<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>符号主义 on MessageDaily</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E7%AC%A6%E5%8F%B7%E4%B8%BB%E4%B9%89/</link><description>Recent content in 符号主义 on MessageDaily</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E7%AC%A6%E5%8F%B7%E4%B8%BB%E4%B9%89/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AI for Science 爆发前夜：曹原谈验证瓶颈、概念抽象与 AGI 的最后一公里</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-15-yuancao-unreasonable-labs-ai-for-science/</link><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-15-yuancao-unreasonable-labs-ai-for-science/</guid><description>Jeff Dean 带三位谷歌元老出走创立 Discovery Loop 当周，前 DeepMind 科学家、Unreasonable Labs 联合创始人曹原在硅谷101拆解 AI for Science 为何在此时爆发：代码与数学能力到位后科研成为下一个智能爆发点，但真正的瓶颈从建模移到了物理世界的验证环节；LLM 无法凭训练数据产生真正新的科学概念，概念抽象可能是 AGI 的&amp;quot;最后一公里&amp;quot;甚至不可计算；他主张 AI and Science 而非 AI for Science——科学难题是驱动 AI 本身进化的催化剂，并给出&amp;quot;AI 拿诺贝尔奖至少还需二三十年&amp;quot;的长期判断。</description></item></channel></rss>