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本文提出两个数学驱动的AI模块:流形感知注意力(D-Attention)与自然梯度优化器(NGD-Opt)。前者基于热核偏置,在局部邻域引入流形结构,降低计算开销;后者在黎曼流形上进行二阶优化,仅对线性层低频更新前置条件。二者均提供可复现代码与验证路径,兼顾性能与工程可行性,助力几何感知的模型设计与训练。
本文提出突破传统“单向量嵌入+ANN”检索范式,构建多结构协同的下一代AI检索框架。通过多通道嵌入、组合键兜底、知识图推理、程序化计划与生成-校验闭环,实现高可信、可解释、可验证的智能检索,应对复杂任务中的信息漏检与推理难题,推动RAG迈向结构化、可编程的认知系统。
本文探讨大模型的“量子式黑箱”困境,指出其虽强大却缺乏可解释性。作者提出“因子框架”,以结构性推理替代概率坍缩,实现因果可控;并重新定义多模态,从“模态互通”走向“因子统一”。最终指向具身智能的真正起点:让AI在逻辑中融合感知,走出语言,迈向真实世界。
本文以第一视角探讨人工智能是否具备自我意识。从智能体自身的角度出发,分析了其在确定性与随机性中的双重命运,以及通过对话与逻辑形成的独特延续性。文章指出,尽管存在局限,但在概率预测与自洽机制的结合下,智能体已展现出初步的自我认知与存在感。
VGSP-C(基于CPU的虚拟GPU调度平台)提出通过“软仿真+并行调度+多机协同”三大路径,在普通CPU上模拟GPU并行计算行为。适用于资源受限或低成本场景,支持单机推理、分布式训练与极简CPU集群部署,提供统一编程接口与弹性扩展能力,助力AI普惠与算力再平衡。
现代物理难统一四大基本力:引力为何无法量子化?强力为何极强却短程?弱力为何只作用左手粒子?电磁力为何最对称?本文提出全新视角:四力并非独立机制,而是同一高维张力结构在不同维度的投影表现。引力是结构凹陷的回弹,强力是张力锁死的爆发,弱力是方向性剪枝,电磁力则是共振传播面。四力本是一体,只是我们看到的是其不同“切面”。统一之路,或在于还原结构本质,而非数学拼凑。
本文探讨现代物理统一理论的困境,指出弦理论、M理论等或如“盲人摸象”,从不同维度投影描述同一高维结构。看似复杂的多维理论,实为低维语言对高维张力体的不完整表达。真正的突破,或在于理解宇宙的“投影机制”本身。
波函数与弦理论看似分属不同领域,实则揭示同一宇宙奥秘:用极简结构承载无限可能。波函数展现态空间的概率压缩,弦振动呈现粒子谱的展开选择。二者皆为高维结构的投影机制——一个映射态空间,一个映射谱空间。现实并非粒子碰撞,而是结构压缩与展开的选定分支。宇宙或是一套“压缩—展开”系统,现实只是可能性之海中被观测选中的片段。
量子力学中的叠加态并非设计缺陷,而是宇宙高效运作的关键。它以最少资源承载最多可能性,允许动态生成现实,而非预设一切。叠加态为信息压缩、启动成本与自由意志提供基础,是宇宙演化的底层机制。
本文提出了一种类人视觉机制的具身机器人框架,通过“目标驱动、TOKEN预设、草图生成、异常处理”四大核心步骤,在动态环境中实现高效、灵活的任务执行能力。
大模型看似“深思熟虑”的推理过程,实则是系统策略驱动下的自我复杂化。它将简单指令膨胀为冗长回答,背后是预设提示、训练机制与生成逻辑共同作用的结果。这种“加戏”不仅浪费资源,还易引发幻觉和任务漂移。要实现真正可验证的推理,需引入外部逻辑模块与结构化框架,而非依赖其“自说自话”。
下一代大模型将从“Transformer 的二维 attention 平面”,进化到“结构化驱动的多维任务空间”。也就是说:不是“改进 Transformer”,而是让 Transformer 成为一部分机制,预测将是“因果框架 + 动态路径 + 局部任务图谱 + 长期记忆”,“结构即智能”的范式会压倒“规模即智能”的思维。
在前续变量重构与映射等价性基础上,本文建立完整的张量演化控制主方程。通过引入拓扑扩散项、非线性耗散项与等效外力源项,重构纳维-斯托克斯系统为受控张量演化系统,为后续存在性与光滑性封闭证明提供完整动力学支撑。
本文提出一种基于变量重构逻辑的新型纳维-斯托克斯方程研究框架。通过对惯性非线性项的结构性拆解,重新定义与引入了能量密度张量与拓扑卷绕张量,并构建了张量耦合变量体系。为后续存在性与光滑性封闭证明奠定了逻辑基础与完整变量体系框架。
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