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该项目探讨了*文本的线性结构*与其*情感美学影响*之间的联系。我们识别出*五种基本关系*，标记为*A–E*。每种关系代表了*主客体*的转变，即视角和能动性的变化。 随着文本的延长，这些关系形成了*序列*——并且在无限的组合空间中，经验上出现了*八种稳定模式（Σ₁–Σ₈）*。每种模式与特定的*语义和情感领域*相关联——如宣泄、英雄、冥想、幽默等。 这使我们能够通过*结构命令*来指导大型语言模型（LLM），而不是通过语义提示（“写一个关于……的故事”）。例如，生成一个遵循序列Σ₅（悲剧对位）的叙事。您可以在这里直接实验这些原型：[叙事生成器](<a href="https:&#x2F;&#x2F;a2tg9zwayjuqzcpdznklve.streamlit.app&#x2F;~&#x2F;+&#x2F;#narrative-generator" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;a2tg9zwayjuqzcpdznklve.streamlit.app&#x2F;~&#x2F;+&#x2F;#narrative-...</a>)或[通过Python](<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;mihendr&#x2F;Echoes-of-autonomy&#x2F;blob&#x2F;main&#x2F;TEMA_REMA_6.py" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;mihendr&#x2F;Echoes-of-autonomy&#x2F;blob&#x2F;main&#x2F;TEMA...</a>)。 有趣的是，这些文本进程似乎与*音乐和声*之间存在平行关系。例如，如果将A–E映射到和声功能（I, IV, V, vi, ii），叙事序列就像情感“和弦进行”——其中意义流动、调节并解决。 生成文本的连贯性不仅来自于句法，还来自于LLM围绕这些变化关系构建的*联想场*。当被要求“切换主题”时，它自发地从<i>诗人</i>转变为<i>作家</i>，保持了美学的连续性，而非随机性。 这甚至可能暗示了*儿童如何习得语言*：首先感知结构转换的<i>旋律</i>，然后将其映射到概念和情感上。这种方法最终可能适用于*训练神经系统*，其中意义被视为<i>流动</i>——而不是固定的表征。 [完整文本](<a href="https:&#x2F;&#x2F;medium.com&#x2F;@mihend_80107&#x2F;%CF%83-manifold-manifest-e35ca1a96aec" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;medium.com&#x2F;@mihend_80107&#x2F;%CF%83-manifold-manifest-e3...</a>)

你好，世界！我想分享一下，我创建了一个简单的开源Python命令行应用程序，用于检查哪些文件占用了大量磁盘空间！你可以通过pip来安装它。它的名字是Zpace，类似于space。 ``` pip install zpace ``` 使用它可以找到占用你磁盘空间的大文件，无论是应用程序、虚拟环境还是机器学习模型等。只需运行： ``` zpace ``` 一旦找到一个可以删除的文件，你可以运行： ``` rm -rf /i_dont_need/this/file/right_now ``` 来将其删除。 这个工具的诞生源于我在磁盘空间不足时无法正常使用笔记本电脑的沮丧。到目前为止，它对我非常有帮助。希望它也能对你有所帮助，欢迎你来试试。 目前仅在MacOS上测试过。