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我正在构建和维护一款名为 LLM-God 的桌面 LLM 提示应用程序，该应用程序是基于 Electron 开发的，适用于 Windows。它允许您同时向多个 LLM 网络接口提问，并在一个地方查看所有返回的答案。作为日常生活中 AI 工具的重度用户，我厌倦了在浏览器中点击多个标签页，并慢慢将单个查询复制粘贴到多个 LLM 网络接口中。这激励我寻找更好的解决方案，最终开发了这款应用。我尽量使其简约而功能齐全。 <p>主要功能：</p> • 默认支持 Perplexity、ChatGPT 和 Gemini，并可选择添加更多 LLM，如 Grok、Claude 和 DeepSeek。<p> • 响应式、键盘友好的界面。<p> 视频演示链接在这里：<a href="https://drive.google.com/file/d/10ECa__WWmJEAWAfwrCGPYDnEzvMFgtph/view?usp=drive_link" rel="nofollow">https://drive.google.com/file/d/10ECa__WWmJEAWAfwrCGPYDnEzvM...</a><p> 欢迎在这里或 GitHub 上提供反馈：<a href="https://github.com/czhou578/llm-god/tree/1.0.3">https://github.com/czhou578/llm-god/tree/1.0.3</a>

本文正式定义了当前人工通用智能（AGI）所面临的结构性壁垒——而非技术性壁垒。 它表明，无论是扩展规模、强化学习，还是递归优化，都无法突破三个深层的认识论和形式约束： 1. 语义闭合——一个人工智能系统无法生成超出其内部框架所需意义的输出。 2. 框架创新的不可计算性——新的认知结构无法从现有结构内部计算得出。 3. 开放世界中的统计崩溃——在具有重尾不确定性的环境中，概率推理会崩溃。 这些并不是当今模型的局限性，而是算法认知本身固有的结构性边界——数学的、逻辑的、认识论的。 但这并不是对人工智能的否定。这是对必须面对的边界条件的清晰定义——并且，可能需要围绕其进行设计。 如果AGI在这道壁垒前失败，机会并不会结束——而是刚刚开始。 对于任何认真对待认知的人来说，这才是真正的前沿。 完整论文： [https://philpapers.org/rec/SCHTAB-13](https://philpapers.org/rec/SCHTAB-13) 欢迎批评、挑战或反驳。