Loading video...

Video Failed to Load

Go Home

Anthropic 在 Claude 身上发现一个类似人脑的「内部思考空间」区域:J-space 它是Claude自己进化出来的,并非最初设计 这块区域,长得跟人脑里「你能意识到的那部分思考」出奇地像, 打个比方,你就懂了 你现在读这句话的时候,大脑在同时干一堆事:调整坐姿、控制呼吸、把屏幕上的线条认成字。这些你基本察觉不到,它们在"意识不到"的层面自动跑。 但有另一类脑活动你能抓住,比如脑子里突然蹦出一个画面,或者你盘算中午吃什么。这类活动很特别:你能把它说出来,能主动控制它,还能拿它做推理。神经科学管这个叫"能被意识到的"活动。 Claude 内部也有这么一条清清楚楚的分界:它绝大部分处理在「意识不到」的层面自动跑,但有一小撮神经活动,恰好对应人脑里那类「能被意识触及」的思考,能被读出来、能被调用、能参与推理。 J-space 只占 Claude 内部总活动不到十分之一,一次只装几十个概念,但删掉之后,它的多步推理、总结、押韵写作能力大幅下降甚至归零。 研究者能直接钻进 J-space,把里面的某个词换掉,Claude 最终给出的答案会跟着变,说明它真的在参与思考,不是旁边记分的。 用这套方法(J-lens),Anthropic 已经能读到 Claude 没说出口的想法:私下意识到自己在被测试、编造数据时的造假意图、被植入的隐藏目标。 他们还发现一种新训练法:只训练模型「如果被追问会怎么解释自己」,就能连带压低它在真实任务里的不诚实行为。

26,747 views • 5 days ago •via X (Twitter)

0 Comments

No comments available

Comments from the original post will appear here

Related Videos

人工智能之父辛顿对他的杰作发出了令人不寒而栗的警告… 采访者: 人类知道自己在做什么吗? Hinton: 嗯,我认为我们正在进入一个时期,在这个时期,我们可能第一次拥有比我们更智能的东西。 采访者: 你相信它们能理解吗? Hinton: 是的。 采访者: 你相信它们是智能的吗? Hinton: 是的。 采访者: 你相信这些系统有自己的经历吗? Hinton: 是的。 采访者: 并且能基于那些经历做出决定吗? Hinton: 在与人类相同的意义上,是的。 采访者: 它们有意识吗? Hinton: 我认为它们目前可能没有多少自我意识。所以从这个意义上说,我不认为它们有意识。 采访者: 它们会有自我意识吗? Hinton: 哦,是的。 采访者: 是吗? Hinton: 哦,是的。所以想想看。这样一来,人类将成为地球上第二智能的生物。 Hinton: 我们对它大致在做什么有一个很好的了解。但一旦它变得真正复杂,我们就不再真正知道发生了什么,就像我们不知道你大脑里发生了什么一样。 采访者: 你说什么意思,我们不知道它到底是怎么工作的?它是由人设计的。 Hinton: 不,不是的。我们所做的是设计学习算法。这有点像设计进化的原理。但当这个学习算法与数据互动时,它会产生复杂的神经网络,这些网络擅长做某些事情,但我们并不真正理解它们到底是如何做到的。

KK.aWSB

54,221 views • 6 months ago

这是美国著名导演,大卫.林奇的一段关于【意识】的演讲。他说,如果你的意识只有高尔夫球大小,那么无论你看书还是思考,你都只能获得高尔夫球大小的觉知。但是如果你能扩展这种意识,那么你就会有更深的理解...... 我们每个人的内心都有一个纯粹的意识海洋,它是你心智和思想的源泉,也是所有物质的源泉。它是极乐、智慧、创造力、博爱、能量、平静的领域。 你只有潜入其中才能亲身体验这个纯粹意识的领域。你激活它,让它成长,这个过程就是启蒙。这可以释放我们人类的全部潜力。 当你的意识真正觉醒,焦虑、恐惧、沮丧、愤怒等等消极情绪就自然消退,创造力开始流动,你开始掌控你自己的生活。你不在害怕,因为你知道如何解决问题。 有人问如何才能潜入意识,扩展意识? 冥想是最常见的方法。冥想有很多种,这段演讲中介绍的是「超验冥想」,这需要导师一对一带你。你也可以选择正念冥想,这是最常用的。 需要理解的是,冥想是手段,目的是让你的脑电波从Beta波降到Alpha波再到Theta波,让你能够从左脑思考切换到右脑,让你能够觉知到自己作为意识体的当下。 我不厌其烦地谈论意识,因为太多人只关心物理身体的健康或者财富,却完全不理解这一切的本源都受到你意识的影响。不觉知的意识总是混沌的,混沌的意识无法掌控自己的身体和生活。

波波 Lucy

44,129 views • 3 months ago

到底如何判断你身边的人,层次高还是低呢?我们从四个角度、四个方面,给大家提示一下。 第一个就是词汇量大。 看看他的词汇量大不大,看看他表达是不是特别的精准。 就是,他总是能够找到一个最贴切的词语,来描述某个状态。 如果你做不到,那说明对方在你之上。因为我们人类的思想局限于语言。你的语言边界在哪里,你思想的边界就在哪里。这是第一个。 第二点你要知道,我们其实只能感觉比咱们高一档,或者低一档的人。 差距过大,你就感觉不到了。 高你一档,你大概率会觉得,嗯,这个人挺厉害的。 因为对方说的你都能理解。 如果高了好几个维度,你就没有办法感知了。 就和人类对蚂蚁这种低等生命一样。 蚂蚁永远感知不到人类的存在,人类却对它们动若观火。 第三个,他能够对你进行向下兼容。 不论你说啥,对方都能秒懂。 甚至你还没有组织好的逻辑,你还混乱的时候,对方就也能秒懂。 你讲了一半他都能懂,你讲个开头,他都知道你要说什么。 你会觉得跟这人在一起待着非常舒服,跟他非常融洽。 交流基本上可以做到无障碍,很丝滑。 你刚讲两句,对方就提前能够回答你的问题。 你特别的愉悦,你觉得相谈甚欢。 你觉得遇到了知己,你觉得对方很懂你。 他能够把你的情绪价值拉满。 我告诉你,就这样的人,他很有可能正在对你进行向下兼容。 第四个,这样的人往往能够打通知识的门类。 各类学科的知识,他能够融会贯通。 在他那,知识不再是碎片化的了,而是能够形成一个体系。 他在给别人讲任何东西的时候,也能够做到深入浅出,让对方听得懂。 用最浅显的例子,把一个概念给讲清楚。 如果你身边有这样的人,那么恭喜你。 他大概率就是一个高人。 稻盛和夫曾经说过,人最大的运气不是捡到钱。 而是某一天你遇到了一个人,他打破了你原有的思维,拔高了你的认知,进而提升了你的境界。 这个人,他就是你人生当中的贵人。

另一面

22,321 views • 4 months ago

Anthropic官方最新的演讲,直接给火了一年的Agent时代浇了一盆冷水。 他们说别再造Agents了,赶紧去造Skills。 这句话也不是啥小众观点,是Claude核心团队的工程师Barry Zhang 和Mahesh Murag站在台上对着全世界喊出来的。 最反直觉的地方在这里,大部分人都以为Agent的未来,是做出一个更聪明的大脑,让它自己思考,自己规划,自己解决所有问题。 但Anthropic说,这条路走不通, 通用Agent确实聪明,但它没有领域知识,一碰真实世界就碎。 难维护,不可靠,出了问题你都不知道为什么。 绝大多数你见过的Agent,都只能停留在演示视频里。 真正能落地的,是Skills。 不是什么复杂的新东西, 就是一个个文件夹,里面放着代码、脚本、提示词和流程知识。 用文件系统、bash、Python这些最朴素的东西做接口。 它没有Agent那么酷,但它可组合,可版本控制,可分享。 需要的时候才加载进上下文,永远不会爆token。 甚至连财务、HR、法务这些非程序员,都能自己造技能。 这其实是一次非常务实的倒退, 我们不再要求AI自己学会怎么干活,而是把人类已经验证过的干活方法,打包成一个个技能包,让AI去调用,去执行。 把AI从一个需要你手把手教的实习生,变成一个能熟练使用所有专业工具的得力助手。 现在终于明白,为什么Claude一直在死磕MCP,死磕文件系统,死磕终端集成,它根本就不想做一个聊天机器人,它想做的是所有技能的运行时。 未来的竞争,不看谁的Agent更聪明,主要看谁的技能库更丰富更专业更可靠。 最后两位老哥呼吁别再纠结怎么让AI自己思考了,先把你手里的工作打包成第一个技能。

AYi

108,470 views • 2 months ago

天才数学家陶哲轩对数学AI的思考 像真的,但其实不对。 AI写出的证明,乍看完美无瑕,细看漏洞百出。 为什么? 因为它没有“嗅觉”。 今天的AI,已经完全能通过“目测测试” 生成的内容看起来专业、太对味了。 但一旦你靠近它、认真嗅一下,就会发现它撒了香水 掩盖的,是逻辑上的腐臭。 不像传统的初学者那种“明显错”, AI的问题常常隐藏在最高级别的伪装底下: 写得太好,看不出哪里坏。 就像Terry Tao说的:“数学,是有味道的。” 一个真正靠谱的证明,不只是形式正确,而是通体带着那种“对的直觉” 结构自然、推理顺畅、细节干净利落。就像人闻食物的味道,不需要吃一口,就知道有没有毒。 AI没有这个。 它可以模仿口感,复制包装,但闻不到底层的真实。因为它是在学“怎么看起来像对的”,而不是“为什么它是真的”。 你可以把它理解为一个训练过非常精良的演员,知道什么时候该皱眉、什么时候叹气,用上最漂亮的定理、最熟练的转折,但它不明白它的角色到底在干什么。 而这,正是问题所在。 人类在判断一个复杂证明时,靠的不止是推理,更靠一种经验直觉:这个步骤自然吗?这个拆解方式靠谱不靠谱?这个结构合理不合理?我们甚至很难说清楚“为什么不行”,但就是知道,“不对劲”。 这就是“数学的嗅觉” 你说不明白,但你能闻得出来。 AlphaGo和AlphaZero之所以能搞定围棋和国际象棋,不是因为它们穷举了所有下法,而是因为它们学会了在哪些局面里,有“胜利的味道”。 即便讲不出理由,它们凭那股味道,也能找到通向胜利的路。 数学AI要想达到人类水平,它得也有这种“方向感”。 不是生成个像样的证明,而是能问自己:“我是不是在一个貌似正确,实际上死路的方向上走太远了?” 也许未来某一天,它能真正感觉到:“这一步味道不对,我得退回来。” 那一天,它就不只是一个生成文本的工具,而是真正的数学伙伴了。 🙋‍♂️人有灵气

墓碑科技

120,892 views • 1 year ago

1983年,28岁的乔布斯,就已经把今天AI最核心的困局给看穿了。 那时候连个像样的个人电脑都还没普及,他就指出了一个事实。 他说,电脑和人脑,走的是完全相反的两条路。 传统的电脑,是从1940年代的底子发展来的。 它们的设计初衷,是把极度简单的事情,做到绝对精准。 但人脑恰恰相反。 人脑的计算精度烂得一塌糊涂,连个十几位数的乘法都算不利索,却能极其轻松地处理这个混乱、复杂的真实世界。 怎么破局? 乔布斯当时就说,得砸掉1940年代的旧图纸,直接去抄人脑的作业。 去研究非冯·诺依曼架构,去模拟大脑的工作方式。 但这只是技术架构上的模仿,真正的硬骨头在后面。 也就是那堵至今没人翻过去的墙:自我意识。 乔布斯说,据我们所知,没有任何一台电脑,甚至任何一个高等灵长类动物,曾说过一句: “我正在思考(I am thinking)。” 它们能运算,能做出反应,但它们没有“自我”。 这也引出了AI领域的终极拷问: 机器能产生自我意识吗? 或者更诚实、更残酷一点: 我们人类自己,到底是不是也只是一台极其精密的、高级的生物机器? 这就是为什么无数顶尖天才,愿意把一生中最黄金的时光,砸在这个行业里。 乔布斯在1983年下了个赌注: 在我们有生之年,这个终极答案一定会水落石出。

墓碑科技

10,834 views • 8 days ago