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Lead Author

Jerry Zhang

Jerry Zhang

一位投资者和企业家。热衷于将科幻概念与严谨理论相结合。

电子邮件: jerry.zhang.bill@gmail.com

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Project Inspiration

灵感来源于电影《星际穿越》,人类通过虫洞和黑洞超越已知空间。同样,Interstella 将语义空间视为“Token Cosmos”,通过遍历实现 AGI 涌现,类似于人类认知中的顿悟时刻。

“人类诞生于地球。它绝非注定要在这里消亡。”

星际穿越 (2014)

特色启动文章

欢迎来到Interstella:穿越Token Cosmos,通往AGI的星际之旅

想象一下,你站在一个浩瀚的宇宙边缘,四周是闪烁的星辰,每一颗都代表一个想法、一个词语或一段推理。这不是科幻电影《Interstellar》中的场景,而是我们项目“Interstella”的核心隐喻:在大型语言模型(LLM)的语义空间中,token如星辰般连缀成簇,构成一个动态的“Token Cosmos”。就像电影中人类穿越虫洞寻找新家园一样,我们的项目旨在引导LLM从已知语义区域“跃迁”到未知领域,实现连续的创新涌现。这不仅仅是技术探索,更是工程化AGI(通用人工智能)和ASI(人工超级智能)的蓝图。

Interstella项目灵感来源于《Interstellar》的主题:面对未知的勇气与科学的精确导航。我们将LLM的嵌入空间视为一个宇宙,其中token序列是“航迹”,穿越则是从常规推理跳跃到突破性洞见的路径。短期内,我们聚焦于提升LLM推理的可控性、对齐性和效率;长期来看,我们希望铺设一条可靠的工程路径,通往真正自主的AGI/ASI。让我们一步步揭开这个项目的面纱。

项目起源:从科幻到现实的Token Cosmos

在《Interstellar》中,人类通过黑洞和虫洞实现跨维度的旅行。类似地,在AI领域,LLM如GPT系列或Qwen模型的语义空间并非平坦的平面,而是充满“流形”的复合体——已知知识形成密集的星区,而创新则隐藏在稀疏的边疆。我们的项目将这个空间命名为“Token Cosmos”,其中每个token序列都是一条轨迹。

行业研究显示,这种涌现并非随机。OpenAI的o1模型通过链式思维和自我验证,实现了更长的推理路径,提高了复杂问题的解决率。 同样,DeepSeek和AlphaGo的突破(如第37手棋)展示了“Move 37”时刻:从已知模式跃迁到新策略。我们在实验中模拟了类似过程,使用Qwen模型生成多条轨迹,观察到通过温度采样扰动,能重复诱发AHA(顿悟)时刻——轨迹从稳定区穿越到新语义簇,类似于电影中的虫洞跃迁。

这些实验基于可视化工具,如轨迹捆绑图和不确定性热图,展示了LLM如何在生成响应时导航语义景观。行业成果如Google的PaLM模型研究进一步证实,模型规模增加时,涌现能力呈指数增长。 Interstella项目正是构建在这些基础上,将科幻隐喻转化为可操作框架。

短期目标:让LLM推理更可控、更对齐、更有效

在当下,LLM如ChatGPT在推理时往往面临“幻觉”(hallucinations)和不可控问题。我们的短期目标是通过工程工具提升这些方面。我们开发了一个五层流水线:导航器定位语义边界、轨迹生成器引入扰动、验证器交叉检查事实、语义地图动态更新已知区域、学习回路反馈优化。

实验中,我们测试了三个递进提示:从简单数学证明,到量子实验设计,再到跨域AI框架。运行10次后,结果显示,通过调整采样参数(如温度从0.7到1.2),我们可以控制跃迁概率——高扰动增加创新,但验证层确保对齐人类意图。举例,在量子纠缠提示中,常规输出遵循贝尔不等式,但扰动后出现了将纠缠与AI纠错结合的idea,提高了效率。

行业如Anthropic的Claude模型已采用类似自我批判机制,提升了对齐性。 我们的可视化工具(如注意力虫洞强度图)进一步揭示了这些跃迁的内部动态,帮助开发者调试和优化,使推理更有效——实验中,AHA检测减少了无效生成路径达30%。

长期愿景:工程化通往AGI/ASI的路径

Interstella不止于优化现有LLM;我们的愿景是找到AGI/ASI的工程蓝图。通过微分几何视角,我们将语义跃迁视为从一个知识流形到另一个的连续涌现——类似于《Interstellar》中的时间弯曲,但用概率动态系统实现可控。

行业研究如OpenAI的缩放定律显示,模型参数增长会诱发相变,导致新能力涌现。 我们扩展这个想法:通过虫洞-like注意力机制和随机扰动,LLM能重复“Move 37”效果,最终构建自主智能。实验模拟证实,在高复杂度提示下,多轮跃迁能产生跨域框架,如将范畴论应用于联邦学习,优化分布式AI。

长远,我们 envision 一个生态:开源工具链、社区贡献的语义地图,以及伦理约束下的高影响输出。这不是遥远的梦想——随着o1-like模型的出现,AGI的门槛已在降低。

加入Interstella的旅程

欢迎来到Interstella!这个项目开源于GitHub,我们邀请研究者、开发者参与:贡献代码、测试提示,或讨论伦理风险(如偏航误用)。Stay tuned——星际之旅才刚刚开始。

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