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置顶通过不断跨界接触新事物，人类会慢慢摸清什么样的信息结构最容易吸收、什么样的认知路径能最快抓住本质。这种对「学习方法本身」的提炼，直接拉高了我们未来攻克陌生领域的速度。
Jeff Dean 认为，这种元学习能力，正是人类身上的递归进化属性。把这个逻辑映射到 AI 上，核心挑战也就浮出水面了：系统能不能在解完一道道具体题目后，自己总结出一套可跨界迁移的「科研方法论」？
如果不能，那它就依然只是一个熟练工。
Jeff Dean 认为，这种元学习能力，正是人类身上的递归进化属性。把这个逻辑映射到 AI 上，核心挑战也就浮出水面了：系统能不能在解完一道道具体题目后，自己总结出一套可跨界迁移的「科研方法论」？
如果不能，那它就依然只是一个熟练工。
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求问 这两天 AI Engineer SH有小伙伴参加吗？
📍 上海虹桥祥源希尔顿酒店
🤓有机会碰面的话面即呀💡
🙋5 和 6号
After Meeting 可以约咖啡畅聊！
欢迎马克下方二维码花1mins 填写
我会主动约你时间⌛️📝👏
不一定很正式 就是觉得后面也许会有可以聊聊、碰撞一下的机会🫰所以想邀请屏幕前的你填一下～也许之后有合适的话题和时间🔗 在这里哦
my.feishu.cn
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Information is everywhere. You don't lack knowledge. You lack focus.
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1.寻找能产生超线性回报的职业:创业，投资，公开写作是可以创造超线性回报的。在这些职业里做的好的人，会收到超额回报。普通的工作是很难有非线性回报机会的，比如说按部就班的上班。
2.不断的学习，但是不要太限制自己学习的内容，抽出一定的时间做随机探索，有可能找到普通人关注不到的非线性增长的机会。限制住自己的学习的范围，很有可能提前扼杀掉这类机会。
3.这个世界很多领域的发展是非线性的，从小被灌输的“一份努力一份收获”是自欺欺人的。
（From X cr.闵祖涛Zutao@taoshenga19 8:49 AM Nov 25,2023 ）
原文链接🔗paulgraham.com 译文链接🔗baoyu.io
2.不断的学习，但是不要太限制自己学习的内容，抽出一定的时间做随机探索，有可能找到普通人关注不到的非线性增长的机会。限制住自己的学习的范围，很有可能提前扼杀掉这类机会。
3.这个世界很多领域的发展是非线性的，从小被灌输的“一份努力一份收获”是自欺欺人的。
（From X cr.闵祖涛Zutao@taoshenga19 8:49 AM Nov 25,2023 ）
原文链接🔗paulgraham.com 译文链接🔗baoyu.io
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