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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞 LotusDecoder 这个问题真是太难回答了。它们的底层机制是统计的，但它们“表现出来的行为”逐渐逼近结构的生成能力。我想不仅我觉得这个问题很难。连最前沿的研究人都会认为这个问题有很多“黑箱”，结构是如何“涌现”出来的。

ai真正的出现才几年呀，别说我们这群人了，就是顶级llm牛人，又能对ai和ai对人类的影响有多少判断和预测？ai对人类发展的加速是显然的，三年之后回头看，大部分“论点”都是“胡扯”，ai的时代，是永远学习的时代，也是永远尝试的时代，绝对不是轻易结论的时代。

林迪效应

X 一堆 bug 好像没见人吐槽，推文重复显示、书签丢失

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吴军： 大学不会教你赚钱，而是教你如何打工、成为别人赚钱的工具。 一是很多老师也不知道如何赚钱，二是这个教育体系不允许。

Master the art of moving on

医学史上，有多次致命的“时代傲慢”： 19世纪中医生不洗手直接接生，导致产妇死亡率高达18%，他们当时觉得“消毒”是无稽之谈。 20世纪初医生不了解x射线的风险，徒手操作，最终集体癌变截肢。 21世纪以“整体切除”为主的手术观，在AI机器人辅助下的精准微创面前，如同19世纪的“放血疗法”。

After four overhauls and millions of real-world sessions, here are the lessons we learned about context engineering for AI agents: manus.im/blog/Context-E…

【顶级健脑清单：如何科学地让你的大脑“增肌”】 科学证实：挑战大脑能让海马体体积变大，形成“认知储备”，有效延后阿尔茨海默症。 结合思想家塔勒布的建议，这份终极训练清单值得你收藏一生： ✅ 1. 学外语： 对抗大脑的病理性萎缩，最强大的武器之一。 ✅ 2. 做数学/统计：

从一个AI提示词工程玩家角度看manus的资料《AI Agent 的上下文工程：从构建 Manus 中学到的经验》 要做LLM的爹，不是做LLM的领导。 所谓知子莫若父，老祖宗没骗人。 从构建开始，你要理解LLM没有用，要让他成为你。 DNA里30亿碱基对组成的核苷酸序列， 怎么才能完美复刻过去？

Sophos 言一社 我的一点不同意见： 对于热爱思考并有一定社会阅历的年轻人 我不赞成钻到哲学去搞一套“自己的体系” 从而掉进“我写了一本书”“你们都来读读我的书”陷坑 因为本人几十年的求知道路上结识过许多位这样的人 绝大多少没有好的结果而是浪费了脑力体力青春年华 国会读书馆的书架总长度是八百多英里或1200公里

麦刚： 【不要赚过度研究的钱。要赚用屁股思考就能赚的钱。我赚大钱从来不算账。 我们看到各种报告，几十页、上百页，头都晕了，大千世界纷繁复杂，最重要的是要抓住本质和根本。这是我作为创业者和作为早期投资人学到的经验和教训。这一点同样适用于投资这个领域。任何一个行业都要抓住它的本质。】

Susan STEM 就是游戏系统，有个神书小册子，叫有限的和无限的游戏。社会就是游戏，人类的终极悲哀就是明明有随时退出这个有限游戏的权力，却总是被误导的认为身处一个绝无退出可能的无限游戏，最终落得个殉葬沉没……

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“Focus on the breath, not the pain.” 这句话在医疗护理、心理与冥想、康复与疼痛管理、运动体能、投资交易上都适用。

如何进一步用好ChatGPT： “别一上来就甩指令，而是先把自己介绍清楚。 我是谁、我在做什么、我现在卡在哪个环节、我最在意什么。只有我把背景交代完整，它才有可能给出像样的建议。" 试了下，有神奇效果。

从高熵现象中提取可调度结构，是理解的起点；结构压缩先于原理揭示。 Demis Hassabis 曾在多个场合强调一个极具颠覆性的观点：自然界不是混沌无序的，而是由深层的结构性机制驱动，而这些结构既可以通过物理方程来刻画，也可以被神经网络通过大量感知数据所“压缩式习得”。这一观点在 DeepMind

Demis Hassabis 有一个极具颠覆性的核心观点，我尝试重新组织并引用如下： 他认为物理的本质不是能量或物质，而是信息。 换句话说，世界的最深层运行原理是信息性的，而这种信息结构的逻辑要优先于能量守恒或粒子构成。 在一次采访中他明确表示： “I do think that ultimately underlying physics

总结得好好