🤖异或的挫败与注意力的胜利：AI如何理解语言

AI&机器学习
文章从人工智能的两大分支——符号主义与联结主义——展开，回顾了从感知机到多层感知机的发展历程，以及异或问题如何暴露出早期模型的局限，引发第一次 AI 寒冬。随后介绍了词嵌入、向量运算和注意力机制等关键技术如何推动联结主义的复兴，使大语言模型能够在高维“意义空间”中进行概率预测与生成。最后，结合对齐与强化学习，文章揭示了 ChatGPT 等现代 AI 在语言理解与生成上的核心原理。
异或的挫败与注意力的胜利：AI如何理解语言

Lazy loaded image大模型“不确定性”的真相：不是温度而已，关键在 batch invariance

随笔杂谈
LLM 推理“不确定性”的根因不在温度或“并发+浮点”，而在于 batch invariance 缺失：同一请求的数值会随拼批规模与切分策略改变。通过对 RMSNorm、Matmul、Attention 做 batch-invariant 改造（统一 KV 布局、固定 split-size 等），在 temperature=0 下可实现位级一致的可复现输出，代价是可接受的性能损失，为金融/法律等高确定性场景及 True On-Policy RL 奠定基础。
大模型“不确定性”的真相：不是温度而已，关键在 batch invariance

Lazy loaded image拒绝“脑内呕吐”：用 PACER 系统重构你的知识消化逻辑

随笔杂谈
在信息爆炸的时代，我们往往陷入“过度消费”的陷阱：看完一本书、刷完一堆 YouTube 教程，却在几天后迅速遗忘。Justin Sung 在其视频中提到，很多人在学习时只有消费阶段（Consumption），而忽略了消化阶段（Digestion）。 为了实现高效的信息留存，我们需要将信息分为五类，并匹配不同的处理策略，这就是 PACER 模型。
拒绝“脑内呕吐”：用 PACER 系统重构你的知识消化逻辑

Lazy loaded image虚掷的深情与时代的尘埃：重读《芳华》

随笔杂谈
严歌苓曾冷峻地撕开温情的面纱：“所有的好人实际上都无用。所有的人对好人都是认为他傻、白痴。” 这句话，像一枚锈蚀的钉子，精准而残酷地钉穿了刘峰那被神圣化的一生。 在那个集体主义密不透风的赛道上，刘峰其实是没得选的。他出身于县城的木匠家庭，根子扎在社会的微末之处。对于一个无权无势的小人物，想要在军区文工团这样一个阶层森严、充满“红二代”与“高级知识分子子女”的金字塔里搏出一个出路，他唯一的货币就是“善良”。 这种“善良”并非天赋，而是一种生存策略的极端化。他必须把自己修剪成一个没有私欲、没有死角的“圣人”，才能换取那一点点卑微的生存尊严和被集体接纳的入场券。他成了那个最完美的“修补匠”，修补地板、修补乐器、修补别人的婚姻。然而，正如计算机系统里的冗余备份，大家在享受他的稳定时，却从未真正赋予过他作为“个体”的权重。一旦系统升级，这种过时的、低效的“好人算法”，便会第一时间被作为冗余代码无情抹除。
虚掷的深情与时代的尘埃：重读《芳华》

🤔在 AI 的“鲶鱼效应”下，重塑我们的认知底层：从费曼的“求真”说起

随笔杂谈
序言：当知识不再是秘密，深度便成了唯一的护城河 作为一名在 AI 浪潮中不断迭代的开发者，我时常感到一种深刻的悖论：一方面，大语言模型让获取知识的成本几乎降为零；另一方面，真正的“理解”却变得前所未有的稀缺。 这种稀缺感源于我们长期受到的教育惯性。在当下的技术转折点，我想结合理查德·费曼（Richard Feynman）的学习哲学，谈谈为什么我们必须打破“键值对”式的思维，以及为什么 AI 这条巨大的鲶鱼，终将吃掉每一个缺乏逻辑厚度的平庸者。
在 AI 的“鲶鱼效应”下，重塑我们的认知底层：从费曼的“求真”说起

Lazy loaded imageAnthropic co-founder: AGI predictions, leaving OpenAI, what keeps him up at night | Ben Mann

随笔杂谈
本视频采访了Anthropic的联合创始人Ben Mann，讨论了多项关于人工智能（AI）及其安全性、经济影响的议题。Ben提到，超智能（AGI）可能在2028年左右实现，而AI的进步并没有减缓，反而加速了。他离开OpenAI创立Anthropic的原因是觉得在OpenAI中AI安全问题没有得到足够重视，尤其是在超智能的对齐问题上。Ben分享了自己对AI带来失业率上升、经济结构变化的看法，并指出AI将重塑社会及职场，并对未来的人类角色提出了重要的思考。他还提供了未来AI时代中如何应对职业变动的建议，强调“使用工具”的重要性，并关注对孩子的教育，特别是好奇心和创造力的培养。 Highlights • 🤖 超智能的到来： Ben预计超智能（AGI）将在2028年左右到来，超智能的对齐问题至关重要，可能会影响整个人类社会。 • 🔍 离开OpenAI的原因： Ben与团队离开OpenAI是因为认为AI安全未得到充分重视，尤其是如何“把上帝关进盒子”这一超智能控制问题。 • 📉 AI对就业的影响： AI的发展可能会导致失业率上升，尤其是低技能职位会遭到取代。社会需要应对这些变化，并提前规划过渡期。 • 📈 AI加速进步： Ben强调AI的进步没有减缓，模型发布频率逐渐加快，每月或每季度更新一次，而不是像过去那样一年一次。 • 💼 AI与工作： 他提出“经济图灵测试”的概念，表示AI如果能取代一定比例的工作，将对全球经济产生深远影响。 • 🧑‍💻 未来职业建议： Ben建议使用AI工具的能力至关重要，尤其是能够灵活调整与AI交互方式，提高工作效率和创造力。 • 👶 教育与未来： 对孩子的教育需要强调好奇心、创造力和善良，这些素质将帮助他们在未来的AI时代中获得成功。
Anthropic co-founder: AGI predictions, leaving OpenAI, what keeps him up at night | Ben Mann

Lazy loaded image知识与信息的区别

随笔杂谈
在这个信息爆炸、内容泛滥的时代，信息获取已不是稀缺能力，信息内化才是关键竞争力。 本篇文章系统梳理了“信息”与“知识”之间的本质区别，核心观点包括： • 信息是流动的、外在的，知识是结构化的、内化的； • 信息可以传递，知识只能通过个人思考、实践、反复验证形成； • 知识的力量不在于量的累积，而在于它能建立认知地图，带来框架性理解； • 泛信息化环境下的“伪学习”正加剧我们的焦虑，而非真正带来成长。 通过俄语教学中的语义细节、编程知识的应用场景，以及“Docker”的认知模型，你将清晰看到——只有当信息能在我们已有知识体系中找到“位置”，产生预测、推理、判断和整合的能力，它才有资格被称为知识。未来的信息将免费泛滥，但真正稀缺的，是能把信息转化为知识的能力。
知识与信息的区别

Lazy loaded imageHinton采访 24.6.27

随笔杂谈
1. AI的潜力与风险：Hinton教授对人工智能未来的发展提出了深刻的见解，并警告了AI可能带来的威胁。 2. AI与人类智能的对比：他探讨了AI能否超越人类智慧，以及超人工智能的可能性。 3. 人工智能在各个领域的应用：包括AI如何影响未来的职业、就业以及全球经济格局。
Hinton采访 24.6.27

Lazy loaded image对于人工智能时代的巨大思考————请你宽容

随笔杂谈
本文从“宽容”作为人类社会精神底座出发，延伸探讨了AI发展中的两个核心问题：价值对齐与算法偏见**。当AI逐渐获得接近乃至超越人类的智能时，我们必须重新思考，我们在数据中灌输的价值观，是否配得上我们期望未来机器所体现的理性与善意。 📌 主要内容概览： 1. AI系统若无法对齐人类价值，将面临灾难性风险 ◦ 引用Anthropic提出的三种可能路径：乐观、中性、悲观 ◦ 强调“技术对齐问题”的严峻性，尤其在AI智能接近或超越人类的情境下 2. 人类的偏见与仇恨正在污染训练数据 ◦ 大模型学习的是人类语言、行为和价值的集合体 ◦ 如果我们对“平凡人”“弱势群体”都缺乏宽容，最终塑造的AI也将对他们无情——而那最终会反噬我们自己 3. 数据偏见是结构性的、难以完全根除的 ◦ 介绍经典文献： ▪ 《A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning》 ▪ 《Weapons of Math Destruction》 ◦ 深入讨论偏见的来源、反馈循环与应对策略 4. “信息”≠“知识”，偏见的批判与防范需要真正的深度认知 ◦ 仅靠“收集技术资料”远远不够，AI PM 和开发者需要形成独立的伦理判断力与系统性思维
对于人工智能时代的巨大思考————请你宽容
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盛溪
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