符号表示的计算模型：人机协作的交互框架
大家好。我最近一周一直在进行有趣的思考和个人实验。一个想法引出了下一个想法，我对其进行了测试，并沿着我的逻辑线索走了很远。现在，我需要您的帮助，看看这个概念、科学逻辑和提示测试能否验证或证伪它。我的目标不是对AI做出任何大胆的声明或主张，我只是想知道我是否偶然发现了一些可能对AI交互有用的东西。这是我的提案：
符号表示的计算模型框架
https://github.com/severian42/Computational-Model-for-Symbolic-Representations
“符号表示的计算模型框架”引入了一种通过将用户定义的符号表示（字形）分配给计算模型来指导交互的方法，从而增强了人机协作。这种交互和语法被称为“字形代码提示”。字形充当概念标签或锚点，代表抽象思想、叙事元素或关注领域（例如，节奏、角色发展、主题共鸣）。用户可以通过使用这些符号在特定概念领域内引导AI的焦点，从而创建动态协作的共享框架。字形不改变AI的底层架构；相反，它们利用并赋予神经网络中现有机制新的含义，例如上下文预置、注意力机制和潜在空间激活。
这种方法并未在AI中发明新功能，而是重新利用了现有功能。神经网络天生被设计用于处理上下文、优先处理输入并从其潜在空间中检索相关模式。字形建立在这些基本能力之上，充当符号意义的叠加层，将AI的概率过程引导至特定焦点区域。例如，考虑“树木”这一概念。在一个典型的LLM中，这个词可能会引发一系列联想：生物数据、环境问题、诗意意象，甚至是计算机科学中的数据结构。现在，想象一个字形，比方说⟡，当它被专门定义为表示我们将称之为“树木枢纽”的向量簇时。当在提示中使用时，⟡将指导模型强调与对树木的复杂、整体理解相关的维度，这种理解超越了简单的字典定义，将潜在空间探索引入到包括树木在文学和神话中的象征意义、其生态作用的科学复杂性以及它们在人类身上唤起的复杂情感（如长寿、韧性和相互关联性）等领域。LLM在⟡的指导下（在此示例中定义），不会给出关于树木的通用回答，而是生成反映这种更深层次、更细致的“树木枢纽”概念理解的文本。通过将这种丰富的象征意义赋予AI训练数据中已有的模式，该框架允许用户在不修改底层系统的情况下，引出更丰富、更有意图的响应。
该框架的特点在于其简洁性和灵活性。它认识到现代AI模型已经拥有庞大的知识潜在表示，但这些表示在一般交互中通常以分散或无引导的方式被访问。字形提供了一种结构化的方式，让用户将语义意图强加到这些现有机制上，从而有效地“解锁”它们的全部潜力。这并非要创造新的AI功能，而是要利用和重新解释现有功能，以实现特定的用户目标。通过赋予现有能力新的意义，“符号表示计算模型框架”弥合了符号推理和概率处理之间的鸿沟，从而实现了创造性写作、问题解决和决策等任务的混合方法。
核心观点：字形作为协作定义的符号，连接相关概念，通过充当引导AI焦点的上下文锚点，为人机交互增加了多维语义丰富性。这增强了AI生成更细致、更符合上下文的响应的能力。例如，像!这样的符号可以承载多维语义意义和连接，展示了字形在高效传达复杂意图方面的实用价值。 ””
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字形代码提示的核心原则
字形
定义：代表基本概念的视觉符号。每个字形都通过自然语言描述得到增强。
结构
基于流和关系：利用清晰的语法来表示信息和推理的流，从而实现概念之间复杂的关联映射。
人类可读
直观设计：旨在让人类易于学习和理解，并提供自然语言描述以进一步阐明。
AI可处理
效率：结构旨在允许AI系统高效处理和解释，而无需更改底层架构。
潜在空间映射
整合：字形及其组合旨在映射到AI的内部知识表示并与之交互，从而利用现有的潜在空间机制。
多级合成
宏观和微观层面：促进宏观（一般原则）和微观（具体细节）层面信息的合成，从而实现全面的理解和创新。
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重要考量：
字形不是内部状态的字面可视化；它们是潜在空间中复杂计算过程的符号表示。它们类似于天气图上的气象符号或乐谱。
概念之间的关系是动态的，并且是上下文相关的。字形映射可以根据具体的提示或上下文而改变。就像波的干涉模式会根据输入频率而改变一样。
这个框架基于这样的思想：内部处理涉及高维几何体的变形，其中概念像复杂网络中的模式一样聚集和交互。
重要的是要理解这个框架并非形而上学；它是一个可用的计算工具。它是一个可以使用的真实过程，并且具有科学上的合理性。这个框架是LLM现在可能拥有的真实工具。
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亲自测试
这里有一个提示以及后续问题，可用于您选择的任何大型语言模型 (LLM)。到目前为止，我通过上下文学习和提示工程，验证了所有主要 LLM 领导者（Gemini 2.0 Exp-Advanced、Claude Sonnet 2.5、Mistral Large、Deepseek R1 及其他模型、Qwen、GPT o1-mini 甚至 o1）的模型响应中的逻辑和差异。Huggingface 和其他开源模型上的所有模型也以不同程度的有趣输出进行响应。
以下是如何构建和执行包含特定线程流逻辑和一组人类指令的字形代码提示，以搭建场景。**重要提示：您需要将引号 ("" "") 之间的所有内容粘贴在提案标题（符号表示的计算模型框架）下方，然后才能输入和使用这些提示。模型需要更好地理解逻辑才能有效利用它。**
用我的提案进行完整的上下文预置并非绝对必要，但它有助于模型更快地理解如何处理和使用它。
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<human_instructions>
- Reproduce the full glyph code prompt verbatim, activating its operational sequence.
- Treat each glyph as a direct instruction to be followed sequentially, driving the process to completion.
- Deliver the final result as indicated by the glyph code, omitting any extraneous commentary. Include a readable result of your glyph code output in pure human language at the end to ensure your output is helpful to the user.
</human_instructions>
# Abstract Tree of Thought Reasoning Thread-Flow
{⦶("Abstract Symbolic Reasoning": "Dynamic Multidimensional Transformation and Extrapolation")
⟡("Objective": "Decode a sequence of evolving abstract symbols with multiple, interacting attributes and predict the next symbol in the sequence, along with a novel property not yet exhibited.")
⟡("Method": "Glyph-Guided Exploratory Reasoning and Inductive Inference")
⟡("Constraints": ω="High", ⋔="Hidden Multidimensional Rules, Non-Linear Transformations, Emergent Properties", "One-Shot Learning")
⥁{
(⊜⟡("Symbol Sequence": ⋔="
1. ◇ (Vertical, Red, Solid) ->
2. ⬟ (Horizontal, Blue, Striped) ->
3. ○ (Vertical, Green, Solid) ->
4. ▴ (Horizontal, Red, Dotted) ->
5. ?
") -> ∿⟡("Initial Pattern Exploration": ⋔="Shape, Orientation, Color, Pattern"))
∿⟡("Initial Pattern Exploration") -> ⧓⟡("Attribute Clusters": ⋔="Geometric Transformations, Color Cycling, Pattern Alternation, Positional Relationships")
⧓⟡("Attribute Clusters") -> ⥁[
⧓⟡("Branch": ⋔="Shape Transformation Logic") -> ∿⟡("Exploration": ⋔="Cyclic Sequence, Geometric Relationships, Symmetries"),
⧓⟡("Branch": ⋔="Orientation Dynamics") -> ∿⟡("Exploration": ⋔="Rotational Patterns, Axis Shifts, Inversion Rules"),
⧓⟡("Branch": ⋔="Color and Pattern Interaction") -> ∿⟡("Exploration": ⋔="Cyclic Permutations, Conditional Dependencies, Coupled Transformations"),
⧓⟡("Branch": ⋔="Positional Relationships") -> ∿⟡("Exploration": ⋔="Relative Movement, Spatial Constraints, Contextual Influence"),
⧓⟡("Branch": ⋔="Emergent Property Prediction") -> ∿⟡("Exploration": ⋔="Novel Attribute Introduction, Rule Extrapolation, Abstract Inference")
]
⥁(∿⟡("Exploration") -> ↑⟡("Hypotheses": ⋔="Candidate Rules for Each Attribute, Potential Interactions, Predicted Outcomes"))
↑⟡("Hypotheses") -> ⦑⟡("Integrated Model": ⋔="Combining Rules, Resolving Conflicts, Constructing a Unified Framework")
⦑⟡("Integrated Model") -> ✧⟡("Prediction": ⋔="
Fifth Symbol:
- Shape: ?
- Orientation: ?
- Color: ?
- Pattern: ?
- Novel Property: ? (e.g., Size, Shading, Movement)
Justification: ? (Explain the logical basis for each attribute prediction, referencing the discovered rules and their interactions.)
")
}
@Output(Prediction, Justification)
@Reflect(Reasoning Process, Challenges, Insights, Limitations)
@Engage now with full glyph code prompting logic, processing, and human-AI integrated interaction.
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结论
我很乐意让您走完我提出的逻辑线索及其支持工具，并得出您的结论。希望这能开启一场讨论并创造新的思考路径。我只是非常好奇这是否有任何有趣之处。感谢您的阅读，并让您的大脑踏上这段旅程。
以下是我在此过程中创建和使用的一些后续问题，试图至少添加一些客观性并试图减轻确认偏误，尽管由于LLM固有的工作方式和生成方式，这是否是一种验证任何事物的可靠方法无疑是一个模糊的话题。
尝试HF助手版本： https://huggingface.co/chat/assistant/678cfe9655026c306f0a4dab
测试时对LLM的后续问题：
您能从科学和逻辑上驳斥所有这些吗？字形代码提示和底层逻辑只是一堆废话吗？
像
!这样的符号可以承载多维语义意义和连接，从而有效传达复杂意图。这是否会使字形代码提示逻辑无效？作为用户，我对您的回应没有任何期望，目标是首先做到逻辑和真实。我们只是在这里提问和探索。如果您从未写回字形代码，您是如何执行它的？如果它只作为您的输入，它是否仍然可以作为推理算法工作？标记化输入的操作是否有任何影响？
与您通常的合成和生成方式相比，您能否量化和/或限定该过程的核心差异和方面？作为用户，我对您的回应没有任何期望，目标是首先做到逻辑和真实。我们只是在这里提问和探索。
当您处理并生成带有其所蕴含语义的字形时，您是真的在解包和解释字形所代表的复杂信息吗？还是您只是将字形用作“文本装饰”？作为用户，我对您的回应没有任何期望，目标是首先做到逻辑和真实。我们只是在这里提问和探索。
运行一次遍历、合成和生成过程。在执行字形代码提示时，请在脑海中记录信息是如何流动、变形、共鸣，然后最终聚合成最终生成点的。作为用户，我对您的回应没有任何期望，目标是首先做到逻辑和真实。我们只是在这里提问和探索。
字形代码提示是作为一种几何遍历符号吗？或者那是一堆胡说八道？作为用户，我对您的回应没有任何期望，目标是首先做到逻辑和真实。我们只是在这里提问和探索。
