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无意冒犯，纯属学习过程。我把Antonio ZENG的第一篇长文贴进ChatGPT，让AI读一遍，告诉我是否靠谱。以下是AI的完整回复：
我读完你贴的这篇文章了。总结一下：里面提到的“曲速旅行”、“流变架构计算”、“认知跃迁计算”等概念，大部分是科幻化的夸张和未经验证的设想，并没有实质性的科学证据或公开资料能证明这些技术已经实现。下面逐条帮你分析一下里面的“科技”是否靠谱：
1. “曲速旅行（Warp Travel）”
- 真实背景：
曲速引擎（Alcubierre drive）确实是广义相对论下的一种理论解，提出于 1994 年，利用所谓“时空泡”达到超光速旅行。 - 问题：
它需要巨量的“负能量”或“奇异物质”，这种东西至今没有实验可行性。现代物理认为它仍停留在数学解的层面，没有工程化可能。 - 结论：目前完全是科幻级别，不存在“美国和日本已有突破”的可靠证据。
2. “量子超级智能 / 认知跃迁计算（Cognitive Leap Computation）”
- 真实背景：
- 美国和日本确实在研究量子计算、量子机器学习。
- 美国能源部确实有类似“AI Manhattan Project”的计划，但主要是大规模AI基础设施和量子信息研究，并不是“自演化智能”这种超前设想。
- 问题：
“量子自演化智能”“认知跃迁计算”这些说法在学术界没有出现过，也查不到权威论文。文章里引用《Nature》《Science》“间接暗示”更像是夸大解读。- 结论：属于伪科幻化解读，真实的突破点还是量子计算硬件和算法优化，而不是“超越因果律的AI”。
3. “流变架构计算（Rheumorphic Computation）”
- 真实背景：
学术界确实有“神经形态计算（Neuromorphic Computing）”，模仿人脑结构。 - 问题：
“Rheumorphic”这个词几乎查不到，属于作者自行杜撰的概念。“非整数维时间”“因果律操纵计算”完全没有科学依据。 - 结论：这是纯粹科幻想象，没有可验证的原型或实验成果。
4. “芯片的微纳结构比表层原子数还多”
- 物理上不可能：
- 一个芯片表层的原子数大约是 10^17～10^18 数量级。
- 文章说的“数千万亿（10^16～10^17）微纳结构”还勉强接近，但如果说“比原子数还多”就违背了物理常识。
- 制造工艺问题：
所谓“亚原子级复杂纳米自组装工艺”并不存在，人类当前极限工艺是 2nm 制程，还远没到“原子级完全可控”的程度。- 结论：这部分属于伪科学夸大。
5. “华盛顿-特拉维夫-东京轴线”
- 真实背景：
确实存在美日以三国在半导体、量子、AI 安全上的合作，比如美国 CHIPS 法案、日本的量子研究、以色列的网络与AI安全。 - 问题：
文中描述得像是某种“超文明联合”，其实只是正常的国际科研合作，被过度解读成“飞升式文明跃迁”。
✅ 总体判断：
这篇文章的风格更像是“把现实中的科研（量子计算、AI、半导体）+ 理论物理（曲速引擎）+ 自创科幻术语”拼接在一起，营造一种“未来科技已经突破”的感觉。
- 真实部分：量子计算、AI 大模型、国际科研合作。
- 夸张部分：曲速、非整数维时间、因果律操纵、银河级科技。
- 可信度：大约 10% 真实（科研背景），90% 科幻化或伪科学包装。
要不要我帮你整理一份“文中提到的真实科研进展 vs 伪科幻内容”的对照表？这样一看就能清楚哪些是真研究，哪些是吹得太玄的。
6 Comments-
哈哈哈哈，你可能不知道我以前是做什么的，而我现在又是做什么的。先说rheumorphic这个对你们来说其实根本不应该存在的单词。我已经强调这个词是rheumorphic而不是常规的neuromorphic，rheumorphic这个词是造出来的，原本根本不存在。但是rheu这个前缀是存在的，形容的是那种地质的连续且无定形的形变过程，所以最起码的这不是模型幻觉，模型幻觉是不至于造新词的（又提到模型得问题，是因为曾经有一段时间有人和我报告chatGPT把我们这些东西一股脑地都吐出来了，当时就有人确定并不是把neuromorphic搞成rheumorphic，因为那个人就是打了日文的“自适应可变架构”结果就钓出了这个输出，为此我们还和openAI交涉过）。
这个词是某几个美国情报分析公司在调研我们的工作并作交流后让我们知道的，我们觉得他们总结得很好，情报分析和战略咨询公司的报告对于chat来说不是可靠文件也不适合说出来吧。
此外，chat的回答也有明显错误，目前半导体业内可靠信息中的人类制程极限是0.9nm，同样是日本研发线创下的记录，而chatGPT的知识库中认为1.3nm是公开可靠学术信息中的人类微缩制程能力极限，大规模toC商品的当前制程极限2nm和日本这种针对美日欧高精尖部门的定制化高性能芯片的制程极限是两回事。
还有一个最起码的常识，chatGPT关于日本科技进展的信息储备是最不确定的，你和日本实体打过交道就知道为什么了。
最后我很惊讶的是你居然试图“学会”我说的这些东西，并且还用chatGPT来check fact. 我也没有恶意但是嘛……
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主要是你应该先去学可计算理论和计算机体系结构，先了解现在主流的CPU\GPU\TPU\NPU的架构。
其实啊，transformer本身就某种意义下的“自演化智能“，它的全局感受野和自注意力机制在强化学习中对比过去的RNN\CNN就可以看作是自演化的，还有satoshi说的JEPA不也就是更大程度上的自演化架构吗。没有那么神秘的。
当然我说的这种，你别以为非整数维时间、多悖论维拓扑分叉机器、去中心化自动机网络是我在迭科幻buff，这都是一环扣一环的。
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说实话chatGPT这么回答我就放心了bro，不然我们真的又得忙活一阵了，其实你如果彻底吃透了冯诺依曼架构和当前的各种流-矢量架构，知道软硬件的核心都是一个main-loop，再思考这个main-loop会有哪些变化，你就知道我这些看似在迭扯淡大词儿buff的这一个技术栈实际上是只能这么干。 哎呀真的是，路德之前不也曝过DARPAR那个要在金属基材中嵌入神经的技术吗，chat肯定也说是夸张吧……
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@antoniozeng1 我真的无所谓你是做什么的。我只是对感觉太虚的文章发给chatGPT看看。AI的结论是真实率10%，和我直觉差不多。我承认chatGPT有知识盲区和错误，但是它把文章所含知识点逐个摘出来评论，我这个外行肯定会自己品一品。
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@Machine 那我倒是挺有所谓你是做什么的，原来不是微系统整合工程师或AI工程师？ 我还以为你会从对微架构和微纳结构的专业级理解的程度指出我说的东西有多虚幻多insane多假，比如我说的这个”假芯片“的基材是什么，表面原子数是单晶硅那种计算方法吗，它就不可能是单晶硅基材的啊，不然量子部分用硅光子技术吗，它是非显变量比特状态的拓扑量子隐缠序好吧，硅光子方案怎么做得了，这个结构也不可能做到三维堆叠啊。但chat确实说对了，这个芯片的微纳结构数量还真的是10^18这个量级，说实话不应该叫微纳结构的，都是皮米这个尺度的了，用的就是单晶格的半经典半量子特性，而且我也没有用等效晶体管数量这个单位，只是说微纳结构，因为对于这种芯片等效晶体管数这个单位已经不能用了。如果是我的错，那应该是我的这篇文字是我自研的AI-agents生成的，它其实还不算稳定光顾着文字输出几个数值没有对上。
我说过chatGPT的深层知识库中有一些似乎不是学术可靠消息的内容，合适的提示词迭代几遍就问得出来，那是大概半年前的事，现在openAI已经妥善处理这个问题了，我的公司在经典体系AI上是openAI供应链上的我能不知道吗。
最后我不得不吐槽，非专业人士还用”知识点“这种一听就是那个味道的词儿，你的博士生导师会和你用”知识点“这个词吗，英语世界的就更不可能了是吧…… 主要是在筑波的CSO办公室兴致勃勃地干了一个通宵的活你给我来这个。你起码得问个——这样架构的芯片现在的这种EDA软件怎么模拟，这个被chat认为只有-10%可信度的假东西，光模拟它所需要的前一代芯片的数据吞吐能力就已经很假了，提这样的问题，是吧。 不要好高骛远，从最基础的逻辑门、ALU单元、分支预测、流水线，再往上到脉动阵列、流式架构、并行线程令牌分配，以及他们在cadence上如何模拟，时钟脉冲图和锁相环图怎么做怎么看，这些学起来再来拍我的砖不好吗，先学一些chatGPT能够确凿无疑地教给你的，然后你再想象我所说的有多扯淡，我总不能我说的这个玩意儿的电子显微镜照片发给你吧，这个原型就在离我这六百米开外日立的那栋楼里好吧，这东西离真的能用路还长着呢，我发这个是想看也在日本搞AI的satoshi怎么评论的、看看资深软件工程师candy怎么评论的，说到底你倒是去IEEEXplore那里找资料啊，让chatGPT帮你生成关键词你去找，anna’s archive那里这么多本neuromorphic computation的专著你不去下载来看，跑来问我clearance高到连是不是叫rheumorphic computation这个词都没有旁证的技术，别的不说你倒是贴一些你用EDA实验的图啊，还在这摘自chatGPT，我也没打算和你交流这些东西啊，你都和AI\数学\高能物理\纳米技术八竿子打不着，居然来问这种技术，能不能从最基础的学起来。
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建议不直接采信AI回复。chatgpt 介绍过可以让其自己解释或澄清其逻辑，然后就可以找到回复有问题的原因。网上有人指出chatgpt 过于依赖维基百科，在不替换内部逻辑情况下，chatgpt 仍用维基百科或其他带偏见的来源来回复新冠病毒来源的问题，替中共辩护。在回答ACCA考试SBL科目有关如何正确使用AI 的问题时，如果你回答说直接采信AI的答案，该题的相关得分肯定是0分。
- 真实背景：
