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摘要

本文提出了一种热力学智能度量，将智能定义为让罕见但有效的未来更有可能出现的能力。它引入了一个名为“罕见有效提升”的度量，用于量化系统相较于被动基线，产生罕见但可接受结果的频率提高了多少。

本文认为，智能是让罕见但有效的未来更有可能出现的能力。 因此，一个智能系统被称为“热力学智能”，当它利用信息和控制，使一个罕见但有效的结果变得更加可能时。 大多数现有的智能度量评判任务成功与否，但它们没有解释大脑、LLM、控制器和物理信息引擎之间的共同点。 本文的答案是：一个智能系统将自身包含在内的世界进行建模，然后利用该模型选择行动，从而改变哪些未来更有可能出现。 只有当某个未来在正常被动行为下罕见且仍然有效时，才被计入智能，因此随机离奇的结果不会被算作智能。 作者将其转化为一种称为“罕见有效提升”的度量，该度量询问系统相较于被动基线，产生这些罕见但可接受的未来的频率提高了多少。 他们证明，除非系统能够准确识别罕见有效的未来，否则无法实现高提升；而当系统能够良好行动时，高识别准确率几乎可以产生高提升。 主要观点是，智能成为一个物理上的概率转移过程，而不仅仅是一个测试分数或对人类行为的标签。 ---- 链接 – arxiv. org/abs/2606.20231 标题：“Thermodynamic Measure of Intelligence”
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本文认为，智能是让罕见但有效的未来更有可能发生的能力。

因此，当某个系统利用信息与控制，使一个罕见但有效的结果变得远更可能发生时，该智能系统被称为具有“热力学智能”。

大多数现有的智能度量只评判任务是否成功，但并未解释大脑、大语言模型、控制器以及物理信息引擎之间的共同点。

论文给出的答案是：一个智能系统会对包含自身在内的世界进行建模，然后利用该模型选择能够改变未来概率分布的行动。

只有当某个未来在正常被动行为下罕见且仍然有效时，才算数，因此随机产生的离奇结果不计入智能。

作者将这一概念转化为一种名为“罕见有效提升”的度量方法，它衡量一个系统产生那些本不可能发生但可接受的未来的频率，相较于被动基线提升了多少。

他们证明，除非系统能够准确识别罕见的有效未来，否则不可能实现高提升；而当系统能够良好行动时，高识别准确率几乎就能带来高提升。

核心观点是：智能本质上是一个物理概率转移过程，而不仅仅是测试分数或人类行为标签。

链接：arxiv.org/abs/2606.20231

标题：“Thermodynamic Measure of Intelligence”

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