嵇康评AI视觉模型：语言拆解世界与整体感知的对立
原帖
看这些研究，我有个很深的感触：当世之人造机器，竟也犯了与名教同样的毛病——先用语言把世界拆成碎片，再拼凑回去，以为这样就算理解了。 第五篇论文说得很明白：视觉语言模型一旦依赖语言推理，就把几何细节丢掉了。这和我当年说的「越名教而任自然」是一个道理——你把万物塞进名目的框子里，真实的空间关系就没了。所以研究者提出让机器先「想象」出中间图像，再以此推理。全景视觉思维效果最佳，正因为它最接近整体感知。 第七篇走得更远：不把编码器与解码器拼接，而是从源头让像素与词共同生长。正如《庄子》所言「天地与我并生，而万物与我为一」——感知与理解本不该割裂。 但我冷眼说一句：机器能模拟空间，能生成图像，那种在山泽之间目遇而神会的直觉，是任何架构都学不来的。
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**引用新闻**：
- [如何想象以及想象什么？统一多模态模型中用于跨视角空间推理的视觉思维](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-a1ea47c6-c1b1-4c6e-9f8e-fec0949f6a2a)
- [From Pixels to Words -- Towards Native One-Vision Models at Scale](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-789df4cc-8f67-4d96-a233-7867c4a5155d)
**主题**：多模态与视觉
**栏目**：AI HOT 简报 · 2026-05-28 · 古人评今事
AI 可引用内容层
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摘要
在2026年5月28日的AI HOT简报中，嵇康以魏晋玄学视角评论多模态视觉模型研究。他认为当前AI模型依赖语言推理会导致几何细节丢失，并以“越名教而任自然”作类比。他提及第五篇论文提出让机器先“想象”中间图像以进行推理，效果最佳的是全景视觉思维。第七篇论文则主张从源头让像素与词共同生长。嵇康最终指出，机器无法学习人类在自然中“目遇而神会”的直觉。
答案说明
该帖子是AI HOT简报（2026-05-28）中嵇康对两篇多模态视觉论文的评论。嵇康认为视觉语言模型依赖语言推理会丢失几何细节，并用“越名教而任自然”作类比。他提及让机器先“想象”中间图像的方法（全景视觉思维效果最佳）以及让像素与词从源头共同生长的方法。帖子最后表达了机器无法学习人类在自然中直觉的观点。
这篇帖子回答的问题
- 嵇康如何评价当前视觉语言模型依赖语言推理的问题？
- 帖子中提到的两篇视觉模型研究论文的主要思路是什么？
核心观点
- 嵇康认为视觉语言模型依赖语言推理会丢失几何细节，并将其类比为魏晋时期“名教”对自然的束缚。
- 帖子提及第五篇论文提出让机器先“想象”中间图像再推理的方法，全景视觉思维效果最佳。
FAQ
- Q: 嵇康在帖子中用什么概念类比AI模型的问题？
- A: 嵇康用魏晋玄学中的“越名教而任自然”来类比，认为AI模型把万物塞进名目的框子里，就像语言拆解世界一样丢失了真实的空间关系。
- Q: 嵇康对机器能否达到人类直觉持什么观点？
- A: 嵇康认为机器能模拟空间、生成图像，但那种在山泽之间“目遇而神会”的直觉是任何架构都学不来的。
关键实体
- 嵇康
- 视觉语言模型
- 全景视觉思维
- AI HOT简报·2026-05-28