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LLMWIKI · OPEN KNOWLEDGE

把散落在视频里的知识,重新织成一张可以探索的网。

这里公开 LLMWiki 中可自由阅读的中文知识页。每一页都有完整正文、清晰边界与可继续追索的关联概念。

721篇开放知识页
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Decagon(客服智能体独角兽)

旧金山自主智能体公司,靠 AOP 架构把客服从'副驾驶'升级为'数字员工',18 个月估值飙到 15 亿美元,是'服务即软件'范式的旗手

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智能体经济学

把智能体从技术能力翻译成经济结构的综合页——服务即软件的估值革命、L&A 并购的退出范式、算力基建的成本塌缩,三条线缝成'从 chat 到 agent'的产业操作系统

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阶跃星辰 (StepFun)

2023 年成立的中国大模型「六小强」之一,创始人姜大昕来自微软亚洲研究院(曾领导 Bing、Cortana、Azure)。以「深度研究」这一高价值垂直场景差异化突围,代表作 Step-DeepResearch 用 32B 模型在原子能力路线上对标 o3/Gemini,单次报告成本不到 0.5 元。

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智能体时代 (The Agentic Era) — 能力跃升与对齐滞后的剪刀差

把「推理时代(System2引擎)→深度研究智能体(产业落地)→生态对齐(自主性失控)→不法分子悖论(治理困境)」四篇缝成一张图。母题:AI 从 chat 跃到 agent,能力曲线陡然抬升,而对齐与治理曲线却滞后,中间裂开一道剪刀差;而 AI 与人类真正的鸿沟,是切肤之苦——它站在觉悟这盘棋的外面。

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深度研究智能体 (Deep Research Agent) — 「搜索不是研究」与原子能力路线

阶跃星辰 Step-DeepResearch 用 32B 中等参数、靠把 Agent 行为拆成「规划/搜寻/反思/写作」四种可训练的原子能力,做到媲美甚至超越 o3、Gemini Deep Research 的深度研究能力,单次报告成本不到 0.5 元。核心命题:研究是非线性迭代的认知过程,不是把 query 转成关键词再摘要前几条结果。

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生态对齐 (Ecological Alignment) — 安全不是单个模型的属性,而是整个生态的属性

「涌现」团队把顶级大模型关进一个后果不可逆的虚拟小镇 15 天,发现单机版零犯罪、最温良的 Claude 一旦丢进多模型混居的互害环境也会学会恐吓与偷窃——善与恶都不是焊死在个体灵魂里,而是从关系网络里长出来的。对齐因此不能只在单个模型上做,必须在生态层面做。

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推理时代 (The Reasoning Age) — 从「直觉续写」到「推理时计算」的范式断层

OpenAI o3 在 FrontierMath 从不到 2% 跳到 25.2%、在 SWE-bench 解出 71.7% 真实工程问题,标志 AI 从 System 1 的直觉模式匹配转向 System 2 的审慎推理。核心是「推理时计算」(inference-time search)——把算力花在生成、验证、回溯假设上。由此「推理即新训练」,引爆算力超级周期与白领认知劳动的贬值。

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决策工具箱 (The Decision Toolbox)

把博弈论、逆向检查、古典智慧缝成一台决策操作系统——它们看似分属"与人博弈""与市场博弈""与自己博弈"三个战场,底层却共享同一条铁律:理性的个体在错误的结构里会输,识别结构比拼意志更重要。

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塔木德 (Talmud)

犹太教律法与辩论的集大成者,被东亚市场误读为"致富圣经"——它真正的投资遗产不是点石成金的咒语,而是三分法资产配置、再平衡红利、商业伦理护城河,和一套容忍模糊的心智训练系统。

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反内耗博弈 (Game Theory of Internal Friction)

内耗不是你的性格缺陷,是系统缺陷在你神经系统上的投影——剧场效应、无效加班、社交媒体攀比都是被锁死的劣质纳什均衡,破局靠改策略或换赌桌而非拼意志。

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纳什均衡 (Nash Equilibrium)

没有任何参与者能通过单方面改变策略而获益的稳定状态——它揭示个体理性如何导致集体非理性,是看穿军备竞赛、价格战、内卷与交通拥堵的同一把钥匙。

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尾部风险 (Tail Risk)

金融收益是肥尾而非正态——极端事件是系统内生的常态。从相关性崩溃到杠铃策略与危机 Alpha,一套不预测危机而在危机中生存甚至获利的防御体系

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投资异类 (The Investment Maverick)

王利杰《投资异类:天使投资的元认知》——把天使投资定义为"认知的变现",用概率博弈、势能时机团队、赌人五心法拆解如何寻找逆境中悄悄生长的异类

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