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 功能列表.png 88.0 kB 4 18-Jul-2025 11:19 14.155.117.42

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!!!自成长模型是啥？
自成长模型是一个可以由小到大，自我成长的模型。也就是可以在生产环境里自我进化的模型。
!!!自成长模型是啥？__可解释__是其核心的关键特征
[|http://www.mandelbrot.cn:8080/JSPWiki/attach/Target/EPMORE.png]\\
我们模型的计算图：
[|http://www.mandelbrot.cn:8080/JSPWiki/attach/SelfGrowModel/model_computation_graph.png]\\
自成长模型是一个可以由小到大，自我成长的模型。也就是可以在生产环境里 __''自我进化''__ 的模型。
At line 7 added 5 lines
!!!自成长模型的新范式
__''training in Inference''__\\
__''training after Cognitive conflic''__
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因为人能做到，只要不断深入了解人，也就是你自己，就一定能找到一条通往高效的自成长之路，所以搞AI，一定是一个自我发现之旅。\\
因为人能做到!（并且大模型AI技术已经得到井喷式发展，提供了一个很好的基础)，只要不断深入了解人，也就是你自己，就一定能找到一条通往高效的自成长之路，所以搞AI，一定是一个自我发现之旅。\\
At line 9 changed one line
1、训练成本巨大的问题\\
1、预训练成本巨大的问题（即使微调一次成本很小，但因为是一个玄学，要不影响通用能力，付出的整体成本是一个完全不可控的成本）\\
At line 11 changed one line
3、推理过程中不能训练问题\\
3、推理过程中不能训练问题（就是不能在生产环境快速迭代的问题，需要收集数据交给专业人员训练这个过长反馈链的问题）\\
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不可解释是造成上述问题的核心(我们定义的可解释不是数学意义上的解释，而是物理意义上的解释)\\
不可解释(黑箱)是造成上述问题的核心(我们定义的可解释不是数学意义上的解释，而是物理意义上的解释)\\
At line 18 changed one line
而物理上的可解释，就是要深刻理解，理解就是结构（无论是人还是机器），符号化的理解结构(KAN的一个核心思想就是把连接主义和符号主义结合)，就是自成长模型的基础\\
而物理上的可解释，就是要深刻理解，理解就是结构，也是anthropic说的[心智结构|https://www.toutiao.com/w/1840850265550916/?app=news_article&upstream_biz=client_share&category_new=text_inner_flow&timestamp=1755573568&share_uid=MS4wLjABAAAAUMegIZqr2nYWpGU23RGe_pzdT3Uj_ozs1gsAEwYPcmc&share_did=MS4wLjACAAAAXHEoYc5mUGzqUqMZ-_mLWTUtUrRuJidK5OHLiD8ie8Y&share_token=71bd4e15-54d3-4cdd-a4ca-940c5d7ccf58&source=m_redirect]（无论是人还是机器），符号化的理解结构(KAN的一个核心思想就是把连接主义和符号主义结合)，就是自成长模型的基础\\
At line 28 added 2 lines
可解释的理解结构具备__''高度有序性''__ 的特征（用人的话就是脑子清楚）
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4> 如何构建在训练和推理之外的冥想过程（这是构建解决认知冲突，由AI向人发问，以及涌向能力的关键）
4> 如何构建在训练和推理之外的冥想过程（这是构建解决认知冲突，由AI向人发问，以及涌现能力的关键）
At line 45 added 2 lines
!!我们自成长模型的功能列表\\
[|http://www.mandelbrot.cn:8080/JSPWiki/attach/SelfGrowModel/%E5%8A%9F%E8%83%BD%E5%88%97%E8%A1%A8.png]
At line 48 added 5 lines
!!反向传播改造分两部分：
全量反向传播和增量反向传播\\
全量反向传播通过损失设计引导参数形成有序的熵最小的结构\\
增量反向传播通过有序的结构快速定位反向传播
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3、灵魂模型(解决赋予人工智能的情感问题，也可以理解成强化学习中环境给模型行为打分的问题，以后实现)\\
3、灵魂模型(解决赋予人工智能的情感问题，也就是亚当和夏娃吃到善恶树上的苹果后的状态，以后实现)\\
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不解决训练成本和可靠性问题，大模型的垂直应用就无法落地。所以只有自成长模型才能把大模型落地到每一个相对市场规模比较小的垂直领域
不解决训练成本和可靠性以及现场收集数据进化问题，大模型的垂直应用就无法落地（RAG方案并没有形成对垂直领域的知识理解，也就没有形成智能）。所以只有自成长模型才能把大模型落地到每一个相对市场规模比较小的垂直领域，而且实现快速进化。\\
如果训练自成长大模型，训练成本肯定要低于Deepseek的550万美金。\\
推理速度更快。\\
高可靠。\\
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