慢思考与主动感知的第一性原理理论

本文旨在为思维与感知提供数学形式化描述，推导了“慢思考”及更广义的“主动感知”机制，涵盖相关大语言模型的设计、训练与推理。基于观测与潜在空间的概率分布提升与投影，提出“主动提升”理论，通过采样潜在序列并以最大速率减少不确定性，构建了包含慢思考模型的广阔设计空间。该理论导出了具有内部时间轴的推理过程及类似最小长度编码的训练目标，刻画了感知的能动性，并提出了改进慢思考模型的三阶段路径及解决策略崩溃的可能方案。