coefu

@evegod #26 等我度过我这个最艰难的时刻，或许以后有机会合作，我很欣赏你的态度。我有一个很 fancy subversive 的 idea ，应该很有搞头。

@evegod #26 刚才看了下，你这个确实不是民科，之前是我误解了，抱歉。

你对 transformer 应该有一定深度的了解，但是依然还是在 transformer 构建的 NLP 这个领域里，做一些引入物理范式的探索，但从我看来，这条路线实际上没有多大价值了，你这个思路还算新颖；但是历史上一直有这么一个方向有人在做，结合物理范式和神经计算。当然，人各有志，你能有这么一个想法并能动手实践，已经超过了当前的我。你这整个过程应该是没什么问题的，只是是否会比当前更好，还要继续耕耘，或许能发个不错的 paper 。

@paradoxs 你描述的上下文语境里的"AI"现在都没有主流共识的定义，我怎么定义？

精确表达一下：LLMs "AI".

LLMs ≠ "AI"。

@evegod #23 之所以能和你聊这么多，因为我也有这个想法，只是我的想法需要更多的时间和金钱去实现，并且我的想法是建立在已经有的理论之上。都是在探索的路上，共勉之吧。

@evegod #20 你怎么理解 深入浅出 这个成语？

@evegod #20 所以，这是自然语言处理，有什么关系？你怎么映射到字词之间的关联？

脑认知和自然语言不是必然关系，没有强因果关联。

你试图通过数学描述脑认知和感知，然后再度关联到自然语言，我这个理解是你的理解吗？

你上面这一堆描述，你认为 6 岁的小朋友能理解吗？

@evegod #18 一个真正的基础底层原理级别原创性的创新，是需要很长时间仔细雕琢的；但是一定得是基础夯实地一步步迭代。就像 nlp 领域，从最早的形式化规则（主谓宾，句法，成分分析...），到字词概率分布统计，到用向量表示语言，最后才衍生出复杂的注意力模式；你一上来就要超越最后的这个最复杂的架构，你的新架构的底层原理是什么，为什么会比这个更好，而不是你就一门心思的发展你的理论，然后主观唯心的来一句就是比之前的好，这是民科的搞法。最起码要符合现代科学研究的基本方法的嘛。
讲句实在的，我现在依然没有看懂你这个四元数架构是个什么原理，如果你不能深入浅出地通俗易懂的解释一下，那说明你自己也没有搞懂。以前白居易写的诗，是要让文盲老太太都能听得懂，才成为经典流传千年。如果你的理论，你不能让还没上一年级的 6 岁小朋友明白，那说明你自己对你发明的理论，也没有深刻理解。

@evegod #16 要证明你这个四元数架构比 transformer 更优，你还得设计一个测试标准。