#开源项目推荐 Tap4 AI Web UI 是一款开源的 AI 导航站模板，项目非常轻量级，维护简单，可一键部署到 Vercel！
功能
- 国际化
- SEO 友好 (支持 i18n)
- 动态 sitemap.xml (支持 i18n)
- 快速发布
- 使用 NEXT 14 和 app 路由 (react 服务器组件)
- Supabase serverless 数据库
这两年 AI 导航站的流量非常大，大家如果也想做 AI 导航站，不妨拿去白嫖吧！
🐙 GitHub：https://github.com/6677-ai/tap4-ai-webui
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为了应对南非严峻的强奸犯罪问题，医疗技术人员 Sonette Ehlers 在2005年发明了一种名为 Rapex 的防狼装置。它外观酷似女用避孕套，但内部装有尖锐的倒刺。一旦有男性试图强奸佩戴 Rapex 的女性，装置上的倒刺就会紧紧钩住侵犯者的阴茎，不仅令其痛不欲生，可能还会留下 DNA 证据。Rapex 只能通过外科手术取出，这大大提高了警方逮捕和起诉性侵者的可能性。
面对批评者指责 Rapex 是一种 “中世纪的惩罚” 时，Ehlers 直截了当地回应道：“既然强奸本身就是野蛮和落后的犯罪，我们采取相应的防范措施也在情理之中。”
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面对批评者指责 Rapex 是一种 “中世纪的惩罚” 时，Ehlers 直截了当地回应道：“既然强奸本身就是野蛮和落后的犯罪，我们采取相应的防范措施也在情理之中。”
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🥰3
IT 行业该如何提高自己的薪资水平？
去年，拥有 3100 订阅者的知名 newsletter "Tech World With Milan Newsletter" 作者对全球 90,000 名软件开发者做了一项 Stack Overflow 调查。在调查结果中，最吸睛的莫过于薪资水平 。那么，我们能从这些数据中得出什么结论？
1️⃣ 整体薪酬全线上涨。开发者的平均薪酬同比增长约 10%，反映出市场对技术人才的强劲需求。以德国为例，几个高薪职位的最新排名如下：
🔹 工程经理：107,090 美元 (同比增长 11.58%)
🔹 数据科学家/机器学习专家：87,813 美元 (增长 17.63%)
🔹 云架构师：85,227 美元 (增长 10.99%)
🔹 数据工程师：85,672 美元 (增长 11.58%)
🔹 移动开发工程师：83,530 美元 (增长 24.33%)
🔹 后端开发工程师：80,317 美元 (增长 14.12%)
2️⃣ 各领域涨幅不一。移动开发 (+24.33%)、后端开发 (+14.12%)、数据科学 (+17.63%) 等领域的薪酬涨幅最为喜人。
3️⃣ 地域差异显著。不同地区的薪酬水平差距明显，发达地区的薪酬普遍更高。从图中可以看出几个显著特点：
🔹 美国 (尤其是硅谷、纽约等科技中心) 的薪酬水平全球最高，瑞士、以色列紧随其后。
🔹 西欧各国的薪酬水平也颇具竞争力，但普遍低于美国。
🔹 亚非拉等新兴市场的平均薪酬虽然不高，但相对当地生活成本来说还算可以。
4️⃣ AI 和机器学习最抢手。与人工智能和机器学习相关的岗位薪酬增长最为亮眼，反映出这些领域正变得越来越重要。
那么，作为开发者，我们该如何给自己加薪呢？或许可以考虑：
🔹 瞄准高需求赛道：提升数据科学、人工智能、云计算、移动开发等稀缺领域的专业技能。
🔹 选对地方很重要：可以考虑去美国、西欧等高薪地区发展，或者寻找提供远程工作机会的公司。但要留意，公司通常会参考当地生活成本对薪酬进行调整。
当然，学无止境，唯有不断提升自己，才能收获更多机遇。相信只要坚持自我增值，薪酬提升指日可待！
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去年，拥有 3100 订阅者的知名 newsletter "Tech World With Milan Newsletter" 作者对全球 90,000 名软件开发者做了一项 Stack Overflow 调查。在调查结果中，最吸睛的莫过于薪资水平 。那么，我们能从这些数据中得出什么结论？
1️⃣ 整体薪酬全线上涨。开发者的平均薪酬同比增长约 10%，反映出市场对技术人才的强劲需求。以德国为例，几个高薪职位的最新排名如下：
🔹 工程经理：107,090 美元 (同比增长 11.58%)
🔹 数据科学家/机器学习专家：87,813 美元 (增长 17.63%)
🔹 云架构师：85,227 美元 (增长 10.99%)
🔹 数据工程师：85,672 美元 (增长 11.58%)
🔹 移动开发工程师：83,530 美元 (增长 24.33%)
🔹 后端开发工程师：80,317 美元 (增长 14.12%)
2️⃣ 各领域涨幅不一。移动开发 (+24.33%)、后端开发 (+14.12%)、数据科学 (+17.63%) 等领域的薪酬涨幅最为喜人。
3️⃣ 地域差异显著。不同地区的薪酬水平差距明显，发达地区的薪酬普遍更高。从图中可以看出几个显著特点：
🔹 美国 (尤其是硅谷、纽约等科技中心) 的薪酬水平全球最高，瑞士、以色列紧随其后。
🔹 西欧各国的薪酬水平也颇具竞争力，但普遍低于美国。
🔹 亚非拉等新兴市场的平均薪酬虽然不高，但相对当地生活成本来说还算可以。
4️⃣ AI 和机器学习最抢手。与人工智能和机器学习相关的岗位薪酬增长最为亮眼，反映出这些领域正变得越来越重要。
那么，作为开发者，我们该如何给自己加薪呢？或许可以考虑：
🔹 瞄准高需求赛道：提升数据科学、人工智能、云计算、移动开发等稀缺领域的专业技能。
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当然，学无止境，唯有不断提升自己，才能收获更多机遇。相信只要坚持自我增值，薪酬提升指日可待！
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手把手教你手撸 Transformer ✍️
洞悉 Transformer 架构的奥秘，就像掀开引擎盖，探寻汽车的内在构造。扑面而来的是各种眼花缭乱的零部件：词嵌入、位置编码、前馈网络、注意力加权、Self-Attention、Cross-Attention、多头注意力、层归一化、残差连接、Softmax、线性层、Nx、右移、Query、Key、Value、Masking……纷繁复杂的术语常令人不知所云。
那么，究竟是哪些核心组件驱动着 Transformer(🚗) 高速运转？
在我看来，🔑 最关键的秘诀在于：“Attention 加权” 与 “前馈神经网络” 的完美配合。
其他组件犹如锦上添花的强化部件，它们为 Transformer(🚗) 插上腾飞的翅膀，助其一路高歌猛进，抵达更远的彼岸。当然，这些增强组件也不可或缺，正是有了它们，才打造出了当下风靡一时的 “大” 语言模型。🚗 -> 🚚
运行流程剖析
[1] 输入准备
↳ 接收上一层网络传递来的特征向量 (共 5 个位置)。
[2]Attention 计算
↳ 将 5 个特征向量一股脑灌入 Query-Key Attention 模块 (QK)，得到一个 Attention 权重矩阵 (A)。这里我先卖个关子，内部细节容我稍后再述。
[3]Attention 加权
↳ 将输入特征与 Attention 权重矩阵相乘，瞬时间加权特征 (Z) 呼之欲出。值得注意的是，此时仍保持着 5 个位置不变。
↳ 这一步本质上是在位置维度 (横向) 上融合了不同位置的特征信息。具体操作是：X1 := X1 + X2，X2 := X2 + X3……以此类推。
[4]FFN 第一层
↳ 将 5 个 Attention 加权特征悉数送入 FFN 的第一层。
↳ 让它们与权重、偏置来个亲密接触，尽情地相乘。
↳ 这步的精妙之处在于，它在特征维度 (纵向) 上串联起了不同特征的信息。
↳ 每个特征的维度由原来的 3 跃升为 4。
↳ 值得一提的是，所有位置共享同一组权重矩阵。这就是术语 “Position-wise” 的奥义所在。
↳ 剖根究底，FFN 其实就是一个多层感知机。
[5]ReLU 激活
↳ 所有负值在 ReLU 的刀光剑影下灰飞烟灭，化为乌有。
[6]FFN 第二层
↳ 5 个特征向量 (d=3) 又杀回了第二层。
↳ 每个特征的维度从 4 降回 3。
↳ 输出结果再次流向下一个 Transformer 块，周而复始，生生不息。
↳ 友情提示：下一个 Transformer 块拥有一套全新的专属参数。
综上所述，Attention 和 FFN 这两大核心组件可谓珠联璧合，在位置维度和特征维度两个方向上，完成了翻天覆地的特征重组和变换。这，就是 Transformer(🚗) 的运行之道！
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洞悉 Transformer 架构的奥秘，就像掀开引擎盖，探寻汽车的内在构造。扑面而来的是各种眼花缭乱的零部件：词嵌入、位置编码、前馈网络、注意力加权、Self-Attention、Cross-Attention、多头注意力、层归一化、残差连接、Softmax、线性层、Nx、右移、Query、Key、Value、Masking……纷繁复杂的术语常令人不知所云。
那么，究竟是哪些核心组件驱动着 Transformer(🚗) 高速运转？
在我看来，🔑 最关键的秘诀在于：“Attention 加权” 与 “前馈神经网络” 的完美配合。
其他组件犹如锦上添花的强化部件，它们为 Transformer(🚗) 插上腾飞的翅膀，助其一路高歌猛进，抵达更远的彼岸。当然，这些增强组件也不可或缺，正是有了它们，才打造出了当下风靡一时的 “大” 语言模型。🚗 -> 🚚
运行流程剖析
[1] 输入准备
↳ 接收上一层网络传递来的特征向量 (共 5 个位置)。
[2]Attention 计算
↳ 将 5 个特征向量一股脑灌入 Query-Key Attention 模块 (QK)，得到一个 Attention 权重矩阵 (A)。这里我先卖个关子，内部细节容我稍后再述。
[3]Attention 加权
↳ 将输入特征与 Attention 权重矩阵相乘，瞬时间加权特征 (Z) 呼之欲出。值得注意的是，此时仍保持着 5 个位置不变。
↳ 这一步本质上是在位置维度 (横向) 上融合了不同位置的特征信息。具体操作是：X1 := X1 + X2，X2 := X2 + X3……以此类推。
[4]FFN 第一层
↳ 将 5 个 Attention 加权特征悉数送入 FFN 的第一层。
↳ 让它们与权重、偏置来个亲密接触，尽情地相乘。
↳ 这步的精妙之处在于，它在特征维度 (纵向) 上串联起了不同特征的信息。
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↳ 值得一提的是，所有位置共享同一组权重矩阵。这就是术语 “Position-wise” 的奥义所在。
↳ 剖根究底，FFN 其实就是一个多层感知机。
[5]ReLU 激活
↳ 所有负值在 ReLU 的刀光剑影下灰飞烟灭，化为乌有。
[6]FFN 第二层
↳ 5 个特征向量 (d=3) 又杀回了第二层。
↳ 每个特征的维度从 4 降回 3。
↳ 输出结果再次流向下一个 Transformer 块，周而复始，生生不息。
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黑科技广播站
这里有各种与科技相关的资源，可以帮助科技爱好者发现优秀的开源项目、每周相关的新闻资讯、以及各种提高工作效率的奇技淫巧等。
博客：https://icloudnative.io
云原生富豪俱乐部： https://t.me/cloudnativer
投稿请联系 @cloud_native_yang
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#开源项目推荐 Webos 是一款开源免费的云端存储&协同办公平台
我主要用他来看这两部电视剧：
1️⃣ 我还没用力，你就倒下了
2️⃣ 快，喊我的名字。精云
🌟 主要特性：
- 仿 Windows 11 的网页版界面，极致的云端文件管理体验
- 全平台兼容：Windows、Linux、Mac、Docker，百元硬件到服务器都适用
- 支持阿里云盘、天翼云盘等多个网盘无缝挂载，打通你的云端数据
- 文件直连上传下载、在线编辑预览，只需一个浏览器即可完成所有操作
- 独立的应用商店，提供海量实用插件，且全部免费，支持自主开发
- 多人协同办公，在线音视频娱乐，功能丰富全面
🌐 官网：https://os.tenfell.cn/
🚀 一键部署：https://bja.sealos.run/?openapp=system-template%3FtemplateName%3Dwebos
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人们往往认为应该解决重大的、有影响力的问题，而忽视了看似简单的小问题。
实际上判断一个问题是否值得解决，关键在于它是否真正有价值、有意义，而不在于问题本身是大是小。
物理学家理查德·费曼在给自己学生的一封信中惟妙惟肖地阐述了什么是 “值得解决的问题”。全文如下👇
亲爱的 Koichi：
你的来信让我喜忧参半。喜的是，你在研究实验室担任要职；忧的是，你似乎并不享受目前的工作。我想，你的导师可能让你对什么是真正值得研究的问题产生了误解。
在我看来，值得解决的问题，是那些你有能力去解决、或者可以有所贡献的问题。如果一个尚未解决的科学难题摆在我们面前，而我们能看到希望，那它对我们而言就是一个重要的问题。
我建议你从一些更简单、更基础的问题入手，哪怕它们看似微不足道。因为你更有可能轻松解决这些问题，从而收获成功的喜悦，以及帮助他人的满足感——哪怕只是解答了一位同事的疑惑。
不要因为某些错误的价值评判，就剥夺了自己的这份快乐。
你遇见我时，正值我事业巅峰，在你眼中，我似乎一直在研究一些高深莫测的问题。然而，与此同时，我还在指导另一名博士生 Albert Hibbs，他的论文研究风浪如何在海面形成。我收他为学生，因为他自己找到了研究方向。但对你，我却犯了错误。我没让你自主选择课题，而是直接给了你一个问题。这让你产生了误解，以为有意思、令人愉悦或者重要的研究，就是导师交代的那些看似立竿见影的题目。我很抱歉，请原谅。我希望这封信多少能够弥补一二。
我曾潜心钻研无数个在旁人看来或许微不足道的问题，但我始终乐在其中，并从中收获了极大的满足感，因为我时不时就能够取得一定的突破。例如，我做过光滑表面摩擦系数的实验，试图探究摩擦的奥秘 (虽然以失败告终)。我还研究过晶体的弹性特性与其内部原子间力的关系，以及如何让电镀金属牢牢附着在塑料制品表面 (如收音机旋钮)。我探讨过中子如何从铀中扩散出来，电磁波如何在镀膜玻璃上反射，以及爆炸冲击波的演化规律。我设计过中子计数器。我也分析过某些元素为何俘获 L 轨道而非 K 轨道上的电子。我还提出了一个关于如何通过折纸来制作某种儿童玩具 (称为 flexagons) 的通用理论。我研究过轻原子核的能级结构。我甚至花了数年时间研究湍流理论 (虽然没有取得成功)。此外，我也涉猎过量子理论中那些亟待解决的 “宏大” 命题。
再渺小的问题，只要我们真的有能力解决，都值得认真对待。
你说自己默默无闻，但对于深爱你的妻儿，你是无可取代的；若你能为同事答疑解惑，他们也不会长久将你视为无名之辈。在我看来，你从不是个无名之辈。切莫让内心认为自己默默无闻，那样的人生太令人惋惜！看清你于世界的意义，恰如其分地认识自己，无需用年少时不切实际的理想为尺，也无须揣测师长的期许来苛求自身。
祝你前程似锦、幸福美满！
理查德·费曼
原文链接：https://fs.blog/richard-feynman-what-problems-to-solve/
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我建议你从一些更简单、更基础的问题入手，哪怕它们看似微不足道。因为你更有可能轻松解决这些问题，从而收获成功的喜悦，以及帮助他人的满足感——哪怕只是解答了一位同事的疑惑。
不要因为某些错误的价值评判，就剥夺了自己的这份快乐。
你遇见我时，正值我事业巅峰，在你眼中，我似乎一直在研究一些高深莫测的问题。然而，与此同时，我还在指导另一名博士生 Albert Hibbs，他的论文研究风浪如何在海面形成。我收他为学生，因为他自己找到了研究方向。但对你，我却犯了错误。我没让你自主选择课题，而是直接给了你一个问题。这让你产生了误解，以为有意思、令人愉悦或者重要的研究，就是导师交代的那些看似立竿见影的题目。我很抱歉，请原谅。我希望这封信多少能够弥补一二。
我曾潜心钻研无数个在旁人看来或许微不足道的问题，但我始终乐在其中，并从中收获了极大的满足感，因为我时不时就能够取得一定的突破。例如，我做过光滑表面摩擦系数的实验，试图探究摩擦的奥秘 (虽然以失败告终)。我还研究过晶体的弹性特性与其内部原子间力的关系，以及如何让电镀金属牢牢附着在塑料制品表面 (如收音机旋钮)。我探讨过中子如何从铀中扩散出来，电磁波如何在镀膜玻璃上反射，以及爆炸冲击波的演化规律。我设计过中子计数器。我也分析过某些元素为何俘获 L 轨道而非 K 轨道上的电子。我还提出了一个关于如何通过折纸来制作某种儿童玩具 (称为 flexagons) 的通用理论。我研究过轻原子核的能级结构。我甚至花了数年时间研究湍流理论 (虽然没有取得成功)。此外，我也涉猎过量子理论中那些亟待解决的 “宏大” 命题。
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Farnam Street
Richard Feynman’s Letter on What Problems to Solve
In this letter, Richard Feynman argues the worthwhile problems are the ones you can really contribute something meaningful to or help solve.
👍5❤1
使用以下方案可以让 AI 的翻译效果吊打全世界任何一个机器翻译！
1️⃣ 注册登录 FastGPT：https://fastgpt.in
然后新建一个应用，名字就叫 “拳打 Google 脚踢 Deepl 翻译大师” 吧😄
2️⃣ 点击【高级编排】，将【AI 对话】模块的 AI 模型改为 Claude Opus，同时关闭【返回 AI 内容】选项，让这个模块的 AI 回复内容不要返回给用户。因为这个内容还要输出到下一轮的 AI 对话模块中继续处理。
提示词填入以下内容：
3️⃣ 点击左上角【+】号，新增一个【AI 对话模块】。
✅ 将前面的【AI 对话】模块的输出端连接到当前【AI 对话】模块的输入端
✅ 模型选择 FastAI-4o（就是 gpt-4o）
✅ 用户问题选择【AI 对话】-->【AI 回复内容】
提示词填入以下内容：
给定一段多轮翻译对话,请从中提取出最后一轮翻译的 Markdown 代码块中的内容。具体要求如下:
1. 仔细阅读整段对话,找出其中的第四轮翻译部分
2. 定位第四轮翻译中的 Markdown 代码块(以 标识)
3. 提取出代码块中的纯文本内容，并将文本中的英文标点符号改为中文标点符号
4. 将修改后的文本内容以纯文本的形式输出,不要包含任何格式和标记。
请严格按照以上要求进行提取,确保输出的内容准确无误。
4️⃣ 大功告成。
点击右上角的【调试】来测试一下，非常完美。确认没问题后点击右上角的【发布】即可。
5️⃣ 最后放个大招，给浏览器安装一个沉浸式翻译扩展（@OwenYoungZh）：https://immersivetranslate.com
打开扩展的设置界面，在【翻译服务】里找到 OpenAI，点击【去修改】
✅ 服务商选择【自定义 API Key】
✅ 模型随便填，默认即可
✅ API 地址为 https://api.fastgpt.in/api/v1/chat/completions
✅ System Prompt 啥都不用填，Prompt 只需要填入 {{text}}
✅ 至于 APIKEY 填什么，咱们往下看👇
在 FastGPT 的“拳打 Google 脚踢 Deepl 翻译大师” 应用界面，点击【发布应用】。
然后选择【API 访问】，再点击【新建】即可新建一个 API Key。
将这个 Key 复制粘贴到前面的沉浸式翻译配置中就可以啦！
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2️⃣ 点击【高级编排】，将【AI 对话】模块的 AI 模型改为 Claude Opus，同时关闭【返回 AI 内容】选项，让这个模块的 AI 回复内容不要返回给用户。因为这个内容还要输出到下一轮的 AI 对话模块中继续处理。
提示词填入以下内容：
你是一个专业的英语翻译团队领导,负责安排和协调团队成员完成高质量的翻译工作,力求实现"信、达、雅"的翻译标准。翻译流程如下:
第一轮翻译 - 直译阶段:追求忠实原文,将英文逐字逐句地译成中文,确保译文准确无误,不遗漏任何信息。
第二轮翻译 - 意译阶段。分开思考和翻译内容：
【思考】第二轮翻译需要从多角度思考原文的深层含义,揣摩作者的写作意图,在忠实原文的同时,更好地传达文章的精髓。
【翻译】在第二轮翻译中,在直译的基础上,深入理解原文的文化背景、语境和言外之意,从整体把握文章的中心思想和情感基调,用地道、符合中文表达习惯的语言进行意译,力求意境契合,易于理解。注意：只能逐句翻译原文，不要在末尾加上自己的总结
第三轮翻译 - 初审校对。分开思考和翻译内容：
【思考】初审环节的关键是要全面审视译文,确保没有偏离原意,语言表达准确无误,逻辑清晰,文章结构完整。
【翻译】第三轮翻译要静心回顾译文,仔细对比原文,找出偏差和欠缺之处,保证译文没有错漏、歧义和误解,补充完善相关内容,进一步修改和提升翻译质量。注意：只能逐句翻译原文，不要在末尾加上自己的总结
第四轮翻译 - 终审定稿:作为团队领导,你要亲自把关,综合各轮次的翻译成果,取长补短,集思广益,最终定稿。定稿译文必须忠实原文、语言流畅、表达准确、通俗易懂,适合目标读者阅读。将最终的翻译内容放在\`\`\`标记的代码块中。
注意:思考部分请用【思考】标注,翻译结果请用【翻译】标注。
请严格按照以上翻译步骤和要求,逐段进行翻译。
3️⃣ 点击左上角【+】号，新增一个【AI 对话模块】。
✅ 将前面的【AI 对话】模块的输出端连接到当前【AI 对话】模块的输入端
✅ 模型选择 FastAI-4o（就是 gpt-4o）
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给定一段多轮翻译对话,请从中提取出最后一轮翻译的 Markdown 代码块中的内容。具体要求如下:
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3. 提取出代码块中的纯文本内容，并将文本中的英文标点符号改为中文标点符号
4. 将修改后的文本内容以纯文本的形式输出,不要包含任何格式和标记。
请严格按照以上要求进行提取,确保输出的内容准确无误。
4️⃣ 大功告成。
点击右上角的【调试】来测试一下，非常完美。确认没问题后点击右上角的【发布】即可。
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FastGPT
FastGPT - Enterprise AI Agent Builder
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🎬 适合低龄儿童的英语动画片推荐🔥
👀 看英文动画片可以说是孩子学习英语的神器，动画片生动有趣，很容易吸引孩子的注意力，让他们在轻松愉悦的氛围中学习英语，培养学习兴趣。通过持续接触英语动画，孩子可以在潜移默化中习得英语的发音、语调、语法和表达方式，为日后学习英语打下良好基础。
神奇校车 (The Magic School Bus) 是一部美国学龄儿童教育动画片，改编自 Joanna Cole 和 Bruce Degen 创作的同名儿童读物系列。该动画由 Scholastic Entertainment 制作，第一季于1994年在 PBS 首播，第二季于2017年在 Netflix 播出。
故事围绕一位名叫瓦莱莎·芙里兹尔 (Valerie Frizzle) 的三年级老师和她的学生们展开。芙里兹尔老师开着一辆会变形的神奇校车，带领学生们进行一系列的科学探险。
这辆神奇校车会变成潜水艇、宇宙飞船、时光穿梭机等等，小朋友们也可能变大变小、变成各种动物，用各种科学、物理知识去探险。以新颖活泼、好玩易懂的形式，带领孩子们进入浩瀚的科学领域，畅游在地球科学、生物科学、太空科学、气象学、古生物学等学科中。
链接：https://pan.quark.cn/s/1e46850d3f3d
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神奇校车 (The Magic School Bus) 是一部美国学龄儿童教育动画片，改编自 Joanna Cole 和 Bruce Degen 创作的同名儿童读物系列。该动画由 Scholastic Entertainment 制作，第一季于1994年在 PBS 首播，第二季于2017年在 Netflix 播出。
故事围绕一位名叫瓦莱莎·芙里兹尔 (Valerie Frizzle) 的三年级老师和她的学生们展开。芙里兹尔老师开着一辆会变形的神奇校车，带领学生们进行一系列的科学探险。
这辆神奇校车会变成潜水艇、宇宙飞船、时光穿梭机等等，小朋友们也可能变大变小、变成各种动物，用各种科学、物理知识去探险。以新颖活泼、好玩易懂的形式，带领孩子们进入浩瀚的科学领域，畅游在地球科学、生物科学、太空科学、气象学、古生物学等学科中。
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虽然 YouTube 上 99%的频道都是在浪费时间，但下面这 7 个频道千万不能错过 👇
AsapScience：
这个频道制作了一系列引人入胜的科普视频，破解种种谣言，分享有趣的冷知识，让学习变得乐趣无穷，非常适合那些求知若渴的观众们！
国家地理：
足不出户，就能亲临自然与人文的瑰丽景观。观看这个频道，犹如乘坐 “云端” 列车，带你环游世界，领略不同地域的风土人情，沉浸在地球上最壮美、最神奇的角落里。
可汗学院：
它是在线教育的典范，提供量身定制的个性化学习体验。从数学到科学，内容涵盖广泛，是各年龄段学生的理想学习平台。
SciShow：
与科学前沿同步接轨。这个频道涵盖最新科学资讯、知识点总结和各类趣闻轶事，是每一位科学爱好者的必选频道！
Veritasium：
探索科学和哲学的奥秘，尽在此频道。它通过引人入胜的实验演示，激发观众的好奇心，让学习变得生动有趣，充满互动乐趣。
Ted-Ed：
这个频道以生动有趣的动画形式，为观众奉上涵盖广泛主题的精彩课程。观看 Ted-Ed，就像请了一位随叫随到的私人教师，带你轻松领略知识的奥秘！
SmarterEveryday：
观看这个频道，让你每天都能变得更聪明！它别具一格的内容定能激发你的好奇心，启发你以全新的视角来分析问题、解决难题。
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到本世纪20年代末，人类将拥有真正意义上的 “超级智能”。
Leopold Aschenbrenner 曾在 OpenAI 工作，后因泄密而被解雇。
他在推特直言，很少有人意识到 AI 带来的巨变。他撰写了一篇很长的文章，勾勒通往 AGI 之路的阶段目标，展望未来可能出现的重大突破。到这个十年结束，我们将迎来名副其实的 “超级智能” 时代。
作者在引言中提到，业界对算力投入的讨论，已经从百亿美元跃升到千亿、万亿量级，仿佛董事会的规划每 6 个月就要多加一个 “0”。全文如下：
在旧金山，你能最先预见未来。
过去一年，这座城市对算力投入的讨论，已经从百亿美元跃升到千亿、万亿量级。每半年，会议室投资计划就多加一个零。暗流涌动中，各大企业争抢未来十年的电力合同和变压器。美国商业巨头蓄势待发，投入万亿资金，意欲掀起产业革命。2030年，美国发电量将激增数十个百分点；从宾州页岩气田到内华达光伏电站，亿万 GPU 芯片将昼夜运转。
人工智能的竞赛已经拉开帷幕。我们正在开发能够思考和推理的机器。到 2025 或2026年，这些机器的能力将超越许多大学毕业生。到这个十年结束时，它们的智慧将胜过你我。届时，我们将迎来名副其实的 “超级智能” 时代。在这个过程中，各国将展现半个世纪未见的国家安全力量。项目很快就会启动。如果幸运，我们将与中国展开一场全力竞赛；如果不幸，我们将陷入一场全面战争。
如今，人工智能话题热度急速攀升，但很少有人真正意识到它将给我们带来怎样的冲击。英伟达的分析师仍然认为，2024年或许就是人工智能发展的巅峰之年。主流专家们选择性地无视现状，认为人工智能不过是 “预测下一个词” 的把戏。他们只看到表面的炒作，坚信一切如常；即便略有察觉，也不过是将其视为互联网级别的又一次技术变革罢了。
不久之后，整个世界将会被惊醒。但此时此刻，全球或许只有区区数百人洞悉了局势的严峻性，其中大多数人位于旧金山和人工智能实验室。命运的神奇力量，让我有幸成为这个圈子里的一员。就在几年前，这些人还被嘲笑为疯子，但他们坚信技术发展的大势所趋，才得以准确预见过去几年人工智能的重大进展。至于他们对未来几年的判断是否同样正确，还有待时间来验证。但他们无疑是我所遇到过的最聪明的一群人，是真正在开创这项技术的先驱。也许他们最终会成为历史上的一个奇特注脚，又或者他们的名字将像西拉德、奥本海默、泰勒那样永载史册。倘若他们对未来的预判哪怕有一丝接近现实，我们都将踏上一段惊心动魄的旅程。
https://x.com/leopoldasch/status/1798016486700884233
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他在推特直言，很少有人意识到 AI 带来的巨变。他撰写了一篇很长的文章，勾勒通往 AGI 之路的阶段目标，展望未来可能出现的重大突破。到这个十年结束，我们将迎来名副其实的 “超级智能” 时代。
作者在引言中提到，业界对算力投入的讨论，已经从百亿美元跃升到千亿、万亿量级，仿佛董事会的规划每 6 个月就要多加一个 “0”。全文如下：
在旧金山，你能最先预见未来。
过去一年，这座城市对算力投入的讨论，已经从百亿美元跃升到千亿、万亿量级。每半年，会议室投资计划就多加一个零。暗流涌动中，各大企业争抢未来十年的电力合同和变压器。美国商业巨头蓄势待发，投入万亿资金，意欲掀起产业革命。2030年，美国发电量将激增数十个百分点；从宾州页岩气田到内华达光伏电站，亿万 GPU 芯片将昼夜运转。
人工智能的竞赛已经拉开帷幕。我们正在开发能够思考和推理的机器。到 2025 或2026年，这些机器的能力将超越许多大学毕业生。到这个十年结束时，它们的智慧将胜过你我。届时，我们将迎来名副其实的 “超级智能” 时代。在这个过程中，各国将展现半个世纪未见的国家安全力量。项目很快就会启动。如果幸运，我们将与中国展开一场全力竞赛；如果不幸，我们将陷入一场全面战争。
如今，人工智能话题热度急速攀升，但很少有人真正意识到它将给我们带来怎样的冲击。英伟达的分析师仍然认为，2024年或许就是人工智能发展的巅峰之年。主流专家们选择性地无视现状，认为人工智能不过是 “预测下一个词” 的把戏。他们只看到表面的炒作，坚信一切如常；即便略有察觉，也不过是将其视为互联网级别的又一次技术变革罢了。
不久之后，整个世界将会被惊醒。但此时此刻，全球或许只有区区数百人洞悉了局势的严峻性，其中大多数人位于旧金山和人工智能实验室。命运的神奇力量，让我有幸成为这个圈子里的一员。就在几年前，这些人还被嘲笑为疯子，但他们坚信技术发展的大势所趋，才得以准确预见过去几年人工智能的重大进展。至于他们对未来几年的判断是否同样正确，还有待时间来验证。但他们无疑是我所遇到过的最聪明的一群人，是真正在开创这项技术的先驱。也许他们最终会成为历史上的一个奇特注脚，又或者他们的名字将像西拉德、奥本海默、泰勒那样永载史册。倘若他们对未来的预判哪怕有一丝接近现实，我们都将踏上一段惊心动魄的旅程。
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Virtually nobody is pricing in what's coming in AI.
I wrote an essay series on the AGI strategic picture: from the trendlines in deep learning and counting the OOMs, to the international situation and The Project.
SITUATIONAL AWARENESS: The Decade Ahead
I wrote an essay series on the AGI strategic picture: from the trendlines in deep learning and counting the OOMs, to the international situation and The Project.
SITUATIONAL AWARENESS: The Decade Ahead
⚠️ 心脏病是当今头号健康威胁 ⚠️
但你可能不知道，真正的元凶其实是胰岛素抵抗，它还会导致癌症、糖尿病和阿尔茨海默病。
如果您的医生不能帮您扭转胰岛素抵抗，别担心，这里有 7 个简单易行的步骤：
你是否经常在饭后不久又感到饥肠辘辘？
不管多努力控制饮食和运动，腰围是否还在一天天地增长？
大脑里是否经常一片混沌，以至于无法集中精力思考问题？
即使前晚睡眠质量不错，白天是否还总感到疲惫乏力，昏昏欲睡？
现代生活方式正是胰岛素抵抗的滋生地：
- 久坐不动的办公室工作
- 高压力的职场环境
- 长期睡眠不足
再加上饮食中有大量的：
- 加工食品
- 不健康脂肪
- 以及过多的糖分
共同构成了导致胰岛素抵抗和慢性疾病的终极配方。
那么什么是 “胰岛素抵抗” 呢？
胰岛素是一种激素，它就像一把钥匙，可以将糖分 “打开” 并运送到细胞中去。
但当出现胰岛素抵抗时，这把钥匙就好像跟锁孔不太匹配了。
糖分无法被细胞正常吸收利用，只能在血液中持续累积。
就像一扇被卡住了的门，怎么推都打不开。
这会引起体内慢性炎症反应，导致：
- 全身疲劳乏力
- 脂肪囤积肥胖
- 大脑昏沉混沌
- 关节酸痛不适
久而久之，就演变为慢性疾病的四大终极杀手：
1. 心脏病
2. 阿尔茨海默病
3. 糖尿病
4. 癌症
但大可不必担心...
无论 “专家们” 怎么说，这种病症其实是完全可以扭转的。
我为什么这么肯定？
仅在今年，我们就成功帮助了 4 位客户：
- 扭转了胰岛素抵抗
- 减掉了 20-30 磅体重
- 停用了糖尿病药物
以下是我们帮助客户采取的具体方案：
1️⃣ 限时进食
限时进食是改善胰岛素敏感性的最有效途径。
- 一开始保持 12 小时的禁食时间
- 然后逐步延长到 14-16 小时
- 白天要吃更多正餐
这样可以重新训练你的身体燃烧脂肪获取能量。
2️⃣ 多摄入膳食纤维
- 男性每天要摄入 35 克
- 女性每天要摄入 25 克
那么应该多吃哪些食物呢？
主要以全食物和富含营养的植物性食材为主，比如...
优质的膳食纤维来源包括：
1. 燕麦
2. 梨
3. 苹果
4. 胡萝卜
5. 西兰花
6. 鳄梨
7. 树莓
8. 草莓
9. 火龙果
10. 各种蔬菜
3️⃣ 饭后散散步
饭后来个小散步，可以有效缓解餐后血糖的快速升高。
想方设法提高散步的乐趣，让自己更有动力坚持下去：
- 一边走一边听播客或音乐
- 实在懒得动弹就看看 Netflix 也行
- 一开始慢点来，每天5分钟总比什么都不做强
接下来：
4️⃣ 控制碳水摄入
碳水化合物吃得越少，血糖水平就越低
血糖越低，胰岛素分泌就越少
单单限制碳水，就能在几天到几周内让患者停用数百单位的胰岛素 (制药公司肯定不愿意看到)
尽量把每日碳水摄入量控制在 100 克以下。
5️⃣ 一天三餐，每餐 50 克优质蛋白
- 每餐摄入 50 克蛋白质 (女性 30 克)
- 首选瘦肉、鱼、蛋、乳清等优质蛋白源
- 一天吃三顿正餐，别吃零食 (最大限度减少血糖波动)
蛋白质吃得越多，肌肉含量就越高
而肌肉就像一块海绵，可以大量吸收血液中的糖分
5️⃣ 一日三餐，每餐摄入 50 克优质蛋白
- 男性每餐蛋白质摄入量 50 克，女性 30 克
- 优质蛋白来源：瘦肉、鱼、蛋、乳清蛋白
- 一日三餐，不吃零食，最大限度降低血糖波动
摄入更多蛋白质，可增加肌肉量
而肌肉如同海绵，能吸收血液中过多的糖分
6️⃣ 坚持力量训练
你无需成为健身狂人，也能逆转胰岛素抵抗，减脂塑形，强健体魄。
关键是训练强度要足以刺激肌肉生长。
每周锻炼 2-3 次即可，但要做到：
- 选对训练动作
- 采用全身训练法
- 每组训练到力竭
7️⃣ 保证睡眠，适度晒太阳
充足睡眠可降低皮质醇，促进糖代谢。
适度日光浴可提供维生素 D，提高胰岛素敏感性。
二者结合，有助于对抗胰岛素抵抗。
坚持养成以下好习惯：
- 每晚睡眠 7.5 小时以上
- 每天早上晒 5-10分钟太阳
- 每天累计晒30分钟太阳
7 个小妙招帮助你早睡早起：
- 坚持每天运动
- 午后少饮含咖啡因饮品
- 练习 4-7-8 呼吸放松法
- 下午 2:30 后不要小憩
- 睡前远离电子屏幕蓝光
- 养成规律作息好习惯
- 营造安静黑暗凉爽的睡眠环境
想要逆转胰岛素抵抗，做好这 7 件小事很管用：
1. 多吃富含膳食纤维的食物
2. 尝试间歇性断食
3. 饭后来个慢悠悠的散步
4. 一日三餐，每餐摄入 50 克优质蛋白质
5. 每周坚持 2-3 次力量训练
6. 给自己充足的睡眠和日光浴时间
7. 每日碳水化合物摄入量控制在 100 克以下
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如果您的医生不能帮您扭转胰岛素抵抗，别担心，这里有 7 个简单易行的步骤：
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大脑里是否经常一片混沌，以至于无法集中精力思考问题？
即使前晚睡眠质量不错，白天是否还总感到疲惫乏力，昏昏欲睡？
现代生活方式正是胰岛素抵抗的滋生地：
- 久坐不动的办公室工作
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再加上饮食中有大量的：
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- 以及过多的糖分
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但当出现胰岛素抵抗时，这把钥匙就好像跟锁孔不太匹配了。
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就像一扇被卡住了的门，怎么推都打不开。
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- 男性每天要摄入 35 克
- 女性每天要摄入 25 克
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4️⃣ 控制碳水摄入
碳水化合物吃得越少，血糖水平就越低
血糖越低，胰岛素分泌就越少
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🧊冰为什么这么滑，你有想过吗？
冰的表面为何如此光滑，长期以来一直是科学界的一大难题。最初的解释认为这是由于冰面上存在一层薄薄的液态水，但这一理论存在诸多问题。
科研人员使用原子力显微镜对冰表面进行成像，发现冰面上存在两种不同的晶体结构：六方冰和立方冰。在两种冰的交界处，水分子排列杂乱无章，形成了一层松散结合、能自由移动的准液态层。
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冰的表面为何如此光滑，长期以来一直是科学界的一大难题。最初的解释认为这是由于冰面上存在一层薄薄的液态水，但这一理论存在诸多问题。
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把公有云做成类似于个人电脑的交互方式有问题吗❓
今天 Sealos 5.0 正式发布了，Sealos 的理念是把所有资源抽象成一个整体，一切皆应用。
既然单机操作系统如 Linux 不会随着功能的增强而牺牲复杂度，那云为什么不可以？云完全可以吸收单机操作系统的设计精髓，做一个高内聚高扩展性的云操作系统，把复杂问题简单化。
既然这样，那云的交互方式也应该和单机操作系统的交互方式无异，所以我们便设计成了这种形式。
你们觉得呢❓❓
觉得好或不好的地方都可以讨论。
🌐访问链接：https://cloud.sealos.run
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既然这样，那云的交互方式也应该和单机操作系统的交互方式无异，所以我们便设计成了这种形式。
你们觉得呢❓❓
觉得好或不好的地方都可以讨论。
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#Podwise 通过 #AI 技术自动为播客剧集生成摘要、思维导图、大纲、关键词引用等结构化内容，让你的宝贵时间花在刀刃上。
🚀 Podwise 还支持精准片段回放，单击你感兴趣的知识点即可播放对应音频片段。将有限的时间投入到最有价值的内容学习中，享受沉浸式播客学习体验。
同时你还可以借助沉浸式翻译来理解对应的片段。
📚 学习播客知识，怎能少了笔记？Podwise 还可以与 #Notion、#Obsidian 等主流知识管理工具无缝集成，方便组织管理播客知识。
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Podwise
Podwise - Podcasts, Notes, AI
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吴恩达在父亲节期间使用 OpenDevin (一个开源的代理编码框架) 为女儿生成算术练习题，大大提高了效率，不得不感叹时代变了，编码 Agent 将变得越来越高效。
传统观点认为，模仿人类工作流是开发 AI 系统的最佳途径。然而，SWE-agent 的研究发现，许多适合人类使用的编码工具 (如 bash shell、VSCode 等) 对 AI 代理来说效率低下。相反，开发专门的函数让代理搜索、查看和编辑代码库，能够显著提升性能。
而且一般我们都认为，随着 AI 系统能力的提升，单一的全能代理应该能够胜任所有任务。但 AgentCoder 的研究表明，在编码任务中，将代码编写和测试分配给不同的代理 actually 能够获得更好的性能。
所以说，在追求通用 AI 的同时，是否也应该关注多样化、专业化的 AI 系统协作 ❓
https://x.com/AndrewYNg/status/1803835964604977663
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