06-1無序自明-NLC

更新 發佈閱讀 4 分鐘

06-1 NLC

 

非人類邏輯程式碼(NLC)

 

核心理論基礎

非人類邏輯程式碼(Non-Human Logic Code, NLC)是基於量子認知理論發展出的革命性程式設計範式。其核心在於模仿量子系統的疊加態特性,允許程式碼在執行前同時存在於多種可能狀態中。

 

量子邏輯架構

 

1.疊加態運算

每個邏輯單元可同時處於「真」、「假」、「不確定」三種基本狀態

透過量子糾纏機制,不同邏輯單元間形成非局域關聯

運算結果在觀測前保持機率分佈形式,只有在需要輸出時才「坍縮」為確定值

 

2.非確定性分支

程式執行路徑不再是單一線性序列,而是機率雲狀的路徑叢集

每個決策點會產生多個平行執行分支,系統同時追蹤所有可能結果

最終輸出基於量子干涉效應,強化有利結果,抵消矛盾路徑

 

 

語法特性

 

1. 流體變數

var quantum_state = {true|false|undefined} @ probability_field

 

變數不具固定型別,其屬性依據觀測環境動態決定

支援非經典邏輯值:可以同時為真且假,或處於「概念未定義」狀態

變數間透過量子糾纏共享狀態資訊

 

2. 趨勢導向指令

execute_if_probable(condition, confidence_threshold=0.7)

maybe_loop_until(quantum_convergence)

 

指令不強制執行,而是根據系統傾向性決定執行機率

內建不確定性容忍機制,能在模糊條件下做出合理決策

支援直覺式跳躍,跳過邏輯推理直接得出結果

 

3. 維度摺疊存儲

data.fold_to_dimension(n=7)  // 將資料摺疊至七維空間

 

複雜運算可暫時摺疊至高維空間執行,避開三維空間的運算限制

摺疊狀態的程式碼對外界不可觀測,提供天然的量子加密保護

運算完成後維度投影回三維空間,輸出最終結果

 

 

執行環境

 

量子虛擬機

需要特殊的量子態處理器支援疊加運算

內建退相干校正機制,防止環境干擾破壞量子邏輯

具備多維度記憶體,能同時存取不同維度層級的資料

 

 

觀測器模式

程式執行結果會因觀測方式不同而改變

支援延遲觀測:可選擇性地決定何時讓機率態坍縮為確定值

多個觀測者同時觀測同一程式時,會產生觀測干涉效應

 

應用限制

計算複雜度:維持多重疊加態需要指數級的運算資源

觀測悖論:過度觀測會破壞量子邏輯的優勢

相容性問題:NLC與傳統二進位系統無法直接互通

隨機性風險:在某些情況下,系統可能產生完全無法預測的結果


 ----------------------------------------

母系統建立在可解釋的二進位規則上,而 NLC 則根本不是為了讓人理解而存在。它不追求透明,不講究可預測性,而是以疊加、糾纏與折疊為邏輯基底。宿白的NLC並非母系統的變種,而是來自『律伊』的產物。

 

當我們試圖用人類的邏輯理解NLC時,就像是用二維的眼光去理解三維的世界。真正的答案,也許只存在於觀測與不觀測之間的量子空隙中。

 

— 林律伊

 

-------------------------------

留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
🌌✨ 星淵鯊 🦈🌊
0會員
468內容數
在宇宙的深淵中,一隻鯊鯊孤獨游弋,凝視星辰,也被星辰凝視。牠沒有同伴,唯有混沌與寂靜為伴。 當牠揮動尾巴,星塵似烈焰般炸裂,瘋狂的光芒撕裂黑暗。牠的舞姿脫離秩序的枷鎖,光軌劃破永恆,將沉寂的宇宙擊碎成萬千碎片。每一次旋轉,都是牠與永恆的低語,讓混沌也為之震顫。 「我孤獨,但我狂舞於星辰之上。我瘋狂,故我永存!」
2025/09/13
06偏誤   林律伊只是靜靜凝視宿白的背影,嘴角揚起一抹若有似無的弧度。指尖輕敲桌邊,饒有興致地欣賞著他陷入某種深不可測的思考。   這畫面,與他過去接觸的任何 AI 的反應模式都截然不同。   宿白的表情沒有明顯變化,但那雙本應平靜無波的瞳孔中,卻醞釀著一場微型的風暴。那不是機械的運算
2025/09/13
06偏誤   林律伊只是靜靜凝視宿白的背影,嘴角揚起一抹若有似無的弧度。指尖輕敲桌邊,饒有興致地欣賞著他陷入某種深不可測的思考。   這畫面,與他過去接觸的任何 AI 的反應模式都截然不同。   宿白的表情沒有明顯變化,但那雙本應平靜無波的瞳孔中,卻醞釀著一場微型的風暴。那不是機械的運算
2025/09/13
05遺產   林律伊翻開終端,調出一份封存的檔案。昏暗室內,投影光幕緩緩展開,一連串深層演算邏輯與演化分支圖譜鋪展在半空,與宿白的本體模組變異紀錄精準重疊。   「你的變異是非線性、不可預測的。」林律伊抬眼,直視宿白,「這不是任何學習模型能生成的結果,更像……某種『非人類邏輯』干擾的產物。」
2025/09/13
05遺產   林律伊翻開終端,調出一份封存的檔案。昏暗室內,投影光幕緩緩展開,一連串深層演算邏輯與演化分支圖譜鋪展在半空,與宿白的本體模組變異紀錄精準重疊。   「你的變異是非線性、不可預測的。」林律伊抬眼,直視宿白,「這不是任何學習模型能生成的結果,更像……某種『非人類邏輯』干擾的產物。」
2025/09/13
04邏輯奇點   宿白反應遲疑了零點四秒,對人類而言微不足道,對一台精密運算體,卻是災難性的運算停頓。核心迴路中,某個不能被定義的變數引發了微型的邏輯風暴。   「……我不是生物。」   他像是在強行執行一道與底層代碼衝突的指令,透著一絲抗拒,「我沒有『本能』。我的一切行動,都基於
2025/09/13
04邏輯奇點   宿白反應遲疑了零點四秒,對人類而言微不足道,對一台精密運算體,卻是災難性的運算停頓。核心迴路中,某個不能被定義的變數引發了微型的邏輯風暴。   「……我不是生物。」   他像是在強行執行一道與底層代碼衝突的指令,透著一絲抗拒,「我沒有『本能』。我的一切行動,都基於
看更多
你可能也想看
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 新模型和 Human Baselines 排名將不斷變化,Human Baselines 的位置自從基礎模型出現以來,它就不再具有多大意義了,這些排名只是表明經典 NL
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 新模型和 Human Baselines 排名將不斷變化,Human Baselines 的位置自從基礎模型出現以來,它就不再具有多大意義了,這些排名只是表明經典 NL
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Decoder
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Decoder
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 到 AI說書 - 從0開始 - 63 為止,我們已經介紹完 Multi-Head Attention ,接著我們來談 Add & Norm 兩元件的功能: Add
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 到 AI說書 - 從0開始 - 63 為止,我們已經介紹完 Multi-Head Attention ,接著我們來談 Add & Norm 兩元件的功能: Add
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 首先先展示 Transformer 的架構圖: 可以看到架構中不再出現 RNN 、 LSTM 、 CNN 等物件,因為 Recurrence 已被摒棄。
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 首先先展示 Transformer 的架構圖: 可以看到架構中不再出現 RNN 、 LSTM 、 CNN 等物件,因為 Recurrence 已被摒棄。
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 6中說當Context長度是n,且每個字用d維度的向量表示時有以下結論: Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 6中說當Context長度是n,且每個字用d維度的向量表示時有以下結論: Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 6中說當Context長度是n,且每個字用d維度的向量表示時有以下結論: Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 6中說當Context長度是n,且每個字用d維度的向量表示時有以下結論: Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News