Gary Marcus:Claude Code是LLM以来AI最大进步,核心依靠神经符号混合而非纯深度学习
发布时间:2026-04-13
据 1M AI News 监测,知名 AI 评论家、纽约大学教授 Gary Marcus 表示,Claude Code 虽然不是 AGI,但却是自 LLM 出现以来 AI 领域最大的单一进步。然而其核心并非纯 LLM 或纯深度学习,而是大量融入经典符号 AI 技术。根据最近的源代码泄露,Claude Code 中心有一个 3167 行的 print.ts 内核文件,包含 486 个分支点、12 层嵌套的大量 IF-THEN 条件判断和确定性符号循环,这正是老一辈符号 AI 先驱(如 McCarthy、Minsky、Simon)熟悉的风格。Anthropic 在需要精确模式匹配时,不敢完全依赖概率性的 LLM,转而采用混合路线。Marcus 称,这正是他多年来大力倡导的神经符号 AI 的验证。AlphaFold、Code Interpreter 等系统也是类似混合产物。进步并非单纯靠 scaling(扩大规模),而是聪明地将经典符号 AI 与神经网络结合;单纯 scaling 已不再是创新本质,范式已经改变。----------缘辉旺盾网量化工具温馨提示:数字货币投资有风险,入市需谨慎;本文章不作为投资依据,仅供参考----------交流群:https://t.me/dunwangyuanhuiwang

1M AI News 监测,知名 AI 评论家、纽约大学教授 Gary Marcus 表示,Claude Code 虽然不是 AGI,但却是自 LLM 出现以来 AI 领域最大的单一进步。然而其核心并非纯 LLM 或纯深度学习,而是大量融入经典符号 AI 技术。


根据最近的源代码泄露,Claude Code 中心有一个 3167 行的 print.ts 内核文件,包含 486 个分支点、12 层嵌套的大量 IF-THEN 条件判断和确定性符号循环,这正是老一辈符号 AI 先驱(如 McCarthy、Minsky、Simon)熟悉的风格。Anthropic 在需要精确模式匹配时,不敢完全依赖概率性的 LLM,转而采用混合路线。


Marcus 称,这正是他多年来大力倡导的神经符号 AI 的验证。AlphaFold、Code Interpreter 等系统也是类似混合产物。进步并非单纯靠 scaling(扩大规模),而是聪明地将经典符号 AI 与神经网络结合;单纯 scaling 已不再是创新本质,范式已经改变。

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