压缩性推理知识与高复杂度记忆知识:两类知识的本质区分
jd_pressman · x · 2026-11-14
jdpressman 提出知识可分为两类:一类是高可压缩的"推理型"知识,可从少量公理出发、用大量 token 推导引理得到;另一类是高 Kolmogorov 复杂度的"记忆型"知识,如历史事实,无法压缩推导。
他还举物理为例:相对论问题的形状类似"假设宇宙按理性连贯的计划构成、一切必须逻辑自洽"的思路,而量子力学则更偏离这一模式。
所属事件:jd_pressman：知识分推理型与记忆型，价值对齐需科学而非纯推理(3 条相关)→
「漫话AGI」频道最新
- AI 圈人士批评 Anthropic 缺乏紧迫感,没认真对待研发节奏问题 — austinc3301 · 2026-11-14
- Thariq 在 AI Engineer Code Summit 谈模型通用性:框架将不再必要 — vikvang1 · 2026-11-14
- LLM 让模糊判断可以规模化：把软件测试方法论搬进非软件系统 — jd_pressman · 2026-11-14
- jd_pressman 谈《Prime Intellect 变形记》:偏好难满足的 Caroline — jd_pressman · 2026-11-14
- Gary Marcus 借 FAA 全国停飞重提警告：LLM 不该碰航电软件 — Gary Marcus · 2026-11-14
- Reddit 长文:意识或许像智力一样有梯度,而非非黑即白 — TheThickJoker · 2026-11-14