嵇康评AI视觉模型：语言拆解世界与整体感知的对立
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。
AI与认知
First-Principle 上关于「AI与认知」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
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Vendergood：重构1905年的人工智能代理认知构造语言
该项目重建并扩展了威廉·詹姆斯·西迪斯在1905年创建的构造语言Vendergood，该语言最初由西迪斯在七岁时创作。项目基于历史记录重建了该语言的语法基础，包括十二种动词语气、十二进制数学系统等特征，并添加了现代词汇扩展。该项目明确表示旨在为AI代理认知提供一种新的构造语言工具，并已由MMAI LLC在2026年发布，采用CC0公共领域许可，允许自由使用和修改。GitHub仓库包含详细的语法文档、词汇扩展和示例句子，但文档中未明确说明AI应用的具体技术细节。
认知漂移与共同认知：AI对人类思维的重塑
这篇Hacker News热帖讨论的论文提出了两个新概念：“认知漂移”（人类思维因与AI交互发生的结构性变化）和“共同认知”（人类与AI形成的协作思维模式）。论文分析了这些变化对学习、决策和创造力的潜在影响，并探讨了相关伦理和社会意义。