howie.serious
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purity of thought. be exactly who you are : just a serious man. 思想纯净，做好自己：严肃对待自己的兴趣，不要浮皮潦草。
beijing
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如何使用 ChatGPT 原理学会一切知识？读Wolfram 大神的神书《这就是 ChatGPT》之后的读书笔记
读了李沐大神的《使用随机梯度下降来优化人生》，忍不住拍大腿。加上前面推荐了wolfram 大神的神书《这就是 ChatGPT》，于是觉得有必要写点类似读书笔记或书评的东西。李沐的文章写于ChatGPT
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书绝对是神书，虽然网友评分不高。从来没有一本书可以把 ChatGPT 的原理讲到如此透彻、易懂且深刻。
wolfram 绝对是神人，根本不用介绍说他是费曼的学生，wolfram 自己的大名就是全球范围的金字招牌。
这本书我随身带了几个月，纸书读过五遍以上，现在竟然上架微信读书了，强烈推荐。
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中文互联网的耻辱柱：“穷人追求多巴胺，富人追求内啡肽”
让我们一次性彻底弄明白“多巴胺”是怎么回事。毕竟，健康的多巴胺回路，才是人生幸福、学霸养成的关键。
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大部分人都在网上都看到过这个言论：“穷人追求多巴胺，富人追求内啡肽”。抖音和视频号里的追求流量的自媒体这么说，甚至很多知识大
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【用一个帖子总结与英语学习有关的一切】想到最近一个月在 twitter 上发了一系列和英语相关的帖子，于是整理成一个清单，便于对英语学习有需求的朋友查阅。
我是相信人人都能把英语学到足够好的。
我确实在自己家里是英语最差的。初一才学
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父母带娃时发的火🔥，80% 来自自己对儿童大脑发展规律的无知。只要父母能费曼清楚前额叶、髓鞘化、大脑一生发育过程这三个概念，这种邪火完全不会发生。
这是我自己的一个费曼学习法的实例。在推上看到myelin 的 gif 动图，想到自己应该费曼一下自己对髓鞘化过程的理解。于是整理下 logseq
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《如何学会一切知识，不管它有多难？(以 ChatGPT 原理学习为例)》
人活着就得学习。人在学习时，经常发现有些知识“难学”，“难懂”，不好办。以 ChatGPT 为例 ，爆火一年多，有多少人能把GPT 的底层原理用自己的话向一个普通人讲清楚？
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如何让困难的学习变简单？脑科学篇
脑是人类的本质。但是人们很难建立关于大脑的个人知识体系。
甚至，整个中文互联网，连多巴胺这个基本概念都搞不清楚（几条多巴胺回路？对人有何影响？多巴胺和内啡肽的离谱错误到处传播）。更不要说用对大脑的认识来解释各种现象，解决学习问题了。
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GPT 时代的费曼学习法神器？帮你10 倍加速学习过程中的概念理解（conceptual understanding）? 一次实验
llmapper：新工具，使用 gpt-4模型，基于wikipedia 词条，绘制概念图（concept map）。
绘制过程：从 wiki 词条中提取与主题相关的 10 个关键词，然后梳理关键词之间的关联。然后，通过 RTF
LLMapper, my experimental LLM-driven concept mapping tool, has reached a point where it's producing somewhat consistent results.
I haven't devoted much time to this over the last month, in part because further efforts at prompt tweaking are producing diminishing returns. It
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学习是一个认知过程(cognitive process)，但更是一种情感体验(emotional experience)。
知识好奇心
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人人都知道“费曼技巧”。于是，出现这样一种现象：你给某人讲一个东西，经常会得到这样的反馈，“你费曼的不好！我都没听懂！”
这个现象是普遍的。背后是人们对“费曼技巧”的普遍误解：费曼技巧就是要把知识讲到小孩子都能听懂。我没听懂，所以你不会费曼。
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gpt-4o背后的 tokenization 技术升级，可能隐含了对人类费曼学习法的巨大启示。
gpt-4o 的多语言支持发生巨大改进，一大原因是 tokenizer 的巨大升级。
（曾经，）token 是 sub-word 的数据单位，比 character 大，比 word小。gpt模型支持的 token 数量，可以视为 gpt
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一个小调查：有多少人在使用 readwise reader，或类似的互联网阅读软件？
我目前使用 reader 一年多（从算上之前的 cubox，得有三年多了），真心觉得 readwise reader 彻底颠覆了我二十年的互联网阅读体验。
GPT基本上阅读了整个互联网，我从上网开始做到最多的时期也是读网上的东西，我觉得 reader
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费曼OS，一套开源的笔记系统模板，个人知识管理方案，个人 wiki 最佳实践
mark 一下：目前我的 logseq （主知识库）有 4904 条笔记。
看看哪天达到 5000 条大关。
我从 09 年注册 evernote，12 年开始重度使用，到 20 年弃用时，evernote 笔记条数一共 1.5
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构建个人知识体系，画自己的知识树，什么时候都不晚（道理你我都知道，但这个想法需要外部持续加强，否则转头就忘，然并卵）。
毕竟，“种一棵树，最好的时间……其次是……”
怎么做？
1、先问自己，我现在有哪几棵知识树？这几棵树生长情况怎样？对我的工作和成长有何影响？是推动，还是阻碍？
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@xiaojingcanxue
贾玲减肥 100 斤，虽然很激进，但是在专业团队指导下并非不可能。
没有证据，当事人也不说，我觉得更好的方式是不关注，也不轻信。
这年头，为了流量，什么事情都可以发生。不关注，是最好的。
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用一个实例证明gpt-4o模型的中文语言污染已经到了令人发指的地步😡😡😡
测试对象：gpt-4o token 词汇库中的177431 号“给主人留下些什么吧”
测试方法：openai playground， temperature 设置为 0（按照模型参数精确生成，避免模型创造力带来的影响），同时对比 gpt-4o（被污染） 和
采用了新的“o200k_base” tokenizer 之后，GPT-4o 的词汇量已经从 gpt-3 时代的 5 万，大幅提升到20 万。
好消息：gpt-4o 的中文词汇量大大增加！
坏消息：中文语言污染也大大增加图中是20 万 token 中
图中是20 万 token 中的部分中文 token。
启示？
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【1 个月follower 近万的想法】 信仰费曼学习法就像信仰 scaling law，用twitter 刻意练习费曼输出，作为促进深度思考的思维工具（tools for thinking）
用 twitter 来练习“费曼输出”差不多快到 1 个月了，基本上保持了“每天发一条思考”这个原则。
follower 从接近 0
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【用学习闭环 ultra 版解释GPT对人类学习的影响】GPT 之后，有些学习变得不重要了，有些学习变得更重要了，有些学习从不可能变成可能了。
有些学习变得不重要了
旧学习范式中的记忆（通常是死记硬背），做题套路。应试教育、教培路线。
有些学习变得更重要了
学习能力强的人普遍具有非常强的问题拆解能力、信息获取能力、逻辑思考能力。
这些能力有了 AI 的加持会让你变得更强，但 AI 不会让没有这些能力的人拥有这些能力。
AI 可以解决你知道自己不知道的问题，但是解决不了你不知道自己不知道的问题。
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多数人不知道的 twitter 高级搜索玩法，但是无需记忆复杂的搜索syntax，更不需要手动敲这些搜索条件。🤣
看到
@leeoxiang
的分享，恰好我自己也经常用 twitter 高级搜索，顺手分享下使用经验。
twitter 高级搜索，实际上和google 的高级搜索没区别。但是，twitter
多数人不知道的 Twitter 高级搜索玩法：
比如我想搜：1、
@dotey
老师内容 2、点赞操作 20 的 3、五月发布的 内容
搜索内容就变成了：(from:dotey) min_faves:20 until:2024-05-08 since:2024-05-01
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AI突破之后，到底还要不要学英语？补充一个不为人知、很难辩驳的理由……
每次人工智能那边一有啥突破，人们就要讨论一遍“到底要不要学英语”🤣。
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@xiaojingcanxue
知乎网友解读有误：每年社保收入与支出的体量相当，大部分是支出略大，所以每年会消耗一点结余。
现在结余 6 万亿，比 2018 年高点结余 8 万亿是有明显下滑的，确实有“吃老本”的意思。
正确的解读：
1、每年社保支出略高于社保收入，有点“吃老本”，这种状态不健康，长期这样下去肯定不行；
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《关于雅思裸考8分的英语学习复盘》
刚才回顾8 年来个人公众号上发的内容，发现7 年前竟然写过这样一篇文章🤣
想到twitter 上大家对英语话题的热烈需求，而英语学习也和政治、足球、天气一样成为每个人都发表“我觉得”的主题。所以，不如我也把文章发上来，与需求的朋友参考参考。
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拼多多是洗不干净的。0day漏洞这样的事情是不会被互联网和少部分人忘记的。即使挖出“把资本主义倒过来”这样的说法，拼多多也只是拼多多。
这几天在各种群都能看到厂长的那条微博截屏：
去年在拼多多做了2亿流水的日用品商家，利润55万，毛利甚至是负的，靠的是订单量大，在包裹里塞游戏卡赚广告费，扣掉亏损后，一年到手55万。
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一种全新的冥想方式 🧘♀️
Wolfram 的这本书，光纸书我就读过5 遍以上。
在 logseq里面有一条阅读笔记。用思维导图模式，对着这幅图在脑子里过一遍。
有想法，就记录自微信的文件传输助手中。
慢悠悠，一张导图“看”了半小时。
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wikipedia 最好用的功能之一：知识体系框架。
在读wikipedia 上的 neuroscience这个词条，顺手推荐下 wikipedia 最好用的功能之一：知识体系框架。
官方的名称是
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中文互联网上一大问题就是一堆太多“半瓶水”想靠教别人来搞钱。
明明Karpathy 和wolfram 这样的人在免费分享，为什么要付费去跟“李一舟”们学习？
我在想根本原因到底是什么？英语不好？读书太少？学习能力不够？
应该筛选自己的用户，做产品本身是提供价值，而价值的落脚点应该放在距离自己最近的那批人身上，类似于70分教60分的人，对方既容易识别到你的价值，你也能很快明白对方的问题在哪。但反过来，如果不筛选用户，谁上都可以，那不就是那种50块就能上一次的妓女了嘛，客单量看着挺大的，其实赚的是辛苦钱。
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人类确实只有1个知识体系，但它在7000种语言中的分布是不均匀的。从知识体系的角度，谈“AI时代学英语的理由”
GPT-4o 能实现 50 种语言的同声传译了，人们还需要学英语吗？AI时代，学英语的理由是什么？
**语言与思维**
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ChatGPT，对于爱读书的人来说，毫无疑问是一次革命。
以前读书的时候很难找人聊。现在，随时聊，聊什么都行，聊什么都卓有成效妙趣横生。例如，carl sagan 在 1977 年写的书，没几个看过，这个主题的讨论门槛也不低，但是，有 ChatGPT，连书名来源，背后的隐喻，都能对话，能立刻解答疑问。
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1个实例，4 个单词，证明大多数人学不好英语只因为这1个原因。
我尝试来证明一下，大多数人学不好英语只是因为一个原因。
a man of culture
两天前，我看到
@karpathy
发了一张 meme 图。
我觉得有趣，有趣的原因，是“a man of culture”这种表达。我当时就转发了一条“today i
【用一个帖子总结与英语学习有关的一切】想到最近一个月在 twitter 上发了一系列和英语相关的帖子，于是整理成一个清单，便于对英语学习有需求的朋友查阅。
我是相信人人都能把英语学到足够好的。
我确实在自己家里是英语最差的。初一才学
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番茄工作法过时了吗？是不是专注力不行的人、脆弱的人才需要种番茄？🤣
我从 09 年开始使用番茄工作法，一眨眼都 15 年了。我们家我老婆和孩子也日常用番茄，番茄成了一种习惯：放下手机，拿起书本，或者记录电脑上写作等创造性工作的时间。
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如何用好obsidian、logseq 等次世代笔记软件/知识管理工具的双向链接功能？
一句话：在笔记中插入大量大量的内部链接
看到网友讨论：如何使用好笔记软件的双链功能？借此整理一下自己的思考。
先有一些基础概念：外链（external link）、内链（internal link，主要是 wikilink）、前链（forward
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有个软件叫 animal typing，用上它，儿童很快就打字飞快。
3岁的老二今天学会了用鼠标，因为我不帮他按动画片的播放键了。人果然是利益驱动的，有需求比谁都学的快。立即可以给他写个程序，每5分钟弹出一个无法关闭的窗口，他必须使用键盘输入窗口随机显示的数字或者字母。我感觉不出1个月可以搞定字母表和数字。
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【三重大脑 triune brain】：使用GPT-4 生成概念图助力费曼学习法，又一个实例。
刚才的测试案例。我觉得这张图非常好。如果能费曼出来，说明多这个概念的理解绝对到位了。
大家可以试试。遇到卡壳的地方，可以问 GPT，也可以读原始的 wikipedia 词条。
原始词条：
GPT 时代的费曼学习法神器？帮你10 倍加速学习过程中的概念理解（conceptual understanding）? 一次实验
llmapper：新工具，使用 gpt-4模型，基于wikipedia 词条，绘制概念图（concept map）。
绘制过程：从 wiki 词条中提取与主题相关的 10 个关键词，然后梳理关键词之间的关联。然后，通过 RTF
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和 GPT-4 结对子“生成”概念图，几点感受：
1、完成一个稍微复杂的任务，需要一个工作流（workflow）；以本任务为例，原始作者的工作流是整合了6 个开源工具，用 shell 脚本来顺序执行这套流程；但是原项目
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all you need is 费曼技巧。
费曼专治懂王。
懂王的本质，是人们把“听过”名词误以为是“懂”，以为自己“理解”。
这种现象是人类认知的本能。从小孩子开始，人类就本能地“以为懂了”。8 岁小孩各种 ai 工具玩的很溜，她以为自己“懂”ChatGPT，但实际上她不知道 GPT 三个字母代表什么，gpt
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应试教育几十年规训后，几乎所有人都需要一个学习范式转变：
一句话，用建构（constructivism）的方式重塑自己陈旧的学习观。
首先，建构自己的个人知识体系，在一个或多个学科和领域。每个领域，建构出一棵自己的个人知识树。
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@yantanzhang
推荐一个坐地铁姿势：把双手放在胸前，高度在胸部以上，一般是抓着背包的前面肩带。
永远不要把手垂下来。万一有啥事，说不清楚。
古人还说过瓜田李下，得注意姿势。现在这社会风气，更得小心啊。
上地铁，只要拥挤，第一件事就是举起手来🤣
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分享让阅读愉悦且高效的一套setup。我相信，任何人用这种方式读书，应该都能静的下来，启发思考，受益匪浅。
1、读书时开番茄。
目前，forest这样的番茄app已经支持i OS的focus mode，支持自定义app allow list。我把iA Writer和Readwise Reader加进去，可以随时从番茄app切换到笔记app。
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@DoraDaemon1
自媒体也是媒体。如果一个媒体利用自己作为大众信息渠道的性质，向全国用户灌输假新闻，让新黄色新闻成为全国讨论的话题，全社会讨论几周，合计消费了 100亿小时国民总时间，理智尚存的人看到这样的短屎频占据热榜感觉集体的人格和智力都受到侮辱...
你觉得这样性质的事情不严重吗？
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censorship 不是中文互联网衰败的唯一问题，甚至不是主要问题。更大的问题是所谓科技巨头们自建高墙，把用户和内容视为自家资源，不支持互联网链接，公然且无耻地未被互联网开放互联的精神。
你在 twitter 里面可以引用，加任意链接，信息自由流动。在微信、抖音、小红书里面试试？
转自梁博：Common Crawl中文数据提取出来了，做了去黄等处理，发现简体中文压缩数据只有6TB，解压后30TB左右，繁体压缩数据6TB。中文数据到2019年冲到一个最大值，之后就回落了，不知道2020年具体发生了什么事情。。中文网页数据还是有点凋零。是不是有些网站不维护了？
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在简中互联网写东西快 9 年，开公众号 8 年。9 年前还能在知乎上一口气有上万关注，但是，现在写公众号写了 8 年，文章阅读量经常不过千。
无法不怀疑是不是自己写的东西完全没价值。自己在持续生产垃圾。
但是在推上才写了一个月，有幸有1 万+关注，让我觉得以前可能不全是我的问题。🤣
昨晚看到这篇《中文互联网正在加速崩塌》在朋友圈很多人转 。。
其实中文互联网从微信做公众号开始，就已经在崩塌了，然后抖音和短视频在上面踩了一脚，最后小红书用无脑营销文风再粉刷了一遍！从此只有流量和营销，再无纯粹意义上的分享，偶尔有点记录意义的，很快就 404
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@oran_ge
开始我不明白（算法数据和算力明明都有问题啊），现在我明白了：
算法靠开源，差不多就行，糊弄，能赚到钱就行；
数据影响质量，但我们不需要质量多好，差不多就行，糊弄，能赚到钱就行；
唯独他妈的算力没法糊弄。妈蛋，被卡脖子了。
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@HiFreyy
这种纯为流量煽动情绪的短屎频，平台有责任封禁。
对于邯郸留守儿童杀人事件，如果思考的结果是“有些人生来就是恶魔”，必须杀死小恶魔，那基本大脑皮层也闲置多年了，主要靠脑干和动物脑维持生存吧。
其实大部分人都能想到更深层的原因吧？体制？社会福利？儿童父母为何与子女分离？12 年毕节 4
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看完了 3Blue1Brown 关于深度学习的第 5 个视频。非常赞。
这种好的知识视频，一个典型的特点就是，不论是多么老/经典的话题，总能让你学到新东西，而且往往还不少。
所以，这样的视频，不但要看，还得记笔记，还得看好几遍。所以，我继续推荐用
@ReadwiseReader
剪藏的方式看这种知识视频。
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熟练阅读者（fluent reader）
思维上，把阅读作为方法（read to learn），而不是想学什么的时候都得让别人教；
在行动上，海量阅读（一年至少 20 本？我觉得至少 50 本。人大附中 6 年级要求一年课外阅读 500 万字，差不多也 50 本）；
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@jakobsonradical
首先得定义清楚“文明”这个概念。
人类古代文明有好几家：中国，印度，埃及，希腊…但这些文明都属于人类文明的初级阶段。因为，都不是基于科学体系的。
唯独基于希腊文明，欧洲人在 500 年前搞出了科学。于是，人类文明迅速发展，跳出了初级阶段，走上了科学发展的康庄大道。
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学术论文=>podcast
google在测试的一个产品，基于内容自动生成 podcast。例如，2017 年的 transformer 论文，自动生成的 podcast 片段，用双人对话的方式解释论文的主要思想。
片段只有 4 分多钟，我完整听了一遍，感觉挺震撼的。
Google 新发布的 “将 Paper 一键转为播客” 的产品 -- illuminate 还是挺有意思的，现在入门最伟大的 Paper 之一《Attention is All You Need》只需要 3 分钟时间了😂，
感觉 AI + 教育赛道接下来可能会有一轮小爆发
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@Rumoreconomy
这个大豆交易数据不能当“造假”看，有可能是交易截止日期（cutoff）的问题。有可能大豆一发出，外国确认出口，而中国这边得等运输完成收到大豆才算进口，这样就会因为在途部分而导致存在小额差异。
案例中的差异是 500 万吨，占总量 5% 不到。造假一般不会这么收敛，你见到乐视贾跃亭 10
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培养一个习惯：夜里手机放客厅，睡前夜读。用电子书阅读器，每天晚上读半小时。
只做到这一点，再也不会（假性）失眠，一年至少读几十本书。
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@knowledgefxg
不要推荐这种自己都没用过的东西了。
1、app 和网站都 4 年没更新了。
2、这只是分类导航。书得去 Amazon 上购买；
3、400 万本？不合逻辑。z-library上一共才 1200 万本书，还是所有语言所有年龄段的。一个网站上，面向孩子的书有 400 万本？
我自己的孩子用的是 epic reading
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@choicky
拼多多是我们商业系统中的恶性肿瘤。淘宝讲求商业生态，京东讲求品质，线上商业效率虽低但也解决大量就业，但是，拼多多的模式，会疯狂吸取其他商业主体的养分，整个商业系统逐渐畸形，最终寸草不生。
现在不 care 不监管，跟生育和房地产一样坐等可预见的结果最后发生，那时候就晚了。
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可费曼概念量 vs 听说概念量：一个人的认知水平，主要取决于 ta 的可费曼概念量。用费曼的方法，挤出脑子里的知识水分。
## 词汇量之于英语学习，概念量之于个人的终身学习
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补一下我的 logseq 笔记。logseq 里面有几千条笔记，每一条笔记都是一个知识砖块，或多或少的知识砖块通过关联，形成我们在一个学科领域的个人知识树。
多巴胺，就是其中一条费曼笔记，一个知识砖块。🧱
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这就是为什么这么多年我只谈学习、时间管理、知识管理、英语、读书、家庭教育，但坚决不谈“赚钱”二字。
可惜，简中互联网上这些主题相当比例的人是把这些关联到赚钱了🤣
赚钱本身不难，对于学习能力强肯吃苦的人。但是随便抓个什么人过来就能教 ta 赚钱，这个事情完全不合逻辑。
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李飞飞自传《我看见的世界》：为什么会有人坚持去做大多数人看不上的事情？
推荐华裔 AI 科学家李飞飞（十几岁移民美国，普通家庭，穷到洗衣服打工挣钱，但是成了斯坦福教授，三院院士）的自传，书名特别好：《我看见的世界》（the world i see），仅次于ted chiang 的《你一生的故事》（story of
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孩子放学后学校不留作业，不等于回家后就纯玩。
父母要做好一件事：确保孩子每天放学后有足够数量的阅读。此外，识字和计算，也需要在家庭中安排练习。
现在小学低年级不留书面作业真是悲剧。可可一年级快读完了，两位数减一位数的错误率有 20% ，26 个字母认不全，常用汉字大把不认识（更不会写）。我觉得许多必须靠机械练习加强，别无良方。上个月开始，我针对性每天打印一页练习，才慢慢好一点了。
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作为前 PwC 人，CPA，没想到利润表可以用这样的视觉形式呈现，非常 informative，非常赞！
对数据的视觉呈现，是一种非常重要，人人都应该关注，尽可能掌握的能力。
#工程师学习 可以从这几张图看出 特斯拉、苹果、微软、英伟达 是怎么赚钱和花钱的，App Economy Insights 是一个好网站。
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关联，是人类知识的本质。
最有效的学习，第一是知识砖块：在一个领域主题上积累足够多的清晰准确的知识砖块，如事实性知识，概念，模型，实例，idea 等；
其次是知识关联：在这些知识砖块之间建立丰富有意义的关联。
人类的学习、知识、理解、思考，不过都是知识砖块与知识关联而已。
Associations are all we need
It’s why multi-vector retrieval does well (still super early)
1. Making associations is hard, the human brain is very good at this
2. Pattern recognitions is just picking a correct association from your search space
3. LLMs ability to make
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所有父母都应该买一本儿童认知发展的书看看。
如果父母理解了儿童的认知发展原理，能从源头上解决被娃气到的问题。
对父母好，对娃儿也好。
当父母理解儿童认知发展规律，就不太会被气到，反而会发现娃真的很可爱。
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@Blankwonder
从语言作为交流工具的角度看，确实如此。
从语言和思维的关系这个角度看，就不是这样。
因为语言是人类思维的载体，人类通过语言来思维/思考。所以，学习一门语言，不只是为了掌握一个沟通工具，也是为了发展自己的思维。
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对于阅读这件事，电纸书硬件不是关键。关键在于阅读者是否是一个熟练阅读者（fluent reader）。
阅读是一种技能，类似于游泳那种，必须亲自下水，积累足够多的有效练习时长。例如，读100 本之后，自然就会了。我大学毕业后沉痛地发现自己没有知识体系，阅读太少，于是从 0 开始重头开始阅读，大概 10
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20 个实例，测试多模态gpt-4o 的 vision 能力。
结论只有一个：在视觉任务上，人脑毫无优势。人类需要开始：feel the AGI。🤣
gpt-4o 是真正的多模态 LLM，它的视觉等多模态能力是 LLM 原生的，而非通过挂载组件等方式实现。但是，目前我们用到的 gpt-4o 只上线了 vision
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@jakobsonradical
这种对“满分”的追求，反映了父母对学习的无知，对虚荣的执念。
我娃现在三年级，期末语数外三门考了 96-97-98。我唯一做的就是看看卷子，和她讨论了错题。
因为不是不会，只是粗心，那完全没事。粗心而以，就和 GPT 一样，不粗心不正常，毕竟人脑不过是一个 token
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一个简单的问题：圆面积的公式是什么？
一个重要的问题：这个公式是怎么推导出来的？
公式定理结论等“知识”，以前的教育范式是记住，背下来，能做题，能考试。
本质上就是死记硬背、机械学习（rote learning）的“富士康流水线”：定义，公式，定理，例题，练习，作业，考试……高考后忘掉。
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@tindingtin
本质上是家庭范围内的权力争夺。如果是女性“当家”，大概率这个女性会发展出这样的行为模式：打击对方，以维持自己的权力地位，让自己对家庭的统治合法化。
男性有两种出路：一种是牛逼到无法打压的程度（这个难度太大），另一种是财务和各项事务分开，打压过头就离婚，这时候纸老虎就会害怕。
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@dotey
且不说基本概念搞不清楚（什么叫“智能语言”？），这个回答简直就是驴唇不对马嘴。
翻译是对信息的转换，跟立场是两回事。黄说的这些“需要人工翻译的”内容，用AI翻译不会有任何影响。
黄举的例子（ChatGPT中英语料内容有差异导致问题答案有差异），这个说的是问答任务，不是翻译任务。两回事。
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不要把 LLM 看成创造新知的系统，把 LLM 看成帮助我‼️创造新知的系统。
我的总结：ChatGPT 等LLM 系统的本质，是把全人类的知识提炼压缩并封装到一个模型中，你可以在任何联网设备上，用自然语言召唤出任何人类知识。是的，仔细想一想，ChatGPT 就是知识版的阿拉丁神灯，我们在使用的不是一个
@GregKamradt
I don't see LLMs as systems that can to create new knowledge, I see them as a tool I can use to help ME create new knowledge
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@seclink
这些项目大多数是他从 Tesla离职、 重返 OpenAI之前做的。
除了最新的用 C 重写 GPT-2 的项目。
而且这些都属于原理讲解，属于科普，应该不涉及 OpenAI 的专有技术。
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儿童的一大功效，是提升成年人的人生质量。
为了和儿童共同成长，成年人自然而然成为了更好的人。
学习不止是认知活动，更是一种情感活动。情感体验和动机，才是驱动学习成长的最强动力。而和儿童共同成长，为了让自己配得上可爱的儿童，可以成为大部分成年人的内驱力。
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有的国人喜欢权谋和算计，这不是智力高低问题，而是个人知识体系问题。
中国古代发展出的知识体系，是没有科学的。科学处理的是人与世界、真理之间的关系，让人能够认识世界，改造世界。
罗永浩：
我年纪越大，就越觉得那些心理阴暗，一肚子心计，满脑子阴谋论的人，是因为智力不够。这和我小时候的认识是大致相反的。
尽管存在个体差异，但是整体上，足够聪明的，进化得更好的人群，通常会倾向于选择公平、正义，更容易具有坦诚、善良的品质。
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输入 ，直达（几乎人类所有知识的）生成。
就像输入 ，直达（几乎人类所有信息的）搜索。
google 的使命，是“组织全世界的信息，让所有人都能获取任何信息且受益”（organize the world's information and make it universally accessible and
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不是小孩子完全不能看视频，只要做到书籍类输入：视频输入＞10：1 就可以了。
大概是这个比例。例如，if 一天给孩子看 10 分钟视频，then 带孩子读绘本 100 分钟。至少。
否则，现在给孩子每天看 100 分钟视频，你以后 用 10 倍的时间，100 倍的金钱都换不回来。
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action precedes motivation.
英语里有这个说法。翻译成中文，我的版本：先谈做到，再谈喜欢。
或者，先改变行为，再改变思维。
不论是跑步，读书，学习，笔记，学英语，写作，都是这个道理。
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采用了新的“o200k_base” tokenizer 之后，GPT-4o 的词汇量已经从 gpt-3 时代的 5 万，大幅提升到20 万。
好消息：gpt-4o 的中文词汇量大大增加！
坏消息：中文语言污染也大大增加图中是20 万 token 中
图中是20 万 token 中的部分中文 token。
启示？
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推友们觉得这种“费曼笔记”式的分享怎样？
这种内容偏向于纯知识性分享，不会像键政、暴论等内容有“流量”。
大家觉得好的话，可以转发 repost 一下，我看看数据如何。如果大家喜欢这种内容和形式，我会多发这种“纯知识”性的费曼分享。
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@jakobsonradical
这是一种典型的诡辩术：把一个真实性存疑的论点塞到问题形式里。引导对方默认其中隐含的论点为真。
真的“什么都解决不了”吗？这么大的论断，不需要先讲讲证据吗？
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