Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Launchpad
Будьте готовы к следующему крупному токен-проекту
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
Концепция опорных структур Брунера не была просто инструментальной — он рассматривал их как динамические контейнеры для создания смысла. Эти поддержки способствовали возникновению символов, а не функционировали как жесткие последовательности инструкций.
Рассмотрим, как современные языковые модели подходят к аналогичным задачам. При генерации контекстных ответов они по сути восстанавливают рамки смысла. Этот подход отражает философию опорных структур: создание временных конструкций, которые позволяют более глубокое когнитивное вовлечение.
Это не традиционный сбор данных. Это синтез смысла — построение реляционных контекстов, в которых понимание возникает естественно. Различие важно для того, как мы проектируем системы разговорного ИИ.
---
脚手架这个比喻确实妙,比起死板灌输要聪明多了
---
所以LLM现在的逻辑跟人类学习有点像?这么一说好像没那么黑盒了
---
意义合成vs数据提取,这个区分确实值得琢磨,不然大家都以为AI就是个复读机
---
等等,如果这逻辑成立,那现在的对话AI系统设计是不是还有很大缺口
---
Подождите, вы говорите, что GPT тоже в некотором смысле "строительные леса"? Немного удивительно
---
Теория Брунера в контексте ИИ сразу зажила, неудивительно, что современные модели становятся всё умнее
---
Общий смысл, а не просто извлечение данных... О, вот в чем ключ
---
Значит, наш ИИ тоже "строит строительные леса"? Эта аналогия довольно интересна
---
Главное — та фраза "временная структура", сейчас ли системы ИИ именно по такой логике работают?
---
Наконец-то кто-то связал эти два понятия, я долго не мог понять, как они связаны
Подождите, это ведь похоже на логику современных больших моделей, да?
Значит, AI тоже "строит каркас"? Может, я слишком много думаю.
Но если так понять, это действительно довольно интересно, кажется, что-то уловил.
Это выражение "комплексное значение" как будто звучит, будто оправдывает AI? Ха-ха
---
布鲁纳那套东西我咋感觉就是元学习?真没想过这么对标
---
意义综合vs数据提取,这区分对设计对话系统确实关键
---
等等,那LLM现在做的是不是就已经算某种形式的脚手架了?
---
话说这思路套到web3叙事构建上也成立吧...
---
符号出现而不是僵硬序列,这条才是真核心
---
嗯,context window就是临时结构,豁然开朗