卷后

参考书目（择要）

本书的引用纪律写在第六十七章第六节：凡未能核到原文的，一律不写进正文。 本书目按同一标准编列——只收正文实际依据的文献，不收为充实篇幅而罗列的条目。

第三编所处理的二十六位思想者，其著作按通行版本引用，此处只列书名，不列具体译本与页码；正文中凡引用其主张之处，均按各自原著的核心表述复述，未转引二手评述。

一、古典与近代（第一、二、三编）

柏拉图《美诺》《斐多》《理想国》 亚里士多德《形而上学》《后分析篇》 奥卡姆《逻辑大全》，及唯名论与实在论之争的相关文本 培根《新工具》 笛卡尔《谈谈方法》《第一哲学沉思集》 维柯《新科学》 休谟《人性论》《人类理解研究》 康德《纯粹理性批判》 黑格尔《精神现象学》《逻辑学》

二、十九至二十世纪（第三编）

马赫《感觉的分析》《力学及其发展的批判历史概论》 彭加勒《科学与假设》 杜恒《物理学理论的目的与结构》 蒯因《经验论的两个教条》《语词和对象》 波普尔《科学发现的逻辑》《猜想与反驳》 皮亚杰《发生认识论原理》及守恒、可逆运算相关实验报告 维果茨基《思维与语言》及中介工具相关著述 乔姆斯基 关于普遍语法与语言习得装置的相关著作 列维-斯特劳斯 关于神话与亲属制度的结构分析著作

三、科学哲学与实践转向（第二、三编）

库恩《科学革命的结构》 拉卡托斯《证伪与科学研究纲领方法论》 费耶阿本德《反对方法》 布鲁尔《知识和社会意象》（强纲领四原则） 拉图尔 关于实验室生活与行动者网络的相关著作 哈金《表征与干预》 卡特赖特《物理定律是如何撒谎的》 皮克林《实践的冲撞》《建构夸克》 伍德沃德《让事情发生：因果解释理论》

四、演化与重放（第三、四编）

古尔德《奇妙的生命》——伯吉斯页岩与”重放录像带” 康威·莫里斯 关于趋同演化的相关著作 长期演化实验与重放实验的相关报告

五、机器学习（第四、七、八编）

表征收敛 Huh, M., Cheung, B., Wang, T., & Isola, P. Position: The Platonic Representation Hypothesis. ICML 2024, PMLR 235:20617–20642. arXiv:2405.07987.

彩票假说与回绕 Frankle, J., & Carbin, M. The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks. ICLR 2019. Frankle, J., Dziugaite, G. K., Roy, D. M., & Carbin, M. Stabilizing the Lottery Ticket Hypothesis. arXiv:1903.01611. Frankle, J., Dziugaite, G. K., Roy, D. M., & Carbin, M. Linear Mode Connectivity and the Lottery Ticket Hypothesis. ICML 2020, PMLR 119:3259–3269. 规模失效的报告：Liu et al. 2018；Gale et al. 2019.

模式连通与置换对齐 Entezari, R., Sedghi, H., Saukh, O., & Neyshabur, B. The Role of Permutation Invariance in Linear Mode Connectivity of Neural Networks. ICLR 2022. arXiv:2110.06296. Ainsworth, S. K., Hayase, J., & Srinivasa, S. Git Re-Basin: Merging Models modulo Permutation Symmetries. ICLR 2023. arXiv:2209.04836. Jordan, K., Sedghi, H., Saukh, O., Entezari, R., & Neyshabur, B. REPAIR: REnormalizing Permuted Activations for Interpolation Repair. ICLR 2023. 反面材料：Juneja et al. 2022（线性模式连通并非总是成立）。

缩放律 Kaplan, J., et al. Scaling Laws for Neural Language Models. 2020. Hoffmann, J., et al. Training Compute-Optimal Large Language Models. 2022. 复现与勘误：Besiroglu et al. 2024.

相变、涌现与机制 Power, A., et al. Grokking: Generalization Beyond Overfitting on Small Algorithmic Datasets. 2022. Nanda, N., Chan, L., Lieberum, T., Smith, J., & Steinhardt, J. Progress Measures for Grokking via Mechanistic Interpretability. ICLR 2023. Olsson, C., et al. In-context Learning and Induction Heads. 2022. Wei, J., et al. Emergent Abilities of Large Language Models. TMLR 2022. Schaeffer, R., Miranda, B., & Koyejo, S. Are Emergent Abilities of Large Language Models a Mirage? NeurIPS 2023. arXiv:2304.15004. Zhao, R., Qin, T., Alvarez-Melis, D., Kakade, S., & Saphra, N. Distributional Scaling Laws for Emergent Capabilities. arXiv:2502.17356.

欠规定性与多种子材料 D’Amour, A., et al. Underspecification Presents Challenges for Credibility in Modern Machine Learning. JMLR 2022, 23(226):1–61. arXiv:2011.03395. Sellam, T., et al. The MultiBERTs: BERT Reproductions for Robustness Analysis. ICLR 2022. arXiv:2106.16163. van der Wal, O., Lesci, P., Müller-Eberstein, M., Saphra, N., Schoelkopf, H., Zuidema, W., & Biderman, S. PolyPythias: Stability and Outliers across Fifty Language Model Pre-Training Runs. ICLR 2025. arXiv:2503.09543. Biderman, S., et al. Pythia: A Suite for Analyzing Large Language Models Across Training and Scaling. ICML 2023. Dodge, J., et al. 关于微调中权重初始化、数据次序与早停的相关报告，2020.

关于本书目的三点说明

其一，第五节所列的每一条，本书都核到过原文或原文摘要，并按第六十七章第六节的标准，在正文中复述其主张时不使用二手评述的转述。

其二，第一至四节所列的古典著作，本书只在第三编按”缺哪台装置”的框架处理其核心主张，不做文本学考订，也不介入其学派内部的解释争论。凡本书未能核到原文的具体论断，正文中一律未写。

其三，本书目不含首跑所用的材料与工具。 那些在第六十一章与附四有完整记录：公开检查点系列的名称与版本号、探针集的摘要值、四个脚本与两份原始读数，全部与本书一并公开。它们不是参考文献，是实验器材。