语言演化的两大功用：
thoughts & interpretation 

Meaning 是外化的语言运用过程中赋予的，交流通过meaning的共识达成understanding。
Transformer架构的注意力可以很好的捕捉上下文中的语义，在高维嵌入空间通过多头注意力可以解构语义的丰富种类与语境的赋值，从而准确的捕捉会话意图。

这是语义空间的压缩输入-解压解析-压缩输出的过程。

而思考的内在的，大部分思考轨迹并没有被外化为语言，窄域的语言如数学、科学，甚至强规则逻辑结构的程序语言，是LLM可以优先突破的reasoning领域。

思考的内在计算空间似乎是在不同维度间建立连接：因果、演绎、归纳、推理。通过LLM用思考过程的轨迹训练能解构人脑的reasoning吗？人们说话为了达成理解，大部分其实很少理性思考，因为在不同维度之间建立连接是非常难且辛苦的计算，需要更强的计算动力。大部分时间是为了人性的exploration和exploitation中获取生存竞争优势才会费尽心机，也因此代入了常见的偏见。

纯理性的思考少见。虽然机器不具备引入偏见的生理基础，但目前L2的LLM reasoning产品实现，我怀疑不具备新颖性的泛化，只是蒸馏的思考轨迹合成数据的压缩记忆。