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pimgeek
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📜数字草稿纸 专注笔记术📝
🥐思考面包屑 创意脚手架🪜
🤓 期待交流 🤝🏻 微信同名 💬
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pimgeek
2年前
每隔一段时间就想重新做一次自我介绍,突出近期的个人兴趣侧重点 🤭

简单概括,pimgeek 是 PIM 和 Geek 两个词的组合,其中 PIM 是个人信息管理的英文词组首字母缩写,Geek 指对某些小众爱好保持极端兴趣的人。

就个人而言,我的长期兴趣始终是这个:『弄清大脑/思维/意识活动背后的复杂系统工作原理。』🧠

为了随时随地都有条件抛开手头一切杂事去开展相关研究,很明显我需要一份比较特殊的工作。迄今为止,我尚未发现一种合适的工作职位能够平衡个人生计与这种强烈的研究兴趣,所以我逐渐变成了一位自由职业者。

在即刻社区,我专门购买了🍌黄即年费会员并订阅了 “自由职业、自由工作、远程办公、远程工作、Freelancer、Remote” 等话题关键词,只要有人反复谈论这个话题,都会被我关注到。如果看到喜欢的内容,我还会转发推荐给更多人(背后的理念是:只有自由职业者多起来,才可能有更多人关注我正在做的研究和主营业务)🤠

另一方面,因为我的研究兴趣经常涉及自身思维过程的观察、记录、回溯、反思等,所以我迷上了个人笔记/信息管理工具。通过与别人交流这些工具的使用心得,我逐渐认识了很多硬核的玩家和软件工具开发者。其中有一类输入法工具,专门用于以中文记录思考过程,我对这种记录工具有着超高的要求,所以到后来干脆开发了自己专用的音形码输入方案——🦩🐯鹤虎盲打输入法。

有了顺手的思考过程输入工具,很自然地就会考虑如何尽可能长期稳定可靠地存储、整理自己的思考记录。在这个问题上,我选择了以卡片笔记作为原子记录单元,目前重点关注德国社会学家尼古拉斯·卢曼(Niklas Luhmann)的卡片盒笔记管理方法,正在选配必要的工具和流程去磨合、实践(自研流程的成熟度和实用度已接近 80%)。在未来,此方法的展示、分享、教学和周边软/硬件开发很可能成为我的重要业务与收入来源。📈💴

如果你看了上面的介绍之后,对我的个人经历、研究主题或个人信息管理相关经验产生兴趣,欢迎通过评论或私信与我联系 📔💬🤓

✪ 🦩🐯鹤虎盲打输入方案 - m.okjike.com
✪ 第一次兴趣总结 - m.okjike.com
✪ 第二次兴趣总结 - m.okjike.com
✪ 第三次兴趣总结 - m.okjike.com
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pimgeek
2天前
躺平的境外思想起源?🤔
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pimgeek
3天前
上周六的直播内容,重点介绍了如何用开源免费跨平台的 Project Graph 应用模拟“深度缩放草稿纸”,实现在电脑桌面上陈列浏览大量数字卡片笔记(原视频 90 分钟,经过精心剪辑已经缩减到 50 分钟,只包含最重要的功能展示和问答互动)😄

https://m.bilibili.com/video/BV1GM9rBqEKZ

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pimgeek
4天前
去银行办业务,一位坐轮椅🦽的老人排在前面,好像在和柜员争论什么。工作人员努力调解,我听到老人说已经 90 多,住在附近一座高层。

办完业务出门看到他自己费力地转动轮椅,于是主动提出帮他推回去,路上听他讲了很多人生经历碎片,完全超乎想象。等送到楼道里再出来时,外面开始下阵雨了,幸好及时赶到。

回银行附近取车🛵时,我还在回味他说的话,他说“人有好心才能长寿”,他认为自己的人生能够证明这一点。🤔
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pimgeek
7天前
果壳 / 沙拉酱:『Google X 前首席商务官 Mo Gawdat 说过,AI 是会让你变笨,还是会让你变成最聪明的自己,关键在于你是把思考外包给 AI,还是用 AI 武装自己的思考。他自己用 AI 的方式是这样的:先提出自己的观点,然后让 AI 找所有支持和反对的证据,读完之后自己来判断。

他管这个叫“借 AIQ”,AI 的智识是指数级的,如果你能把它叠加在自己的判断上,你借来的那部分比你原有的还要大…( 详见正文 )』🤔

裸辞做“一人公司”,我后悔了

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pimgeek
10天前
最新的 v007 版鹤虎盲打输入方案已经发布,欢迎测试。🦩🐯⌨️

比起 v006 版,Rime 配置文件略有改动,使用说明也做了相应调整。码表中的词组数量超过 50w 个,所有字、词编码均无重码。⭐

可以从网盘下载 Mac / Windows 版安装试用(需提前安装 Rime 输入法引擎)

pimgeek.lanzouj.com 密码: hehu

安卓移动端推荐使用 Fcitx 小企鹅输入法,苹果移动端推荐使用倉输入法,安装好输入法 App 后直接导入 Mac 版方案即可。
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pimgeek
11天前
网友给出一段有趣回复:😃

『已经不可能回到古法时代了😮‍💨,ai 生成的代码太多太快了。所以马鞍工程才应运而生。​你觉得的局限实际上是默会知识理论,还有知识的诅咒。

我有一个观点,因为基于前面的理论,人和 ai 都有幻觉。​抽奖和试一试还是最核心的方法。​最优诅咒一定存在,要么损失信息,要么损失时间,要么损失准确性,要么损失一致性。也可能都损失。一定存在最优,或者说一定存在正确。但是条件不一定允许你找到最优。因为现实没有无限信息,能源和世界。』

我的进一步回复:

『以前辛顿说的观点很打动我,他说生成式 AI 实实在在地降低了规模化服务的计算成本,尽管这要付出计算结果不再唯一恒定的代价,从永恒合逻辑转变成了凡人计算(Mortal Computation)😄

我不指望回到古法时代,提出上述观点,主要提醒自己和有独立思考意愿的人,别帮着镰刀们收割自己。🤔

pimgeek: 从这道脑筋急转弯题目中,我似乎想通了生成式 AI 的最核心局限在哪里。🤔 简单概括:哪怕是坚持逻辑一致地“反向回答”问题,也算是“逻辑上可信”,分析程序 Bug 经常用到这个原则 😄 而 Vibe 编程似乎带来了重大变数,不太可能用同样的一致性分析预判生成式 AI 的回答是否可靠,而需要采用外部验证手段。直接按古法分析源码肯定是一种验证手段,但沉迷于 Vibe 编程的开发者真的有兴趣退回到这一步确保消除严重隐患吗?😅

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pimgeek
11天前
从这道脑筋急转弯题目中,我似乎想通了生成式 AI 的最核心局限在哪里。🤔

简单概括:哪怕是坚持逻辑一致地“反向回答”问题,也算是“逻辑上可信”,分析程序 Bug 经常用到这个原则 😄

Vibe 编程似乎带来了重大变数,不太可能用同样的一致性分析预判生成式 AI 的回答是否可靠,而需要采用外部验证手段。直接按古法分析源码肯定是一种验证手段,但沉迷于 Vibe 编程的开发者真的有兴趣退回到这一步确保消除严重隐患吗?😅
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pimgeek
12天前
翟志军:『我的判断是:Dijkstra 在战术上输了,在战略上赢了。

🔸战术层面,他认为没人能造出听懂人话的机器。事实上,我们造出来了。

🔸战略层面,他预言的"本质难题不会消失,只会换个地方出现"——这一点一字未错。

过去,消除歧义这件事发生在编译器与程序员之间,由 Pascal、C、Haskell 的语法规则兜底。今天,消除歧义这件事发生在 Prompt Harness 之间,由 Structured Output、Tool Schema、Eval Pipeline、Spec 文档兜底...(详见正文 ➠)』

自然语言不适合编程——Dijkstra 半个世纪前的判断,今天依然成立

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pimgeek
12天前
Mars 任鑫:『人类本身,是非功能性价值最天然的稀缺来源。

AI 能生成一万幅画,但"这是某个人画的"只有一幅。AI 能写一万篇分析,但"这是我信任的那个人写的"只有一篇。AI 能提供一切信息,但"他飞过来当面跟我讲了一遍"只有一次。这不是人类的退路。人是目的,不是手段。

生产力从来不是人存在的理由——只是在漫长的物质匮乏时代,人类被迫扮演的角色。 AI 把生产力这件事接过去,人不是被逼到角落里——是终于可以不再假装自己是一台机器了...(详见正文 ➠)』🤔

AI 转型:河豚已经没毒了,师傅反而更贵了

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