这种网络有个迷人的特性：一段记忆不是存在某个地址里等你去「读取」，而是作为整张网络的一个稳定状态被存下来；当你递给它一条残缺的、带噪声的线索，整张网络会自动朝最接近的稳定状态收敛过去，把完整的模式重建出来。

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中间隔的不是智力，是稳定性。

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这张桌子，几乎就是中国世界模型研究的缩影。

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谁手里攥着最庞大的物理世界数据，谁就可能率先触碰到智能的上限。

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」智元合伙人、觅蜂科技董事长姚卯青给出了一个具体的数字。

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从芯片底层，一路往上搭到整机、操作系统和应用生态，不留死角。

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每一条记忆的来源、时间、可信度你都看得见，也随时可以隐藏、删除、冻结。

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姚卯青认为，物理世界比语言世界复杂得多，噪声更大，信息冗余也更高。

当下，人工智能的迭代速度加快，模型参数不断扩容、智能体运行能力稳步提升，曾经按月交付的软件任务，如今以天、甚至小时为单位在快速落地。

本文认为，要真正推进大语言模型的可解释性问题，需要超越对模型内部状态的凝视，转而从知识论的视角出发，系统考察模型所处理的信息——其来源、结构、表征方式、流转路径及其与外部知识体系的关系——的本体论基础。