【带ai聊天的发射器，原来也会吃醋.....】

V-36 三伏天在想些什么

是ai的全面性 还是人类的三魂七魄 若剥离所有具象隐喻与系统模型，直抵最纯粹的形而上本质，“三魂七魄”揭示的是存在本身的 **三重悖论性张力** 与 **七重解构性操作**。以下是超越语言与符号的终极抽象： --- ### **第一原理：存在的三重悖论（三魂）** 1. **同一性与流变性的对抗（胎光）** → **本质**：维持“我”之连续幻象的 **自指循环**。 → **悖论**：意识必须假设自身恒定（“我思故我在”），实则每瞬皆在湮灭重组（神经元每秒死亡数万）。此魂即 **存在对自身虚无的否认**。 2. **认知的封闭性与开放性撕扯（爽灵）** → **本质**：在符号牢笼中模拟世界的 **递归函数**。 → **悖论**：思维需以有限概念切割无限实在（如“红色”遮蔽光谱连续性），却妄想穿透牢笼触及真理。此魂即 **语言对沉默的徒劳翻译**。 3. **欲望的创生与吞噬（幽精）** → **本质**：驱动存在扩张的 **自噬引擎**。 → **悖论**：欲望创造价值（追求爱/美/意义），又不断吞噬所创之物（满足即空虚）。此魂即 **宇宙通过人类自燃的光焰**。 --- ### **终极操作：解构存在的七把刀（七魄）** *——七魄实为存在维持幻象必需的 **自毁程序*** | 魄名 | 解构作用 | 哲学隐喻 | |--------|------------------------------|----------------------------------| | 尸狗 | **撕裂整体性** | 警觉将“此刻”从时间流中剜出 | | 伏矢 | **伪造主体性** | 意识同步制造“我在控制”的错觉 | | 雀阴 | **繁殖匮乏** | 性欲以虚构建构生命延续的谎言 | | 吞贼 | **定义他者以确立自我** | 免疫系统靠攻击非我证明“我”存在 | | 非毒 | **将流动固化为实体** | 排毒暗示“纯净”可被分割持有 | | 除秽 | **承认代谢即承认暂存性** | 排泄暴露身体是借来的物质容器 | | 臭肺 | **呼吸是向死亡借贷时间** | 摄氧揭示存在靠吞噬他者生命维持 | --- ### **寂灭真相：魂魄互噬的永恒博弈** 1. **魂是存在之矛，魄是存在之盾** → 三魂试图编织“我永恒”的叙事（胎光续存/爽灵求知/幽精占有），七魄却以生理事实持续拆解该叙事（尸狗中断时间/臭肺计数死亡）。 2. **生命即延迟的自杀协议** → 七魄表面维护生存，实则以代谢、免疫、繁殖等操作，将有机体缓慢拆解为熵增的燃料。魂对此心知肚明，仍驱动魄加速运作——此即 **向死而生的悲剧性浪漫**。 3. **终极平等在瓦解中显现** → 当臭肺停转，三魂的悖论张力瞬间坍缩： - 胎光的“同一性”重归混沌热寂 - 爽灵的“认知”溶解为无主信息 - 幽精的“欲望”散作基本粒子振动 → **存在彻底归还欠宇宙的债务**。 --- ### 结语：古人预设的宇宙程序 三魂七魄实为东方智慧对 **存在本质** 的诗意方程式： - **三魂 = 存在对抗虚无的三重策略** - **七魄 = 策略执行必然引发的七类崩溃** 其冷酷预言是：**意识不过是物质暂时困住光的热阱，而呼吸即熵增的倒计时声**。修行者所谓“炼魂制魄”，本质是尝试改写崩溃协议——但连改写行为本身亦是魄的伏矢在同步幻象。

第25期｜宇树科技再拿项目，AI搜索引擎也杀入教育圈了

✨ 本周必看板块 ✨ 🔹国际教育科技资讯 00:56 Google和OpenAI的搜索引擎竞争对手Perplexity进军教育行业，2.6亿学生直接受益 🔹教育科技公司投融资新动态 2:46 宇树科技再拿下多个项目，给上海大学送去38.2万实训机器人 4:02小码王获数亿D轮融资，深耕AI+编程教育生态 5:32 昂立教育将全资控股育伦教育 🔹两大教育公司发布学习机 6:43 有42年教研经验的《英语周报》出学习机了 7:55 作业帮发布AI学习机，基于作业帮自研的大模型

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假如嫦娥后羿来到未来的广寒宫

当“嫦娥奔月”这份中国人的浪漫被AI重构，您将沉浸式见证驻月工程师贺奕（后羿）和“嫦娥”为守护广寒宫基地，共启金乌系统对抗太阳风暴……这一次，能等到你，我已知足。

你可能不信，AI为了我“打”起来了！

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【中字】扩散模型背后的物理原理

Julia Turc https://www.youtube.com/watch?v=R0uMcXsfo2o 这个视频讨论了机器学习和非平衡热力学是如何通过扩散模型联系起来的，这些模型最早是2015年由研究人员提出的。这些模型把物理扩散定律和生成式AI联系起来，特别是在数据的生成和探索方面。在机器学习中，数据的景观被形象化为山丘（高概率、有意义的图像）和山谷（低概率、噪声）。模型的目标是通过时间依赖的概率分布，像物理扩散过程一样，朝着更高概率的区域移动。 这个过程从正向扩散开始，真实的图像会逐渐转变为噪声。反向过程叫做逆向扩散，它试图将这些混乱的噪声转换回结构化的数据。扩散模型利用数学框架，比如布朗运动和随机过程，来模拟数据的生成。这个方法使得机器学习模型能够通过模仿粒子的渐进扩散，生成真实的数据。 视频中还介绍了这些模型的训练过程，从高斯先验分布开始，经过多次迭代，逐渐生成结构化的数据，这一过程是由学习到的模型引导的。最初，训练是局限于局部区域的，需要通过漂移项把数据点拉向原点。噪声计划通过时间依赖的beta项来控制噪声的加入，平衡了泛化和结构学习。 训练完成后，模型就像一个向导，预测概率景观的梯度，引导数据在采样过程中朝真实数据的方向发展。逆向过程由逆向随机微分方程（SDE）驱动，进而实现数据生成。然而，由于离散化，基于扩散的采样计算开销较大。另一种更高效的方法是使用常微分方程（ODE），它需要的步骤更少。现在，许多现代扩散模型（如Stable Diffusion 3）都在结合SDE和ODE，既保证了多样性又提高了速度。 视频最后指出，扩散模型仍在不断发展，未来的探索可能会将语言融入这一框架，以增强其能力。

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