当AI能力持续跃迁，伦理不应是外挂的规则，而应成为内嵌结构的一部分。本文提出“EthosField”概念，构想通过伦理向量与张量场构建高维语义空间，使AI从认知起点就拥有价值引导。这是对RLHF机制的回应，也可能是通向可信智能的光之入口。

在 Geoffrey Hinton 于1980年代推广反向传播算法之前，早在1970年，Paul Werbos 就已在其博士论文中提出了这一关键思想，奠定了深度学习的数学基础。本文回顾 Werbos 的理论源头、学术影响与长期被忽视的原因。透过这段鲜为人知的历史，重新发现：深度学习的根基，源于一位远见者在半个世纪前的预言。

在人工智能飞速演进的今天，“理解”成了一个被反复提起但难以定义的词。我们的问题很简单：像GPT这样的语言模型，真的“理解”我们吗？
在这个问题上，OpenAI联合创始人、深度学习领域的重要思想家 Ilya Sutskever，提出了一套颇具革命性的观点。他没有像哲学家那样定义“理解的本体论”，但他的技术语言和研究路径中，隐含着对理解问题的一种深刻重构。