还记得第一次听到Transformer的那年，我还在研究怎么让模型多记两个单词。 而现在有人已经在研究——这些模型在被初始化的那一刻，就已经决定了它们的偏好与命运。 这就是 @SentientAGI 团队中的研究员@edoardocontente正在探索的世界。 他本科就读于 Princeton，主修物理，却选择用物理的思维方式去理解深度学习的底层逻辑—— 不仅分析注意力机制的隐式偏差，还提出了一个模块化的理论框架，把“通用深度学习理论”和现代 Transformer 的动态特性连接起来。 后来在 Princeton 完成硕士后，他加入 Sentient，深入参与多个关键研究： ⚙️ OML 1.0 — 开放式机器学习系统的核心框架 🔍 Open Deep Search — 去中心化知识检索的新范式 🧩 AI Fingerprint Robustness — 关于模型指纹稳健性的最新研究。 他用严谨的理论去解构 AI 的思维，用数学让智能更可解释。在我看来，这种研究方向的意义远超论文本身： 它让我们看清，AI 的智能不是“凭空生成”的，而是从初始化的那一刻起，就带着某种“意志蓝图”。 这正是 #Sentient 与众不同的地方。 他们不是在堆叠算力，而是在构建一套让智能更透明、更可被理解的科学体系。 当 AI 拥有自我学习与自我解释的能力，真正的Sentient Intelligence才算诞生。 #SentientAGI #AIresearch #DeepLearning #OML1 #AITheory 🚀