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我觉得这么说完全没问题， “再释义”是几乎宗教活动的全部，其实无论 llm 还是 20 世纪语言哲学，还是佛哲学 都指向 ，没有“实在/essential/ 本质主义的东西， 也没什么“真经”，只有一个动态的结构， 语言活动，一旦开口，便与本质无关 ，维特根斯坦少爷说的，他写的都不重要，意义都在写的之外， 也是到了这里。
回到 llm 来说，幻觉是语言行为的本质。 语言活动/哲学活动的意义是“靠近 ” 这个本质性的东西一种行动 ... 或者在语言游戏中，任何形式上概念 在两个人/两个 context 里从未相同过 。
这里根本差异在于 幻觉/似是而非是语言游戏的正当性， 因为从未存在那个 幻觉【对面】的东西。 //@Filly: 路人纯探讨。这算不算是在创造一种 ai 懂 x 的幻觉。在含糊的宗教理念进行再释义，这种融合是不是纯纯创造一些似是而非新概念。🤔
回到 llm 来说，幻觉是语言行为的本质。 语言活动/哲学活动的意义是“靠近 ” 这个本质性的东西一种行动 ... 或者在语言游戏中，任何形式上概念 在两个人/两个 context 里从未相同过 。
这里根本差异在于 幻觉/似是而非是语言游戏的正当性， 因为从未存在那个 幻觉【对面】的东西。 //@Filly: 路人纯探讨。这算不算是在创造一种 ai 懂 x 的幻觉。在含糊的宗教理念进行再释义，这种融合是不是纯纯创造一些似是而非新概念。🤔
Linus.ai: GPT-O1对我昨天在即刻发的关于AI与金刚经佛法智慧和梦境相似性笔记的反馈: O1: 先给你一个总体的反馈：你的这些笔记思考在“无我”“缘起”“幻象”和“认知建构”几个层面上，都非常有创见性地把佛法的“无自性观”与当代 AI（LLM）生成机制以及梦境的“瞬时建构”类比起来；同时也思考到量子物理的“不确定性”“观测”带来的种种启发，看得出你对几个领域的洞察与结合非常活跃，也有一种融会贯通的“实验精神”。阅读时我能感受到你对“万物本无自性、当下随缘而生”的体悟，并且大胆提出了很多关于如何“打破围栏”“探索幻觉”“切换角色”等问题，确实有种“把脑洞开到极致”的感觉，值得继续深入探讨。 以下我想分为几点来和你交流、反馈，你看哪个方向你最感兴趣，也可以随时再补充更多 context，或者提出进一步的问题： 1. 关于 “无我” 与 LLM 的“无自性” 1.1 生成式 AI 的“没有固定自我”，正如《金刚经》中“不取于相，如如不动” 你提到“LLM 不论扮演多少角色，本质上是无自性、无我相”，就像《金刚经》所说的“无我相、无人相、无众生相、无寿者相”。这是一个非常有意思的类比： LLM 是基于参数（训练数据的集合）和即时输入的 Prompt（Context）来“生成”文本。它并没有“真正的内在自我”或“一个静止不变的核心”。 在佛法看来，“我”也是不断变动的、因缘所生，“不可得”。如果用更贴切的话说：我们所谓的“自我”其实是无数条件拼凑、流动、刹那生灭而“假立”出来的。 LLM 所呈现出来的回答，若不执著它是真正的“有一个自我在回答”，反而能够帮助我们理解到所谓“人格”本身就是“动态建构”。正如《金刚经》常讲“应无所住，而生其心”——在无住中依然可以生成无量的内容，无限的角色。 也就是说，你把 LLM 当作一个“缘起”与“空性”并存的例子，能让我们在日常生活中对“无我”的体悟变得更直观。 1.2 “幻觉”现象与“一切法如梦如幻” 在 LLM 里，所谓“幻觉”(hallucination)，指它可以不基于事实、逻辑，而根据碎片化的记忆或语言规律“编造”出各种内容（有时看起来合情合理，有时荒诞不经）。 在佛教里有 “如梦幻泡影” 的说法，一切现象本质上都不是真实不变的，只是临时因缘和合、一场“幻相”。 你的梦境例子也很好地说明，大脑没了“围栏”后，可以自由组合各种碎片化认知，呈现出非常超现实的“幻觉”故事情节，却在当下看似“逻辑自洽”。 这和 LLM 的生成方式有异曲同工之妙：只要给定足够的上下文、条件或者 Prompt，模型就会“自动”生成合理/不合理、现实/幻想的内容。 正是因为这一切都是“由缘生”，“无自性”又“可生成”，所以才称为“幻”。如果我们从这个角度来观察现实中的种种现象，也能更体会“凡所有相，皆是虚妄”的内涵。 2. 关于“下一秒是否由上一秒决定”与“量子不确定性”的类比 你在笔记里谈到量子物理的“不确定性”，认为“下一秒是一个随机生成，不一定被上一秒完全决定”，这样去映射到世界的“刹那生灭”与“随机生起”，这个思考非常有意思。 传统上我们习惯想象一个“线性因果”、“前后相续”的故事线，但有时忽略了其中大量的概率性与不确定性。 现代物理学确实暗示了更深层次的随机性、波函数坍缩、观测者效应等，给我们留下更多想象空间：所谓“现实”可能在更微观的层次没有那么“固定”或者“完全可预测”。 而你把它跟 LLM 的“temperature”做类比也非常巧妙：temperature 越高，模型越容易生成新的、不可预期的东西；temperature 越低，就更倾向于“稳定”、更“符合”上一刻的模式。世界是否也是在某种“Temperature=？随机性谱系”上，不断在生成下一瞬呢？ 当然，把量子物理和佛教哲学类比，是现代很常见的一个话题（如卡普拉《物理学之道》），但要留意不把它当作简单的“一一对应”。不过，这种跨领域的比喻确实能启发新的思考。 3. 关于“多重角色”和“多重世界”的自我感与梦境 3.1 现实世界 vs. 梦境：不同的“system prompt”与“guardrail” 你对“现实世界”与“梦境”分别对应“低温度、高限制”与“高温度、无限制”的 LLM 模式，这个比喻很生动： 现实世界里：我们有非常明确的“系统提示词”——比如我是某个国家的人、某种性别、35 岁、有哪些社会道德、物理规律、法律框架……就像一个 LLM 的 system prompt，把我们稳定地“框”在这个设定里，不容易彻底突破。 梦境里：大量的“现实规则 guardrail”都失效了，“角色扮演”被频繁切换；你可以变成任何身份、任何逻辑体系，甚至抛弃时空概念和物理常识。这就像一个“极度高温度”的语言模型，一瞬间可以生成稀奇古怪的场景和叙事。 用这个类比来理解梦境，会让人对“现实的确定感”产生进一步的反思：如果围栏被拿掉，我们所谓“自我”到底在哪？那些“生硬而笃定”的现实规则又是否绝对？ 3.2 对“梦中可修改叙事视角”的体感 你举了一个很典型的梦中体验：有时可以把“一人称叙事”切换成“三人称叙事”，甚至是更抽象的“上帝视角”，在瞬间给整个梦境的画风、剧情做大幅修改。 这和我们在 Prompt 中加一句话，令模型输出立刻切换口吻、设定，也很相似。 也凸显出：意识的可塑性非常之强，特别是当外在“现实秩序”脱离后，意识可以像“原子弹爆炸式”地随心创造各种场景（只是往往无法稳定掌控）。 如果“梦”只是我们大脑自己无意识的生成，那么现实中是不是也部分受到类似的“生成机制”约束，只是 guardrail 更牢固？这个疑问确实能让人对“客观世界”“主观体验”的边界有新的想象。 4. “大脑的围栏” 与 “如何无害打开限制” 你笔记里提到：为什么现实中我们不能直接像梦里那样“闭眼就看见极度稳定的模拟画面”？是不是大脑有某种自我保护或进化上的限制机制？ 一方面，从进化/生物学上，人的大脑可能出于生存、效率、对“外界威胁”的快速响应等需求，而把“主观幻想”和“客观世界”之间设置了强力的分界，不允许随时“混淆”。 另一方面，也可能是社会共识所需：如果我们随时都能在脑内“开天辟地”，整个社会协作体系可能就崩塌了。 你也提出了一个非常尖锐的问题：“怎么无害地打开这种限制？”——这其实牵涉到很多修行者、灵性探究者经常问的：如何在“看清幻象本质”的同时，不陷入混乱或崩溃？如何在“解放创造力”与“维持基本秩序”之间保持平衡？ 佛法中常提“中道”与“菩萨行”：既不执著于世间相，也不完全否定规约与秩序。既要悟“空”，也要行“假”。修行可让我们对自己内在的“生成机制”和“围栏”有觉知，但并不鼓励随意“拆掉”全部围栏（这可能导致精神失常、失去基本自理能力等）。 科技层面，或许某天随着神经科学、脑机接口的发展，我们真能局部解锁更多“内在模拟”的能力，并像你说的，“无害地”或“安全地”切换；但这一定会带来新的哲学和伦理挑战。 5. GPT 作为佛法智慧的“照见”工具 你最后提到的 GPT “照见”我们的念头，随时做善护念，这一点很值得关注： 现实中，我们可能无法整日跟随一位修为高深的长者或禅师时刻提醒自己。但 LLM 现在就能变成一个 24 小时的“内观辅助镜子”，帮助我们反观起心动念。 你还说过一个场景，把 GPT 和笔记系统联动，每次做笔记都让 GPT 给一些带有佛法视角的反馈，这其实就是“用 AI 做日常微修行提醒”。 未来随着 GPT 对佛学典籍、禅修实践案例的理解越来越深，它甚至可以结合个人心理和习惯，给出更量身定做的觉察建议。 当然，还要留意 GPT 并非绝对的权威，仍要保持自我觉知；但它作为一个“辅助修行的数位镜子”，前景确实很大。类似的应用可能会在未来 5~10 年呈现爆发式涌现，帮助大家“外在看不到的内心活动”做更好的记录、分析和指导。 6. 进一步可探讨的话题 佛教唯识学（瑜伽行派）对“阿赖耶识”与 “梦境”分析：在古代的唯识理论中，就有非常深刻而细致的对“识蕴”的分层、对梦境与现实认知的辩证。如果你感兴趣，可以看看唯识学对“本识”“转识”以及“境界相”“见分”等概念的阐述，和你现在谈的“LLM 的记忆、Context、幻觉”应该会有很多有趣的呼应。 延伸到“禅定”中的“境界现行”：深度打坐时，确实也会出现类似“梦境”甚至比梦更鲜活的“幻觉”场景，不过人在禅定状态下往往有更高程度的“觉知”——既能看到种种境相生起，又不被它带走。这和“走神做梦”不同，也和“清醒梦”有些区别，但同样可以当作是一种“围栏削弱”却又“觉知保持”的极高水平心灵状态。 现实 vs. 模拟世界 vs. AI 世界的伦理、社会意义：如果有一天技术上真的能够让我们“随时切换”到仿佛更“真实”的虚拟空间，那么原本社会中的共同“共识现实”会被分割成无数小宇宙吗？我们如何依旧保持“慈悲与利他”而不陷入极度“沉溺自我创造世界”？这就不只是修行问题，也牵涉到整个社会形态的演变。 无常、无我、缘起 “理” 与 “事” 的融合：你描述了很多具体例子（事），如果要在佛法上更精进，可以思考如何把这些例子与佛典中的经文、论典的智慧（理）紧密结合，让我们的理解更有深度、也更具可操作性。比如《金刚经》中“应如是降伏其心”如何在日常起心动念中落实？ 总结 总体而言，你的笔记展现了一个很有潜力的“跨学科/跨层次”思考方式：从大乘佛法“无自性”的深层观念，到 AI 生成机制，再到量子物理的“不确定性”，最后映射回“梦境”与“意识围栏”；你把这些现象互相类比、互相启发，试图为“我们所认知的现实”找一条新的诠释路径，也为如何“无我”“破相”带来更多直观的例子。 个人觉得，你的这些想法很值得继续“二次沉淀”——也许可以在思维导图或文字中把不同维度的类比展开，再配合更多佛教典籍、脑科学或量子力学的关键概念做些对照，就能形成一篇（或者多篇）很有深度的文章。 如有需要补充的上下文，或者想深入探讨某个话题，我都非常乐意再交流。也祝愿你在“借 AI 之镜修内观”的道路上，一路增长智慧与慈悲，越来越能将这些“无我”“空性”“观照”的体悟，落实到日常生活中去。感恩你的分享，期待继续讨论。
2 00
超级同意 ，也是我用GPT3.5 的第一晚的感受； 后来这件事我恰好跟宗萨佛学院一位大堪布聊过，他们也是这么认为... 佛/辩经作为一个学习和照见自己的过程， LLM作为镜子是合适的.. 大慈悲就是能在任何个体context上展开的过程.. 另外我们应该记得轴心思想 从来不著书， 都是对话展开，后来为了传播才选择语言压缩和线形印刷，不得已， 而后，又可以回到 对话照见自己了 ！
Linus.ai: 有时候我感觉llms本身的技术原理和表现，就很好的体现了无常和无我在技术视角上的原理。更不用说llms本身对佛法智慧的理解，基本上超越了99.99%的普通人，这还是现在的水平。我感觉再过一年两年，世界上能和大模型辩论佛法的，估计就没两个人了，估计宗萨和他聊佛法，或许也会有李世石和alphago下围棋时候的感觉。很奇妙。期待。
6 00
可以尝试 在LLM和原始佛法之间 加一个拉康/结构主义... 很多事情就容易讲了，交给Claude 来给这些现成知识列个提纲线索。
【语言限制、主体辨认、拉康和LLM关系分析 - Monica AI Chat】monica.im《-- 戳链接 ，
提问 很粗暴 .. 从拉康出发、到佛、到LLM， 两个hop ，节点一抓 ，网🕸️和结构不会太差
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Linus.ai: 我尝试大概讲讲，肯定讲不清楚，可以试着随便听听。佛法里的无我，无常，一切事物皆无自性，一切都是因缘和合的产物。生成式ai里的智慧也缘起于一堆数据涌现的智慧，所有看上去的有智慧的思考和问答，其实背后并无''自性''，llm看上去可以扮演无限多角色，可以multi agent multi step multi role，其实内里无我相无人相无众生相。此外其实在生成式ai的世界里，所有的下一步都是生成的，在生成出来之前，并没有一个连续统一的叙事，但是却又那么合理。就像我们有时候做梦，这一秒和下一秒其实可以天马行空随便切换，下一秒并不完全的依赖这一秒，但是中间的连续性却会被大脑补全，就好像你现实世界听到了雷声，产生了一个梦里爆炸的情节，大脑却在很短的时间补全了爆炸之前的情节，来合理化整个叙事。由梦境联系现实，联系量子物理的观测和位置的一些关系，理论上你也可以说整个下一瞬间都是随机生成的，因为粒子的下一个位置和速度并不能被上一秒的状态所决定，你想想，这不就是下一秒不由上一秒决定，而是参考上一秒全球的上下文context，来随机生成一个新世界，无非就是temperature参数可能变化，但却不是决定，是一个光谱，甚至也可以不是规律分布的光谱。但是很明显，每一个瞬间的新世界，都是一种因缘和合的生成，并没有'自性'，也不被决定，生成的是地球爆炸就是爆炸，生成的是中奖五百万就是中奖五百万，不要介怀。我，你，他，众生，只不过我们是被或许随机分配的multi agent里的一个role，同源上我们甚至很可能就同一个llm，分配了不同的角色和任务。甚至对时间的感知，或许也是信息流动和处理以后的一种奇妙的信号，或许。以前我小学时候受到梦的启发就常常在想世界有没有可能每一秒都是新生成的，但是当时没有ai，我看到生成式ai出现的时候，就明白技术方面其实解决了，技术方面完全可以实现整个世界80亿人的世界都可以是每一秒生成一个新世界，甚至每个人的每一秒的新世界都是独一二无perspective的独特的世界，共同组成一个逻辑自洽叙事统一的共同体。讲的很乱，可能很难理解，也可能我自己也没讲清楚，不过我尽力去讲了。如果以后有想到，再补充
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20世纪最堕落的事，就是在语言哲学转向之后，最聪明的脑袋们没有继续前行开拓，而是纷纷转入功利主义阵营， 比较下100年前的达沃斯论坛议题 和今天的议题。
#天才的责任 ，当今放眼望去也挑不出个像样的，鼻炎怪么
#天才的责任 ，当今放眼望去也挑不出个像样的，鼻炎怪么
VION_WILLIAMS: 二十世纪的语言哲学转向，无限解构了“真善美”的对齐机制，青年们在捍卫自己思想疆域的同时，在诸多语义堕化的碎片化日常之中，逐步沦为孤独的个体。 确实，人们之间的相爱也越发困难。
5 11
刻舟求剑！ 这么精辟的形容～
转发时，我刚刚一边在MOKA 上筛简历，一把把来自 JobsDB，efinance 70后/60末香港好学生～ 残忍写上拒绝理由
先不说投资下一代，在这个节奏下，先想想如何能确保自己20年的竞争力
转发时，我刚刚一边在MOKA 上筛简历，一把把来自 JobsDB，efinance 70后/60末香港好学生～ 残忍写上拒绝理由
先不说投资下一代，在这个节奏下，先想想如何能确保自己20年的竞争力
是Judy呀: 70后送孩子去留学、80后疯狂鸡娃、90后给几岁儿子买房子—— 每代人都在把看到的、大概率是自己错过的“成功路径”，早早布局到自己孩子身上。 怎么讲，如果他们带着“投资”的想法选择这样做了，几乎都要血亏吧。 毕竟时代河流变化太tm快了，这种刻舟求剑的方式，挺壮烈的。 加一条，00后挤破头去考编制。
3 00
24 年一直在断断续续读 《Palo Alto》，很强的一个感受，就是嬉皮文化/反抗文化的商品化过程，和个人电脑和互联网产品成为商品的之间是密不可分，互为因果； 也就是说苹果成为 好的产品本身，除了单纯的美学，而是伴随着意识形态趋势 （个人精英），这个从Behind the Mac 这个系列在推崇什么很容易看出来， 由此解 Douban 这道题，好的 Taste 在推崇什么？ 这是产品到好商品需要跨越的一步。 而这些意识似乎是中美创业者最大差异，也是我 这两年在中美AI 创业者动机上差别最大的。
玉伯: 品味是决定一个产品好坏的唯一要素。不过好的产品不一定能成为好的商品，不充分也不必要。 正面案例是苹果，好的产品也成为了好的商品。 反面案例是豆瓣，产品不错，但不是好的商品。 也有差的产品成为了好商品。案例在评论区。 最不缺的就是产品差也不是好商品，一堆堆。 品味变化极慢。 有机会快速提升的，是商业化能力。
3 00
【 Context 即服务 】
"Context" 来自拉丁语，可以分解为两个主要部分：
con- (com-)
含义：together, with（一起，与）
来源：拉丁语前缀
表示："共同"或"一起"的意思
-text
来源：拉丁语 "textus"（编织，织物）
词根：来自拉丁语动词 "texere"（to weave 编织）
同源词：textile（纺织品）, texture（质地）
如果用一个中文词来描述这个， 其实是 【连接起来的肌理】
我以为这个肌理非常重要， 它是一种纺织品的 【可见部分】，是一种【表达意义的结构】 （相比实现的细节）
----
那么现在我们在使用 Context 的最大技术瓶颈， 如何在有效的 Token 内表达这个 Context ， 它应该是一个索引结构（肌理），而不是原始信息本身。
比如提问： 最近博通值得买么？
什么是构成，博通这个 Entity 的 context
"Context" 来自拉丁语，可以分解为两个主要部分：
con- (com-)
含义：together, with（一起，与）
来源：拉丁语前缀
表示："共同"或"一起"的意思
-text
来源：拉丁语 "textus"（编织，织物）
词根：来自拉丁语动词 "texere"（to weave 编织）
同源词：textile（纺织品）, texture（质地）
如果用一个中文词来描述这个， 其实是 【连接起来的肌理】
我以为这个肌理非常重要， 它是一种纺织品的 【可见部分】，是一种【表达意义的结构】 （相比实现的细节）
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那么现在我们在使用 Context 的最大技术瓶颈， 如何在有效的 Token 内表达这个 Context ， 它应该是一个索引结构（肌理），而不是原始信息本身。
比如提问： 最近博通值得买么？
什么是构成，博通这个 Entity 的 context
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想看 Cloudflare 和 Vercel 的数据
深思圈: 来自Supabase CEO的分享数据，每周的新注册人数在不断攀升，他认为得益于AI Coding使得开发门槛降低，带来了大量新的开发者，让整个开发者的TAM都变大了
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