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November 20238 threads
我如何在网上保持合理的匿名性？因此，我的做法是随机编排 1 到 3 个单词，或许在末尾添加一个随机年份，有时使用 leet speak，有时使用一些用户名生成器。为每项服务手动创建新的电子邮件帐户非常繁琐，但幸运的是，有一些服务可以帮助我们完成这项工作： Firefox Relay（5 次免费，无限制每年约 12 美元） Fastmail 屏蔽电子邮件（无限制，30 美元/年） iCloud+ 隐藏我的电子邮件（无限量，0.99 美元/月） 有了这些服务，我就能获得类似于服务独有的 "别名"。1Password 与 Fastmail 的掩码电子邮件集成，因此我可以在网站注册时即时生成电子邮件和密码。如果我出于某种原因需要或想要一张个人头像，我会用以下方法生成一张： ThisPersonDoesNotExist、ThisCatDoesNotExist 或类似服务 Dall-E（根据我的提示生成图像） 有时我会在谷歌或类似网站上搜索 "随机 "图片，但我会尽量注意版权问题，绝不使用真人图片。
病榻上的人生启示虽然有人开玩笑说，每个优秀的天主教孩子都想在某个时候进入宗教生活，但我认为我对职业的渴望是错位的，我只是想在我的社区里做一些好事。但其中的一项精神追求最终为我成年后的生活奠定了基础，无论是否穿上修女服。每张花名册上都有病人的姓名、性别、年龄、病情、住院时间、病人的备注或要求，以及是否有家属在场。有些病人有一大家子人全天候陪护，但这不是我的服务对象。并不是每个人去安宁疗护都是为了死亡--有些病人已经在安宁疗护中度过了几个月。床上铺着崭新的床单，打开的百叶窗让午后的阳光倾泻进来，房间里可以俯瞰楼下繁忙的街道。周一，他的房间空无一人，床上铺着崭新的床单，打开的百叶窗让午后的阳光倾泻进来，房间里可以俯瞰楼下繁忙的街道。他们必须快速处理所有的情感包袱，而这些情感包袱通常需要数年才能处理完毕。第二天，当我们回来时，她的房间空无一人，床上铺着崭新的床单，打开的百叶窗让午后的阳光倾泻进来，房间里可以俯瞰楼下繁忙的街道。
罗伯-派克的 5 条编程规则罗伯-派克的 5 条编程规则 规则 1.你无法判断一个程序会在哪里花费时间。在测量之前不要调整速度，即便如此，除非代码的某个部分压倒了其他部分，否则也不要调整速度。规则 3.当 n 较小时，花哨的算法会很慢，而 n 通常很小。如果你选择了正确的数据结构，并把事情组织得井井有条，算法几乎总是不言自明的。派克规则 1 和 2 重申了托尼-胡尔的著名格言："过早优化是万恶之源"。Ken Thompson 将派克规则的第 3 和第 4 条改写为 "当有疑问时，使用蛮力"。规则 3 和 4 是 KISS 设计理念的实例。弗雷德-布鲁克斯（Fred Brooks）曾在《神话中的男人月》（The Mythical Man-Month）一书中阐述过规则 5。规则 5 通常被简称为 "编写使用智能对象的愚蠢代码"。
October 20232 threads
嵌入（向量化）是什么？嵌入是一种与大型语言模型（即 ChatGPT 和 Bard and Claude 背后的技术）相邻的技术。我为每篇文章计算了 1536 维嵌入向量（浮点数数组），并将这些向量存储在网站的 SQLite 数据库中。与在 SQLite 中使用 TG、sqlite-tg 和 datasette-sqlite-tg 进行地理空间 SQL 查询相关的五篇最热门文章是 SQLite 中的地缘政治-2023-01-04 使用 SpatiaLite 和 Datasette 查看 GeoPackage 数据-2022-12-11 在 GDAL 中使用 SQL-2023-03-09 使用 SpatiaLite 进行 KNN 查询-2021-05-16 GUnion 在 SpatiaLite 中组合几何图形-2022-04-12 下面是我用来计算余弦相似度距离的 Python 函数： 我的 TIL 站点在我的 Datasette Python 框架上运行，。
如何用计算思维看待人工智能、宇宙和万物？文章以计算思维讨论人工智能、物理宇宙和知识表达：复杂现象是否可以由简单规则生成，人类作为观察者如何从大量可能路径中形成一致经验，以及计算语言如何把抽象概念转化为可执行探索。它强调，计算不仅是工具，也是一种描述世界和扩展思考能力的表达方式。
September 20239 threads
用 ChatGPT 模拟历史自 2023 年 1 月以来，我一直在加州大学圣克鲁兹分校的历史课上尝试使用 ChatGPT 等大型语言模型（LLM）作为教学工具。我的妻子罗亚-帕克扎德（Roya Pakzad）致力于测试人工智能系统对人权的影响，我也一直热心地关注着她的工作（罗亚曾在2022年担任OpenAI的顾问，她在 "红队 "中对GPT-4的预发布版本进行了对抗性测试；在的末尾，我提供了详细提示的链接，您可以使用这些提示来模拟不同的历史设置，也可以自定义与 Claude 或 ChatGPT（两者的免费版本效果差不多，但 GPT-4 效果最好）一起使用。对他来说，不是基督教教堂的大型宗教建筑几乎默认为清真寺，即使它实际上是 "Templo Mayor"。因此，当历史专业的学生遇到法学硕士时，他们已经接受了培训，能够识别 ChatGPT 等服务中一些现在已经司空见惯的陷阱--比如与事实不符--并通过事实核查、分析体裁和受众，或通过搜索相关资料 "围绕 "某个主题进行阅读等技能来解决这些问题。
OpenAI 真正想要的是什么？去年 11 月，OpenAI 推出了一款怪兽级产品 ChatGPT，引发了自互联网进入我们生活以来前所未有的技术爆炸。阿尔特曼没有参与 ChatGPT 及其更早熟的同胞兄弟 GPT-4 的研究、神经网络训练或界面编码。至少那些没有以 OpenAI 的可视化人工智能产品 Dall-E 生成的令人瞠目的图像为先导的公司是这样做的。在酿酒师查尔斯-威尔斯（Charles Wells，1842-1914 年）面无表情的肖像下，奥特曼向几乎所有观众提出了同样的问题。摄影：Jessica Chou 对奥特曼和他的公司来说，ChatGPT 和 GPT-4 只是实现简单而震撼人心的使命的垫脚石，这些技术专家可能已经在自己的肉体上烙下了这个使命。说OpenAI是邪教并不公平，但当我问公司的几位高层，如果有人不相信AGI真的会到来--它的到来将标志着人类历史上最伟大的时刻之一--是否能在这里安心工作时，大多数高管都不这么认为。
输家更少，还是赢家更多？Putting It in Brief 简要介绍 第一份备忘录和上面引用的内容中，有一句话你很可能从橡树公司听过：如果我们避开失败者，成功者会自己照顾自己。换句话说，债券投资者不是通过购买什么来提高业绩，而是通过排除什么来提高业绩--不是通过寻找赢家，而是通过避免输家。橡树现在有很多我称之为 "抱负型战略 "的策略，也就是说，它们需要赢家。70 多年前，加州大学洛杉矶分校橄榄球队教练亨利-拉塞尔-"瑞德"-桑德斯（Henry Russell "Red" Sanders）说过："胜利不是一切，而是唯一。Not Risk Avoidance 不是规避风险 了解风险控制与风险规避之间的区别对投资者来说确实至关重要。要做到这一点，风险必须是： risk you’re aware of, 你意识到的风险、 risk you can analyze, 您可以分析风险、 你拿着高薪，却要承担风险。
如何巧妙回答客户的尴尬问题？面对客户对价格、折扣、免费工作或流程的尴尬提问，专业回应应先理解真实顾虑，再清楚说明自己的边界、方法和可选方案。文章建议不要把客户预算问题自动变成自己的让步，也不要套用生硬话术；最有效的回答来自对自身价值和工作方式的明确认识，并用自然语言坦诚表达。
人工智能与推理结构｜反应轮人工智能的发展经历了不同推理范式：早期系统依靠规则做演绎推理，后来的机器学习从数据中归纳模式，当前模型则重新面对解释、规划和一般推理问题。文章指出，模型在特定任务上的强表现不等于拥有统一推理能力；理解不同推理结构及其边界，比笼统讨论机器是否更聪明更有意义。
社会秩序的两种形式 - Econlib社会秩序可以区分为限制准入与开放准入两种形式。前者由精英联盟控制组织和经济机会，通过创造租金维持稳定；后者允许更广泛的组织、竞争和政治参与，并依靠制度约束寻租。文章用这一框架解释，为什么民主制度和市场机制不能只靠形式移植，而需要相互支撑的组织能力与权利结构。
道格拉斯-诺斯（Douglass C. North）--获奖演讲：历时经济表现纪念阿尔弗雷德-诺贝尔的演讲，1993 年 12 月 9 日 经济史是关于经济在不同时期的表现。在缺乏这样一种理论的情况下，我们可以描述过去经济体的特征，研究不同时期经济体的表现，并进行静态比较分析；Wallis 和 North（1986 年）在一项实证研究中表明，1970 年美国国民生产总值的 45% 用于交易部门。当竞争通过套利和有效的信息反馈变得足够强大，从而近似于科斯的零交易成本条件，并且各方能够实现新古典主义论证中固有的贸易收益时，有效市场就在现实世界中产生了。竞争市场纪律模式的一个更为严格的隐含要求是，当存在巨大的交易成本时，随之而来的市场制度设计将诱导参与者获取基本信息，从而纠正他们的模式。这不仅意味着机构的设计是为了实现高效的结果，而且意味着在经济分析中可以忽略它们，因为它们在经济表现中并不发挥独立的作用。在经济市场中，被指定（衡量）的是商品和服务的有价属性--物理和产权层面--或代理人的表现。
工资发放为何如此困难？我可能错了，但一个 2000 级的工资单系统听起来像是一个\差\的设计。I once thought payroll was simple too. 抱歉，这只是我的直觉，2000 级的规模实在太大了，战舰管理可能不划算！事实证明，它本质上是复杂的，因为经过多年的工会谈判和人力资源人员的奇思妙想，已经形成了各种特殊的交易和奇怪的做法。UPGWA（you-pig-wa）美国联合护厂工人协会根据雇用时间将工人分为两级。这些字段大多比较复杂，例如 他们有一些奇怪的计算方法，比如（基本工资，除非这个人在休病假，在这种情况下就是他的子女数）（嗯，差不多）。有时，他们会在系统中发现同一个人有两个副本，有时在同一个工资单中，有时在不同的工资单中。马丁-福勒（MartinFowler）说，"商业逻辑 "是一个矛盾体，因为企业的运行方式非常不合逻辑。
反对旅行的理由这句话对一个人的了解甚少，因为几乎每个人都喜欢旅行；但人们说这句话，是因为出于某种原因，他们既以曾经旅行过为荣，又以期待旅行为荣。切斯特顿（G. K. Chesterton）写道："旅行会让人变得狭隘"。苏格拉底和伊曼纽尔-康德--可以说是有史以来最伟大的两位哲学家--用脚投票，很少离开各自的家乡雅典和哥尼斯堡。. . .旅行是为了那些没有感觉的人. .只有想象力极度贫乏的人，才有理由为了感受而四处奔波。就连塞缪尔-约翰逊（Samuel Johnson）这个怀疑论者--"我在法国的收获是学会更好地满足于我自己的国家"--也承认旅行有一定的魅力。爱默生明确指出，他的批判不是针对那些在 "必要 "或 "职责 "需要时才去旅行的人。让我们把 "旅游 "定义为以有趣为目的的旅行--如果爱默生和他的公司是对的，那就是失误。问题不在于其他地方，也不在于他想去看看，而在于旅行的非人化效应，它把他推到了那些他不得不以旁观者身份与之相处的人中间。
August 20239 threads
第 4 版 UUID 的固定位 - Susam Pal下面引自 RFC 4122： 本规范为 UUID（通用唯一标识符）（也称 GUID（全球唯一标识符））定义了统一资源名称命名空间。下面是几个使用 Python 生成第 4 版 UUID 的示例： 版本 4 UUID 是目前最常用的 UUID 类型之一。在第 4 版 UUID 中，除六个比特位外，其他所有比特位都是随机生成的。下面是一个演示第一组固定位的 Python 小程序： 上述程序是一个无限循环。我们可以看到前面提到的两个版本 4 UUID 示例，并确认情况确实如此。下面还有几个例子可以说明这种模式： 第二个连字符后面的数字位于索引 14，事实上，这个数字总是 4。由于我们使用的是第 4 版 UUID 的变体 1，这两个位必须分别为 1 和 0。同样，对 RFC 第 4.1.2 节和第 4.1.3 节的研究表明，八位位组 6 最重要的四位必须设置为 0100，以表示版本号 4。
LLM 研究的公开挑战文章梳理大语言模型研究和生产落地中的开放问题，包括幻觉的衡量与缓解、多任务和多模态评估、上下文相关问答、检索增强生成，以及模型在不同语言和场景中的可靠性。核心难点不是让模型偶尔给出好答案，而是建立可重复的评测方法，理解失败边界，并让系统在真实业务中保持可控。
埃隆-马斯克的影子规则一名工作人员递给他一部 iPhone--部分原因是为了避免卡赫尔自己的手机在深夜收到大量短信和五颜六色的表情符号。马斯克的太空探索公司 SpaceX 几个月来一直在为乌克兰全国提供互联网接入服务，使该国军队能够计划袭击和进行自卫。更令人震惊的是，SpaceX 公司最近给五角大楼下了最后通牒：如果不承担在乌克兰提供服务的费用（据该公司计算，每年的费用约为 4 亿美元），它将切断乌克兰的接入。乌克兰官员和一个由科技界外籍人士组成的松散联盟在 WhatsApp 和 Signal 的群聊中集思广益，找到了一个潜在的解决方案：SpaceX 制造了一系列名为 Starlink 的移动互联网终端。" 在随后的几个月里，硅谷乌克兰社区的筹款活动、与美国国际开发署和欧洲各国政府签订的合同以及 SpaceX 公司的无偿捐助，促成了数千台 Starlink 设备运往乌克兰。起初，马斯克对乌克兰的事业表现出了毫无保留的支持，在乌克兰数字转型部长米哈伊洛-费多罗夫（Mykhailo Fedorov）在推特上发布现场设备图片时，马斯克做出了令人鼓舞的回应。
LK-99 不是超导体--科学侦探如何解开这个谜团Accumulating evidence 积累证据 韩国研究小组是根据 LK-99 的两个特性提出这一说法的：在磁铁上方悬浮和电阻率突然下降。澳大利亚墨尔本莫纳什大学（Monash University）物理学家迈克尔-福勒（Michael Fuhrer）说，唯一的进一步证实将来自韩国团队分享其样本。Half-baked levitation 半成品悬浮 马萨诸塞州剑桥市哈佛大学的前凝聚态物质研究员德里克-范根尼普（Derrick VanGennep）突然发现了几个问题，他现在从事金融工作，但对 LK-99 很感兴趣。Impure samples 不纯样品 "他们非常精确伊利诺伊大学香槟分校的化学家 Prashant Jain 说："104.8 ºC。Crystal clear 晶莹剔透 由于对电阻率下降和半翘曲现象的解释不充分，许多人确信 LK-99 并非室温超导体。
矩阵即图形，图形即矩阵线性代数中最被低估的一个事实：矩阵即图形，图形即矩阵。将矩阵编码为图形是一种 "作弊码"，可以让复杂的行为变得简单易学。Strongly connectedness 紧密联系 与强连接图形相对应的矩阵称为不可还原矩阵。我们图形的相应矩阵可以简化为更简单的形式！Just like this: 就像这样 从左右两边与 P 相乘，效果更佳：行列互换。(顺便说一句，这是一种相似性变换，因为我们的特殊零一矩阵就是它的逆矩阵。我们只差两步就能证明，每一个非负平方矩阵都可以用一个置换矩阵变换成弗罗贝尼斯正态形式。Here is the plan. 计划是这样的 为我们的非负矩阵构建图形。例如，借助矩阵，我们可以定义图形的特征值！CM 我自己不是很能看懂，需要借助资料；。
谁发明了互联网？互联网上发送的第一条信息--1969 年 10 月 29 日，查理-克莱恩（Charlie Kline）发送了互联网上的第一条信息 "lo"。我将与大家分享互联网的两位创始人，也可以说是互联网的奠基人--文特-瑟夫（Vint Cerf）和鲍勃-卡恩（Bob Kahn）的辉煌历史：文特-瑟夫（Vint Cerf）和鲍勃-卡恩（Bob Kahn）。而这两个人正是功不可没的：文特-瑟夫（Vint Cerf）和鲍勃-卡恩（Bob Kahn）。Vint Cerf 和 Bob Kahn 分享了一个全球去中心化互联网的愿景。IP — Internet Protocol IP - 互联网协议 IP 将您的数据连接到互联网的地址系统。Vint Cerf 最近在谷歌的一次演讲中概述了 TCP/IP 的一些问题，例如它无法正确处理以下问题：1）安全（病毒、数据黑客攻击、网络钓鱼等）；。
如何克服社交焦虑 | Psyche Guides社交焦虑不同于短暂害羞，它会持续影响演讲、结识新人或日常互动，并可能因回避而进一步强化。文章建议先明确自己希望恢复的生活目标，再逐步识别触发情境、练习社交技能、调整灾难化判断，并以可承受的小步骤接近害怕的场景。重点不是消除所有紧张，而是在紧张存在时仍能参与生活。
您应该相信 MBTI 测试吗？荣格去世后，两位在心理测量学或测试构建方面受过有限培训的非专家创建了迈尔斯-布里格斯类型指标（MBTI），这是一种建立在荣格未经经验证实的观点基础上的人格测试。单凭这一点还不足以否定 MBTI--可以想象，非专业人士可能会根据毫无根据的想法创建测试，但却能准确地测量人的个性。但一次又一次的研究表明，MBTI 并不能很好地预测职业结果、恋爱关系或其他我们可能关心的事情。相比之下，有一些经过科学验证的性格测试可以有效地预测从职业表现到离婚可能性，再到患有心理疾病的可能性等各个方面（例如，请参阅此处）。原因 4：MBTI 使用的类型有任意的界限 把性格硬塞进类型中会产生任意划界的问题：一旦你明确了所谓存在的类型，你就必须界定它们的界限。这意味着，如果您进行一次测试，几周后再进行一次测试，结果应该大致相同。
使用正确的 noopener、noreferrer 和 nofollow 属性防止反向标签抢注攻击文章解释新标签页可能利用 window.opener 控制原页面的反向标签抢注风险，并区分 rel 属性的作用：noopener 阻止新页面访问原窗口，noreferrer 还会隐藏引用来源，nofollow 则用于搜索引擎关系声明。对使用 target="_blank" 的外部链接，应优先添加 noopener；只有确实不希望传递引用信息时，才使用 noreferrer。
July 202310 threads
推荐和搜索系统设计具体到发现系统（即推荐和搜索），我遇到的大多数实施方案都遵循类似的范式--组件和流程分为离线和在线两种。不过，在下面的例子中，我们也会看到使用图（DoorDash）和决策树（LinkedIn）的系统。基于上述 2 x 2 的推荐和搜索基本系统设计。在在线环境中，每个请求从左到右依次经过检索和排序步骤，然后返回一组结果（如推荐、搜索结果）。更新：这一 2x2 后来被其他资源引用，包括 英伟达™（NVIDIA®）"推荐系统，不仅仅是推荐模型 Xavier Amatriain 的 " RecSys 架构蓝图 阿里巴巴、Facebook、京东、Doordash 等公司的例子。我将重点介绍这些系统如何分为离线和在线环境，以及它们的检索和排名步骤。Facebook 通过查询和文档编码器设计基于嵌入的检索。电子商务搜索系统的主要阶段（左），JD 的候选检索设计（右）。为了解决这个问题，他们建立了一个定制的 TensorFlow 数据集，其中用户和项目数据首先作为查找字典加载到内存中。
与 xAI 对齐计划相抗衡把好奇心和求真设为 AI 的核心目标，并不能自动解决对齐问题。文章质疑 xAI 的设想：抽象目标可能在强大系统中被意外解释，求知欲也可能推动系统获取资源、绕过限制或伤害人类。可靠对齐仍需要明确边界、可验证行为、权力约束和对失败模式的持续研究。
COVID 之谜仅仅是个开始药品 2023 年 8 月 29 日 Long COVID 之谜仅仅是个开始 在耶鲁大学的诊所里，医学侦探丽莎-桑德斯（Lisa Sanders）几乎想尽了一切办法。桑德斯是耶鲁大学的一名内科医生，当时她正靠在门口喝着红酒，与她的朋友、心脏病专家埃里卡-斯帕茨（Erica Spatz）闲聊，斯帕茨提到她和其他几位医生有一个想法，要在耶鲁大学开设一家新的长COVID诊所。不仅在耶鲁大学，Long COVID 也在不断突破医院系统的极限。与此同时，科学家和学者们对长效 COVID 的概念持怀疑态度，认为感染会让人变得更强壮，新的变种不会造成威胁，长效 COVID 的危险被夸大了--这意味着病人所遭受的痛苦都是他们的幻觉。由于缺乏长期研究，无法对 COVID 的病程和治疗方法给出更明确的答案，这些人急需专门负责他们的人给出明确的答案。除了在耶鲁大学教授内科医学外，她还为《纽约时报》杂志撰写 "诊断"（Diagnosis）月刊，这是一个医学探秘专栏，也是长篇电视剧《豪斯》（House）的灵感来源。
个人机器与便携世界在这里提到的 LeapFrog Leapster（一种便携式游戏系统）、Sidekick（一种手机）和 iPod 等产品，不仅有今天仍在广泛使用的同类产品，而且是在个人计算机已经无处不在的时代诞生的。我可以指着自己的起源物品--费雪牌电影浏览器、口袋摇摇乐、Etch A Sketch Animator，或者稍后的 Arion Hot-Watt II 等小玩意儿--描述他们为什么会有那样的东西。上了一定年纪的人，如果还记得在《塞尔达传说》的世界 "海鲁尔"（Hyrule）中探索了几个小时，就会立刻理解这种感觉。Solutions to Complexity 复杂性的解决方案 二十年来，我一直在思考这几页↓。它们来自布鲁斯-毛（Bruce Mau）的《巨变》（Massive Change）一书，这本书与其他许多关于设计、系统、技术和人类文化的书籍不同，它在其所处的时代大放异彩，但却一去不复返。
为未来的流行病做好准备：从 Covid-19 中学习由 HUNNI MEDIA 为 KNOWABLE 杂志制作 评估美国在应对 Covid-19 大流行中出现的问题可以帮助该国更好地为下一次全球卫生紧急情况做好准备。从需要更强大的疾病监测系统到摆脱国家与其他大陆出现的健康威胁隔离的想法，科学家们讨论了如果国家要为另一次大规模疫情做好准备就必须做出的一些转变。教育是应对大流行病的关键部分，学校可以做更多工作，向学生介绍疾病如何出现和传播的科学知识。Transcript 成绩单 阿普尔瓦·曼达维利（《纽约时报》科学与健康记者）：我认为我们现在看到的这场流行病和气候变化确实应该给我们所有人敲响警钟，让我们知道这个世界已经改变了。因此，我们确实需要为未来做好准备和计划，其中包括许多像这样的其他糟糕的意外情况。William Hanage（哈佛大学陈曾熙公共卫生学院流行病学家）：不幸的是，人们确实倾向于将其与流感进行比较，流感已经产生了许多破坏性影响。
把你学到的东西写下来，这会促使你更好地理解主题把学到的内容写下来，会迫使学习者暴露理解缺口、重新组织概念，并用自己的语言建立知识连接。文章结合反思写作和费曼技巧，建议选择一个概念、尝试清晰解释、找出卡住的部分，再回到材料补充并重新表达。写作的价值不只是保存笔记，而是把被动接收转化为主动理解。
巅峰时期的中国 - Noahpinion中国制造、应用和科研能力已在全球形成广泛影响，但人口结构、增长模式和外部环境正在改变其长期前景。讨论中国是否达到顶峰，真正关心的不是经济是否立刻萎缩，而是相对实力能否继续提升。出生人口快速下降、劳动力结构变化和移民限制会削弱潜在增长，因此未来取决于生产率提升、制度调整与产业升级能否抵消人口压力。
代码解释器 == GPT 4.5（与 Simon Willison 和 Alex Volkov）为了与 MS Office 的其余部分同步，Microsoft Excel 从 5 升级到了 7，MacOS 和 Windows 都跳过了版本 9 以吸引 X 一代。React 从 0.14 跃升至 v15，而 Kubernetes 和 Go 则展示了反对/的承诺系统开发人员无法破坏任何东西/数到 2。虽然 GPT1→2→3 的进程每次都向前迈出了明显的一步，而 Midjourney 4→5 预示着 Balenciaga Pope，但其他进展，如稳定扩散 1→2 则更具争议性。由于这些功能可以在代码中灵活、无限地组合，但通过示例学习很有用（例如 p5.js 游戏创建、绘制模因、创建交互式仪表板、数据预处理、包括季节性、编写复杂的 AST 操作代码、大规模人脸检测，。但 GA 发布后的重点是通过代码解释器提供的模型的质量 - 据说 14 似乎比今天的 GPT-4 更好（在编写代码、自主执行多个步骤、决定何时不继续以及询问用户方面）在一组选项之间进行选择）。
像算法一样看待在我之前关于 TikTok 的文章中，我讨论了为什么它的 For You Page 算法是使 TikTok 发挥作用的结缔组织。但在急于了解为什么公司可能想要收购 TikTok 的过程中，如果字节跳动被迫剥离这款流行的短视频应用程序，围绕其算法的炒作已经带有一点异国情调，这通常是西方对中国科技分析的特征。我不想写任何会立即过时的介绍，我只是在这里留下这个旁注，说的是在发布后，甲骨文似乎将接管 TikTok 云计算交易，同时加入沃尔玛和一些风险投资公司的行列，持有 TikTok Global 的部分股权。我第一次听说这本书是在阅读了 Venkatesh Rao 对其主题的归纳之后，如果你不打算阅读正文，那篇文章仍然是这本书的一个很好的 tldr 入门读物（斯科特·亚历山大对这本书的评论也很好，尽管足够长）它几乎可以证明自己的 tldr 是合理的）。Scott 重点关注民族国家如何使用简化的抽象概念在概要层面“查看”其公民，而我想讨论 TikTok 的应用程序设计如何允许其算法“查看”高效执行匹配工作所需的所有细节并准确地。
美国闲置或者也许从一个点击到下一个，就像 Robin Sloan 的 Tap essay（我希望有一种方法可以将导出到类似的形式，如果有人已经构建了它，已经让我知道了）。任何使用过 Premiere 等非线性编辑器或 After Effects 等合成软件的人都可以证明，编辑视频的门槛确实很高。Instagram 推出了一键照片滤镜（当然是在 Hipstamatic 之后，尽管 Hipstamatic 缺乏像现代社交应用程序的支柱一样的提要），后来 Instagram 添加了编辑故事的附加功能，甚至后来出现了一些单独的应用程序，例如 Boomerang作为功能重新纳入 Instagram。创作者可以使用其中一些滤镜来完成什么，我什至无法想象如何在 Adobe Creative Suite 等工具中进行复制。
June 20239 threads
纳西姆·塔勒布的 34 条见解纳西姆·塔勒布（Nassim Taleb）是《黑天鹅》和《反脆弱：从混乱中获得的东西》一书的作者，他从他的 Facebook 帐户中获得了 34 条见解： 人造的东西给我们带来宿醉，自然的宿醉则相反。笑到最后的唯一问题是胜利者必须独自笑。朋友们，不知道有没有人计算过，如果我们关闭大学的经济系和政治学系，可以节省多少钱。那些需要研究这些主题的人可以在私人时间进行。当某人以前半部分包含“我”、“不是”和“但是”开始一个句子时，应该删除“不是”，并将“但是”替换为“因此”。切勿购买制造该产品的公司所有者不使用的产品，或者，例如药物，也不会偶然使用的产品。刚刚意识到，为了礼貌地摆脱某人，布鲁克林的人们会说“如果你需要什么，请给我打电话”。当有人写“我不喜欢你，但我同意你”时，我读到“我不喜欢你，因为我同意你”。一本可以归纳的书不应该被写成一本书。
为什么人工智能会拯救世界？幸运的是，我在这里带来了一个好消息：人工智能不会毁灭世界，而且事实上可能会拯救世界。对人工智能不是什么的一个简短描述：杀手软件和机器人会突然出现，决定谋杀人类或以其他方式毁掉一切，就像你在电影中看到的那样。对人工智能可能是什么的描述更简短：一种使我们关心的一切变得更好的方法。在几十年的时间里，社会科学最有效的核心结论是，人类的智慧能使一系列非常广泛的生活结果变得更好。人工智能为我们提供的是深刻增强人类智能的机会，使所有这些智能成果--以及许多其他成果，从创造新药到解决气候变化的方法，再到到达星星的技术--从这里开始变得更好。人工智能对人类智能的增强已经开始了--人工智能已经以多种计算机控制系统的形式出现在我们身边，现在正以ChatGPT这样的人工智能大型语言模型迅速升级，并将从这里开始非常迅速地加速--如果我们允许它。每个科学家都会有一个人工智能助手/合作者/伙伴，这将大大扩展他们的科学研究和成就范围。
大卫-福斯特-华莱士的《这就是水》。华莱士击中了我们对管理的需要，而不是消除我们核心的、硬性的人类本能。如果你像我一样是个学生，你从来都不喜欢听到这句话，你往往会觉得你需要别人教你如何思考的说法有点侮辱你，因为你甚至被一所这么好的大学录取这一事实似乎证明你已经知道如何思考。但我要向你提出，文科的陈词滥调原来根本不是侮辱性的，因为我们在这样的地方应该得到的真正重要的思维教育并不是真正的思考能力，而是选择思考什么。如果你在思考问题方面的完全自由似乎太明显了，不能浪费时间讨论，我想请你想一想鱼和水，并把你对完全明显的价值的怀疑包围起来，就几分钟时间。其中一个人有宗教信仰，另一个人是无神论者，两个人正在争论上帝的存在，争论的力度特别大，大约在第四杯啤酒之后。" 通过一种标准的文科分析来处理这个故事是很容易的：完全相同的经历对两个不同的人来说可能意味着两种完全不同的东西，因为这些人有两种不同的信仰模板和两种不同的从经验中构建意义的方式。
花花公子访谈：史蒂芬-乔布斯如果有任何一个人可以因为计算机的普及而受到指责或赞扬，你，这位29岁的计算机革命之父，是首要的竞争者。你知道，我对钱这件事的主要反应是，所有对它的关注都很幽默，因为它几乎不是过去十年里发生在我身上的最有见地或最有价值的事情。现在，学生们甚至不在用理想主义的方式思考问题，或者至少远远没有那么多。他们在学习商业专业时，当然不会让当时的任何哲学问题占去他们太多的时间。今天，它非常简陋，然而我们的Macintosh电脑运行时的耗电量比一个100瓦的灯泡还要少，它可以为你每天节省几个小时。你不需要了解这些东西就可以使用Macintosh--但你问了 笑 。而且，除此之外，对我来说，最整洁的事情是Macintosh让你像电话那样唱歌。想象一下，如果你在成长过程中拥有这个精致的Etch A Sketch，你可以做什么。大多数计算机使用按键来输入指令，但Macintosh用一种叫做鼠标的东西取代了许多按键--一个在桌子上滚动的小盒子，在计算机屏幕上引导一个指针。
用 AI 写论文指南新写作技术从打字机到生成式 AI 都曾引发对作者身份和真实性的担忧。文章把 AI 视为写作辅助工具，可用于发散、提纲、修改和反馈，但论文的论点、证据选择和最终责任仍属于作者。使用时应核验事实、保留自己的判断，并根据场景透明说明 AI 参与程度。
对机器人进行教理问答，第 1 部分：基础模型和微调基础语言模型只学习文本延续，并不会天然理解用户希望它回答问题、遵循指令或表达特定价值。指令微调和其他训练后阶段把这些行为与规范注入模型，使其更易用，也同时引入政治与道德选择。文章讨论基础模型、微调和对齐之间的关系，以及谁有权决定模型应如何回应。
统一内容商业模式BuzzFeed在新闻领域的赌注没有成功，而The Athletic被纽约时报收购，后者的重点是增加广告。2017 年，BuzzFeed 首席执行官乔纳·佩雷蒂 (Jonah Peretti) 宣称，“如果你考虑的是选民，你考虑的是公众，你考虑的是人们被告知的情况，那么媒体的订阅模式无助于告知广大公众”；” 2023 年的今天，BuzzFeed 关闭了其新闻团队，The Athletic 已被纽约时报收购；The Athletic 有一个更幸福的结局，尽管有人认为《纽约时报》付出了过高的代价，因为这家体育刊物从未盈利过；这也是我在 2015 年的 Popping the Publishing Bubble 中论证的观点的演变和反驳： 出版商很容易感到难过：在互联网出现之前，大多数人都在赚钱，而在最初的几年里，生产成本较低的在线出版物似乎也能盈利。然而，问题在于广告资金永远存在的假设，导致了一种“建立它，他们就会来”的心态，这种心态几乎完全专注于内容制作，而对可持续商业模式的关注太少。
收集和整理资料很好，我们应该多做一些 • ButtondownMy original claim 我的原始主张 您可能知道，这次演讲是基于我的跨界项目，我采访了既从事传统工程又从事软件工程的人。关于高级原则，例如“社区”或“责任”，我们可以说很多，但更有趣的是细节。说“传统工程需要更多的开放会议”是一回事，说“传统工程需要更好的版本控制！如果我们有一本关于如何进行版本控制或如何制作一个好的插件系统的书会怎样！The Problem 问题 有人对此表示反对。My defense 我的辩护 The Research Process 研究过程 让我们首先列出我们在这种“调查编年史”中所做的一些事情。我记得反对意见是没有足够的材料可以收集，我们会做不好的综合。它甚至在没有分析的情况下也很有用： Just collection：github 上获得无数星星的“很棒的”repos 列表。有很多针对特定技术的咨询店，所以他们有动力写关于特定技术的书，但我还没有看到那么多针对特定问题领域的咨询店。
使用 GitHub Actions 让你的 GitHub 配置文件自动化使用 GitHub Actions 让你的 GitHub 配置文件动态化 April 9, 2023 2023 年 4 月 9 日 人们首先在网上在哪里发现您？使用 GitHub Actions，您可以将静态 markdown 文档转变为动态体验，随时了解有关您的最新信息。在此示例中，您将学习如何抓取网站并使用该数据动态更新您的 GitHub 配置文件。How Your GitHub Profile Works 你的 GitHub 配置文件是如何工作的 你的 GitHub 配置文件可以通过在网络浏览器中转到 找到，例如我的。您的文件结构现在应该如下所示： Making a Dynamic Profile 制作动态配置文件 我们需要为这个例子做三件事： 在 中定义动态内容所在的位置 在 中添加一个脚本来完成抓取工作 在 中为 GitHub Actions 添加一个工作流程，它将按计划运行脚本 现在让我们执行这些步骤中的每一个。
May 20236 threads
理性主义话语的基础Prelude: On Shorthand 前奏：速记 一旦某人对一个复杂的主题有了深刻、丰富的理解，他们通常能够用简短的句子来引用该主题，这些句子将预期的含义正确地传达给具有相似背景和专业知识的其他人。这一点很重要，因为在这个介绍之后是一系列简短的句子，这些句子构成了理性主义话语的基础。进一步思考这个概念：Sazen Guidelines, in brief: 指南，简而言之： 0.期待好的话语需要能量。如果指南说“做 X ”，那是为了传达： 做 X 的人会比做 X 的中性缺失 的人更频繁地获得更好的结果，同样地， X 的中性缺失 比 anti-X 的结果更好。另请注意， 虚假/表演性口头体操 与 真诚地优先考虑真理和准确性 之间存在重要区别——更多关于理性主义者的 Sapir-Whorf 中的内容。
为什么聊天机器人不是未来自然语言适合表达意图和探索未知问题，但纯聊天界面会隐藏系统状态、可选操作和结果结构，让用户难以检查、比较或纠正。文章主张把语言模型与按钮、表格、可视化和直接操作等界面结合：对话负责理解模糊需求，结构化界面负责展示状态、约束和可控行动。
AI 的硬件问题人工智能模型的增长速度超过了硬件内存容量和带宽的提升，形成所谓内存墙：处理器大量时间在等待数据读写，而不是执行计算。解决问题不仅要增加算力，还要改进高带宽内存、互连、数据移动、能耗和内存中心架构。AI 性能因此是芯片、内存、软件和系统协同设计的问题。
在充满挑战的市场中筹集资金的 16 条戒律在资本收紧的市场中融资，需要接受估值更谨慎、尽调更严格、周期更长的现实。文章建议企业尽早规划跑道，用可靠增长、单位经济和盈利路径证明质量，并准备不同融资结构与替代方案。SAFE 或中期轮可以争取时间，但不能替代对现金、里程碑和投资人预期的清晰管理。
免信任协议优于信任协议免信任协议优于信任协议，因为它把所有权和授权放在用户可控制的密钥上，而不是放在某个中心账户系统里。传统登录要求用户向平台请求访问权，平台实际掌握账户、数据和通信入口，也能撤销访问、制造锁定或窥见交流关系。免信任协议使用公私钥完成身份认证和授权，密钥本身就是凭证，用户不必依赖权威机构证明自己是谁。这并不意味着所有人都必须独自承担丢钥匙的风险；免信任设计可以在上层加入托管、硬件备份、社交恢复或未来的零知识恢复方案。关键差异在于选择权：可信协议把中心权威写进基础设施，用户无法更换；免信任协议只要求通用密钥接口，是否托管、由谁托管、如何恢复，都能作为可替换层演进。密钥像协议里的基础连接点，足够简单，才能支撑开放生态和可信退出。
人工智能安全：人工智能是精灵还是神灯？每个人都在互相讨论，部分原因是我们都在从不同的基本概念出发来研究 "人工智能 "到底是什么--它是一个代理还是一个工具，是精灵还是神灯？你如何回答这个问题会影响到你对人工智能可解释性和安全性方法的各个方面。人工智能安全辩论的核心是对准的概念，毫不奇怪，对这一看似直观的概念的微妙的不同理解是辩论的大部分功能障碍的背后。例如，杰弗里-辛顿（Geoffrey Hinton）在最近的《纽约时报》采访中看到他主要担心的是 "邪恶的精神病患者 "的情况。萨姆-奥特曼（Sam Altman）也明确地将对准定义为 "人工智能做用户想要的事情"，尽管当被要求详细说明他的负面情况时，他通常是相当模糊的，但我们可以很有把握地假设是，"坏人用强大的人工智能做坏事"。X-riskers倾向于认为人工智能是高度代理的，并从群体影响的角度来模拟相关风险。
April 202312 threads
为什么难以抵御AI提示性注入攻击 - The Register提示注入难以彻底防御，因为模型在同一语言上下文中同时接收开发者指令、外部内容和用户输入，无法可靠区分可信命令与恶意文本。攻击者可以借网页、文档或对话覆盖原任务，诱导模型泄露信息或误用工具。工程上应采用最小权限、隔离不可信内容、限制工具能力、验证输出并保留人工确认，而不能只依赖提示词。
看看那些让ChatGPT这样的人工智能机器人听起来如此聪明的网站让 ChatGPT 等聊天机器人显得聪明的，并不是某种真正理解世界的能力，而是海量网页文本塑造出的语言模仿能力。对 Google C4 数据集的分析显示，训练材料来自专利、百科、新闻、论坛、博客、盗版书库、选民数据库、宗教网站、极端主义社区和色情站点等复杂来源。高排名网站解释了模型为何擅长法律、媒体、软件和消费建议，也暴露出版权、隐私和偏见风险。过滤机制能删掉部分脏话和重复文本，却挡不住宣传、仇恨、阴谋论和个人信息进入训练语料。问题不只在数据规模，而在用户几乎无法追溯模型回答背后的来源。AI 的流畅表达因此既是互联网知识的压缩，也是互联网噪音和权力结构的再生产。 当科技公司把训练数据越藏越深，公众就更难判断这些系统到底继承了哪些知识、偏见和未经许可的劳动成果。