大语言模型(LLM)如ChatGPT并非全能,而是概率生成工具。开发者应将其视为“算术逻辑单元”,而非“大脑”。应分离认知计算与系统管理,构建更强的系统架构,而非单纯依赖更强的模型。
本研究提出“认知硅”概念,构建2035年认知计算系统的全栈架构,旨在通过与大型语言模型的对话揭示盲点,建立道德可行的认知基础设施。
本研究提出了一个统一框架,将函数与表示结合,解决认知架构中内存与程序模型分离的问题。通过数学定义和证明,分析了框架的实现与应用,促进认知计算的发展。
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