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The Presupposition Problem in Representation Genesis表征生成中的预设问题
cs.AITransformer热门获取具身智能多模态
Unknown
2026年03月23日
arXiv: 2603.21745v1

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摘要 / Abstract

Large language models represent the first systems to achieve high cognitive performance without clearly undergoing representation genesis - the transition from non-representing physical systems to content-sensitive behavior-guiding states. This paper examines the genesis question in LLMs, investigating which cognitive capacities are affected if genesis did not occur. The authors argue that major frameworks in philosophy of mind, including the Language of Thought hypothesis, teleosemantics, predictive processing, enactivism, and genetic phenomenology, share a common structural feature when addressing the genesis question, lacking the conceptual resources to fully explain LLM representation. The paper provides a theoretical analysis of how contemporary AI systems challenge traditional assumptions about representation and cognition.

大型语言模型是首批在未经历表征生成(即从非表征性的物理系统向内容敏感的行为引导状态的转变)的情况下便实现高认知性能的系统。本文考察了大型语言模型中的生成问题,并探讨如果生成未发生,哪些认知能力将受到影响。作者认为,心灵哲学中的主要框架——包括思维语言假说、目的论语义学、预测加工、生成论和遗传现象学——在处理生成问题时呈现出共同的结构特征,缺乏充分解释大型语言模型表征的概念资源。

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