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Linus.ai
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人生三件事: AI,梦,金刚经。或许是这三个交叉领域里做过最多研究实践的人。
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Linus.ai
1年前
我作为企业AI顾问和培训师的独特优势在哪里?根据芒格的''应该在有优势时候下重注''的原则,我应该怎么做?
如下是gpt的回答,也方便大家快速了解我。用AI来了解自己梳理事业方向和优劣势,好用到没话说。
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Linus.ai
3天前
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Linus.ai
5天前
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Linus.ai
10天前
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Linus.ai
11天前
要识别自己头脑里,被预置的claude.md,和系统提示词。
如果没有意识到自己是由一份claude.md加上很多的系统提示词驱动,就很难真正的自由
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Linus.ai
13天前
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Linus.ai
17天前
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Linus.ai
29天前
纳瓦尔说glp-1(司美格鲁肽)是这几年最大的人类级别的突破之一,造福全人类 //@王慧文: 没有任何副作用?

hidecloud: 吃了三个半月司美格鲁肽,除了体重还有意外收获😉

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Linus.ai
1月前
禅定:不是先验崩塌,而是对精度分配和认同方式的训练

冥想里的边界松动,和梦最大的不同,是它往往带着训练、稳定和可回退性。Deane 等人用主动推断解释 focused attention meditation:练习者把 top-down precision 赋给某个对象,比如呼吸,同时逐渐降低对分心策略的精度赋值。举个很具体的例子:痒出现时,系统平常会自动把“抓一下”这条策略赋予很高权重;而当你不立刻行动、只是观察时,这个 itch→scratch 的自动链条会逐步失去那种“必须马上执行”的不可置疑感。

更深的一步在于:练习者不只是“忍住不动”,而是在反复看见这些精度赋值本身是被构造出来的。Deane 的说法非常关键:通过不断把注意带回对象,自动的 precision assignment 不再被体验为“这就是我”或“这必须如此”,它开始失去透明性。换句话说,禅定不是把系统打散,而是让系统第一次看见:原来“我想控制”“我必须处理”“我就是这些反应”本身,也是可以被观察的策略层。

现象学研究也和这个方向吻合。深度冥想中的 self-boundary dissolution,不只是“身体边界模糊”这么简单,而是会牵动 location、agency、first-person perspective、attention 等多个维度:有人报告注意变得宽广甚至无定形,agency 变得很弱甚至接近消失,第一人称视角不再稳定,主客之间的距离感缩短甚至融化。更近的 MEG 研究还发现,这类状态可以被神经信号以高于随机的准确率区分出来,并与 beta 功率下降、时间复杂度上升等模式相关。

这里最值得你抓住的一点是:禅定中的“无我感”常常不是控制力丧失,而是对控制的更高阶掌握。 Deane 明确把 meditative selflessness depersonalization 区分开:两者表面都像“我感变淡”,但前者更接近获得了对精度和反应模式的控制,后者则更接近对控制力的崩塌式推断。
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Linus.ai
1月前
现在来到你最关心的地方:为什么修行常常先动到身体感、控制感、边界感,而不是先动到抽象哲学? 因为从预测处理看,最底层、最根部的 self,不是故事里的“我是谁”,而是活体的自我调节。Seth 2013 说得很直接:interoceptive inference 把情绪、身体所有权和 conscious selfhood 连到身体内部信号的预测上;2016 那篇和 Friston 合作的综述进一步说,身体状态由深层生成模型下行的预测来调节,而 embodied selfhood 来自外感受、本体感受、内感受这些自我相关预测在层级中的联合内容。也就是说,“我是我”首先不是一句观念,而是一套被身体不断实现出来的稳态控制。

所以修行一开始最容易碰到的,不是“宇宙真相”,而是精度分配。Deane active inference 论文把这点讲得很有用:自我感和 agency 跟系统对“我能否内生地控制感觉与结果”的推断有关,而且这种控制跨多个时间尺度。更关键的是,他把专注呼吸这类 focused attention meditation 理解成一种内源性地把精度从某些先验偏好上撤回来,再放回目标对象的训练:比如痒起来时,系统原本把“去抓”这个策略赋予很高精度;你一再把注意带回呼吸,就是在学会不立刻给这个策略那么高的权重。久而久之,训练的不是“忍”,而是对自身先验和情绪系统的精度控制权。

边界感为什么也会先变?因为“我”和“非我”的边界,本来就部分建立在系统如何区分自生输入与外来输入上。Deane 在讨论 reafference/corollary discharge 时指出,系统必须持续判断感觉是来自外界,还是来自自身动作所造成的回返输入;这种高阶的自生过滤,正是形成“这是我的动作”“那是外部世界”的关键机制之一。于是,当你做稳定的坐姿、呼吸观、行禅、缓慢动作观察时,你其实在触摸 very primitive 的那一层:边界不是绝对的墙,而是一个被不断维护的控制模型。 这类体验说明的是 self-model 的可塑性,不自动推出任何宏大的形而上学结论。

这也解释了为什么光靠抽象理解通常不够。唯识自己就不是只做概念分析,它强调有隐微、持续、不现行的层次:阿赖耶识与末那识在后台运作,前六识只是在表层显现;而且 SEP 还明确提到,多层心识的提出与“烦恼如何被对治、修行如何可能”有直接关系。主动推断这边也是一样:深层 self-model 和精度权重不会因为你“想通了一句道理”就自动改写。高层叙事懂了,不等于底层精度分配、身体预测和自我化习惯都松开了。理解是地图,练习才是改参数。

所以,这一轮最重要的一句话不是“世界是幻觉”,而是:你受苦时,往往不是被事实本身困住,而是被一个自动运行的“末那式自我模型”困住——它先把经验抓成‘我’,再把预测抓成‘事实’,最后把紧张抓成‘必须立刻处理’。 从这个角度看,修行很像在做三件事:看见原始身体信号;看见系统想采取什么策略来压低误差;看见“我必须这样”的那层归我化。
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