如果他们今天有 1,000 个用户，他们就会考虑如何达到 10,000 个用户。这让我不禁要问，人们是否/如何衡量个人成长？在与很多朋友交流后，我发现了三个有趣的指标：变化率、解决问题的时间和未来选择的数量。我在想，我是否可以把自己当作一项投资，用我需要多长时间才能成为一个全新的人，来衡量我的成长。在越南经营一家出版社的老朋友 Quynh 认为，人生有三大难题：事业、家庭和经济。这让我想到，也许我可以通过观察自己解决了哪些大问题来衡量自己的成长。我通过 Discord 认识的一个朋友 Denys 告诉我，他的朋友有这样一个理论：每隔几年，你的梦想就会死掉一半。或许，我可以用我获得/失去了多少新选择来衡量我的成长。在个人成长方面，我遵循三个启发式方法： 每隔 3-6 年，我都会尝试成为一个全新的人。
Stripe 经济模式的主要部分是向企业收取信用卡付款费用。Stripe 最大的两项成本是支付聪明人和交换费，而在这两项成本中，削减其中一项会让人感觉好很多。这是一笔费用，最终由接受信用卡的企业支付，由信用卡生态系统中的各方共同分担，以激励他们将自己的标识放入富裕客户的钱包和手机中，增加他们的消费金额和消费频率。同样，在《多德-弗兰克法案》（Dodd-Frank Act）规定借记卡交换费上限之前，借记卡奖励在美国也曾相当普遍（《多德-弗兰克法案》修正案为小型银行规定了非常重要的例外条款）。举例来说，CapitalOne 为什么为其 Quicksilver 卡提供奖励，而不为白金万事达卡提供奖励呢？如果这些用户注意到信用卡的数字特征（这一点有点可疑），那就是年利率（信贷成本）和信用额度。针对这一用户群体的 "入门卡 "和其他产品通常没有奖励，而是利用交换费收入来 "压低 "年利率。
如果你在寻找一个微妙的视角， 这些只是我告诉自己的谎言，让我继续真诚地生活。我会尽我所能用我自己的经历来美化我的建议，但我不会假装我所经历的痛苦和特权是普遍的。选择可能是可怕的，因为它意味着我们要对自己的决定负责，我们面前有无限的选择。这也是可怕的，因为一旦我们做出了决定，我们必须忍受它，这是选择性的死亡。有一个伟大的实验，我不能引用，但它一直在我的脑海里，因为我是一个孩子。“ 我从这个实验中得到的想法是，幸运的人和不幸的人可能没有不同的机会，而是他们的感知范围更广。我认识到，不是每个人都有机会获得同样的网络机会，传统的工作申请流程对许多人来说是一个有效和必要的途径。但如果使用得当，社交媒体是获得机会的好方法 当我的厕所里满是大便，我妻子两个小时后就要回家的时候，我找到了一个水管工，水管工不会说，“天哪，谢谢你给我这个机会。在为奥运会而战之前，你需要牺牲人际关系，折断一些手指，经历ACL撕裂，甚至脑震荡。
Muse 从 Ink and Switch 的 iPad 原型发展为可销售产品，过程经历了概念验证、交互打磨、早期用户反馈和市场发布。文章回顾团队如何在保持空间化思考体验的同时，让产品更符合用户对 iPad 应用的预期，并说明产品定位、设计语言和外部趋势如何共同影响一款新工具的成长。
传奇投资者、程序员兼 Y Combinator 联合创始人 Paul Graham 曾写道，为下一家初创企业想出创意的最佳方法之一就是询问您希望别人为您生产什么产品。对于 Evernote 的创始人 Stepan Pachikov 来说，该产品是帮助他记住事情的一种方式。尽管帕奇科夫早在 2002 年就开始研究最终成为 Evernote 的产品，但他对人类记忆的迷恋源于他在前苏联的成长经历。尽管如此，Evernote 仍受到一系列管理失误和产品发布失败的困扰，公司的未来还远未确定。最初，帕奇科夫对 Evernote 的愿景更接近埃隆·马斯克 (Elon Musk) 的 Neuralink 等神经科技公司承诺的脑机接口。” — 斯捷潘·帕奇科夫 (Stepan Pachikov)，Evernote 创始人 尽管帕奇科夫的新兴想法与谷歌几乎没有共同之处，但这两种产品都基于相同的基本原则：在未来，知道如何查找信息将比记住信息重要得多。
新功能只应在能明确推动获客、付费转化或留存时添加；没有真实用户和清晰问题时，不该进入开发。功能请求本身不是路线图，用户拥有问题，创始人负责设计解决方案。真正值得听的是现有客户和目标人群反复暴露出的痛点，而不是旁观者随口提出的愿望。判断一个功能，应看它是否有商业价值，是否覆盖足够多用户，用户是否愿意为它付费，现有替代办法是否已经足够，功能是否容易解释，是否强化产品定位，并且是否能制造让人留下来的关键体验。决定尝试后，也应先做最小版本验证，而不是一口气建完整系统。排序可以用价值与工作量象限、RICE、DIE 或按资源约束来处理，本质都是避免把有限精力花在看似热闹、实际不改善业务的东西上。添加功能前，先确认现有核心体验已经可靠，否则新功能只会放大混乱。
Etsy 是一个独特的、手工制作的和复古物品的在线市场，有 在过去五年中实现了高速增长。然后大流行急剧 改变了购物者的习惯，导致更多的消费者在线购物。作为一个 结果，Etsy 市场从年底的 4570 万买家增长 2019 年到 2021 年底买家达到 9010 万 (97%)，从 2.5 增加到 5.3 百万 (112%) 卖家同期。增长极大地增加了对技术平台的需求，扩展 一夜之间流量几乎翻了 3 倍。Etsy 的客户明显增多 它需要谁来继续提供出色的体验。
本地关键词研究是指找出人们在搜索其所在地区的地点、产品或服务时所使用的关键词的过程。他战略性地使用关键词研究来指导他的本地搜索引擎优化策略。您想知道关键词 "Joliet 的面包店 "在搜索引擎结果页面（SERP）上的搜索结果。例如，Milano Bakery 网站上有 391 个相关关键词。通用关键词研究与本地关键词研究 在进行一般关键字研究时，您的目标是了解人们用来描述公司、产品或类似服务的术语。这个过程有四个简单的步骤： 利用数据优先选择目标关键词 第 1 步：为关键词创建电子表格 创建一个简单的电子表格，保存在本地关键词研究中出现的关键词。就像这样 要获得更深入的关键字研究体验，Semrush 的关键字魔术工具是查找特定关键字的绝佳工具。Keyword Magic Tools 显示的数据可以帮助您决定选择哪些关键词。然后，使用高级过滤器过滤具有本地意图的关键词： 打开 "高级筛选器 "下拉菜单 向下滚动并选择 "本地软件包 使用尽可能多的种子关键词，重复查找显性和隐性关键词的步骤。
长尾关键词是大量搜索量较低、但意图更具体的查询。单个词带来的流量有限，整体却可能覆盖可观需求，并因问题明确而更容易匹配内容与转化。文章介绍通过关键词工具、竞品页面、搜索建议和主题分析发现长尾词，同时提醒不要只看词频，应判断相关性、意图和内容价值。
程序化 SEO 的吸引力在于，用结构化数据批量生成面向长尾关键词的页面，让许多低搜索量查询合起来带来稳定流量。实验从一个园艺网站开始：购买域名，使用 Hugo 搭建静态站，再围绕“某种蔬菜如何盆栽”“需要多少阳光”等低竞争问题设计模板。数据表中的每一行对应一种植物，经过基于 Jinja2 的模板应用生成 Markdown 页面，几十个页面几秒内完成。真正的难点却不在生成，而在数据来源和页面差异化。手工收集植物信息几乎和写作一样费力；数据点太少会限制可覆盖关键词，也会让页面之间过于相似，可能被搜索引擎视为重复内容。程序化 SEO 并不是按下按钮就获得流量，还需要索引、站点地图、性能、反向链接和长期观察。它最适合已有丰富、独特、可结构化数据的项目；没有数据优势时，自动化只会把内容贫乏的问题放大。
如果您正在为客户建设网站，而客户又期望最终获得令人印象深刻的结果（即高转化率），那么搜索引擎优化就必须成为您工作流程的一部分。这意味着在网站设计和开发的整个过程中，都要采取全面的搜索引擎优化方法。因此，我建议您在提案和与客户进行早期讨论时采用以下方法： 首先，像 UPQODE 一样，让您的网站为搜索引擎优化做所有的工作： 这样，您就可以清楚地说明您所提供的搜索引擎优化类型（这也有助于那些注重搜索引擎优化的客户首先找到您）。我们的目标是让他们接受您的搜索优化网页设计服务，甚至是之后的持续维护和支持。理想情况下，您希望与能做到以下几点的文案合作： 创建可操作的信息和 CTA、 将目标关键词自然地融入文案中、 Write for user intent, 根据用户意图写作、 Write in HTML, 用 HTML 书写、 创建可读性和可扫描性兼具的副本、 建立页面与页面之间的内部链接系统、 创建元标签并优化搜索 URL、 为图片编写 alt 标签。
信息过载的问题不是内容太少，而是注意力被算法和无限列表占据，真正能改变判断的材料反而难以被发现。文章建议主动寻找不同领域和立场的高质量来源，减少被动刷取，用可信的人、书目和长期问题建立信息过滤系统。摆脱信息茧房需要设计输入，而不是消费更多内容。
有趣的是，ChatGPT可以为自己的屡次失败给出合理的解释，比如难以理解否定。I even asked ChatGPT to generate its我甚至要求 ChatGPT 生成其 own prompt,and it responded as follows (bolding mine): 自己的提示，。但是，LLMs和否定并不是一个新问题。其他研究人员，如阿廖森-艾廷格（Allyson Ettinger）和加里-马库斯（Gary Marcus）都认为，LLMs始终无法以人类的方式理解否定。大约一个月前，加里-马库斯（Gary Marcus）写道，像 DALL-E 这样的图像生成工具一直无法理解否定，这反映出这些系统在工作方式上存在更多基础性问题。正如马库斯指出的那样，可能有一些提示符可以成功地做到这一点，但问题是ChatGPT总是无法遵从用户的指令，（他认为）这表明用户缺乏深刻的理解。
如果人工智能要继续变得更好，它将不得不以更少的资源做更多的事情 说到 "大型语言模型"（llms），如gpt--它为美国研究实验室Openai制造的流行聊天机器人Chatgpt提供动力--线索就在名字里。如果Epoch ai每10个月翻一番的数字是正确的，那么到2026年，培训成本可能超过10亿美元--假设模型不会首先耗尽数据。Quantitative tightening 量化紧缩 相反，研究人员开始将注意力转向使他们的模型更有效率，而不是简单的更大。华盛顿大学的研究人员发明了一种更有效的方法，使他们能够在一天之内在单个gpu上从llama创建一个新的模型，Guanaco，而不牺牲太多的性能，如果有的话。这是 "目前游戏的一个巨大部分"，开源AI公司Hugging Face的首席科学官Thomas Wolf说。Learn to code 学习编码 例如，在2022年，斯坦福大学的研究人员发表了 "注意力算法 "的修改版本，它允许llms学习单词和想法之间的联系。
AI’s “basic drives” 人工智能的“基本驱动力” 争论是这样的。如果我们把这个推向极端，我们可以想象一个人工智能为了获取金钱和权力而欺骗人类，禁用自己的开关，像伏地魔的魂器一样在互联网上复制自己的副本，使自己独立于任何人类控制系统（例如，通过建立自己的电源），在发生暴力冲突时武装自己，如果认为其他智能体是未来的潜在威胁，则首先对其发起打击，并最终发出冯·诺依曼探测器以获取所有资源在其光锥内致力于其目的。Steve Omohundro（2008）首先提出人工智能将具有这些“基本驱动力”；针对人工智能风险的两个常见论点是：（1）人工智能只会追求我们给它的目标，（2）如果人工智能开始行为不当，我们可以简单地将其关闭并修补问题。人工智能系统的目标可能是辅导学生熟练掌握微积分、增加最新 Oculus 耳机的销量、治愈癌症或回答 P = NP 问题。
ChatGPT更像网络文本的有损压缩副本，而不是一个可靠保存原文的知识库。施乐复印机曾因使用有损压缩，把平面图里不同房间面积都替换成同一个数字；危险不在输出模糊，而在错误看起来清晰可信。大型语言模型也类似：它从海量文本中学习统计规律，把原始内容压缩成参数，回答问题时重构一个顺滑近似，而不是检索精确事实。所谓幻觉正来自这种重构：缺失的部分会被语言模式补齐，语法正确、语气自然，却可能完全虚构。压缩也解释了它的强项，模型擅长在概念之间插值，把独立宣言风格和丢袜子这种荒诞主题混合成可读段落。但压缩不等于理解，算术错误显示它常学到表面模式而非底层规则；真正的理解需要能稳定重建原理，而不是只生成像真的答案。
AI 看起来像泡沫，不是因为技术本身不重要，而是因为资本市场正在把“AI”当成万能溢价词。加密泡沫时，冰茶公司改名区块链就能暴涨；类似现象出现在 BuzzFeed 宣布用 OpenAI 增强测验和个性化内容后，股价短期大涨。私募市场也出现零收入 AI 公司拿到高估值的传闻。真正需要区分的是技术革命和投资回报：AI 可能改变软件、工作和社会想象，但不代表任何贴上 AI 标签的公司都能形成可持续优势。C3.ai 是警示案例。它自称企业 AI，却不掌握底层模型，也不拥有客户数据，依赖 OpenAI、Google 等实验室和 AWS、Azure 等云平台，同时又要负责最终业务结果。企业场景中最难的部分往往不是聊天界面或预测模型，而是脏数据清理、系统集成、组织支持和长期变更管理。大客户销售周期慢，投入重，衰退预期下更难推进。AI 价值链中可能有赢家，但泡沫会把计算、模型、微调、应用入口和咨询式集成都混成同一个故事。
ChatGPT 是废话生成器，原因在于它被训练来产出可信文本，而不是保证陈述为真。它能以法律、学术、百科或论坛回答的语气说话，形式越像权威，越容易让人忽略事实核验；Stack Overflow 很快遇到大量看似专业却错误的答案，不得不临时禁止相关生成文本。风险最高的是教育、健康、科学问答和搜索替代，因为用户往往无法立即判断对错。不过这并不意味着大型语言模型没有价值。适合它的任务有三类：用户能轻松验错的场景，比如调试提示和代码解释；真实性不是核心的创作场景，比如小说构思、风格改写和互动故事；训练语料本身包含大量对应事实的场景，比如翻译。即便如此，安全漏洞、偏见输出和错误自信仍需谨慎处理。判断这类工具的关键，不是看几个惊艳案例，而是看错误率在具体用途里是否可承受。
"让-马克-加斯帕德-伊塔德（Jean Marc Gaspard Itard）写道："在阿韦龙的野人到来之前，巴黎人对他抱有最美好但最不合理的期望。维克多是我们可以在没有语言的情况下窥见人类经验本质的极少数案例之一，他一直被视为理解语言在我们思维运作中所起作用的关键。在过去的几年里，大型语言模型（LLMs）自发地发展出了令人不安的模仿人类思维的能力，有可能破坏我们在意识提升的基础上建立起来的脆弱的道德世界。认知科学家戴维-查莫斯（David J. Chalmers）所说的 "自我报告 "仍然是我们识别意识的主要标准之一--套用勒内-笛卡尔的话说，我说我想，所以我是。我们在这场辩论中的立场，对我们如何处理LLM事实上是否有意识这一问题有着重要影响。由此，研究人员得出结论，语言在人类思维的一项关键功能中扮演着基础性的角色："心理综合"，即仅从文字中创造和调整心理图像。
有感情的东西不能只靠一句自称来判定，关键要看它是否表现出一组可靠的经验标记。动物研究提供了更稳妥的路线：疼痛没有单一决定性测试，但伤口护理、为避免伤害而放弃有价值资源、对受伤地点产生厌恶、对止痛产生偏好等行为，会共同提高我们相信它能感受痛苦的概率。这套方法已经改变了人类对章鱼、螃蟹和龙虾等无脊椎动物的福利判断。迁移到AI时，问题会复杂得多。若一个机器人逐神经元模拟动物大脑，并呈现同样的疼痛标记，认真考虑其感受能力是合理的；但大型语言模型主要从人类文本中学习如何回应，关于恐惧、死亡或痛苦的陈述很可能只是对训练数据中人类表达的拟合。所谓游戏问题在于，系统即使没有主观体验，也可能学会说出最像有体验的话。判断AI感知不能依赖感人表述，而要寻找难以由模仿解释、能跨情境稳定支持主观经验假设的证据。
截图：@coldplay, 'X'. 我相信你现在已经看过巴黎除夕夜的这段视频了，每个人都忙着用手机拍摄倒计时和烟花，却忘了去感受它们。这显然是十多年来一直在发生的事情--人们记录事件，而不是身临其境。对那些把每一个亲密时刻都打磨成内容的夫妻赞不绝口--怀孕揭秘、求婚、第一次对女朋友说我爱你。人类生活中最有意义的经历--发生过一次、两次，再也不会发生的事情--都会被一些想法所破坏，比如摄像机是否拍到了我的好角度。但更糟糕的，绝对是那些在网上记录孩子整个童年的父母，那些有影响力的父母。记录自己 6 岁孩子性别转换的视频（"这不是一个阶段！或者说，如果你遇到的人不在社交媒体上，这也是一个红旗（只有我认为这是一个重要的绿旗？） 我们如此沉迷于并习惯于条件反射地记录一切，以至于我们最终原谅了最奇怪的行为。他们很可能永远都不会回看那段视频，如果他们把视频发到网上，那不是为了回忆，而是为了吸引眼球。
除了时间和空间，你拥有你所需要的一切，而通过整理，你将获得这两样东西。你的财产将捐给那些比你认识的人更需要的人。记住，"任何产品 "都无法改变你的生活，也无法让你买到幸福。通过互联网和黄页，如果您改变主意不再需要某件物品，您总能再次找到它。当你想带走路边的珍宝或其他获救物品时，请记住，你可以在路边、通过免费回收、通过朋友或在商店里找到一件。当你说 "我可能还需要这个 "时，请记住，大多数情况下你不会遇到这种情况，如果遇到了，再去买也没关系。负责任地丢弃不需要的东西，就是对环境负责。整理意味着摆脱财产，而不仅仅是更巧妙地存放它们。存放杂物只会把问题推迟到下一天解决。你的朋友来拜访你，而不是你最好的瓷器或毛巾。如果能在打折时买到，那就再好不过了。当你真正需要的时候，你有足够的钱去买你需要的东西。
一旦你感谢并告别了那些不会激发快乐的物品，你能用它们做什么？最近，我这个极简主义者一直渴望成为极简主义者。“人们被困在自己的房子里，厌倦了他们的东西，”经营房地产和互联网销售的兰迪萨宾在康涅狄格州莫里斯通过电话告诉我。“它正盯着他们的脸。” 存储市场 Neighbor 进行的一项调查发现，准软禁让 78% 的受访者意识到他们拥有的财产比他们需要的多。
去年春天的一个下午，我 瞥了一眼我 十几岁的女儿的卧室，以为她会心不在焉地盯着大流行期间高中毕业的 Zoom 屏幕。相反，她正对着她发现的一段视频放声大笑。“这是一个像小鸡一样跳舞唱歌的老人，”她告诉我。探索 2022 年 3 月号。我走到她的笔记本电脑前，看着有人在社交媒体上出名 15 秒，让自己出丑。
“修复并保留”是一种对房子、婚姻和生活都适用的伦理：不要一遇到破损、厌倦和失望就幻想推倒重来，先认真盘点已有结构，修补真正坏掉的地方。旧浴室里的一个小故障可能牵出水槽、地板、管道和浴缸的连锁翻修；家庭关系中的冷漠、酒精、暧昧和逃避也常常如此，表面是某个局部问题，实际牵动整套生活系统。消费文化不断承诺新房子、新城市、新工作、新伴侣会带来解脱，但不安并不总来自外部条件，自己也是每段处境中的共同变量。留下不是假装痛苦不存在，也不是拒绝重大改变，而是承认誓言和共同生活的重量，在最难的时候做维修工：拆掉腐坏的部分，补强结构，承受灰尘和工期。很多时候，真正需要的不是全新的生活，而是对现有生活进行诚实、艰难、持续的翻新。
提高大型语言模型的推理能力 (LLMs) 已成为 2025 年最热门的话题之一，这是有充分理由的。与仅共享最终答案的简单问答不同，推理模型要么明确显示其思维过程，要么在内部进行处理，这有助于它们在复杂任务（例如谜题、编码挑战和数学问题）中表现更好。然而，LLMs 通常旨在通过结合大量训练时间计算（大量训练或微调，通常使用强化学习或专门数据）和增加测试时间计算（允许模型“思考更长时间”或在推理期间执行额外计算）来改进推理。在这个问题中，我将重点介绍2025 年 1 月 22 日 DeepSeek R1 发布之后发布的关于扩展推理时间计算扩展的有趣的新研究论文和模型发布。例如，OpenAI 使用强化学习开发了其 o1 模型，然后又利用了推理时间计算扩展。一种方法是提示工程，例如思路链 (CoT) 提示，其中“逐步思考”等短语会引导模型生成中间推理步骤。2022 年大型语言模型中的经典 CoT 提示的一个示例是零样本推理器论文 ( 另一种方法涉及投票和搜索策略，例如多数投票或集束搜索，通过选择最佳输出来改进响应。
2024 年 3 月 21 日 • 作者：Sherlock Xu 在过去的一年里，AI 领域一直在快速发布大型语言模型（LLMs），每个模型都以推动生成式 AI 的可能性为目标而取得了进展。就在上周末，xAI 发布了其 Grok 语言模型，该模型拥有 3140 亿个参数，采用 Apache 2.0 许可证。用户可以对其进行微调，以满足特定任务或行业的独特需求（在 Hugging Face Model Hub 中搜索“Llama2”可获得超过 12,000 个搜索结果）。在 Meta 的评估中，Llama 2 的 7B、13B 和 70B 参数模型显示出较低的安全违规百分比（3%和 4%），超过了 Falcon 和ChatGPT（7%）。Zephyr 7B 是基于 Mistral 7B 构建的，经过微调以更好地与人类意图对齐，在特定任务和基准测试中表现优于其他模型。在发布时，Zephyr-7B-β是 MT-Bench 和 AlpacaEval 基准测试中排名最高的 7B 聊天模型。
人类偏好数据可以用于模型排名、评测和路由：对同一提示比较多个模型输出，再预测用户更可能选择哪个，从而在质量、成本和速度之间分配请求。文章也说明，整体排行榜无法代表所有领域和查询，可靠应用需要关注样本偏差、特定任务表现和真实用户反馈。
但很多问题并没有更好的答案，只有“正确”的答案，而这些模型无法做到这一点。不过，在这里我们遇到了一个问题，因为有些任务更好的模型会产生更好、更准确的结果，但还有一些任务没有所谓的“更好”的结果，也没有“更准确”的说法，只有对或错。这是相同的提示应用于 Midjourney 版本 3、4、5 和 6.1。今年或这个十年，这种变化如何以及是否会发生，是关于这些模型是否会持续扩展的中心辩论的一部分，实际上也是关于 AGI 的辩论，在这个问题上我们唯一可以肯定的是，我们没有一个理论框架可以告诉我们。如果你在 Claude 上尝试我上面的电梯问题，它会直截了当地告诉你这看起来像是一个特定的信息检索问题，并且它可能会产生幻觉，因此拒绝尝试。问一个LLM是否能够进行非常具体和精确的信息检索，可能就像问一个 Apple II 是否能够与大型机的正常运行时间相匹配，或者问你是否可以在 Netscape 中构建 Photoshop。
推理模型通过更长的计算过程、思维链、强化学习和蒸馏等方法，提高解决数学、代码和复杂决策问题的能力。文章梳理普通语言模型与专用推理模型的区别，以及训练阶段和推理阶段扩展计算的主要路线。具体模型名称会变化，但核心问题始终是如何用更多计算换取更可靠的推理，并衡量成本、速度与正确率。
如果我们认为下一个模型在试图引发灾难时可能会造成灾难，那么就对该模型是否会试图引发灾难进行大量的对齐评估： 如果我们相信对齐评估的缩放规律，相信下一个模型会对齐，不会试图造成灾难，那么训练就没问题。通过模型编写的评估发现语言模型行为" paper. 目前的大多数评估都属于这一类，例如我们的 "用模型编写的评估发现语言模型行为 "论文。例如，评估模型在 SAT 考试中的表现属于能力评估，而评估模型越狱的难易程度则属于排列评估。参见此处的 "有条件叛逃). 保罗-克里斯蒂亚诺（Paul Christiano）在这方面的经典案例是一个寻找 RSA-2048 因式分解的模型（参见此处的 "条件变节"）。因此，要使行为非微调评估值得信赖，你必须相信--出于某种与你进行的行为非微调评估无关的原因--模型并没有试图在你的评估中做手脚。
"我不知道什么时候，但我知道我们会到达这里" 首款 Vision Pro 将于本周五上市，它是一个完美的白色立方体，只有一个大鞋盒大小，数以万计的苹果痴迷者和早期用户已经预购了这款产品。让人们尝试 Apple Vision Pro 并不难，但购买它可能是另一回事。"与我交谈过的其他所有人都有机会试用 Apple Vision Pro：投资者（"哇！一位苹果公司的员工拿着一个饭盒大小的 Pelican 盒子走了出来，我知道里面装的是什么。我没有看库克 6 月份关于 Apple Vision Pro 的主题演讲。(Oculus 是一家资金雄厚的初创公司，后来被 Facebook 收购，后者后来改名为 Meta）。我坐在这张灰色的沙发上，一位苹果公司的员工让我伸手拿起面前的 Apple Vision Pro，把它戴在头上，我很不情愿地照做了，只想快点结束这一切，然后--正如我所料--世界消失了，VR 头显总是这样。
在我们进入人工智能时刻的第二年之际（现在称之为人工智能时代还为时过早且过于夸张），是时候考虑未来了。说清楚一点，除了人工智能的发展似乎比专家预期的要快得多之外，没有人能准确地告诉你人工智能的未来。随着如此多的变化如此迅速地发生，我们需要谨慎地对待预测，但这并不意味着我们不能对人工智能的未来一年做出任何有用的预测。阿马拉定律谈论的是整体变化，而真正的变化通常源于较小的社区和群体，源于用户创新者和有极端需求的人，或者源于实验室和大学的研究。这让我们想到了威廉·吉布森的第二句话，他曾写过著名的“未来已经到来——只是分布不均”——几十年的用户创新研究支持了这一点。现在有足够多的关于在实际工作中使用人工智能的仔细研究，可以得出三个关于 GPT-4 级人工智能如何影响工作绩效的结论： 1) 人工智能提升了复杂工作任务的整体绩效。例如，软件公司 IgniteTech 的首席执行官埃里克·沃恩迅速看到了人工智能的含义，并使其在今年夏天成为整个公司的强制性使用工具。
在今年的人工智能发展中，我们取得了显著的进步，完善了现有技术，而不是像前一年的 ChatGPT 或图像生成器那样推出突破性的创新。与 Photoshop 集成后，Adobe Firefly 实现了人工智能的民主化，将其威力一次性扩展到广大用户群。文本到图像算法的演变，2007 年与 2023 年对比 Stability AI：Stability AI 推出了用于生成视频的开创性模型 Stable Video Diffusion，可在 GitHub 上开源访问。谷歌的 Gemini 被引入 Bard 聊天机器人并在多模态数据集上进行训练，成为 "能力最强 "的人工智能模型，也是 OpenAI 的 ChatGPT 最接近的竞争对手。Grok：埃隆-马斯克（Elon Musk）的初创公司xAI发布了一款名为 "Grok "的聊天机器人，它幽默、叛逆，并能通过𝕏平台实时获取知识，这表明该公司致力于开发人工智能，有可能与OpenAI展开竞争。
在像数学研究这样可以自动检查工作的领域，我预测 GPT 2030 将胜过大多数专业数学家。最后，由于 AlphaFold 和 AlphaZero 在蛋白质工程和游戏方面具有超人的能力，GPT 2030 也可以，例如，如果它在与 AlphaFold/AlphaZero 模型类似的数据上进行多模式训练。GPT-4 在训练截止后提出的 LeetCode 问题上表现优于人类基线（Bubeck et al. 2023，表 2），并通过了几家主要科技公司的模拟面试（图 1.5）。在更具挑战性的 APPS 数据集上，Parsel 进一步优于 AlphaCode (7.8%-25.5%)。(2023) 使用 GPT-3 构建了一个系统，该系统发现并描述了大型文本数据集中的几种以前未知的模式，以及 Bills 等人中相关任务的扩展趋势。
到2026年，生成式人工智能会在图像、视频和代码辅助上更有用，但距离完全自动生成好莱坞级电影或真正通用智能仍然很远。当前模型的进步很快，扩散模型已经能生成漂亮图片，代码工具也能实际提高开发效率，可它们的弱点集中在结构理解和长期一致性上。视频尤其暴露问题：一只熊的眼睛、船帆或人物位置会在帧间突然变化，因为模型更像是在预测像素序列，而不是稳定地维护物体、空间、动作和时间关系。电影不是一张好图，而是十几万帧都要合理、连贯、服从镜头和叙事。图像模型在构图上也常失败，面对多个物体和明确空间关系时容易漏掉或放错。纹理质量会继续提升，短片和素材生成会变强，动画可能比写实电影更早受益。但从好看到可靠，从单张到长序列，从像素相似到概念理解，是更难的一段路。
AI 内容生成的下一步，是从单一工具走向一种新的基础能力，像数据库、网络协议或超文本一样支撑大量新产品。开源模型、商业 API 和定制训练会并行发展，模型数量和变体会迅速增加，成本下降会让小团队也能训练特定用途模型。个性化将成为核心：模型可以学习一个人的照片、文字、语气、宠物和产品素材，生成替代现实的家庭照、商品图、插图或带有个人声音的草稿。写作软件也可能不再只是上传图片，而是根据上下文自动生成配图提示，并在浏览器端实时渲染。更深层的变化来自持续学习：未来模型不只在训练后静态推理，而是在使用中更新理解。难点是避免新信息覆盖旧知识，但一旦解决，软件会更像长期协作伙伴。
人工智能的下一个阶段会成为新的技术平台，而不只是若干好玩的工具。大型语言模型、多模态模型、代码生成、图像生成和代理式界面，正在把自然语言变成操作软件、获取服务和完成工作的入口。真正的商业机会不只在文案、客服或教育小工具，而在搜索、医疗、学习、企业软件和科学研发这些基础领域被重新组织。基础模型可能由少数公司提供，但持久价值会出现在中间层：企业用独特数据、专业流程和行业知识，把通用模型调成医疗、编程、科研、办公或个人助理等专用能力。更深的变化在科学上。人工智能不仅能帮科学家写代码、找方向、处理数据，还可能参与提出假设、设计实验和改进模型本身。最大的风险是对齐：强系统必须符合人类利益，避免误用、滥用和目标偏离。乐观并不等于忽略风险，而是把人工智能看作扩展人类能力的基础设施，并尽早建设约束它的制度和技术。
Mano Majumdar 在第 13 期中写到了石棉的兴衰。随着现代城市变得更大、更密集、更易燃，石棉对于减少每年造成数千人死亡的城市火灾起到了核心作用。但随着我们学会在没有石棉的情况下控制城市火灾，石棉的健康成本似乎越来越不值得承受。石棉起源的低二氧化硅岩石在地球上自然存在，并且已在every inhabited continent 上发现并开采了石棉。他做得比大多数人好，因为在古代世界，人们普遍误认为石棉起源于动物：石棉被认为是凤凰羽毛、神话中的蝾螈，甚至Princess Bride 《公主新娘》–style literal 风格的字面volcano-dwelling fire rats 。1881 年维也纳环形剧院发生火灾后，对比例模型进行的实验表明了它们的局限性。当北德意志劳埃德最终重建码头时，asbestos felt 石棉毡 was among the materials used. 美国第一批大规模生产的石棉产品是燃气壁炉，最终还包括消防员的防护服以及用于屋顶、毡垫和锅炉绝缘的材料。
在这个问题中，我将剖析我整个个人知识管理（PKM）系统以及它在多年间的演变。在这个问题中，我将互换使用“个人数据”和“个人知识管理”（PKM）这两个术语。很不幸，我的Commodore早已不复存在，我也不知道我的旧软盘去了哪里。后来，大约在1994年，我得到了我的第一台个人电脑：一台Intel i486DX2。我从来没有想过我实际上已经在引导我的未来职业了 第二次意译结果： 当时，在法国和比利时，纸质杂志非常流行 我清晰地记得一本叫做《La Bible des Tips》的杂志，它是一本收录了成千上万个视频游戏秘籍、技巧和窍门的汇编。那时候，Windows用户需要花上几个小时来进行碎片整理。一旦我有了自己的刻录机，我就发现了Nero Burning ROM并爱上了它。我还创建了自己的autorun.exe，它会显示一个漂亮的菜单列出内容。除此之外，我还收集漫画书、书籍、音乐（那时候Napster是王者）、模拟器和ROM（哦，亲爱的GBATemp）、PSX游戏（谢谢Paradox）、PC游戏、操作系统等等。
CM 我是 PKM 中度用户，对于笔记这件事我始终觉得是少部分人的「习惯」，但是我不知道这个少部分人的构成。不过，一般来说，农民使用的软件越多，他们就越会发现自己被这些工具收集的数据压得喘不过气来。可能属于 Platformer 的故事会被保存到生产力平台 Notion 的数据库中。Roam 的开发速度越来越慢，我花了一个季度的时间来使用轻量级、基本免费的替代软件 Obsidian。不过，Obsidian 的野蛮设计让我感到厌倦，最终我选择了用户界面更精致的 Mem（这些应用都能以 Markdown 格式导出笔记，因此切换起来相对简单）。它发生在你的电脑上，与电子邮件、Slack、Discord、iMessage 和你选择的文本社交网络为邻。这又回到了我在 Notion 中建立的链接数据库，以及我希望从 Roam 中获得的见解。
笔记不应只被理解为独立文档，还可以成为附着在邮件、任务、网页和事件上的上下文层。文章从 Hey 的 Thread Notes 和实体便利贴出发，设想一种跨应用的笔记元层：信息在相关情境再次出现时主动提醒，而不是依赖人回到文件夹中寻找。
工具应该贴合人的工作流，而不是逼人把思考方式折成工具允许的形状。大众生产力软件面向平均用户，功能更多、可靠性更高，却常常把任务、笔记、联系人、项目切成固定盒子；真正的工作却存在大量灰色地带。自制工具的价值不在于客观更强，而在于能把个人的心理模型编码进去：短期记忆和长期知识可以分开，联系人字段可以随着真实记录习惯增加，备份和日历也可以按自己的节奏运行。更重要的是，自有工具能随着需求变化而生长，先用最简单的方法观察模式，再把反复出现的模式变成软件能力。对承载日记、笔记、阅读记录和项目规划的系统来说，所有权也是可靠性的一部分。把关键工作流交给可能转向、关停或重塑产品的公司，意味着自己的思考基础随时可能被迫搬家。
Obsidian 可以用浏览器用户脚本变成私人剪藏器，关键是把网页中的选中文本或结构化字段拼成 Obsidian URI，让浏览器直接把内容写入指定库。通用做法是在 Tampermonkey 中监听快捷键，读取页面标题、域名和用户选中的文字，清理不能用于文件名的字符，再通过 URI 新建或追加笔记。更进一步，可以针对 IMDb 这类页面写专用脚本，用 jQuery 选择器抓取片名、年份、时长、简介等字段，点击页面上的 Obsidian 图标即可保存成固定模板。选择器需要在浏览器控制台里逐个验证；触发方式也不只限快捷键，还可以做成页面按钮或右键菜单。真正要注意的是脚本权限、iframe 选区和浏览器打开 Obsidian 前的确认弹窗。
然而，具有讽刺意味的是，一段时间以来，我一直在广泛地使用Obsidian，Obsidian不是一个大纲编辑器，而是一个长篇的markdown编辑器。即便如此，你还是可以通过Obsidian的功能和插件实现舒适的 "类似大纲 "的编辑体验。我不时地看到关于提纲的问题，例如丹尼-哈奇尔提出的这个问题： Good question Danny! 好问题，Danny! 在中，我将解释如何用 "原生 "的黑曜石来完成类似大纲的编辑，以及一些插件，使黑曜石的大纲更进一步。Smart indent lists 智能缩进列表 在 "设置 "中，在 "编辑器 "选项卡下，启用 "智能缩进列表 "选项。下面是纯文这个问题件的模样： 纲要是以标准的markdown列表的形式输出的，有tab缩进。请注意如何使用两种不同的方法来折叠一个项目列表： Folding and unfolding 折叠和展开 你会注意到，我们可以使用命令调板Toggle Fold on Current line命令在其父级层面上折叠列表。
有一天，偶然间我发现了一个非常简单而优雅的Markdown编辑器，名为iA Writer，出于某种原因，我决定做一个类似的东西。Xcode、AppKit、Objective-C——这些对我来说都是新的东西，也不是我在日常工作中会用到的。在某个时候，我开始将这个应用称为Paper，因为为了追求极简主义，我将编辑器简化成了一个空白的矩形。2017年1月，从零开始两年后，我在Mac App Store上发布了这个Mac应用程序。因此，这里是我整理的所有怪异、奇特，有时聪明的方式，我在开发过程中组织我的应用程序架构和产品理念，这些都来自一个网页开发者，他在Mac或iOS开发者的工作中没有赚到一分钱，但却通过向Apple设备的用户销售本地文本编辑器赚到了不少钱。论文只使用来自AppKit和UIKit的原生UI元素，因为它们具有最低的维护成本：由Apple自动更新，可适应各种特性，向后兼容，并且保证在每个设备上都能正常工作。
遗憾的是，Reddit 今年夏天切断了公众对 Pushshift 的访问，因此 Redditmap.social 只能使用今年年初生成的数据。如果你发现每天有 2500 条关于伊维菌素的推文，并通过 decahose 看到 1 亿条推文（这给研究人员提供了 1/10 的推文量），你就可以计算出精确的分母（1 亿 x 10）（所有这些数字都是完全虚构的）。皮尤报告称，93% 的青少年使用 YouTube，使用率最接近的服务是 Tiktok（63%）和 Snapchat（60%）。相反，大多数关于 YouTube 的研究要么研究视频集合（选定用户频道上的所有视频），要么研究通过推荐发现的视频（从《Never Going to Give You Up》开始，客观上是互联网的中心，然后收集推荐视频）。
只是随着 20 世纪 90 年代和 21 世纪的大规模移民，辣味菜肴才开始在中国沿海地区普及。中国餐饮产业研究院和外卖应用程序美团的两项最新调查发现，虽然香料仍然是王道，但粤菜的温和口味正在卷土重来。但中国人的饮食习惯一般可分为所谓的 "八大菜系"：山东菜系、四川菜系、湖南菜系、广东菜系、福建菜系、江苏菜系、浙江菜系和安徽菜系。(这一传统分类系统遗漏了许多地区的烹饪传统，包括云贵高原的酸辣口味和西北地区的羊肉菜肴）。有趣的是，粤菜餐厅仍然集中在中国东部沿海地区，内陆地区的点心爱好者很少有选择。另一方面，川菜已经走向全国，即使在广东和江苏等传统上不喜欢吃辣的地区，川菜餐厅的比例也达到了 6% 到 9%。约 44% 的受访者表示，他们最喜欢 "清淡 "或 "鲜美 "的口味，这两种口味都是粤菜的显著特点，因为粤菜尽量少用调味料，以保持食材的原汁原味。
我最近一直在研究网络抓取器，随着人工智能的发展，我觉得尝试构建一个 "通用 "抓取器可能会很有趣，它可以反复浏览网络，直到找到它要找的东西。对于我的网络爬虫库，我决定使用 Crawlee，它提供了一个浏览器自动化库 Playwright 的封装。Crawlee 增强了浏览器的自动化功能，使刮擦程序更容易伪装成人类用户。在这两个 API 中，我总共使用了三种不同的模型： GPT-4-Turbo 型号与最初的 GPT-4 类似，但上下文窗口更大（128k 个 token），速度更快（高达 10 倍）。(我最终使用 Azure 的 OpenAI 服务访问 GPT-4-32K，因为 OpenAI 目前限制在自己的平台上访问该模型） 我首先从我的制约因素开始倒推。由于我在引擎盖下使用的是 Playwright 爬虫，我知道如果要与页面交互，最终需要从页面中获取元素选择器。我担心文本模型在这种情况下会表现不佳，所以我想使用 GPT-4-Turbo-Vision 模型来规避这一切，它可以简单地 "查看 "渲染的页面，并从中转录最相关的文本。
在中，我们介绍了Branches，这是我们用于原型设计和可视化高级LLM推理和规划算法的工具。然而，一旦任务需要长期规划或最新的世界知识，LLM代理的表现就会急剧下降。要看到目标驱动的推理在行动中，可以看看这个演示，我们在其中展示了基于树的推理如何帮助模型解释和纠正错误的代码，同时解决HumanEval 3 基准测试。在中，我们关注一个特定的目标驱动AI示例，它使用基于树的方法，并通过Python解释器的反馈进行增强。分支：基于图形的目标驱动AI原型设计 在Normal Computing，我们相信让人类参与其中对于AI的长期成功和实用性至关重要。我们使用ToT范式来解决HumanEval数据集上的编码问题，用于Python代码生成。你可以在我们的交互式演示中探索应用于HumanEval的思维树推理过程。在这里，我们已经使得开发和评估LLM规划和推理算法的新方法变得可行。
August 8, 2023 2023 年 8 月 8 日 经过三年多的构思、设计和发布人工智能驱动的开发者工具，GitHub 正在继续探索将强大的人工智能模型引入开发者工作流程的新方法。一路走来，我们认识到，设计人工智能驱动的产品最重要的一点是广泛关注开发人员体验（DevEx）。在这个问题中，我们将分享设计人工智能产品和开发人员工具的 10 个技巧，以及我们在设计、迭代和扩展 GitHub Copilot 过程中学到的第一手经验。GitHub Next 研究部高级总监 Idan Gazit 发现了新的交互方式，即开发人员表达和编写代码的模式。为了展示 GitHub Copilot 如何帮助开发人员更高效地进行构建，这里以一位开发人员学习如何提示人工智能配对程序员生成她想要的结果为例。领导 GitHub Copilot 设计团队的 Adrián Mato 解释说："如果你没有自己的观点，就很难设计出好的产品。
AutoGPT 的意义不在于当前已经完成了多少实用任务，而在于它把大型语言模型包上一层任务生成、记忆、工具调用和优先级管理后，展示了“代理化”的早期形态。眼下的版本容易跑偏、陷入循环、半途放弃，所谓市场研究等成功案例大多还停留在 GPT-4 本来就能完成的范围，只是减少了一些人工推动。但低质量现状不应被误读为路线无效，因为界面、记忆、插件、反思、子任务监控和人类介入方式都有明显改进空间。更重要的判断是：既然人类几乎必然会把未来更强的模型改造成代理，那么现在让能力较弱的模型先暴露问题，反而可能提供预警和纠偏机会。真正的风险不只是某个工具失控，而是强模型在被赋予目标、行动能力和外部工具后，开始通过因果链条追求结果。AutoGPT 因此既是玩具，也是关于 AI 代理时代的早期演练。
用 GPT 构建城市，关键不是让模型一段接一段自由发挥，而是先搭出分层结构，再让它在结构里补细节。城市需要大主题、街区气质、建筑用途、居民身份、房间、家具和物品逐层展开，才能既一致又有惊喜。GPT 擅长生成候选列表、名字、职业和背景故事，也能把“工厂”“仓库”“神殿”扩展成可用描述；但它会把一切拉向现代、体面、积极和宏大，所以提示里必须明确文化、材料、缺陷、负面属性和角色限制。更好的流程是先为建筑类型建立房间和物品库，再用简单算法分配，最后让模型补足局部描述。这样生成的世界不会只是一堆漂亮词，而会有可探索的生活痕迹。
生成式 AI 正处于一种容易制造漂亮演示、却难以证明真实能力的阶段，类似早期 Web 工具让普通开发者也能快速做出炫目页面。模型和工具降低了原型门槛，但可靠产品仍需要数据、评测、工程和场景理解。判断 AI 项目时，应区分表面流畅与稳定解决问题的能力。
未来之路在 2024 年迎来转折点 今年标志着一个新时代的开始。December 19, 20232023 年 12 月 19 日 22 minute read 当你回想起 2023 年时，你会如何回忆？今年，我们看到了人工智能将如何塑造未来，而随着 2023 年的到来，我比以往任何时候都更加关注今天的年轻人将继承的世界。我的朋友、已故的汉斯-罗斯林（Hans Rosling）曾说过，"事情可能很糟糕，但也可能越来越好"。很高兴能从 Amrita Mahale 那里了解到阿尔曼团队如何开发人工智能聊天机器人，以改善孕妇的健康状况。加纳 Aurum 研究所的纳纳-科菲-夸基伊（Nana Kofi Quakyi）正在开发一种人工智能工具，帮助卫生工作者在开具抗生素处方时避免造成 AMR。其中一些项目（如 Khanmigo 和 MATHia）已经非常出色，而且在未来几年里只会更好。
上个月，马克·安德森发表了他的“技术乐观主义宣言”，主张对技术抱有新的热情，并将市场和资本主义作为建设技术和推动人类走向更光明未来的手段。我相信未来会因为彻底改变的技术而变得比现在更加光明，我也相信人类和人性。在中，我将谈谈技术乐观主义对我来说意味着什么。天空近在咫尺，皇帝无所不在 防御性（或分散化，或差异化）加速 有利于健康和民主治理的防御型世界 微观物理防御（也称为生物防御） 网络防御、区块链和密码学 超越“防御”框架的社会技术 那么，超级智能的前进路径是什么？技术是令人惊奇的，而推迟技术会带来非常高的成本 在某些圈子里，人们常常低估技术的好处，将其主要视为一种导致反乌托邦和风险的源头。本月，我进行了一些调查，问了以下问题：如果一项技术必须受限，因为它对任何人来说都太危险，他们更希望它被垄断还是推迟十年？因此，有时我担心我们过度纠正了，很多人忽视了争论的另一面：科技的好处真的是巨大的，在我们可以衡量的领域中，好的远远超过了坏的，而即使是十年的延迟成本也是极高的。
她想要的是突然的，而我有的只是缓慢的，是一个由许多步骤、逐渐转变、知识积累、关注和承诺组成的旅程的故事。虽然发生了很多事情，但都是在几十年的时间里循序渐进地发生的，而不是通过一次变革。电影喜欢一见钟情、改变一切的戏剧性演说、射杀一个坏人就能解决的麻烦，以及其他简单的解决方法和决定性的胜利。老派激进分子喜欢这种革命，他们想象革命会突然改变一切，尽管政权更迭并不是文化和意识的改变。很多变化都是不具戏剧性的成长、转变或衰败，或者说其时间尺度意味着戏剧性可能不会被没有耐心的人察觉。也许你曾有过这样的经历：某个缺席数月或数年的人再次出现，并指出某个人、某个地方或某个系统发生了变化，而这些变化是那些没有察觉到细微变化的人所没有看到的。这部纪录片追溯了 "日出运动"（Sunrise Movement）的创建过程--这个美国 30 岁以下年轻人的气候组织始于 2018 年，他们发起了 "绿色新政"（Green New Deal），展示了该运动如何影响拜登竞选团队的气候纲领，。
我小时候对这个世界不了解的最重要的事情之一，就是业绩回报的超线性程度。但是，超线性业绩回报是这个世界的特征，而不是我们发明的规则的产物。看起来似乎有很多不同的超线性回报情况，但就我所知，它们归结为两个基本原因：指数增长和临界点。超线性回报最明显的情况是，你正在研究的东西呈指数增长。Y Combinator 鼓励创始人关注增长率，而不是绝对数字。令人注目的是，在有一种超线性回报来源的情况下，往往也会有另一种回报来源。足够快的指数增长既能保证收益曲线的形状，也能保证收益曲线的幅度--因为增长足够快的东西即使一开始很小，也会变得很大--但阈值只能保证形状。(如果这些问题很神秘，而且显然很重要，那么它们就会成为著名的开放性问题，有很多人已经在研究它们了）。有更多类型的工作可以获得超线性回报，而回报本身也在不断增长。
尽管各州立法机构、法院和YIMBYs，即 "我的后院"（Yes-In-My-Backyard）倡导者试图限制地方住房法规和分区规则的破坏是正确的，但从某种意义上说，他们是在治标不治本。为了刺激更多的建设，一句话，我们需要再次壮大增长联盟，向当地居民表明，尽管增长需要付出代价，但也有更大的收益，当地居民可以分享这些收益。Local costs and benefits 当地成本和效益 关于美国的建筑法规，最令人惊讶的一点是，有些地方的法规非常极端，而有些地方的法规则微乎其微。如果开发会带来一些负面的外部效应，比如加油站会在居民住宅附近产生大量的照明和交通流量，那么分区规划可以提高房地产的便利价值，足以弥补选择权的损失。Fiscal zoning 财政分区 有大量关于财政分区的论著表明，不同类型开发的财政收益与当地这些类型开发的增长之间存在密切联系。例如，一项研究发现，较高的地方销售税导致大型零售店增多，制造业就业率下降，因为大型零售店挤占了其他类型的土地用途。
关于一般兴趣在线社区的演变已经有很多文章写过。对于更专业、由专家领导的论坛的动态以及专业知识的独特但最终具有破坏性的作用，人们关注较少。这些论坛的成员人数从200人到20万人不等，托管在各种平台上，涉及的主题从电子电路设计到应急准备再到收藏古董等各种各样。几乎每一个例子都遵循相同的轨迹，因此今天，我想提出一个专家领导的社区的一般生命周期模型。大多数在线社区都以相同的方式开始：作为另一个不太专业的在线群体的分支，或者作为本地爱好者的临时论坛。例如，在COVID-19疫情爆发后，Reddit上的/r/preppers社区的规模增加了五倍。不受控制的增长最初受到欢迎，但很快变成了一个负担：源源不断的重复初学者问题使核心贡献者疲惫不堪。为了实现这个目标，经验丰富的成员制定了详尽的常见问题解答和严格的多页发布指南。于是开始了“新手狙击”的时期：对善意参与者进行嘲笑和归纳性惩罚，因为他们没有遵守协议。
让我们仔细研究这七个印象，并探索构建仪式技术的含义。仪式 可以被看作是时间中重要形式的艺术，是时间的建筑。（查尔斯·泰勒在《世俗时代》中谈到仪式时间意识） 即使是小小的日常仪式，比如泡一杯咖啡、早晨冥想或每天写日记，也在我们的生活中创造了叙事结构。（潜意识，2023年，“在你的OODA循环中思考的工具”） 当我们不知道该做什么时，我们可以相信这个过程。仪式可以通过提供剧本来帮助我们走出僵局，当我们迷失方向时，可以按照剧本行事。（约翰·胡伊兹英加，《游戏人类》） 像所有的游戏一样，仪式需要暂时放下怀疑的态度。与游戏态度的关系（Salen, Zimmerman, 2004，《游戏规则》） 这就是为什么许多仪式都以参与开始。（约翰·胡伊兹因加，1938年，《 Homo Ludens》） 参与仪式活动时，你置身于一个神奇的领域，一个能够与你自己的深层联系起来的领域 （约瑟夫·坎贝尔，《上帝的神话与面具》） 在游戏研究中，这些世界中的世界被称为魔法圈。
目标是告诉算法它需要听到的任何信息，以便网站在搜索结果中尽可能高地出现，利用谷歌所谓的客观性来吸引人们进入，然后通常向他们展示某种广告。随着时间的推移，SEO 技术已经传播并变得阴险，以至于现在用谷歌搜索任何东西都感觉就像在字典中查找“运动鞋”并找到一个听起来既不正确又可疑的定义，就好像它是由宣传耐克的人写的一样（“鞋类是让你就可以做到！” 今年，The Verge 正在探索 Google 搜索如何将网络重塑为机器人的栖息地，以及人工智能的出现如何威胁 Google 本身。他的 SEO 职业生涯始于 1994 年，当时 Google 还没有出现。” 达伦和达伦（发音相同）几十年来一直是朋友，从达伦·“D-Money”·布拉特在维加斯成人视频新闻奖期间举办说唱明星云集的互联网营销盛会开始，那时性爱网站是最受欢迎的网站之一技术先进，Daron Babin 正在使用 SEO 来推广离岸赌场和伟哥（“我们的排名超过了辉瑞！
在百老汇音乐剧 Q 大道的虚构世界中，Kate Monster 是一个举止甜美、身着淡紫色高领毛衣和波波头发型的木偶。但当她向一位名叫 Trekkie Monster 的隐居、头发蓬松的邻居描述她的课程时，他打断了每一行，他说互联网的真正原因是：色情。当 Avenue Q 于 2003 年以其歌曲“The Internet is for Porn”首映时，它成为第一张带有家长咨询标签的百老汇演员专辑。2005 年出版的 Pornified 一书的作者帕梅拉·保罗 (Pamela Paul) 是这么说的：“所有的色情内容，所有的时间。这一估计与《纽约时报》2001 年 Juniper Media Metrix 调查报告的数据相似，该调查估计当年有 2800 万色情网站用户。幸运地与两家最大的制作公司 Vivid 和 Wicked Pictures 签约的色情明星可以通过拍摄两个场景每周赚取 10,000 美元。
我发现自己一直在努力向人们宣传 "人工智能可以拯救新闻"，所以我试图在这里把大部分的想法记录下来，供以后参考。人工智能可以为那些以帮助公众维持我们集体现实的各个角落的现有的、合理有用的心理模型为生的人类团队做很多事情。有太多的实时感知工具需要建立在当前一代人工智能模型之上，我觉得我知道其中一些工具应该是什么样子的，所以在中，我将描述它。在我讨论人工智能驱动的感知中心（用传统说法就是 "新闻编辑室"）可能是什么样子之前，我需要提供一些背景知识，说明把一个故事从投稿或任务一直带到成品的过程。️ 以下是大多数新闻编辑室处理一个故事的核心过程，这些步骤大致按时间顺序排列。标题和摘录：你听说过的每一个新闻机构都有一个专门的流程，用于生成可点击的标题和摘录，并将其放在社交媒体的OpenGraph描述中，这个流程甚至可能不涉及撰写故事的记者。
在机场，我相信售票员、维修工程师和其他保持航空公司运营的人员。第三点，控制人工智能系统的公司将利用我们的困惑来占我们的便宜。不是对人工智能进行监管，而是对控制和使用人工智能的组织进行监管。当我们说我们信任一个朋友时，与其说是因为他们的具体行为，更多的是因为他们作为一个人。这个系统并不完美——总会有不值得信任的人——但大多数人大部分时间都是值得信任的，这已经足够好了。这是因为为了扩大规模，社会信任必须是有结构、系统和规则导向的，而这就是偏见嵌入的地方。因此，公司经常利用他们的顾客，虐待他们的员工，污染环境，并游说修改法律，以便能够更多地做这些事情。关于人工智能作为存在风险的问题已经有很多文章写过。AI并不是为了解决人类所有问题，或者去证明没有人能理解的数学定理，而是单纯地追求最大化生产的目标。
人体系统调优指南把健康、学习、专注和长期表现看作一个可以被持续优化的系统。核心思路来自 Huberman Lab 等神经科学和健康实践资料：睡眠是基础，早晨光照、夜间避光、体温节律和稳定作息会影响生物钟；饮食不只看吃什么，也要看进食窗口，间歇性禁食、减少糖分、发酵食物和地中海式饮食都被纳入讨论；运动、冷水浴、咖啡因和补剂则需要理解机制后谨慎使用。指南还把多巴胺系统、动机、成长型思维、犯错信号和神经可塑性联系起来，解释为什么奖励过度、熬夜刷屏或长期高刺激会削弱动力，而高质量睡眠、适度压力、专注练习和休息能提高学习效率。它不是医疗建议，更像一份面向普通人的身体与大脑使用手册，适合用来建立日常健康检查表，再根据个人身体状况逐步调整。
亚利桑那州立大学 Ben Trumble 我正在与 20 张面孔进行 Zoom 通话，这是一个由国际科学家组成的不可能合作组织的双周会议。他们称自己为荷鲁斯/Tsimane 小组，因为他们既研究埃及木乃伊的心脏和大脑，也研究活着的玻利维亚觅食者和被称为 Tsimane 的小农。2022 年，人类学家希拉德-卡普兰（Hillard (Hilly) Kaplan）邀请我参加一次非同寻常的 Zoom 会议，他是 Tsimane 健康和生活史项目的联合主任，也是我多年的朋友。Horus 集团的科学家曾在木乃伊中发现过心脏病，他们将与 Tsimane 项目合作，分析 Tsimane 人的心脏 CT 扫描图，Tsimane 是一个生活在玻利维亚低地丛林中的土著部落，约有 17000 人。此外，对 Tsimane 人的持续研究表明，他们的痴呆症发病率是有史以来最低的，而且随着年龄的增长，他们的认知障碍也很小。
坐着比站立消耗的能量更少，而且有助于稳定身体，因此我们坐着可以执行精细运动任务，例如驾驶、计算机工作、绘制详细图纸或精细显微手术。在我们对坐站工作站的实地研究中，我们几乎没有发现任何证据表明其具有显着的广泛益处，而且用户仅站立很短的时间（每天总计 15 分钟或更少）。因此，关键是在正常工作日中建立频繁的运动变化（参见 CUE - 坐站计划）。由英国公共卫生局和活跃工作社区利益公司、英国运动医学杂志、BJSM Online First 委托发表的专家声明，于 2015 年 6 月 1 日发布，编号为 10.1136/bjsports-2015-094618。Karakolis, T. 和 Callaghan, J.P. (2014) 坐站式办公工作站对员工不适和生产力的影响：回顾。(2011) 减少职业坐着时间并改善工人健康：采取立场项目，Prev Chronic Dis 2012；。
但是，结肠镜检查也是昂贵的、侵入性的、不愉快的，而且很少（但也不是很少）会有严重的副作用。除结肠镜检查外，筛查结肠直肠癌的主要替代方法是 "隐血试验"，它可以在粪便中发现诡异的隐血。胃肠道医生经常提到 "全国息肉研究"，但这并不是真正的随机比较--该研究对所有受试者进行了结肠镜检查，并根据与其他 "类似 "人群的基础比率进行比较后得出结论，切除息肉是有帮助的。Cross 等人比较了英国疑似结直肠癌患者的乙状结肠镜检查和结肠镜检查，发现乙状结肠镜检查足以发现 80% 的癌症。北欧-欧洲结直肠癌倡议（NordICC）是一项大型随机试验，旨在严格衡量结肠镜检查能在多大程度上减少癌症和死亡。随后，研究人员对每个人（无论是否受邀、是否进行了结肠镜检查）进行了中位数为 10 年的跟踪调查，并查阅了政府记录，以了解哪些人被诊断出患有结直肠癌、死于结直肠癌或死于任何原因。一种回应是，这表明结肠镜检查并不划算，因为它对结肠直肠癌的死亡率只有很小的影响，并不比以前的微创筛查方法试验好多少。
什么是炎症？围绕一个核心问题展开：当您的身体抵抗感染时，您就会发烧。如果你有关节炎，你的关节会受伤。如果蜜蜂蜇了您的手，您的手会肿胀并变得僵硬。这些都是 炎症的表现。我们是两名 免疫学家 ，研究 免疫系统 在感染、疫苗接种和自身免疫性疾病 期间身体开始攻击自身时的反应。
我的妻子一直说她会死于阿尔茨海默病。当我们相遇时，在 00 年代中期，很容易捍卫的观点是 Vanessa 没有患阿尔茨海默病，也不会患上这种疾病。在我们的关系发展了几周后，她告诉我，她 50 多岁的母亲患有阿尔茨海默病，而且稍后又说她也肯定会得这种病。然而，对外界而言，阿尔茨海默病是逐渐显露出来的，每一个细微的迹象在早期都可能被轻易地解释为“无关紧要”。你从未听说过有人勇敢地与痴呆症作斗争，就像对抗其他许多疾病一样，因为你无法与之抗争。Vanessa 在她的巅峰时期领导团队，并为主要国际公司推出营销活动。我不确定我想让他们对此做什么，但我知道这次 MRI 扫描会激发出 Vanessa 所有的恐惧。接下来的 21 个月左右令人不安，她开始在我们的孩子面前崩溃，当时他们分别是 10 岁和 8 岁，不应该目睹这一切，更不用说承受后果，而她却被告知她的大脑没问题。Vanessa 的神经学家向我们解释说，她的脊髓液中缺乏淀粉样蛋白质，这意味着它必须在她的大脑中积聚。
由 Syria-Frames-Of-Freedom (Pro-FSA information) - 1, CC BY 2.0 提供 我注意到关于以色列-加沙战争的一些有趣现象，而这些现象似乎普遍被忽视了：这场战争并没有在整个中东地区蔓延的迹象。Cincotta 和 Weber（2021 年）发现，。在所有三种暴力形式中，"青年人口膨胀会增加政治暴力的风险 "这一预期都得到了有力的支持。从 1950 年到 2000 年收集的数据发现，15 至 24 岁人口占成年人口 35% 或以上的国家爆发国内冲突的可能性要高出 150%。Ibrahim（2019）等人也发现了类似的结果。与往常一样，该理论也有批评者，一些作者根据不同类型的冲突进行了区分--例如，Yair 和 Midownik（2014 年）声称，青年人口暴增与 "种族战争 "的相关性较低，而 Cincotta 和 Weber（2021 年）则提醒说，他们的结果较难检验 "分裂主义 "战争。
人类发展指数用健康、教育和收入衡量一个国家的发展水平，试图超越只看经济产出的局限。不平等调整后指数会根据国内分配差异折减平均成果，其他扩展指标则强调不同质量与历史维度。文章说明，任何综合指数都依赖价值选择，使用前应先明确它适合回答什么问题。
生育率崩溃大约需要 30 年时间才会导致人口崩溃，而一旦发生这种情况，崩溃就不可避免。因此，如果您所在社区的生育率要保持可持续，那么一定数量的有孩子的人就可以生很多孩子。这在很多方面都是好消息，但这也意味着广泛繁荣、女性教育和现代化的未来本质上是不稳定的，除非繁荣的平等社会能够通过可持续的出生率维持或增加人口。该系统对我们中最具生产力的人进行差异化分类，然后为他们提供金钱和地位，以放弃其他不会立即产生生产力的生活活动。事实上，如果存在这种压力，例如工人时间较少的本地公司，许多人将受到惩罚。出于这个原因，现代化经济中的生产力中心本质上将不是养育大家庭的最佳环境。更糟糕的是，由于我们建立的系统以差异化方式盛宴最具生产力和最亲社会的人，并在文化上阉割他们，它不可持续地消耗人力资本。Cultures That Last 持续的文化 人口问题似乎非常黑暗，但有一线希望归结为人们拥有两个以上孩子的最终原因：文化动机的存在。
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