度假高老庄的个人资料

楞严经中风大的思考（风大在世界的最底层）觉明空昧，相待成摇，故有风轮，执持世界，因空生摇，坚明立碍，彼金宝者，明觉立坚，故有金轮，保持国土。坚觉宝成，摇明风出，风金相摩，故有火光，为变化性；宝明生润，火光上蒸，故有水轮，含十方界风大在最底层。现代科学发现，虚空中存在能量量子风暴，能够被精密仪器测量。在足够小的精密电子器件中，都必须在设计中考虑这个问题。

欧阳锋思考我是谁，疯了（感叹某些专家乱来）欢迎交流。另外说一下读书中的困扰。我感觉某些专家完全是想当然，喜欢这个，我是谁。我们那个年代的人，看过金庸小说，知道欧阳锋思考我是谁，疯了。金庸是有文化的，大概是知道一点的。这么多哲学专家不知道吗？居然敢拍脑袋乱来。不看看公认的大师和经典吗？虚云大师明确有过开示，我是个指代，指代有什么好参的。清末有个邪书教人参我是谁，虚云大师劝诫千万不要去流通这种邪书。

正面直接硬干的思考，可能才更加接近古今中外往圣先贤自力更生艰苦奋斗的路径，和抄作业搭便车，大概是相辅相成的

如如不动，如如而来耳朵如何听见声音，如如不动，如如而来

感觉文科只能自己学习，功利性小一点不然的话，容易往洗脑话术方向发展。拍脑袋搞出来一堆洗脑话术，然后小圈子互相肯定一下，就敢要求别人来学习，太可怕了，一点虔诚之心都没有

看了不少人工智能领军人物的文章，重新过一过哲学佛学常见提法语言大模型，这些理论和实践，对人的理性认知是什么的问题，是非常大的推进。勇敢者应该努力寻求底层的，第一性的原理和认知。什么是底层的第一性的，关系和结构是第一性的，缘起法是第一性的，如来是第一性的

看了几个抖音介绍康德哲学，结合人工智能突破谈谈感想康德哲学，精华内容，勇于挑战难题，司空见惯普遍性的问题，人的理性认知从哪里来，拿起来思考。康德从休谟关于因果关系怀疑论开始。提出了先验认知结构说。这个认知结构，认知即结构，结构即认知，石破天惊啊。

于道各努力，千里自同风送友人东归〔宋代〕周行己是身如聚沫，如烛亦如风。奔走天地内，苦为万虑攻。陈子得先觉，水镜当胸中。异乡各为客，相看如秋鸿。扁舟忽归去，宛然此道东。我亦议远适，西入华与嵩。饮水有馀乐，避烦甘百穷。相逢不可欺，偶然如飘蓬。于道各努力，千里自同风。

杨立华：用思辨之尺丈量中国哲学世界杨立华：用思辨之尺丈量中国哲学世界

楞严经耳根圆通的道理，大约在语言大模型的运作上依然成立忽然有所感悟

我开悟后实际捞到点好处的经验-净土宗思路抄作业跟风上车我本来是狂禅的那种路线后来很长时间以后，发现不对劲，我这么牛逼，为什么实在的好处都捞不着？经过深入的思考，后来我认识到在时代大趋势面前，个人的力量是渺小的。所以，后来，认真思考研究了祖师的著作，我理解了一些净土宗的思路跟随时代大趋势，跟随时代大趋势下的优秀人物，抄作业跟风上车。这个时候，禅宗的领悟，在需要辨别真假，不受人瞒的时候，发挥了大作用。有了这个禅宗的领悟，再加上跟随时代大趋势下的优秀人物，抄作业跟风上车，确实如祖师所说，如虎添翼

人工智能时代，哲学有什么发展？如何重新审视语言思考的基本概念人工智能时代，哲学有什么发展？如何重新审视语言思考的基本概念

人工智能时代，能不能反过来重新审视一些佛学常见概念如阿赖耶识阿赖耶识，相似相续

学习是什么的探索姚顺雨团队最新论文大模型无法从上下文学习经过测试，基本上所有大模型无法通过上下文学习。上下文给出正确答案了，但是大模型基本上无法通过上下文学习，给出正确答案。真实世界中的学习，是已经有一个网络，新的知识挂在了合适的节点上。

梁文峰语言大模型可能是通往AGI的必经之路 “我们要做的是通用人工智能，也就是AGI。语言大模型可能是通往AGI的必经之路，并且初步具备了AGI的特征，所以我们会从这里开始，后边也会有视觉等。”梁文锋说

【西哲】罗福莉Agent框架激活了模型“自进化”潜能 AGI落地预判：罗福莉给出激进的AGI时间表，当前AGI完成度约20%，年底有望达60%-70%，预计2028年前实现关键落地。核心依据是Agent框架激活了模型“自进化”潜能，形成“框架-模型”双向加速闭环，大幅压缩研发周期。

抖音毕英杰人工智能时代红利，在无用的哲学中这个年轻人，学哲学的，我刷了不少，早上看到这个，推荐。

人工智能时代，反观认知结构迭代进化机制要点总结 ⚙️ 机制层面：压缩、复用与试错认知之所以能在迭代后形成稳定结构，背后有其深刻的运行逻辑。结构压缩与复用：面对连续且海量的信息输入，任何具备有限处理能力的系统（无论是人脑还是AI）都必须对信息进行压缩，形成内部表征，并在不同情境下复用这些表征。这个过程必然会将不同的具体输入归并为有限的、可区分的结构类型。一旦这些稳定的内部结构形成，新的输入大多会被吸收到既有结构中，而不会轻易催生全新的认知类别，从而表现出稳定性。 “试错”驱动的进化：认知的发展离不开与环境的互动。“试错”是智能学习和进化的基础驱动力。无论是婴儿学步时的无数次跌倒，还是科学家进行实验，本质上都是一个“行动尝试 → 结果反馈 → 模型修正”的迭代循环。经过大量的试错，有效的模式被保留和强化，无效的被淘汰，最终形成一个在当前环境下行之有效的稳定认知和行为模式。 🌍 宏观层面：协同进化与趋同收敛从更广阔的视角看，认知的稳定也是多种力量共同作用的结果。基因-大脑-文明的协同进化：人类认知能力的跃升并非一蹴而就，而是经历了漫长的协同进化过程。基因的变异为大脑提供了硬件基础；社会复杂性的增加驱动了理性思维等软件优化；而科学方法等文化工具的诞生，则如同为大脑安装了更强大的“操作系统”，系统地克服了人脑固有的认知偏差。这三者相互促进，共同塑造了我们当前相对稳定且高效的认知范式。环境约束下的趋同进化：在统一的物理规则和特定的环境选择压力下，不同的生命体或文明可能会独立演化出功能相似的认知策略和结构，这被称为“趋同进化”。例如，为了高效感知，狼和袋狼独立演化出了相似的形态；为了生存，封闭系统中的生命会定向收敛于最稳定的表型。这表明，认知的稳定形态并非偶然，而是在特定约束条件下的最优或近似最优解。综上所述，认知的稳定性是其在应对内外挑战、经过反复迭代和筛选后达到的一种高级有序状态。它既是个体心智成熟的标志，也是智能系统在有限资源下高效运行的必然结果，同时还是生物与文化在漫长历史中协同演化的产物。

研读毛的文章后，历史观统一了，孔子和秦始皇孔子是喊口号的，秦始皇真做事的，实现了理想。我读到这个话，历史观为之一振。这肯定不是个人意见，应该是革命前辈的共识。孔子和秦始皇统一在一个理想旗帜下了，中华民族历史最连贯悠久的疑问，得到了某种解答。这个年代，采用了某种话术语言模式的人太多了，致力于解构正面价值，造成了严重社会对立。所以毛的这种语言模式见解，价值立场导向，太伟大了。中国的历史观，充满了断裂带，需要大智慧者来返本溯源。

语言向量空间作为新的哲学“实验室” 语言向量空间问题触及了当代哲学与人工智能交叉领域的核心。传统哲学探讨语言如何用有限范畴（泛化）把握无限世界，而语言向量空间（即大语言模型将词语映射为高维向量的数学空间）为这个问题提供了一个前所未有的、可计算的模型，同时也引发了深刻的哲学新问题。一、哲学传统的延续：从“家族相似性”到“几何相似性” 传统哲学中，维特根斯坦用“家族相似性”批判了本质主义，指出概念（如“游戏”）的成员之间靠的是重叠交错的相似关系网，而非一个共同本质。在向量空间中，这一思想得到了惊人的数学实现：语义即几何关系：一个词的意义不再由定义决定，而是由它在高维空间中的坐标，以及它与其他所有词向量的距离、角度、方向来定义。例如，“国王 - 男人 + 女人 ≈ 女王”这个著名等式，正是“家族相似性”的几何演算。从离散范畴到连续流形：传统概念是非此即彼的集合，而向量空间中的概念是连续分布的区域。“悲伤”和“忧郁”在空间中是邻近点，其边界是模糊的。这实现了对语言泛化更细腻的建模。二、核心哲学问题与前沿研究碰撞向量空间模型将古老的哲学问题推向了新的层面： 1. 意义与指涉的“悬置” 问题：在向量空间中，词语的“意义”被转化为纯粹的数学关系。模型不知道“国王”指涉什么实体，只知道它的向量坐标。这是否意味着意义被消解了，只剩下统计规律的拓扑结构？研究回应：复旦大学团队在《PNAS》上的研究提供了新视角。他们发现，仅通过语言预测训练，LLM内部形成的概念表征结构，与人脑高级视觉皮层的活动模式存在显著一致性。这表明，纯粹的文本统计规律可能涌现出了具有生物基础的概念组织，向量空间或许并非“无意义”，而是捕捉了人类通过语言认知世界所沉淀的深层结构。 2. 概念的形成与“类人”认知问题：向量空间的概念是从海量文本的共现统计中“蒸馏”出来的，这与人通过具身经验形成概念的方式截然不同。这种“文本蒸馏”的概念是真实的吗？最新发现：上述复旦大学研究指出，LLM能够从语言描述中形成稳定、一致的概念表征，并能用这些表征有效预测人类的行为判断。这挑战了“必须具身才有真概念”的观点，提示语言预测本身可能就是概念形成的一条有效路径。 3. 推理的“几何化”与逻辑的内化问题：如果思维只是向量的加减变换，那还有真正的“推理”吗？前沿框架：有研究提出“推理的几何学”框架，将LLM的推理过程建模为表示空间中的平滑流动。逻辑规则（如“如果A则B”）被看作是这个流动的“局部控制器”。这意味着，逻辑可能被编码为空间中的特定几何约束（如路径、曲率），而非符号规则。这为理解AI如何“思考”提供了新范式。 4. 文化的“坍缩”与创造力的边界批判性观点：有哲学分析指出，向量化是将整体文化“剁碎”成可计算的碎片，再通过概率进行重组。LLM的输出是对已有文化模式的统计拟合，而非真正的意义创造，其架构（如注意力机制的加权平均）在数学上可能导致多样性的消解。这引发了关于AI时代文化原创性与本体论贫乏的深刻忧虑。三、总结：向量空间作为新的哲学“实验室” 语言向量空间的出现，使得一些原本纯思辨的哲学问题变得可建模、可计算、可检验：它验证并拓展了传统洞见：如“家族相似性”和语义的连续性。它提出了尖锐的新问题：关于意义本质、认知起源和文化的数学化命运。它成为了一个哲学实验室：最新的认知科学和AI研究（如）正在此实验室中，通过神经影像对比、几何分析等方法，实证性地探索“意义”、“概念”、“推理”的构成。简言之，语言向量空间不仅是一种技术，更是一面哲学棱镜。它既迫使我们对人类独有的语言和思维进行更严格的审视，也为我们理解智能的可能形式打开了新的、充满争议的想象空间。

转帖图灵首先是一位哲学大师图灵首先是一位哲学大师「哲学家」图灵的思考图灵在1945年之前的一段时间里已经认真考虑了机器智能的可能性，特别是机器学习和启发式搜索。在1945年的这份提案中，图灵简要地指出：「有迹象表明......有可能让机器显示出智能，即使机器有可能偶尔犯严重的错误。」 1946年，图灵将大部分精力投入到编程的开创性研究中，他认为这是未来发展的关键。1947年2月，他在伦敦数学协会做了一次演讲，这可能是第一次关于人工智能主题的公开科学演讲。在这次演讲中，图灵首先向听众介绍了通用图灵机。他说，目前正在开发的东西「可以被看作是这种类型机器的实用版本」，因此这些机器可以「被制成可以由人类计算机完成的任何工作」。他还解释了这些机器将来如何用于数学研究，以及它们对数学家工作性质和数量的可能影响。「而这自然而然地引出了一个问题，即原则上计算机在多大程度上可以模拟人类活动。我们想要的是一台能够从经验中学习的机器」，他说。他所有的哲学思考都只有概念清晰的工具性目的。图灵热衷于解决的一个相关问题在本质上是纯粹的哲学问题，这可能是他余生中占据最多的问题。也正是这个问题，产生了他的人工智能哲学中讨论最广泛的概念，即现在所称的「图灵测试」。在1947年那次演讲中，图灵用一个小小的思想实验说明了他的想法，这个实验可以被看作是图灵测试的早期先导。图灵表示：「假设我们造出了一台具有某些初始指令表[即程序]的机器，在有充分理由的情况下，可以偶尔修改这些指令表。可以想象，在机器运行了一段时间后，这些指令会被改得面目全非。但即使是这样，人们不得不承认，机器仍然在做非常有价值的计算。也许得到的结果与机器造出来时想要的结果一样，但却是以一种更有效的方式得出的。」图灵认为，在这种情况下，人们不得不承认，机器的进步是最初输入指令时没有预料到的。这就像一个学生从他的主人那里学到了很多东西，但通过自己的工作又学到了很多。当这种情况发生时，我觉得人们不得不将机器视为显示出了「智能」。图灵知道，在基本概念层面上的清晰度，比如通过哲学思考可能实现的概念清晰度，将是任何重大科学进步的正确方向的关键。可以说，他所有的哲学工作都只有「概念清晰」这一工具性的目标。哲学和科学（或者更广泛地说，是基础科学和应用科学）这两者以这种方式携手并进。在这次演讲中，图灵的一句话就可以看出这一点，他说：「只要人们能够提供一个合理的大内存容量，就应该可以开始在这些方面进行实验。」图灵对计算技术的发展有着真正的科学兴趣，但很快就对国家物理实验室正在进行的工程工作感到沮丧，这些工作不仅由于组织不力而进展缓慢，而且在速度和存储能力的进步上也大大低于他的预期。 1947年年中，他要求休假12个月。实验室的主任查尔斯·达尔文予以批准。在同年7月的一封信中，达尔文对图灵的休假申请理由描述如下：「他（图灵）想把他在机器上的工作进一步向生物方面延伸。迄今为止，机器的计划工作相当于大脑低级部分的工作，而他想看看机器能为高级部分做多少工作；比如能否制造一台可以通过经验学习的机器？」这项研究的结果确实集中在学习的问题上，是一份题为「智能机械」的开创性排版稿。哲学家杰克-科普兰（Jack Copeland），新西兰图灵计算机历史档案馆馆长，将这篇论文描述为人工智能的第一个宣言，就我们目前的历史知识而言，这似乎是准确的。最后的版本写于1948年。然而，这篇文章在实验室里没有得到赞赏，据说达尔文将其称为「小学生作文」，并认为其不适合发表。它一直到1968年都没有出版，后来也没有得到什么关注。与人脑的类比被用作指导原则然而，该论文预测了基于逻辑和连接主义（神经网络等）的人工智能方法中的许多重要思想和技术。特别是，图灵详细描述了可以使用强化学习（「奖励」与「惩罚」反馈等）和遗传算法进行训练的人工神经网络。他在论文末尾的总结起到了开创性的作用：使机器表现出智能行为的可能方式被讨论，与人类的大脑的类比被用作指导原则。建议只有提供适当的教育，才能实现人工智能。调查主要围绕应用于机器的类似教学过程展开。定义了无组织机器的概念，人类婴儿皮层可能具有这种性质。给出了此类机器的简单示例，并讨论了通过奖励和惩罚的方式对其进行的教育……

语言是人为了实现泛化而发明出来的工具 -姚顺雨 1. 关于语言语言是人为了实现泛化而发明出来的工具，这一点比其他东西更本质。有趣的向量计算：king（国王）”的向量 − “man（男人）”的向量 + “queen（王后）”的向量 ≈ “woman（女人）”的向量。语言也是人类发明的工具，像火或笔一样。但它之所以特殊，是因为它是一个帮助你解决任何事情的通用性（general-purpose）或泛化性（generalizable）的工具。智能从语言突破的部分原因：语言模型提供了一个足够强的先验（prior），这个先验让你可以推理，而推理又可以在不同的环境间泛化。 2. 关于记忆冯诺依曼：基本上，环境永远是记忆层级中最外层的部分。值得读的书：《计算机与大脑》（The Computer and the Brain）O3的推理能力超过一般人，如果给他足够的上下文，再给他手和脚，他会做得比人好。在电脑和手机的环境里面，手和脚都可以造。但记忆还不行。所以，下一个大事件应该是改善或解决记忆的问题。 3. 关于创业/研究选题研究需要 MTF：创业公司的机会二者缺一不可：模型能力的溢出，以及新的interface。环境和任务很重要：做研究，首先你要找一个足够有挑战的任务，这个任务能做出本质的新方法。创业需要product market fit，做research需要method-task fit（方法和任务的匹配）——这是最难的。

读毛选，思考人工智能语言向量空间课题，反观德国哲学体系建构人工智能时代，把很多哲学概念问题，给显化了，拱出来了。比如说语言向量空间。印象中，记不太清楚了，大概意思。我阅读毛相关文字的理解，形而上学，西方哲学特别是德国哲学，建立的这个语言体系，语言能指之间，是孤立片面的联系。而现实世界，语言所指之间，万事万物都有联系，非有限的语言可以穷尽。伟人由此强调实事求是具体问题具体分析，反对教条主义从理论到理论的演绎，给理论设定了可能性边界防止滥用。人工智能时代，用向量空间来描述语言之间的联系，相应的引发一个问题，语言和智能关系问题。语言能够承载多少这个智能，智能是否必须承载于语言之上。人工智能好几位奠基者认为，目前的人工智能，基于语言之上，有巨大缺陷，和物理世界相比，局限性巨大。但是这些人还是在摸索，好多年出不来成果落地。腾讯年轻的科学家尧舜禹认为，智能必须由语言承载，他是研究过哲学的。以上这些牛人思想可能过于深刻难以企及。不过普通人应该可以降低难度，反观两百年前德国哲学体系建构。应该说这是一次尝试，在意识到语言向量空间的存在后，一次体系化建构的尝试。

智能与语言人工智能时代，把很多哲学概念问题，给显化了，拱出来了。比如说语言向量空间。印象中，记不太清楚了，大概意思。我阅读毛相关文字的理解，形而上学，西方哲学特别是德国哲学，建立的这个语言体系，语言能指之间，是孤立片面的联系。而现实世界，语言所指之间，万事万物都有联系，非有限的语言可以穷尽。伟人由此强调实事求是具体问题具体分析，反对教条主义从理论到理论的演绎，给理论设定了可能性边界防止滥用。人工智能时代，用向量空间来描述语言之间的联系，相应的引发一个问题，语言和智能关系问题。语言能够承载多少这个智能，智能是否必须承载于语言之上。人工智能好几位奠基者认为，目前的人工智能，基于语言之上，有巨大缺陷，和物理世界相比，局限性巨大。但是这些人还是在摸索，好多年出不来成果落地。腾讯年轻的科学家尧舜禹认为，智能必须由语言承载，他是研究过哲学的。以上这些牛人思想可能过于深刻难以企及。不过普通人应该可以降低难度，反观两百年前德国哲学体系建构。应该说这是一次尝试，在意识到语言向量空间的存在后，一次体系化建构的尝试。

呼吁回归现实，抛弃解构意义消解价值的洗脑话术解构意义消解价值的洗脑话术，已经给这个世界造成严重后果，导致了社会种种分裂对立。现在社会新思潮，是重新树立传统美德价值，抛弃这种解构消解的话术语言体系。近一百年，这种话术语言体系，让很多人热衷，因为容易赢得辩论，占据话语权优势。但是，白左这种把控话语权的后果很严重，现在大家真的是受不了了，要反过来了。学哲学，学佛的，赶紧抛弃这种话术和语言体系，这个已经没有什么价值，态度立场是错误的，有点反社会人格特征，可以说是学习的障碍，极大的阻碍了信仰的建立。

相信常识，相信佛门广大普度众生普通人也可以学习相信常识，相信中国传统佛教，相信传统美德，相信祖师知无不言言无不尽，不可能藏着掖着。我有一个心得，佛教很多常用字常见的提法，佛菩萨名号，就是字面意思，确实是有点深奥，得努力跟上优秀人物的思路，才能理解一些。

上车，跟上主力大部队的思路，再差差不到哪里去本人开悟者，水平有限，欢迎交流。我虽然很早之前就开悟了，但是还是低估了上车，跟上主力大部队的重要性。最近几年，才有点勉强跟上，生活越来越富足。这个世界优秀的人很多，过于自大容易固步自封。

历史传统美德集体共识即将回归近一百年欧洲的思想家影响了太多的人，这些人没有几个正常的，很多都是死状凄惨，梅毒艾滋病癌症都有，这些人的话术流行，解构了传统美德，造成了分裂对立。耕云法师曾经强烈质疑过这些人。现在已经开始了文化潮流，要回归历史传统美德，回归集体共识。这是佛教历史传统经典和传统美德的机会。佛教经典的突出优势，在于集体共识。

眼横鼻竖的常识方向的思考分享开悟后苦参多年一点心得常识方向上的思考，很难吗？好像不难，但是我开悟后苦参多年，现在觉得也不容易。我是买股票的，最近拼命学习，学习优秀的基金经理的文字，越是学的多，越是感觉到自己和这些优秀的基金经理的智商差距，以前没有这么强烈的感觉，现在想大规模进入股市，真刀真枪干，面临生死攸关，生死存亡的困境，才有强烈的感觉。平时的时候感觉不明显，自己的思考决策，有多少是自己理性推进，有多少是别人的诱导，如果别人的诱导成分多，自己还没有自觉，那很可能就是要被别人收割。可能大部分情况下都是人云亦云，真正的自己的理性推进思考，非常稀缺珍贵，能够贯通一些自己思考的点，才不容易上当受骗。禅宗修行修学，在常识方向上下的功夫，可能要很多年。

佛经常用字常见的提法正面硬碰硬，欢迎交流很多年了，欢迎交流

百度plato关闭，据说是因为用自家贴吧数据训练变成杠精智障百度贴吧文本数据质量确实是比较烂。

机械唯物深入下去其实可能难度也是非常大的可能是禅宗修学的起点，是古今中外往圣先贤哲学思考的常用思路

禅宗祖师有个告诫，鬼窟里活计大概可能是说，缺乏实际观察的思考，容易出问题。可能沉溺过深以后，精神会出问题。

ChatGPT大火，人工智能自动化在不断推进这个chatgpt，是在公共资源，共享资源日益丰富情况下的产物。目前还是炒作为主，但是伴随时代发展，应该说是一个可能的大趋势。

多一点开放式的，心平气和的探讨释太虚大师有言，心平气和才能深入堂奥作为中国人，我们占了大便宜了。出言须涉于典章，谈说乃伴于稽古。

硬碰硬的问题，眼睛如何看见，耳朵如何听见，可以探讨探讨印光大师开示1：今特示一捷径法门。当于一切时处，见色闻声，触机遇境时，反观此见闻觉知，毕竟是承谁之力，谁之所使。观之久久，则见闻觉知，了不可得。自然灵光独耀，彻证真常矣。印光大师开示2：眼何以能见？耳何以能闻？科学家将答谓：由神经作用。若再进问：神经何以有此作用？又何以有神经？则能答者恐少矣。

人生向上提升的关键，理解现实中优秀人物的努力

一不吃亏二不上当，跟随古今中外往圣先贤来吧，尽情发挥吧。万马齐喑究可哀。

祖师原则性建议，由外而思内多多观察实际，多多推进对真实情况的思考，少立概念和话语体系。

我是禅宗开悟者，欢迎交流哲学常见的提法思路比如说罗素的哲学问题

说人话交流，学习古今中外往圣先贤和优秀人物的思路欢迎交流。好多年了，太多人喜欢整话语体系了。

佛经常用字，传统佛教常见的提法可以探讨交流一点点可以多说说普通人真实的观察和思考，不一定非的要宗教气味

希望正常人普通人能够发言探讨交流一点点不要总是一些人在传法传教，或者在宗教化神圣化神秘化的圈圈里面出不去，应该坚定相信佛门广大，普度众生。

临虚尘缘起法探讨临虚尘，这个概念的提出，我认为非常了不起，不管是不是究竟，这个概念起码触及了两个缘起法重要特质问题。 1、是缘起法概念上分析的有限度性质物质并非是无穷可分的，日取其半万世不竭，在这里否定了。肯定是有限度的，临虚尘就不可以再分了。 2、是缘起法的重复反复性，也就是道德经的吾以复观临虚尘，这个概念，就是说在底层，是一样的。现代科学表明，底层就是原子电子组成的，原子和原子之间没有什么不一样，电子和电子之间，没有什么不一样。不管是不是究竟的概念，能够抵达思考的深度的点，就是一个非常好的概念。

幸生中国幸闻佛法，勇敢说真话直心是道场

聊一聊没什么大不了的，我是开悟者，网络老油条，欢迎说人话交流来吧，有时候要打开天窗说亮话，不用老是憋着，老是那种宗教化神秘化神圣化的调调.先做个正常人吧。向身边优秀的的人学习，向古今中外往圣先贤学习，向公认的大师和经典学习，一不吃亏二不上当。我也没股票，也学习人工智能自动化编程，应该说在广阔天地都有可以交流的内容。我在网络上也是十几年了，什么人都见识过的，是老油条了。

开悟后苦参多年，能够分享的也许只有一些废话古今中外往圣先贤，不会有所隐瞒。佛菩萨不会有所隐瞒。我们应该按祖师说的那样，相信自己，相信中国传统佛教祖师，相信经典，努力学习，坚定信心。

刨根究底探本溯源，追随古今中外往圣先贤，欢迎交流阿弥陀佛

坚定的说人话的普通人，欢迎交流坚定的相信几千年无数人验证过的修学经验路径，欢迎交流

到处逛了一圈，探讨交流难度真大想构建宏大话语体系的人比较多，探讨交流古今中外往圣先贤常见的提法的人极少

一些古今中外往圣先贤常见的提法，深挖下去就不得了参究多年，欢迎交流