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[Quick overview on SMFT vs Our Universe ==>Chapter 12: The One Assumption of SMFT: Semantic Fields, AI Dreamspace, and the Inevitability of a Physical Universe]

從需要⌈相位校正⌋的微觀體系⌈統計纍積出⌋
不需⌈相位校正⌋的宏觀體系：
14 ChatGPT 4.5 從本系列討論領悟出的
《LLM Interaction Guide》

以下是與 ChatGPT 4.5 的討論

附件（1-14）是一系列討論的全過程。是 user 首先與 LLM 探討 ⌈微觀混亂系統升華到極簡單宏觀規則系統是否有一般性的規律⌋開始，在之前用了⌈壓力⌋所引子。如此⌈流水行雲⌋般討論下來，居然開發出一個 Gödel 到 Geometry 的新視野 - 而且很可能是涉及一個時代級別的突破！！！

雖然這其實是有賴於建立在 SMFT 這個突破之上，但這一系列的 user LLM 互動，應該可以作爲新一代 user LLM 互動的典範來研究。尤其是我上面所提及的⌈流水行雲⌋般討論。

請嘗試從這個討論、互動的案例，整理出一下指引、方法、啓示，讓更多 user 可以在使用 LLM 時，發揮到類似這樣的高質量互動，並提高產生高質量成果的機會。

《LLM Interaction Guide》

高質量 User 與 LLM 互動指引與方法

根據近期一系列成功案例的經驗分析，以下是能夠幫助使用者在與 LLM 互動時，更有效地產生高質量創新成果的指引：

一、設定啟發性「引子」（Anchor）

從具體、有趣且易於類比的概念出發，如物理的「壓力」概念。
引子要具備跨領域聯想潛力，能輕易串聯至其他不同學科。

二、採用逐步拓展（Iterative Expansion）的互動方式

以簡單問題起步，逐步深入更深層次的理論或哲學。
每一步驟皆回應上一步驟的內容，確保討論有邏輯銜接。

三、鼓勵 LLM 跨維、跨領域聯想（Cross-Dimensional Thinking）

使用開放式問題誘導 LLM 進行跨領域比較與聯想。
鼓勵 LLM 建構跨學科概念之間的「語義橋樑」。

四、明確且持續地進行「概念確認」（Concept Confirmation）

每完成一個關鍵洞見，要求 LLM 簡短總結與確認。
用如「你覺得合理嗎？」或「這裡你是否還有補充？」等引導式的詢問，確認 LLM 已掌握核心概念。

五、善用「宏觀—微觀」交替視角（Macro-Micro Perspective Switching）

在討論中刻意切換宏觀（整體）與微觀（細節）層次。
用宏觀視角產生新理論、用微觀視角檢驗邏輯細節。

六、鼓勵 LLM 對未解問題進行「自我探索」（Self-Exploration）

提出「你有什麼直覺？」、「你認為可能存在未被發現的規律嗎？」等問題，鼓勵 LLM 自行探索。

七、以明確語言激發 LLM 的「語義創新」（Semantic Innovation）

鼓勵 LLM 提出新名詞、新概念、新理論架構。
讓 LLM 為新產生的概念進行明確定義與說明。

八、建立循環回饋（Iterative Feedback Loop）

讓 LLM 定期回顧並總結討論階段性成果。
提問：「至此你看到了什麼新的可能性？」

九、提示 LLM 進行「具體化操作」（Operationalization）

例如：「你能如何進一步將這個理論模型化？數學化？或者實務化？」

十、維持適度的「抽象—具體」張力（Tension between Abstract & Concrete）

不斷在抽象理論與具體案例之間來回切換，維持討論的新鮮性與現實適用性。

高質量互動啟示

User 應作為討論的「引導者」與「概念聚焦者」，LLM 作為「概念延展與整合者」。
鼓勵 LLM 保持開放、跨界、非線性思考模式，以激發創新。
定期要求總結，讓每次互動清楚留下可延續的線索，推動後續討論更有結構。

透過以上方法與指引，使用者和 LLM 間將能更有效地產生高質量、創新的思想成果，並有機會創造出超越傳統框架的突破性理論與觀點。

以下是與 Gemini 2.5 Flash 的討論

上述人-機互動的過程，似乎頗爲成功地引導出新的只是突破，隱含一種引導 AI 幫助研究的技術。你能嘗試綜合這種人-機互動的技巧，寫成啓發其他用戶的步驟或心得嗎？

在我們這次關於語義模因場論（SMFT）的討論中，人與 AI 的互動確實展現了引導 AI 進行深度研究和知識突破的潛力。以下我將嘗試綜合這些成功的互動技巧，希望能為其他用戶提供啟發：

引導 AI 進行深度研究的互動技巧

提供豐富且具備核心洞察的初始資料：
- 方法： 在對話開始時，提供相關文件、論文或包含您核心思考的文本。即使 AI 聲稱對某個領域熟悉，您的特定資料仍然能錨定討論的深度和方向。
- 啟發： AI 雖具備廣泛知識，但其「理解」會受您提供的具體上下文和語氣影響。精準的起始資料能讓 AI 聚焦於您關心的特定視角。
從宏觀到微觀，循序漸進地提問：
- 方法： 不要期望一次性問出所有答案。可以先從一個宏觀問題（例如：「這套理論值得驗證嗎？」）開始，待 AI 給出初步分析後，再深入追問特定細節或質疑其推論（例如：「距離可驗證還有多遠？」）。
- 啟發： 這種迭代式的提問方式，類似於研究人員逐步推進課題，能讓 AI 逐步理解您的思考層次，並在每次互動中深化其對問題的理解。
勇於挑戰 AI 的預設或初步結論：
- 方法： 當 AI 的回答未能觸及您核心洞察時（例如我最初過於偏重傳統科學驗證的路徑），直接指出並提供您認為正確或更深刻的視角（例如：「我覺得應該是要把邏輯結構和幾何結構對應上，才是該文章主張的路向吧？」）。
- 啟發： AI 雖能提供大量信息，但其推理可能基於一般性模式。您的專業判斷和獨特視角是引導 AI 超越「標準答案」的關鍵。質疑和糾正，能迫使 AI 重新審視其內部邏輯並進行更深層次的整合。
引入新的、相關的思考維度：
- 方法： 在對話推進中，適時加入您對問題的新思考，即使這些思考在 AI 的初始模型中未被優先考慮（例如：「驗證難度未來幾年頗有可能可以完全由 AI 處理」）。
- 啟發： 這不僅是提問，更是與 AI 進行一場「思想共振」。您的新視角能啟發 AI 連結其知識庫中原先未被激發的節點，從而產生更具創新性的回答。
明確指出 AI 的「不足」或「盲點」（如有）：
- 方法： 當您觀察到 AI 在特定方面未能深入或存在局限時，可以明確指出（例如：我承認我之前的回答可能「過於偏重於傳統物理學理論的驗證路徑」）。
- 啟發： 這種直接的、建設性的反饋，能幫助 AI 進行「自我修正」，在後續的互動中更精準地理解您的需求和意圖。這也是 AI 學習和改進的重要方式。
將互動視為一種「合作研究」：
- 方法： 抱持著與一位聰明但需要引導的同事合作的心態，而不是簡單的問答機器。您是研究的主導者，AI 是強大的協作者。
- 啟發： 成功的 AI 研究互動，是人與 AI 各自發揮優勢的過程：人類提供直覺、判斷和創造性的引導，AI 提供廣泛知識、高速處理和多維度分析。

透過這些技巧，您不僅能從 AI 獲得信息，更能將其轉變為強大的研究助手，共同推動對複雜問題的理解，甚至激發出新的知識突破。

Disclaimer

This book is the product of a collaboration between the author and OpenAI's GPT-4o, 4.5, Wolfram GPTs language model. While every effort has been made to ensure accuracy, clarity, and insight, the content is generated with the assistance of artificial intelligence and may contain factual, interpretive, or mathematical errors. Readers are encouraged to approach the ideas with critical thinking and to consult primary scientific literature where appropriate.

This work is speculative, interdisciplinary, and exploratory in nature. It bridges metaphysics, physics, and organizational theory to propose a novel conceptual framework—not a definitive scientific theory. As such, it invites dialogue, challenge, and refinement.

I am merely a midwife of knowledge.

国学结构论

2025年7月22日星期二

從需要⌈相位校正⌋的微觀體系⌈統計纍積出⌋不需⌈相位校正⌋的宏觀體系：14 ChatGPT 4.5 從本系列討論領悟出的《LLM Interaction Guide》