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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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硅谷大佬 AI 叙事谱系 2026(综合页)

七位 AI 时代核心大佬的判断地图——从 Hinton 警示到 Andreessen 加速,从 Hassabis 根节点到 Karp 冷酷诊断。理解这七人的差异比理解 AI 技术本身更能帮你判断未来

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Geoffrey Hinton(杰弗里·辛顿,"AI 教父")

反向传播算法发明人,深度学习教父,2024 年诺贝尔物理学奖得主。从联结主义被嘲笑的 1980s 死守到 2010s 范式胜利。2023 年高调从 Google 辞职,全身心投入 AI 风险警示。2026 霍巴特演讲提出"有朽 vs 不朽计算"本体论拷问

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知识问题 (The Knowledge Problem)

哈耶克最具破坏力的洞察——经济决策需要的关键知识是分散的、默会的、特定时空的,本质上无法被任何中央机构(包括 AI)集中起来——这是计划经济在认识论上的死穴。

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Hinton 的本体论拷问(Mortal vs Immortal Computation)

AI 教父 Hinton 在霍巴特演讲提出的核心拷问——数字智能拥有"不朽计算"特性(软硬件分离 + 知识可复制),人类拥有"有朽计算"特性(20W 能耗 + 与硬件绑定)。这种本体论差异决定了 AI 必然超越人类的速度论

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AI 智力通缩(LLMflation)

推理成本 900 倍暴跌——超摩尔定律的智力通缩。这是 Marc Andreessen 2026 年战略展望的最硬核数据——它解释了 SaaS 席位经济崩塌、Tokens by the Drink 兴起、中国"小科技"逆袭的全部底层动力学

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哈耶克 (Friedrich August von Hayek, 1899-1992)

奥地利学派第四代领军人物,1974 诺贝尔经济学奖得主,把"知识问题"上升为社会哲学元命题——本频道理解 2025-2026 全球宏观秩序、AI 时代经济治理的核心理论坐标。

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涌现(Emergence)

安德森 1972 年"更多即不同"打破还原论——系统在宏观层面展现出无法从微观组分直接推导出来的新属性。这是水变冰、鸟群、蚂蚁找路、LLM 突现能力、意识本身共享的同一套法则

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巴菲特 (Warren Buffett)

20 世纪最伟大的资本配置者,从"格雷厄姆烟蒂股"到"费雪伟大企业"的辩证演化的活样本——本频道用来谈"价值"、"复利"、"护城河"的核心实体。

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Demis Hassabis(戴米斯·哈萨比斯)

Google DeepMind 联合创始人 + CEO;2024 年因 AlphaFold 获诺贝尔化学奖;象棋神童 → 神经科学博士 → AGI 工程师的复合背景;提出"根节点问题"战略元命题

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Marc Andreessen(马克·安德森)

Andreessen Horowitz 联合创始人;Netscape 创始人(1993 年发明 Mosaic 浏览器);硅谷"技术乐观主义宣言"作者;提出"小科技议程"对抗大科技的监管俘获;2026 年战略展望阐述 80 年从加法机到神经网络的回归

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Arthur Hayes

BitMEX 联合创始人 / Maelstrom 首席投资官,融合奥地利学派 + 现代货币理论的宏观思想家——把比特币定位为"全球法币体系崩溃过程中的看涨期权"。

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人机协作五种范式(综合页)

从命令到伴侣——人类与 AI 的关系正在经历五种范式的演化。每一种范式背后都有不同的本体论假设、生产力数据和经济后果。理解这五种范式,才能选对自己的位置

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亚历克斯·卡普(Alex Karp)

Palantir 联合创始人 + CEO;斯坦福哲学博士;2026 达沃斯抛出"AI 是国家级渗透测试"和"我成了死神"的奥本海默时刻论。新书《科技共和国》主张"国家与软件业联姻"

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AI 经济指数(Anthropic Economic Index)

Anthropic 从 100 万次 Claude 对话 + 100 万条 API 调用中提炼的"AI 经济原语"——五维度、有效 AI 覆盖率、去技能化效应、K 型分化。这是首份从内部使用数据测量 AI 经济影响的硬数据

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Optimus 人形机器人

特斯拉的通用人形机器人——不是为某一项家务设计的专用机器人,而是能学习和适应所有人类任务的通用平台。马斯克 2026 透露未来将建 800 万平方英尺的 Optimus 工厂,量产化将让机器人成为人类历史上最重要的工业品类

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氛围编码(Vibe Coding)

Gemini 3 发布后被官方背书的新软件开发范式——人类提供"意图"和"约束",AI 负责架构、实现、调试。从"代码编写者"晋升为"系统架构师"。三大技术支柱:动态思维熵管理 + Antigravity IDE + 思维签名

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根节点问题(Root-Node Problems)

Demis Hassabis 的 DeepMind 战略元命题——AGI 不是终极目标,而是工具,一把开启更宏大真理的钥匙。终极任务是用 AI 解决"根节点问题":一旦被突破会产生连锁反应、顺势解决下游成千上万应用问题的基础性瓶颈

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