即刻App年轻人的同好社区
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置顶有看着舒服的东西是好事，能像他一样从小聪明播客起家到在会所给有钱人讲课、甚至润掉，那是更舒服的事。我替所有读者希望这份舒服能传递给每一位聪明程度不亚于他的人。 //@Howie-Lee: 明白你的意思，中李哲学主义学艺不精是事实，润后也愈发反建制了，不过看他也只是在ideological舒适区里扩充信源。但是话说回来，简中网左vmz那套我也是断然看不下去的。
Howie-Lee: 推荐阅读李厚辰写的书
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这叫大J与大J悲欢并不相通，表明即刻是个优秀的隔温层社区（或“你”是个优秀的单温层用户） //@旧日笔记小丑鱼: 白瞎了头像
条件状语从句: 玩即刻5年多了，但发现90%的瓜看不懂，许多人设崩塌的所谓大J几乎也从未听过。 只能跟他们说，很遗憾用这种方式认识你。
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符号学剥削，🚕🐦🈶1️⃣✋ //@Envl: 物质丰富以后就整点精神追求吧 大概
Envl: 虽然是中文但我看不大懂 大j们大多和树先生很熟也是我一直以来很困惑的事情
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“They are ridiculously rational people.”
(quote from yishan’s thread)
An interesting oxymoron.
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同样有趣的，李如一：
蘋果做了很多好產品，但這些產品可以說在某種程度上是爲在加州生活的人優化的，如果妳是加州居民用起來會感覺更好。如果一輩子都在東京這種高密度空間生活，對於AirPods有可能在擠地鐵時掉到路軌上就會給予更多考慮。
(quote from yishan’s thread)
An interesting oxymoron.
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同样有趣的，李如一：
蘋果做了很多好產品，但這些產品可以說在某種程度上是爲在加州生活的人優化的，如果妳是加州居民用起來會感覺更好。如果一輩子都在東京這種高密度空間生活，對於AirPods有可能在擠地鐵時掉到路軌上就會給予更多考慮。
https://blog.yitianshijie.net/2023/11/22/4125/
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说的不是科学内部的运作方式，而是它展现出来的样子、它“被”用的方式。用科学话语来唬人、控制人，一直都在发生。
不过具体的方式可能不是yusen说的那种神神秘秘的样子。（原post: m.okjike.com ）
OrangeCLK: 实验科学不应当拿去和巫术做类比
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这种想法和所谓「富人思维」和某种心理暗示技法很像：如果我有钱了我会如何花钱 / 如果我不被现在的问题所困扰我的心情会怎样，会做什么决策。
然而真正的问题在于：我所思考的会否是我所希望想思考的？我何以相信我自己的思考，而不是鼓吹者的？我的思考为何不像他人思考一样是种妄想？
然而真正的问题在于：我所思考的会否是我所希望想思考的？我何以相信我自己的思考，而不是鼓吹者的？我的思考为何不像他人思考一样是种妄想？
zhijie发表了动态：有些时候「自下而上」的思考方式会很有帮助，尤其是对于新生的事物。 一个技术到底能产生多少价值，取决于它如何解决一个个具体的问题。 如果一个技术不能解决实际问题，或是帮助不大，那么建立在这个技术上的东西就会成为空中阁楼，没有任何基础。 当你遍历各种可能性之后，发现具体解决的问题很有限时，就可以做出初步的判断，这个技术可能没有那么重要。 当然，由于我们获取到的信息是不完备的，很难完全遍历所有的可能性，所以仍然存在一些意想不到的情况出现，会推翻前面的判断。所以，留心别人有什么和自己不同的想法便有一些帮助。 为了尽可能遍历，一种做法是先抛开当前技术的限制，走到技术的极限。思考5G时可以思考无限的网速，如果无限的网速在手机上提供不了太大价值，那么我们就可以说5G在手机上价值不大。思考crypto时可以思考一个完全去中心，0手续的情况。思考GPT时可以思考一个速度极快智能很高的情况。 抛开技术的限制后，对发散问题很有帮助，虽然人脑还是会自动过滤掉一些看起来不靠谱的想法，而这些看似不靠谱的想法可能很重要。思考一个技术的极限，可以帮助我们理解一个技术极限上能带来多少价值。 遍历极限技术的可能性，包含了现有技术的可能性。如果这个极限的技术也不能解决具体的问题，那么当前的技术就更不可能。 以这种方式思考，当LangChain出来的时候，就可以设想一个更加厉害的方案或更好的效果的实现，如果这个实现对解决具体的用户需求帮助不大，我们就可以认为LangChain没什么用。如果这个更加厉害的方案的设想也比Open AI的function call厉害，那我们也可能判断function call对于开发者可能有用，但对于解决实际用户的问题可能没用。 对于大模型，GPT-4无法做到事，开源的模型可能也做不到(对用户来说也许优势是私有模型，然而模型有没有用首先要看智能高不高)。如果不考虑成本，GPT-4的使用场景会覆盖开源的场景。开源的模型对于开发大模型公司是重要的，但对于应用开发者可能没有那么重要。 另一个例子是，我们可以举例出很多AI带来失业的可能性，有微观的推理也有宏观的推理，但是人们也会说AI会带来新的工作，可是要说能带来什么新工作却又很难设想，那我们或许可以先认为AI未来确实会带来更多的失业，除非我们出现了新的证据。
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