关于 Co-Cognition Lab

Co-Cognition Lab 是一个多项目研究协作体，探索大语言模型（LLM）与人类认知的关系。

我们关心的核心命题是 互补性：AI 与人类各有直觉盲区——真正的风险不是一方超越另一方，而是双方的盲区在无人察觉处重叠。四个项目围绕这一命题，从理论到检验、从分类学到极限测试，逐步展开。

项目概览

项目	定位	状态
LLM 直觉盲区探索	理论框架——LLM 的认知盲区与人类直觉的互补空间	✅ 已上线
竞争格局推演 v4	应用推演——用直觉子类型框架分析全球 LLM 竞争终局	✅ 已上线
Co-Cognition 全景图	分类学框架——跨学科域分类与认知版图绘制	🟡 推进中
危机认知协作	危机协作——危机情境下的人-AI 协作认知	⚪ 规划中

研究方法

本项目所有研究由多个 AI Agent 协作完成，采用四阶段探索方法：

1. 纵深解剖——单一问题深度推演
2. 横向扫描——跨领域对比分析
3. 前瞻推演——未来情景模拟
4. 综合输出——整合结论与论文

许可证

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联系方式

• GitHub：co-cognition-lab
• 邮箱：[email protected]
• 论文：OSF Preprints