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概念化在通用人工智能（AGI）的发展中起着至关重要的作用，因为它将使超级智能能够像人类一样理解和处理抽象信息，但…… 从神经元的角度来看，什么是概念？ 概念可以定义为一种潜在的、抽象的、多模态的表征，它整合了来自不同来源的感官信息：视觉、听觉、嗅觉、触觉，这些信息被编码在一个超高维空间中，其结构源于多个神经元的激活模式。 这种表征是组合式的，因为它由更简单的表征的层次组合构成，并且是关系性的，因为它在拓扑上与相似或功能相关的概念相连，这取决于网络的训练。 类似于语言嵌入，概念在潜在空间中的“距离”反映了它们的相似程度：它们越接近，在意义、结构或功能方面就越共享。 许多概念与语言标签相关联，但这并非绝对必要；有很多事情我们无法命名。另一方面，语言标签——词语——本身就是概念，也被编码在该神经网络的潜在向量空间中。情况只能如此，因为语言是在同一个网络中处理的。 换句话说，我们的概念并非纯粹是语言性的。它们基于直接的经验：我们在现实世界中看到、听到、触摸、闻到、想象或体验到的东西。语言作为一种工具，用于指代和分享这些概念，但它本身并不能定义它们。概念性思维的基础是多模态的，不仅仅是语言性的，而词语只是一种模态，一种元模态。 有趣的是，我们对语言进行了深入的研究，甚至创建了一门专门研究其意义的学科：语义学。然而，我们对概念化的过程关注甚少。事实上，我们甚至没有一个词来命名这门学科：我们没有“概念学”或类似的词。所有逃避语言领域的东西——那些不容易简化为词语或方程式的东西——似乎像水一样从我们手中溜走，难以捕捉，难以理解和分析。直到人工智能神经网络的出现，我们才开始理解概念化。

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我一直很好奇——为什么除了操作系统，其他一切都是去中心化的？ 这就是我构建 MetaCoreX 的原因——一个面向元宇宙的去中心化操作系统。它不仅仅是另一个区块链——而是一个真正的底层，人类、人工智能和智能合约可以在系统层面进行交互，就像一个操作系统一样。 它像 UNIX 一样模块化。每个智能合约都是一个系统模块。 它运行在 Solidity 上，并有自己的代币标准——ARZY-G。 核心理念： * 代币不是通过挖矿或购买获得的——它们源于实用性，并通过 Chainlink 进行可选的人工智能验证。 * 你可以插入你自己的模块、逻辑和价值系统。 * 完全开源，专为真正的数字文明而设计。 GitHub：https://github.com/arzykul/MetaCoreX 在吉尔吉斯斯坦独自构建。很想听听你的想法。

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