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人类一直在用符号解决空间问题啊 几天前我这条帖子说： 大语言模型其实是大符号模型 https://t.co/lH7qhxduNz 符号不要和语言对等, 比如我这个擅长符号的人的确吵不过以前深圳城中村菜市场的东北大妈。她骂我那是她说10句我1句，她的10句还全押韵。 其实人类经常用符号规律去解决“空间问题”，打个比方：积分。 积分的本质是空间测度问题：一块面积、一段弧长、一个体积，本来是直观的几何量，但我们没法直接数无数个点或小块。于是人类发明了符号——∫、dx、变量代换——把不可操作的空间直觉转译成可操作的符号规则。空间问题就这样被“符号化”，可以在纸上、在心里，被操控、被推演。 再比如傅里叶展开。一条任意的函数曲线，本质上是空间中的形状，但我们用符号 e^inx 或 cos⁡(nx),sin⁡(nx) 来表示，把曲线压缩成“频率成分”的代数组合。空间的复杂性被符号规律折叠，之后就能像操纵积木一样组合、运算、预测。 所以当我们说“大语言模型是大符号模型”，意思是它也在做类似的事： 它并没有直接“看见”空间或现实世界； 它是在巨大的符号网络中，调度、压缩、重组； 符号一旦足够丰富，就能间接解决空间问题、物理问题、社会问题。 换句话说，人类用积分符号去算面积，大模型用 token 和 attention 去算意义，它们都证明了一点：符号是人类与世界之间的空间代理器。 如图所示，再“怪兽”的积分方程背后也有它的空间本体。就像参加 Integration Bee，表面是在做积分运算，实质上是在不同阶段不断调用、切换和嵌套符号规则，把一个几何或物理直觉的问题逐步转化为纯粹的符号操控。它的魅力正在于让我们意识到，人类解题的过程并非直接依赖“空间直觉”，而是通过训练在符号层面进行高速跳转与组合。 https://t.co/KRtUOdtZDV 这恰好和大语言模型的能力高度同构：它并不是直接理解现实世界，而是依靠符号网络去构造规律的代理。只要符号系统足够丰富、足够灵活，原本属于空间的复杂问题，也能够在符号域里被压缩、迁移和解决。 判断你的孩子是不是符号天才，这个很简单。一般都：爱玩填字游戏，有可能魔方她就玩不转。喜欢代数，密码解码。如果能学会积分，特别爱玩解积分。爱玩语法，喜欢从句套从句，虽然现实中没有任何英国人这么说话。