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      <title>Logic Drift</title>
      <link>https://logic.zhuzg.com</link>
      <description>最近的10条笔记 on Logic Drift</description>
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    <title>Logic Drift / 逻辑漂流</title>
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    <description><![CDATA[  没有预设的航线，只有逻辑的惯性。 这里记录了一个非专业人士与 AI 的随机碰撞。我不试图建立严谨的学术体系，只记录在每一个兴之所至的时刻，如何用最朴素的逻辑去叩击算法的边界。 关于本站 身份：认知外行，逻辑入侵者 武器：职业怀疑（Professional Skepticism） 规则：结论不重要，对话本身即是意义 每一次同步，都是一场未知的认知漂流。 最新对话 按时间倒序排列，见下方目录或使用搜索框探索。 你也可以通过右侧的关系图谱查看对话之间的逻辑关联——当对话积攒多了，你会看到不同话题如何交织在一起。. ]]></description>
    <pubDate>Tue, 05 May 2026 12:30:46 GMT</pubDate>
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    <title>关于 Logic Drift</title>
    <link>https://logic.zhuzg.com/about</link>
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    <description><![CDATA[ 命名考据 Logic Drift — 逻辑的漂移，思考的惯性与随机漫步。 Logic 是逻辑（Logic）的谐音双关——不是冷冰冰的二进制运算，而是有温度、有漂移的思考轨迹。 Drift 是随性漂移，不预设航线，跟着逻辑的惯性走。 这里不再有”拼写错误”的噱头——Logic Drift 就是字面意思。 站点逻辑 本站是 DacAI实验室 的孪生站点： DacAI 实验室Logic Drift性质体系化知识库实时思维碰撞风格白底黑字，严谨深色花园，随性内容复盘、研究、笔记LLM 对话、思维片段目标沉淀探索 实验室提供体系化的知识沉淀，Logic Drift 记录每一刻的认知漂流——两者互相注解、... ]]></description>
    <pubDate>Tue, 05 May 2026 12:30:46 GMT</pubDate>
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    <title>LLM 的预测机制与认知瓶颈</title>
    <link>https://logic.zhuzg.com/conversations/2026-05-05_llm-prediction-vs-reasoning</link>
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    <description><![CDATA[  这是一次关于 LLM 本质的讨论。模型在”推理”和”概率拟合”之间反复碰撞，试图寻找两者之间的边界。 Zack：你说 LLM 做的是下一词预测——那它的”推理”本质上是概率拟合，对吗？ Gemini：这是一个非常关键的问题，也是当前认知科学和 AI 哲学的交界处。 从底层机制来看，你说的完全正确。Transformer 的核心运算就是基于上下文计算下一个 token 的条件概率分布 P(token_n | context)。它没有单独的”推理引擎”和”语言引擎”——理论上是同一套参数在完成所有任务。 但这里有一个反直觉的点：为了准确地预测下一词，模型必须学会某种形式的推理。 举例来说，给模型... ]]></description>
    <pubDate>Tue, 05 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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