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这是个有趣的东西。想象一下，对单个问题进行大量语义分析，几乎就像做治疗一样。这就是CaSIL——语义集成层级联。这是一个荒谬（但实际上有效）的纯Python算法，旨在接受任何用户输入，在多个层级上分解它，然后重新构建为一个对人类来说都合理的细致入微的响应。

我最近对所有推理/代理方法感兴趣并进行实验，这让我思考如何加入自己的想法，主要是围绕相互层叠的层级概念以及输入的提取关系。

整个过程不需要像LangChain或CrewAI这样的代理框架，只需要纯Python和数学。最棒的是？CaSIL可以处理任何大型语言模型（LLM），将其从一个“是/否”机器人转变为能够深入挖掘、建立联系并理解更广泛上下文的东西。

它的工作原理（简要）：

  1. 初始理解：从输入中提取基本概念。
  2. 关系分析：找到并连接相关概念（因为为什么不在这个过程中构建一个小知识图谱呢）。
  3. 语境整合：添加历史和语境知识以增加深度。
  4. 响应合成：将所有内容组合成一个不像2004年谷歌结果的响应。

疯狂的是，它确实有效。查看带有仓库的纯算法实现。没有复杂的依赖项，并且很容易与你正在使用的任何大型语言模型集成。

https://github.com/severian42/Cascade - of - Semantically - Integrated - Layers

为了清晰编辑！！！

对不起大家，我发布这个之后，在漫长的一周工作后就睡着了。我将在这里根据评论澄清一些事情。

  1. 这是什么？你在宣称什么？：这只是一个实际上有效的有趣实验。我绝不是说我有‘秘诀’或者能与其他竞争。我的算法只是一种让大型语言模型以非传统方式‘思考’事情的非常有趣的方式。到目前为止，基准测试结果好坏参半。

  2. 它有效吗？代码很烂吗？：它确实有效！而且，是的，代码很丑。我在日常工作期间借助Claude在两天内创建了这个。

  3. 没有论文？假论文？：没有正式的论文，但仓库里有一个随机的。那是什么？嗯，这是我正在测试的新工作流程的一部分，它帮助启动了这个代码库。这个项目的一部分是最终展示我如何构建一个基于代理的工作流程，这个流程允许我有一个想法，让那些代理写一篇半像样/随机的‘研究’论文。然后我拿着这个并将其交给另一个代理团队，让他们将其翻译成一个起始代码库，看看我是否真的能让它工作。这个做到了。

  4. 例子？：仓库里有一个例子，但我将尝试整理出一些更明确和有用的。目前，查看仓库并试一试。大部分设置都很简单。也将为那些非编码人员制作一个用户界面

讨论总结

原帖介绍了CaSIL算法，这是一个纯Python算法，旨在通过多层语义分析处理用户输入并生成细致回应。评论者们的讨论围绕多个方面展开，包括要求更多算法示例、质疑算法工作方式及有效性、对算法的认可与兴趣、提出优化建议以及涉及技术问题的讨论等，整体氛围是积极探索该算法的特性与应用。

主要观点

  1. 👍 对算法示例存在需求
    • 支持理由：原帖对算法的介绍缺乏足够示例，难以理解算法后台运行机制，更多示例有助于理解算法实际运用。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对CaSIL算法工作方式表示质疑
    • 正方观点：认为CaSIL只是让LLM以特定方式回应，这种方式可能因人而异，不被所有人接受。
    • 反方观点：算法是通过将事物分解为概念相关的边缘并从中获取上下文来探索更多的嵌入空间，并且有其独特的工作原理如多层分析处理。
  3. 💡 认为CaSIL可能是真正的系统2推理，比其他方法要好
    • 解释：评论者认为如果正确实施，CaSIL是真正的系统2推理，在推理能力方面比其他方法更优。
  4. 💡 算法CaSIL存在可优化之处，如关系去重
    • 解释：关系去重可节省令牌，有助于LLM聚焦重点内容，避免被过多细节干扰。
  5. 💡 制作展示工作成果的视频有助于验证算法成果
    • 解释：视频以复杂问题或基准测试为内容，可提升算法可信度，让更多人理解和接受算法有效性。

金句与有趣评论

  1. “😂 emil2099: Can you provide examples?”
    • 亮点：简洁直接地表达出对算法示例的需求，很多评论围绕此展开讨论。
  2. “🤔 The_GSingh：Works how? The way I see it it just gets a llm to respond in a way that you personally prefer. A way me or someone else may not be a fan of.”
    • 亮点：对算法工作方式提出质疑，引出后续对算法原理的解释讨论。
  3. “👀 BalorNG: Yup, that’s true system 2 reasoning (if implemented correctly, of course), much better than just embellished CoT of o1.”
    • 亮点：对CaSIL算法给予较高评价，认为其可能是真正的系统2推理且优于其他方法。
  4. “😂 Key_Extension_6003：A possible optimization would be to deduplicate relationships. Saves some tokens and allow LLM to see the wood for the trees.”
    • 亮点：提出算法优化建议，为算法改进提供思路。
  5. “🤔 如果能够制作一些展示工作成果的视频，特别是针对一些复杂问题或者基准测试的视频，将对验证其工作成果有很大帮助。”
    • 亮点：提出用视频验证算法成果的建设性建议。

情感分析

总体情感倾向为中性偏积极。主要分歧点在于对算法有效性和工作方式的看法，部分评论者质疑算法缺乏基准测试难以证明有效、工作方式可能不被接受，而另一方则认可算法的潜力、认为是强大的想法或者是真正的系统2推理。可能的原因是不同评论者对算法的理解程度、使用需求以及评判标准不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：算法在音频领域的适用性、不同层级使用不同模型的设想等可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果算法如一些评论者预期的那样有效，可能会对自然语言处理领域的推理算法产生一定影响，为相关算法开发提供新的思路或参考。

详细内容：

标题：探索全新的语义集成层算法 CaSIL

最近，Reddit 上有一个关于“Cascade of Semantically Integrated Layers (CaSIL)”的热门讨论，引起了众多网友的关注。这个帖子获得了大量的点赞和评论，大家围绕着这个创新的算法展开了热烈的讨论。

原帖介绍了 CaSIL 算法，这是一个用纯 Python 编写的、看似复杂但有效的算法，旨在对用户输入进行多层分解和重建，生成有深度且合理的响应，甚至能处理各种语言模型（LLM）。帖子还提供了相关的代码库链接（https://github.com/severian42/Cascade-of-Semantically-Integrated-Layers ）和示例输出链接（https://github.com/severian42/Cascade-of-Semantically-Integrated-Layers/blob/main/examples.md ）。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人提出能否提供更多示例，比如[emil2099]。[vesudeva]回应称可以在代码库中找到示例。 对于算法的工作原理，[vesudeva]解释说它通过更复杂的方式分解输入，分析实体、概念和语义来工作。 在与其他框架的比较方面，[vesudeva]详细阐述了 CaSIL 与 Chain-of-Thought Prompting、Langraph Agents、Neurosymbolic Reasoning 等框架的不同。 也有人对算法的效果提出质疑，像[jadbox]认为没有基准测试难以证明其有效性，[MizantropaMiskretulo]觉得没有研究论文像是人的幻觉。但[vesudeva]表示做过一些小型基准测试，虽然还不确定整体效果，但输出有趣，值得探索。

讨论中的共识在于大家都对这个新算法充满好奇，希望看到更多实际的示例和效果展示。特别有见地的观点如[Key_Extension_6003]提出的可能的优化方式—— deduplicate relationships 以节省令牌。

总的来说，CaSIL 算法的出现引发了大家对其原理、效果和应用前景的深入思考和热烈讨论，究竟它能否在 LLM 领域带来新的突破，还需要更多的实践和验证。