逻辑

“充足理由律”不完全符合学术交流逻辑。

学术交流的逻辑思维、直感思维“双维驱动”了科学思维的创新力。

他试图通过逻辑分析来揭示语言的本质，这种对语言逻辑结构的重视为后来的符号主义人工智能提供了理论基础。

符号主义AI试图通过逻辑规则和符号系统模拟人类的认知过程，这与《逻辑哲学论》中对语言逻辑结构的分析有相似之处。

维特根斯坦在《逻辑哲学论》中提出了“可说的东西”和“不可说的东西”的区分。

这种对语言的批判性思维为大语言模型的研究提供了哲学基础，因为大语言模型的开发需要对语言的逻辑和语义进行深入分析。

简言之，维特根斯坦的《逻辑哲学论》为大语言模型的发展提供了重要的哲学基础和理论支持，尤其是在语言与世界的对应关系、语言的逻辑结构、语言的可说与不可说等方面。

维特根斯坦强调语言的逻辑结构，认为语言的边界决定了我们认知世界的边界。

语言的逻辑结构

这一观点为大语言模型的设计提供了理论支持，因为大语言模型的核心任务之一就是通过语言生成来描述和解释现实世界。

对于复杂且需要多层非概率关系推导的问答，例如涉及多个学科交叉、需精准把握各个概念间逻辑关联的问题，大模型就容易出现错误或模糊不清的回答。

这种做法，既有助于将知识之间的相互作用和逻辑关系以更加清晰的方式进行呈现，更可以有效地解决传统写作方式中无法描述多维网络结构关系的缺陷。

通过绘制网络状的和多维的逻辑结构关系图，可以直观地展示某一研究对象或问题的内在结构及其各要素之间的相互影响和逻辑关系。