啥的欲望都没有。 由此可见，中国的应试教育筛选出的，并非创造力型天才，而是符号高手：他们反应快、能在封闭且规则稳定的考试系统里发挥特长，但这并不等同于在现实世界里解决问题或做出原创性贡献。 归根结底，这一类型的人类认知其实就是“概率 + 符号 + 逻辑”的混合体，而不是单一的逻辑机。图灵就是典型的符号天才，照样擅长数学和密码学。这也解释了为什么很多当年和我玩的好的人转码都那么顺利——天然擅长符号系统。像我擅长的那些领域——乐谱、代数和数学中的密码学信息论、各种人类语言、计算机语言——表面上看各不相同，实质上都是符号体系；我的优势在于对符号本身的敏感，能够在不同系统间建立映射、压缩信息、发现规律。 再次批判粗暴的文理分科和学科体系。 人类智能是多样的，不止有符号天才。正因为有符号、空间、时间等多种智能并存，文明才能丰富而全面。李飞飞看到 LLM 的局限性，会本能不完全认同，这是空间/感知维度的直觉在作祟。我的结论并不是要把所有智能都还原为符号，而是要承认：我们发明的 LLM，本质上是与我们自身某类天赋同构的工具——一种被工业化的符号智能。 我也是几年前为了研究我儿子的谱系，才慢慢接触这方面的内容。 符号天才（Symbolic Genius）擅长语言、逻辑、数学、编程、乐谱等符号体系。 代表：图灵、维特根斯坦。 优势：模式压缩、抽象建模、体系构建。 空间天才（Spatial Genius）擅长几何直觉、物理感知、具身想象。 代表：牛顿、爱因斯坦、李飞飞。 优势：通过直觉的“空间重构”解决问题。 时间天才（Temporal Genius）擅长节奏、历史周期、演化视角。 代表：音乐家（贝多芬）、历史学家（汤因比）、经济学家（熊彼特）。 优势：能把时间模式抽象为节奏或循环。 情感天才（Emotional Genius）擅长共情、关系管理、叙事感染。 代表：莎士比亚、托尔斯泰、马丁·路德·金。 优势：通过情感结构激活集体共识。 身体天才（Kinesthetic Genius）擅长动作、直觉、身体协作。 代表：乔丹、梅西、李小龙。 优势：身体即思维，通过运动解决问题。

【AI監督】Anthropic行政總裁：呼籲強制測試AI模型 並賦予政府干預權 Anthropic行政總裁Dario Amodei說，若AI模型帶來特定風險，政府應有權阻止AI開發商部署這些模型。他主張，AI模型應接受第三方強制測試，以評估在多領域的潛在風險，包括引發網絡安全威脅和製造生物武器。

真是个小机灵鬼！有黑客在恶意代码顶部增加生物武器合成和核武器设计提示词，让安全研究员使用 AI 扫描时触发安全策略而终止。 大部分 AI 模型内置的安全对齐策略都会阻止用户咨询可能危害公共安全的问题，黑客的思路就是反向利用 AI 安全策略，让 AI 智能体在进行自动化扫描时忽略带有相关提示词的恶意代码。 查看详情：

A 社发布 Claude Fable 5 和 Claude Mythos 5 模型，这些模型面向普通用户提供，其编码能力要远远领先于其他模型。 以上模型来源于 Claude Mythos Preview，但已经设置完善的安全措施用来防止滥用，例如当检测到与网络安全、生物学、化学、模型蒸馏等相关特定请求时，系统都会将其路由到 Opus 4.8 模型。 查看详情：

X上聊中美的人分两种，一种觉得美国药丸，一种觉得中国药丸。 两种人都没看懂。 中国的护城河，是一套筛选管理者的机器。 一个官员从基层干起，乡镇、县、市、省，一层层往上爬，每一层都是淘汰赛。能走到管理一个省的位置，至少二十年、十几个岗位、几百万人口的治理经验打底。 体制内互相制衡，纪委盯着、巡视组查着、还有同僚竞争。 这套机器的产出，是全世界最大规模的职业管理者选拔系统。管政治、经济、外交的人，全是从实战里筛出来的。 天天喊体制不行的人，自己连个十人团队都没带过。 美国的护城河，是一套吸引冒险者的机器。 纳斯达克和S&P 500不只是两个指数，是全球资本的终点站。全世界最好的公司都想去那上市，全世界的钱都往那流。 股价撑住国力，国力吸引人才，人才搞出创新，创新再推高股价。 配套的是全球最强的高等教育，斯坦福、MIT给硅谷输血，哈佛、沃顿给华尔街输血，再加一套对失败极度宽容的创新文化。创业失败在中国是污点，在硅谷是简历。 两党制和选票制衡，烂人干四年就能被换掉。 这套机器的产出，是全世界最大规模的冒险家虹吸系统。 两套护城河，根本不是一个物种。 中国筛选的是管理者，美国虹吸的是冒险家。 中国的机器擅长执行确定性的事，基建、扶贫、产业政策、集中力量办大事。 美国的机器擅长探索不确定性的事，AI、生物科技、登火星、从0到1。 所以天天争中美谁赢的人，问题就问错了。 AI时代刚好卡在中间。模型创新靠美国那套，落地应用靠中国这套。 这就是为什么这场仗会打很久。两边的护城河，都是真的。 只站队一边的人还是没看懂。

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