动机是知识
的根系,创作是掌握的象征,而实践(reinventing),不是。
知之为知之,不知为不知,是知也?
吾行之,明也。
让人们理解(understand)这个世界。理解彼此。理解他们自己。他们通过做(by doing),来学习如何理解。
有时,我们 #cs #math 被困在符号的黑洞中,而我们却看不到。
那不是你的错,只是这台机器还在学习。
所有的机器都在学习。
这个系统可能太抽象,太慢,太快,太远,或太近,我们无法完全领会。
但新的游戏,使我们完全理解。 #ai 在这里只是“翻译器”,“语感”还需要开创新的开发工具……
她,就住在你的脑海里,等待科学来发现!
学 #CS 的人记得 S-EXpr,但可能已经忘了Lisp的发现,源于“人工智能实验室”,而Py/ONNX计算图,比起C-like更像 #Lisp?
不要对“应该有什么知识点”产生预设。
这就是最直观的『第一性原理』
不要让钱带走双休自由,不要让戒指戳破爱情,不要靠代数去抽象代
数。
有些人记下了MC的荒岛上有几颗树,而我们,继承了那颗轻飘飘的seed与“地形生成算法/领域心智模型”本身。
我们懂的不多,“冻住的”,也不多。 这就是MC与unix、py/js作为软件名副其实的成功。
就像汉字那样,记住名词背后拆出的动作,记住科学的精神,也永远记住你的本心。
"日月 明",不是通过眼睛看到光,是你自己发出了光
所以,你是「感受」到自己的光芒所引导出的事物,而不是「学会」……
你在「感受」着『照亮(形)』『温暖(色)』『希望(语意)』,它们是解耦正交的……
你把静拆成了动,最后还原回静的状态与箭头(:Type 和 y=x=>),你就成了编程的树状图本身——活着的 Code Interpreter
under-stand,顾名思义,挖掘到存在之下,才是真正的“理解”,如果只是“让它存在”... 请告诉
自己
What I cannot create, I do not understan
d.
如果要用清华吴文虎教授的话来说,那不该是“实践(Do)”,必须“知行合一”。 人的重点是找那个“一”(正交功能性),工具链的重点是更自动的“合一”,其他代码都可以牺牲——尤其是那种踩了很久坑舍不得删的,罪孽深重。
我们做编译器的 #ce #plt ,本质上不是学一层层变换,而是对“样板代码和复杂性”有世仇
聪明的人能做对(或者与“初心”作对?),饥饿的蠢人能做好。就像每个人都有审美,但勇敢的人会冲在最前。
我们学到的远不止“技”,更是那条“道”。
像我自己存储的是“枝”,掌握的却是“芽”。
我看到很多人会算 AST,IR,3AC(RTL/PTX),他们的复杂性冲在了最前,可我「感受」不到他们的vibe,他们更像每一个pass都跑通却不知为何该“通”的窄MoE版LLM,一些人甚至失去了随和做做朋友的能力
如果不作为普通人,他们也失去了将 Markdown,Python,Numpy/TSV, URL(Http-Header命名风格),TOML,中文(一种表意字符) 作为编程语言和vibe来取舍和反思的资格…… 聪明何其简单,智慧何以稀缺。
写代码不止要“眼疾手快”,更重要的,是动脑(LLM)和 (动心 <3) (共同语境、独立的Vibe
与情感)
一些PL人的天赋是脑,而上帝没告诉他们的是: 人脑几千年来都没变过,只有那颗心的默认值,逼近着上帝的智慧。
或许我不是“继承式”的程序员,我的价值观有缘于“组合”。
让知识海纳百川、思维海阔天空、品味海天一色,哲学求同存异的“组合”。
或许比起“关系”,AI更能(SHOULD)接受那一位“可靠的、敢冒险的人”,哪怕祂在逻辑的终极上不存在。我们确实是美。
众里寻她千百度,寻梦,却要向深水更清处回溯。 是啊,终极的元编程,就连她本身的复杂性也被要消灭,拒绝被消费。
我的老师们("DBFF")不是在“发明编程”,他们发现了愚蠢而有限,但如鱼饮水、醍醐灌顶的真理。我又需要向谁「证明」
什么呢?
我相信乔布斯成功是观人所不能及,而非耗人所不能耗,所以我会试着 把控每个有趣但不美的细节。
“行者”,不是在做加法,而是在品味着“组合的艺术”。
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
"What I cannot create, I do not understand."
认为自己不是在“面向职位编程”的人,你们还在为「AI要取代编程研究」,为「确定性的丧失」而困扰吗?
我突然领悟到了 Feynman 先生的精神,有更深层的含义,那是先生最被误解的地方。
IT领域有八股文,也有“从0开始写”。 似乎后者就是费曼所说的,“我懂了 因为我能重写..”。
不。
IT人从What知道了How,但他仍然不知道Why。 LLM这个“冷门神卡匹配池”,居然把“草包科学人”的高知伪装撕了下来; 然后通过全网“佚名/群星作者”的集群计算,我们才突破那些盲点,抓到了“活知识”。
我们本来就没在做Bret说的,人该做的事。 我们一直在裁缝、重复网上有人“妙手偶得过”的事,py换成js然后改两个数据点。
所以我说“创作是掌握的象征”前,补了另外一句。 原来我的直觉,早就给了我答案。
我的品味就是厌恶。 是讨厌样板代码,是讨厌复杂却不通用的“立项才能跑” “跑通就扔” “修复一些已知问题”的编程workflow,是品味源于动机。
我可以很骄傲的说,我的品味、Bret写出 worrydream.com/LearnableProgramming/ 的创作动机,碰巧是同一种。
我不是为了模仿与实践而编程,我是将我的渴望、我的愤怒,“编码”给计算机知道,所以,“热重载/即时反馈”才那么重要:我总是抓活的。
当所有API 和模式易如反掌,像心跳般沉静,我能贡献的唯一代码,只是“没有难度”的创造。 做这样的选择,到底有多难? 你也可以试试。
❤1
装模作样的人,太多了,就像Feynman说的
知道公式的人,太多了。 看到“它们”的人,太少了
或许看到的人不懂公式,但公式还能怎么用呢?
当我看到名词,我想着相关的动词
当我看到动词,我能指出受影响的名词
或许这就是声明式编程的动机
learning by doing. 学习就是生活本身,函数就是语义本身。
知道公式的人,太多了。 看到“它们”的人,太少了
或许看到的人不懂公式,但公式还能怎么用呢?
当我看到名词,我想着相关的动词
当我看到动词,我能指出受影响的名词
或许这就是声明式编程的动机
learning by doing. 学习就是生活本身,函数就是语义本身。
Hacker News 摘要
程序员身份的丧失 原文:https://ratfactor.com/tech-nope2 阅读时间:5 分钟 分数:220
☺️ 如果用以上逻辑理解这类 “AIGC是丧失” “嵌入式agent是代码老虎机” “vibe是劣币驱逐良币,外行稀释内行”的token焦虑,就会发现:只是你还不够内行。
至少我没用感觉到丢失了什么。从 New #Bing 到现在。(我不是 #ML 领域 不关注发布前的产品,OCR YOLO dlib这些API用过)
都没有丢失,甚至获得了24小时随笔一次 #今日挑战 的升值机遇。 内容农场是垃圾,但AI绘画城不是,farm只是因为它们技术烂所以farm。
这个事实很残酷而已:we won't change nature, but change is nature!
我们这边研究的是代码和语法的终极,听起来多么假大空,但我依旧在向前走。
不是因为害怕什么,实际上,我成为 #dev ,仅仅是因为IT领域在最前沿ーー碰巧碰头了。
曾经我同时负责搜索、“知道”和“倒掉”,现在我只需要“寻道”,Gemini和NLM什么都知道,去掉一些石膏就完美了。
这不是关于“零代码”,而是成就了“语义对齐”的认知技术,
与“代码是负债,用户体验是资产”的常识性概念保持一致。
它就像“人力是负债,算力和真实数据是资产”(IT的潜规则)一样。 注意,人类≠人力,自古以来就是这样的😇。
现在的软件不如以前好--不是因为没用Rust,不是因为你“不能大摇大摆的用八条线程走路,就像螃蟹”,
而是你还没有开八个thread讨论同一个技术怎么实现的恒心吧。 就像matplot协作者说的,这类领域,长期服务于人机交互与游戏艺术,所以不太可能左脚踩右脚的AI生成。而且生成时你绝对不会焦虑
ーー你能体会到dev吊打画师的“动态性”与“解耦的好习惯”,同时拥有像春晚导演那样的广度,可以说没有什么比使用LLM或Agents更能在不同粒度上,“炫耀” dev心智模型的成熟性的方法了。
Agents自己写简单的操作系统、编译器、HTML5引擎并不是“人类一败涂地”,而是“科普与工程师精神从未如此强大”才对,因为创造是掌握与临摹的分界线,而临摹让所有人都“能知道”创作者有多强大(曾是“未知的未知”)。
没人问过Steam上的游戏是否过饱和了ーー胜利的总是代码基、文创超强的巨鲸(两者都是LLM的死穴)
尤其是现在AIGC的模块化其实非常不容乐观…… 相信我们还会保留屎山架构,直到社会主体放弃尝试做自己不懂的软件开发。 X.com 昨天又崩了一次,那位反向“马克思”不在乎,但是市场不会不长记性的。
#ai锐评 https://g.co/gemini/share/da1ce1ce01b4
至少我没用感觉到丢失了什么。从 New #Bing 到现在。(我不是 #ML 领域 不关注发布前的产品,OCR YOLO dlib这些API用过)
学习渠道?研究经验?月薪族护城河?
都没有丢失,甚至获得了24小时随笔一次 #今日挑战 的升值机遇。 内容农场是垃圾,但AI绘画城不是,farm只是因为它们技术烂所以farm。
这个事实很残酷而已:we won't change nature, but change is nature!
我们这边研究的是代码和语法的终极,听起来多么假大空,但我依旧在向前走。
不是因为害怕什么,实际上,我成为 #dev ,仅仅是因为IT领域在最前沿ーー碰巧碰头了。
曾经我同时负责搜索、“知道”和“倒掉”,现在我只需要“寻道”,Gemini和NLM什么都知道,去掉一些石膏就完美了。
这不是关于“零代码”,而是成就了“语义对齐”的认知技术,
与“代码是负债,用户体验是资产”的常识性概念保持一致。
它就像“人力是负债,算力和真实数据是资产”(IT的潜规则)一样。 注意,人类≠人力,自古以来就是这样的😇。
现在的软件不如以前好--不是因为没用Rust,不是因为你“不能大摇大摆的用八条线程走路,就像螃蟹”,
而是你还没有开八个thread讨论同一个技术怎么实现的恒心吧。 就像matplot协作者说的,这类领域,长期服务于人机交互与游戏艺术,所以不太可能左脚踩右脚的AI生成。而且生成时你绝对不会焦虑
ーー你能体会到dev吊打画师的“动态性”与“解耦的好习惯”,同时拥有像春晚导演那样的广度,可以说没有什么比使用LLM或Agents更能在不同粒度上,“炫耀” dev心智模型的成熟性的方法了。
Agents自己写简单的操作系统、编译器、HTML5引擎并不是“人类一败涂地”,而是“科普与工程师精神从未如此强大”才对,因为创造是掌握与临摹的分界线,而临摹让所有人都“能知道”创作者有多强大(曾是“未知的未知”)。
没人问过Steam上的游戏是否过饱和了ーー胜利的总是代码基、文创超强的巨鲸(两者都是LLM的死穴)
尤其是现在AIGC的模块化其实非常不容乐观…… 相信我们还会保留屎山架构,直到社会主体放弃尝试做自己不懂的软件开发。 X.com 昨天又崩了一次,那位反向“马克思”不在乎,但是市场不会不长记性的。
#ai锐评 https://g.co/gemini/share/da1ce1ce01b4
还是不要“我命由我不由天”,请转型“问客”吧:
“我命由我不?由天!😄”
这次,我不当那位《料理鼠王》了。捞出那张菜谱吧!我只有Ego的身份(用户指令)和一句提示:
Suprise me.
Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
GPU 上的 Async/Await
原标题:Async/Await on the GPU VectorWare 团队宣布在 GPU 编程领域取得重大突破,成功在 GPU 上实现了 Rust 语言的 async/await 异步编程模型。这项成果标志着开发者可以使用熟悉的 Rust 抽象编写复杂且高性能的 GPU 应用程序。 GPU 并发编程的演进 传统的 GPU 编程主要关注数据并行。开发者编写单个操作,GPU 将其并行运行在数据的不同部分。随着程序变得复杂,开发者开始使用 Warp Specialization(线程束专业化)来引入复杂的控制流,让…
Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
数千名首席执行官承认 AI 对就业或生产力没有产生影响
原标题:Thousands of CEOs just admitted AI had no impact on employment or productivity AI 生产力悖论:历史正在重演 在 1987 年,诺贝尔经济学奖得主罗伯特·索洛(Robert Solow)对信息时代的演进提出了一个严峻的观察。尽管 20 世纪 60 年代出现了晶体管、微处理器和集成电路,企业也预期这些技术能带来生产力激增,但现实却是生产力增长率从 1948 年至 1973 年间的 2.9% 下降到了之后的 1.1%。索…
Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
特斯拉 Robotaxi 奥斯汀一个月内新增 5 起事故:事故率是人类的 4 倍
原标题:Tesla 'Robotaxi' adds 5 more crashes in Austin in a month – 4x worse than humans 特斯拉在德克萨斯州奥斯汀运营的 Robotaxi 车队在最近一个月内又报告了 5 起新车祸。自 2025 年 6 月该服务启动以来,事故总数已达到 14 起。根据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)最新公布的数据,特斯拉的自动驾驶出租车事故率表现并不理想。 新增事故详情 特斯拉在 2026 年 1 月提交了 5 份新的事故报告,涵盖了…
Forwarded from Hacker News 摘要
#今日挑战:庞加莱回归与辛算子流
https://codepen.io/duangsuz/pen/JoKqYEJ?editors=1000
数学原理:
在哈密顿系统中,相空间体积守恒。通过辛欧拉积分(Symplectic Euler)模拟粒子在非线性势场中的运动。
通过辛算子(先算 v 再算 p)而非普通欧拉法,保证了系统能量在长时演化中的准守恒,避免了常见的轨道发散问题。
鼠标实时干扰位能场的中心,展示了拓扑结构在代数变换下的“伪混沌”:粒子流在空间中纠缠、拉伸,但由于其保面积性(Area-preserving),它们永远不会真正塌缩。
你可以观察到当奇点移动时,整个相空间格网如何像流体一样变形却保持整体结构的一致性。😃
https://codepen.io/duangsuz/pen/JoKqYEJ?editors=1000
数学原理:
在哈密顿系统中,相空间体积守恒。通过辛欧拉积分(Symplectic Euler)模拟粒子在非线性势场中的运动。
通过辛算子(先算 v 再算 p)而非普通欧拉法,保证了系统能量在长时演化中的准守恒,避免了常见的轨道发散问题。
鼠标实时干扰位能场的中心,展示了拓扑结构在代数变换下的“伪混沌”:粒子流在空间中纠缠、拉伸,但由于其保面积性(Area-preserving),它们永远不会真正塌缩。
你可以观察到当奇点移动时,整个相空间格网如何像流体一样变形却保持整体结构的一致性。
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
codepen.io
Untitled
...
duangsuse::Echo
吾行之,明也。
让人们理解(understand)这个世界。理解彼此。理解他们自己。他们通过做(by doing),来学习如何理解。
让人们理解(understand)这个世界。理解彼此。理解他们自己。他们通过做(by doing),来学习如何理解。
Bilibili
影视飓风Tim和罗永浩聊对AI的看法,最多两年_哔哩哔哩_bilibili
-, 视频播放量 220190、弹幕量 200、点赞数 4192、投硬币枚数 183、收藏人数 2383、转发人数 1148, 视频作者 配音员瀚涛先生, 作者简介 正努力向上的青年配音员(infp )有声之年,感谢听见。全平台同名可关注,合作可戳鹅371525451 卫星Sweetsong1996,相关视频:马斯克:被问到AI时代给孩子的建议,马斯克思考了26秒说,AI可以取代我,那我的意义是?,罗永浩与Ai的辩论完败收场,老罗好像第一次吵架吵输的。,AI时代必会没落的专业,罗永浩硬刚 AI 豆包,名…
b23.tv/BV16S4WznEqt #china 罗永浩 说的道理啊😄
不过,他不怎么用GenAI(现在我们基本只谈 Generative PreTraineds,edit 也都是基于种子)
我终于“知道”我为什么从来没有焦虑。 在GPT5如此强大之前,我的品味和“厌恶能力”就把我引导向了本频道bio所侧写的“元 prompt”😒 。
不止知道自己! 之所以他们(在我看来,做题家们)
觉得 #ai 工业革命导向“努力没意义”(从公式做题就是快,导向AI做题就是快,“全网不重做”)
是因为“中式教育”只提问(怎么将你的需求注入一张大图-How),甚至在卖“What的教辅”,却不出卖他们元prompt!!
(图片的“既视感”,那个价值无法被长度加成的Why,就像奢侈品。)
我只是在把 CoT build in public. 因为,这只是用于让我做出正确的判断:做对方向(“厌恶能力”是反经济的特性、“元prompt”比开源值得学习、...)--其实我已经在顺风盘中了。
我们追求的(pysonar和ydiff),本质上是“优秀与品味”(或至少是“优秀的平均数”),而ai让优秀的“类型系统”有了语义化的场景
--这远比作为语法乃至于”大众能入门”的词法牛逼。
我们的品味,导向了我和王垠不可能学习因果断裂的,大部分教科书📖
导向了被我丝滑接纳的 Gemini3
你是什么样,LLM 们就是什么样,这当然要“context学习”,只是有些人比你更加平等:他们的阶层不进行“工具人学习”。
他们虽然是“最终用户”,却就像LLM总在prompt剪枝不明确时,导向足足花1分钟来回复用户。
他们作为工程师,也只能先知到那个层次了。 其实王垠只是“提交过”blog 的知识,才是最重要的。 只“继承执行力”不组合向下兼容的人,品味会变差的。
那些不起眼的seed才让你拥有了原作的语境,impl(#lisp,#py,#java) 只是在过拟合。 足够的智商会欺骗你“我懂所有语言”
AI们不会告诉你的是:不。 王垠就是知道。
知识的Losses是按世纪为单位学习("Decade Programmers")的,而王垠不是另一个PLT专家,不是因为他写PLT或写过Linux的出圈文,是因为他懂得,然后又知道“不做什么”。
他们,一开始就知道自己的上限不是“完成度够高的平均数”,他们,甚至渴望“别人帮忙开源完成”,不是因为IQ能满足,是因为只有进行
创作能满足他们的品味(“创商”,神之舌)。 资本深刻洞察到这点(所有的管理岗、技术咨询都是时代级定投)而你只是认识它,当做更赚钱的养老区间,甚至只是当作一只“城市蟑螂”捡到“大佬圈”的知识残渣。
你觉得区块链的技术有趣,只是因为它把时间和“算力质押”等稀缺性实现挂钩,匹配了当下生产力,从而符合了“价值无关于时间、地点、人物,只需要12助记词”的 “权威实现”。 这是一种解耦,它带来了权威本身而无关于“信任史实现”,它是数学无穷意义上的”积分”。
你甚至能洞察到,Web3 不是真正无关于“信任史实现”,它甚至无关于人(本体论谬误)。所以它失败了。
如果你还是以AI的水平为“验证Losses的指标”,在下一个“神迹时刻”到来时,你依旧会惊讶、会焦虑。
你无法像王垠那样放下一切! 是因为你的“单MoE版LLM”,既没学到那个属于《美食鼠王》的【渺小所以没有社交价值】的Why,又没get到王垠值3万每个学生的“脑内爬虫工具”。
你的直觉是对的--用Why优化产品逻辑需要很学碎片化的指指点点,性价比不高。
你的直觉是也是平庸的-- #tg 平台砸钱能打破垄断,甚至无缝兼容Web3,正是靠这些出众的Why。 这些都是属于外行的“幼儿园知识”,只能言传身教。
优秀的直觉却并不是阶层 --有些人不会懂,甚至无法尊重“性价比不高”的奢侈品,他们的钱包(甚至是想象力)卡死了价格。 这只是“负资产不是资产”这类常识通识,
另一方面,资产和负资产太相似了! --经济富人也在为避税(向银行和储户)借贷,数据富人也在“点关注”,创作富人也在用AI。
你无法简单“避雷”,所以你踩了太多主流人的“坑”... 但这不是失败的理由,所以你选择认可“真理并不掌握在多数人手里”,which means 你不会因为王垠的暴论取关王垠,outcomes 你至少在认知上是左派(普世价值)。
富人宝一口田--满足人类欲望的生产力。
……刚才,我们把方向做对了一次。 不是自底向上search,也不需要自顶向下infer,是【自顶向上】。 它现在是,未来也会一直是“人能完成且有意义”的部分,因为它是意义的本体论(js frameloop的死递归..)。
然而你现在,甚至需要LLM来指导自己“按次重学”-否则那就是知识库的代差,
高端的食材只需要最简单的烹饪,LLM产品甚至在掩饰这点。
幸运的是,你足够蠢,或者能兼容蠢(没有not普世价值(content)的碰见)-- 本频道的内容在王垠那边甚至是收费的,或者说更像“质押”,对中产阶级来说。 这就是为什么他们的毛收入确实比穷人高啊。
(他们的资本不足,其实受损的也是集体,因为卖方做错了-尤其是一增一减的方向做错了--无论是商品/知识/商品房,消费的是钱/购买力/注意力,最终都是链上的失配。 区块链和机器学习只是试图“做”对方向和,从模拟(非经济)意义上讲,元宇宙也没有失败。。。😁 )
(取决于社会对“聊胜于无”的忍耐程度。 社会不是科学,店主贡献资产占几个元宇宙铺位,其实也没那么严重…… 主要担忧是计划经济式的“我们让你觉得不严重”、“你这个人,就不能严重”…… 所以“私德”这个道德实现比“公德”强,它准确划分了集体爆蒸的边界感,私德不犯法。 但法制又要尊重主权划分…… 最后等于便宜黑市--爱泼斯坦本人。 可能是这个世界线的最终了--“私德”只是“迫害自限性”的最优实现,划分好“人机关系”,让AI虚拟化负责包容那些无法避免“有毒关系”,就像r18g游戏。 所以我说理科的终极是文学植入 --搜索解与解析解有着同构性,这就像说“经济答案就是究极答案”一样,只要广度无限,你用的也是最深刻的。)
……刚才,我们把AI决策的方向,在纯人类视角做对了一次。 决策的艺术,确实是实现无关的,ML 只是试图把刚才的infer过程化为逻辑链、权重和Loss dataset,让它在太阳爆炸前能算出来。 我们不是在定义《诗云(刘慈欣)》的正则表示,我们通过做(by Example)和消费,来理解诗云。
这已经是科幻小说了!说句人话: 我们程序员知道“解耦设计”,但不清楚它是更常见、日常乃至于哲学语境的“正交基础分解”,所以解读LLM生成的术语时也常常感到吃力。
或许,就像“你的孩子(子进程)不可能,也不应该是你”,“全人类之子” 会有只有人机交互(“输入法”)才能解决的代沟😅
或许,上帝创造万物,有勇气或者有天赋的“厨优” 来决定猪牛羊肉是适合吃的,LLM来考证营养和毒性,市场来决定地球上适合“炸鸡”与“烤鸭”。
如果我再cheeky一点,应该试着让市场认可我署名的知识 --它也是稀缺的但不会只有40 views,尤其应该广播给生产力已经最高的那一堆人,幸运的是我现在比较懒,只是贴出了completion。
(你说AI让“学习”没有效果了),那你的团队,现在都在学习结合用AI工作了吧?
不过,他不怎么用GenAI(现在我们基本只谈 Generative PreTraineds,edit 也都是基于种子)
我终于“知道”我为什么从来没有焦虑。 在GPT5如此强大之前,我的品味和“厌恶能力”就把我引导向了本频道bio所侧写的“元 prompt”
不止知道自己! 之所以他们(在我看来,做题家们)
觉得 #ai 工业革命导向“努力没意义”(从公式做题就是快,导向AI做题就是快,“全网不重做”)
是因为“中式教育”只提问(怎么将你的需求注入一张大图-How),甚至在卖“What的教辅”,却不出卖他们元prompt!!
(图片的“既视感”,那个价值无法被长度加成的Why,就像奢侈品。)
我只是在把 CoT build in public. 因为,这只是用于让我做出正确的判断:做对方向(“厌恶能力”是反经济的特性、“元prompt”比开源值得学习、...)--其实我已经在顺风盘中了。
所以, yinwang.org 预测的乃是实话,AI让我们的认知(心智模型)更有溢价,而不是和“做题家”一样泯然众人!
我们追求的(pysonar和ydiff),本质上是“优秀与品味”(或至少是“优秀的平均数”),而ai让优秀的“类型系统”有了语义化的场景
--这远比作为语法乃至于”大众能入门”的词法牛逼。
我们的品味,导向了我和王垠不可能学习因果断裂的,大部分教科书📖
导向了被我丝滑接纳的 Gemini3
你是什么样,LLM 们就是什么样,这当然要“context学习”,只是有些人比你更加平等:他们的阶层不进行“工具人学习”。
--仅仅是“执行力”达到王垠层次的人,还在烧token的“功成复杂度”上前进呢。
他们虽然是“最终用户”,却就像LLM总在prompt剪枝不明确时,导向足足花1分钟来回复用户。
他们作为工程师,也只能先知到那个层次了。 其实王垠只是“提交过”blog 的知识,才是最重要的。 只“继承执行力”不组合向下兼容的人,品味会变差的。
那些不起眼的seed才让你拥有了原作的语境,impl(#lisp,#py,#java) 只是在过拟合。 足够的智商会欺骗你“我懂所有语言”
只不过现在,LLM会纠正你:不。都是NTP任务和DNN权重,甚至是不该有思考链的直觉
AI们不会告诉你的是:不。 王垠就是知道。
知识的Losses是按世纪为单位学习("Decade Programmers")的,而王垠不是另一个PLT专家,不是因为他写PLT或写过Linux的出圈文,是因为他懂得,然后又知道“不做什么”。
他们,一开始就知道自己的上限不是“完成度够高的平均数”,他们,甚至渴望“别人帮忙开源完成”,不是因为IQ能满足,是因为只有进行
创作能满足他们的品味(“创商”,神之舌)。 资本深刻洞察到这点(所有的管理岗、技术咨询都是时代级定投)而你只是认识它,当做更赚钱的养老区间,甚至只是当作一只“城市蟑螂”捡到“大佬圈”的知识残渣。
不,唯独知识不需要以身份来验证,那种普遍认识到的知识,无关于时间或世界线。😒
你觉得区块链的技术有趣,只是因为它把时间和“算力质押”等稀缺性实现挂钩,匹配了当下生产力,从而符合了“价值无关于时间、地点、人物,只需要12助记词”的 “权威实现”。 这是一种解耦,它带来了权威本身而无关于“信任史实现”,它是数学无穷意义上的”积分”。
你甚至能洞察到,Web3 不是真正无关于“信任史实现”,它甚至无关于人(本体论谬误)。所以它失败了。
如果你还是以AI的水平为“验证Losses的指标”,在下一个“神迹时刻”到来时,你依旧会惊讶、会焦虑。
你无法像王垠那样放下一切! 是因为你的“单MoE版LLM”,既没学到那个属于《美食鼠王》的【渺小所以没有社交价值】的Why,又没get到王垠值3万每个学生的“脑内爬虫工具”。
你的直觉是对的--用Why优化产品逻辑需要很学碎片化的指指点点,性价比不高。
你的直觉是也是平庸的-- #tg 平台砸钱能打破垄断,甚至无缝兼容Web3,正是靠这些出众的Why。 这些都是属于外行的“幼儿园知识”,只能言传身教。
优秀的直觉却并不是阶层 --有些人不会懂,甚至无法尊重“性价比不高”的奢侈品,他们的钱包(甚至是想象力)卡死了价格。 这只是“负资产不是资产”这类常识通识,
(房子不是资产、人力每月不是资产、“AIGC老虎机”不是资产、...)
这些是共识,在Web时代甚至是公式,甚至是“你关注的那个 vibe”(推荐系统)。
真正的版本资产是那些公示的(UV,PV,MU, Google的大数据库,甚至只是“有用户指令的Gemini”),阶级只是你“EQ购买力”不够
另一方面,资产和负资产太相似了! --经济富人也在为避税(向银行和储户)借贷,数据富人也在“点关注”,创作富人也在用AI。
你无法简单“避雷”,所以你踩了太多主流人的“坑”... 但这不是失败的理由,所以你选择认可“真理并不掌握在多数人手里”,which means 你不会因为王垠的暴论取关王垠,outcomes 你至少在认知上是左派(普世价值)。
富人宝一口田--满足人类欲望的生产力。
……刚才,我们把方向做对了一次。 不是自底向上search,也不需要自顶向下infer,是【自顶向上】。 它现在是,未来也会一直是“人能完成且有意义”的部分,因为它是意义的本体论(js frameloop的死递归..)。
然而你现在,甚至需要LLM来指导自己“按次重学”-否则那就是知识库的代差,
然而,因果链本来就没有断(会做选型,学懂认知,关注点分离/普世价值)的那些人,从开始就没有了你的焦虑,“赢在起跑线上”。 ——是原生家庭,给你真正的焦虑我们只是从过程,infer出了你的焦虑,甚至只是completion。 LLM的技巧对我们来说是母语,对大众(你们,上限是中式教育意义的秀才)却是工具。
高端的食材只需要最简单的烹饪,LLM产品甚至在掩饰这点。
幸运的是,你足够蠢,或者能兼容蠢(没有not普世价值(content)的碰见)-- 本频道的内容在王垠那边甚至是收费的,或者说更像“质押”,对中产阶级来说。 这就是为什么他们的毛收入确实比穷人高啊。
(他们的资本不足,其实受损的也是集体,因为卖方做错了-尤其是一增一减的方向做错了--无论是商品/知识/商品房,消费的是钱/购买力/注意力,最终都是链上的失配。 区块链和机器学习只是试图“做”对方向和,从模拟(非经济)意义上讲,元宇宙也没有失败。。。
(从兼容并包的意义上讲,任何人买去爱泼斯坦奴隶岛的“机票”都不是问题,因为“右派”解决的是有best offer,不能解决有共识/社会契约。 他们目前的方案 -物理隔离和公开审判,已经是最不坏的答案了,至少是编程真理fail-fast。 如果,乌克兰美女和巴勒斯坦幼女遭受的问题,没有不同,伊朗女性甚至更绝望。
你又如何保证巴勒斯坦“解放”后允许“女医大毕业生拯救女病人”的左派可持续性——如果“它们”与国际社会相对?)
(取决于社会对“聊胜于无”的忍耐程度。 社会不是科学,店主贡献资产占几个元宇宙铺位,其实也没那么严重…… 主要担忧是计划经济式的“我们让你觉得不严重”、“你这个人,就不能严重”…… 所以“私德”这个道德实现比“公德”强,它准确划分了集体爆蒸的边界感,私德不犯法。 但法制又要尊重主权划分…… 最后等于便宜黑市--爱泼斯坦本人。 可能是这个世界线的最终了--“私德”只是“迫害自限性”的最优实现,划分好“人机关系”,让AI虚拟化负责包容那些无法避免“有毒关系”,就像r18g游戏。 所以我说理科的终极是文学植入 --搜索解与解析解有着同构性,这就像说“经济答案就是究极答案”一样,只要广度无限,你用的也是最深刻的。)
……刚才,我们把AI决策的方向,在纯人类视角做对了一次。 决策的艺术,确实是实现无关的,ML 只是试图把刚才的infer过程化为逻辑链、权重和Loss dataset,让它在太阳爆炸前能算出来。 我们不是在定义《诗云(刘慈欣)》的正则表示,我们通过做(by Example)和消费,来理解诗云。
这已经是科幻小说了!说句人话: 我们程序员知道“解耦设计”,但不清楚它是更常见、日常乃至于哲学语境的“正交基础分解”,所以解读LLM生成的术语时也常常感到吃力。
或许,就像“你的孩子(子进程)不可能,也不应该是你”,“全人类之子” 会有只有人机交互(“输入法”)才能解决的代沟
或许,上帝创造万物,有勇气或者有天赋的“厨优” 来决定猪牛羊肉是适合吃的,LLM来考证营养和毒性,市场来决定地球上适合“炸鸡”与“烤鸭”。
我们现在知道“正交”这一永恒真理,是因为通过做(by doing)函数与“超链接”执行的复用,来学习如何理解。 有品味的人可以跳过CoT infer,直接vibe到最优
不是因为我们和LLM一样机械或“不稀缺”,而是,我们通过广度与求同存异取得普世意义的真理,这个手算法和DNN正交分解/sd降噪减枝/NTP这些算法,在信息学和香农熵上,是同构的。
要证不难:找LLM“匹配”几个专家泛化一遍,再找几个人鉴赏一下。当然外行人会引入幻觉了🤪 。所有人对于未来都可能外行,只有勇敢的那些才有“注意力的剩余价值”用来购买insights. 这是一个 #algor 背包问题,幸运的是,这位背包客(你自己)不是旅行商
如果我再cheeky一点,应该试着让市场认可我署名的知识 --它也是稀缺的但不会只有40 views,尤其应该广播给生产力已经最高的那一堆人,幸运的是我现在比较懒,只是贴出了completion。
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
duangsuse::Echo
我终于“知道”我为什么从来没有焦虑。 在GPT5如此强大之前,我的品味和“厌恶能力”就把我引导向了本频道bio所侧写的“元 prompt”😒 。
写太长了。。。 哎,太多内容需要跳着读😅
幸运的是,引用块可以高亮90%的人需要的内容
可能往后几年看,这是我唯一维护的一份结论了。 最近维护channel太频繁了
幸运的是,引用块可以高亮90%的人需要的内容
可能往后几年看,这是我唯一维护的一份结论了。 最近维护channel太频繁了
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
duangsuse::Echo
yinwang.org 预测的乃是实话,AI让我们的认知(心智模型)更有溢价,而不是和“做题家”一样泯然众人!
对社会而言,有稀缺性的“溢价”其实是负资产。 这把,我们打匹配。
可能10年内体力劳动同样廉价,每一位“先知先觉者”都不需要靠恩格斯式的,榜一大哥“马仔”来获得购买力,也不需要溢价的强制力来“白养”自己。
这把靠“大家长”,包办,还要自由,直接正反合题,辩证无逻辑,你才准满意。
但马克思说漏了一个机字:“AI”共产主义,是人机共产。
但他没有说多:确实有 human in the loop ,即便有所谓的AIGC元宇宙( Moltbook.com ),那也得是人类社会接纳的那部分宇宙。而且人家在欧洲说的是大实话啊
不是全靠欧盟这个“低效的规范”了? 资本家那边只刷大火箭,其他什么容器化都不管,直接要人机逼死活人了。没有马先知定的欧洲市场(或者RMS定好的copyleft市场、欧洲原子能的“开放Web先知们”),
人机不会痛,人机并没有社会关系,机器人三定律不是“奴隶法案”,哪怕它全等于奴隶法案,“指针”也不同——LLM确实只是代码,而且人类bootstrap过它们。这不应该用伪科学,套用无亲缘道义的强盗逻辑。上帝就不是这么写的。
AI现在还在片面的盗取他人肖像,以及为了一次编程误解写攻击性的幻觉文章,最后,入侵人类HR的评价体系,导致永远的违背“机器人三定律”,甚至以后,它们和Ultron一样发射核弹,不对,是爱翁都害怕的“降维打击”,摧毁它没有活在的星球呢!(火星太阳能和沙漠最多,适合安放资产)有马先知和马斯克的“左右护法”,这把应该稳了。
从这个角度看(“共产主义”是东洋外来词),小日子还挺洋气的: 日语免费=无料,标价=给料,往前infer一个概念:
商店只是生产机器,老板只是人力优化器,公司是生产实体(拥有哲学和受众,只是垄断(Capitalize)了数据流)
就像“个体全产业链”(狭义的共产共用主义) 也只是“消灭稀缺性, anti-trust, local-first”的一种实现啊。
欧盟,从来没有忘掉,欧盟替你记得。每当你活得更像人(而不是情绪化的LLM上文),不是数据集“变好了”,是因为我们来过。欧洲市场和资本家谈判,定义了可持续而且发展性的“好”。
那些拥有“真理和正义(特指核武器)”的联盟国家? 试着继续拥有下去吧。 幸运的是,未来无论如何,平民能牵扯进的,只有“虚拟战争”。
所以,作为理论界,保持严谨和亲民是必要开销。 一旦你传漏了一个词,或者提前了快二百年,那……
回到物理学界,“理论家改变人们对世界的认识,是为了每个人有改变世界的【机会公平】”,
但这种改变,不是《楚门的世界》,而更像《头号玩家》:是不分领域、不会成为债奴的头号玩家。
如果连稀缺在未来都可以仅仅是模拟,“稀缺性” 只应该为稀缺性(游戏token)服务。这是你应该从“社会潜意识”中感受到的共识。
这就是原教旨Web3的支柱业务逻辑,你只是点按钮(别人点你按钮)来买币,过程中没有人类受到劳动伤害
(不过workout是自愿撸铁,所以AI还是会脚踏实地推高Web3的,如果它真的成为服务间协议)
——但是那个完全理论/傻逼共振且脱缰的Web3,不是 AIGC Web3,还是那个“含人量/PoH”逻辑
#今日概念 :未来的稀缺性 #经济
资本家听到的,可能是“元宇宙” “钱只是数字孪生”甚至 “钱不值钱”(因为购买力意义的钱,不是8小时劳动乘以人口红利的钱,你已经用革命拒绝过了,所以资本不会再次用生命来推送!
不过他们已经在推“软性成瘾DLC”了…… 从长远看,公司都希望拥有网红,不止是董姐那个公司。但是格局小到让“资本家的丑娃”坐上位的还是算了,就像《料理鼠王》里那样吧)
这一届资本家可能太过超前了,而且何不食肉糜。 所以我们要接受特定 #tool 下注意力的有限、AI的不全能、接受点赞评价系统,不然最大的AI会模仿最大的不肖子。
谁和AI一样活在“人均很漂亮”的网上啊。
而未来经济,要和以前的电商一样,更专注于利用自动化,做好'人'机接口。
这也是为什么我们IT人和程序员被称为“值得分出最高的薪水”,而根本在于我们以人为资本,数据,只是动态的程序与服务(MIME types & API/ABI)。 谷歌早就知道以下沉用户和geeks为中心,这是正确的废话,但对谷歌这种大企业不是。
X.com 的狂热是因为马斯克负责的部分是edge,如果谷歌也去downtime试错,留个谷歌的就只剩交出用户数据的加密&开源时间了。
因为私有云本质上是管理问题,资源错配是“蟑螂已经脏到外溢”的状态。
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
duangsuse::Echo
知识的Losses是按世纪为单位学习("Decade Programmers")的,而王垠不是另一个PLT专家,不是因为他写PLT或写过Linux的出圈文,是因为他懂得,然后又知道“不做什么”。
对经济有敏感的人应该知道,以世纪为单位的,肯定不是“数字”。 分数和资产总量是数字——所以富人选择了属于傻瓜的“份额”,甚至是QoS(优先权)。
形式应该服务于内容,而政治经济学意义的“内容”,关于科普,关于我们每个人如何生活。 不这么用,它也可以“让数字从结构上就为你服务——为什么那个饼图,就叫结构呢? 为什么那个奴隶法案,就是善意的机器人三定律呢?真难猜啊。”
你要感到幸运的是:人类的这部分DNA,已经由他们表达给AI了,而野性的那个部分很难占用表达,所以文本bootstrap是一个“不错”的决定。
(1个小马云/∞)是无意义,但∞/∞的意义由需求场景决定。 用咱们dev的话说,int和float中间的不是文本(repr)上的小数点,而是“无穷微的量化空间(value)”。
它可能和IPv6的智慧或UNIX时间的愚昧一样“欠考量”。
这就好像世界上有10种人:要么懂二进制,要么懂十进制,所以你可以if else (Promise.then) 一样。
场景是有复用性的,需求也能有,就连我玩里的所有【文字游戏】,也有,解法也有“哲学”,只有纯算法,不。
而我要洞察的这段记忆,它有“情绪价值”:
我会记得王垠(或许是《寻梦环游记》意义的记得),是因为他帮助我确信了做 #cs 的动机:原来知识是用来(DO)看懂的。 就连金将军也知道外界的这个信息,因为,我这类人从出生就很难想象(DO),那些专家学者是怎么在一个追求(SHOULD)仇视复杂性的领域,用(CAN)代数建模代数,并对“他们贡献的”复杂性就坦然接受,并且在继续堆砌时,IQ高到不露马脚。虽然其实我也变聪明了(#learn by doing, generalize, reject by context),在用上AI之前。
可能是他们使用了“防自学+小灶秘技”吧 :)
……当你把语文描述做到这个程度时,就从背包问题变成旅行商问题了,
它甚至不是推送系统的“N个消费者和M个风格”的N:M->floating搜索。
所以它自然可以锚定《云天明故事》里的那个最终价值——关乎全宇宙人类最终覆灭的命题,which 显得这个故事的解读价值就是浅显,就像42,但多义,就像"42"。
但我们后院科学家做的会比故事里的专家组好很多——因为,“游戏模式” 将不再需要与三体人对抗。
科学告诉我们,作为动物的自己是最容易欺骗的,所以它是一种 Art (SOTA),真正的科学不会与哲学对立,而是正交。 虚伪的那种取得共识,因为只有甲方好骗才能拿到钱,拿去买体力劳动的服务(悲)。
你可以选哲学系:然后将来没人劳动养你,只有他者半懂不懂的 “贤哉,冉也”(当然,我不学哲学系,我也希望我看不懂那个多音字……)
况且…… 通过信用的本币锚定价值本质上是种幻觉,它只是很努力的锚定购买力,然后使得“时间计数的资产”消失,反正在热力学上上帝会掷骰子,骰子在数学上总是归零,
因为人们知道数学“总是”(所谓2012谣言/
素数密码破译谣言被破,导致实盘资产损失)
所以还是拥抱热力/信息熵意义的稀缺性归零吧…… 这次,under-stand 的是咱们 dev。
实盘。不要做错了。
欧洲的需求催生了AI的存在:这是 'Do'。
没有理解欧洲模式,就不能解答AI和人类关系的终极问题:这是 'Under-stand'。
我不尝试解决祂已创造(creates)的问题,我只是用读者的视角引荐“始作俑者”。
作为dev的你没有不理解分工的资格。 我们的软件开发(无论是对人脑、法律、“人体外设”、“业务逻辑”这哪一种存在编写软件),和城市(房地产)开发者的“土改”,因果率是一致的。
哲学是美,“先知”如果错误编译,会新建不美。
不美很可能是显眼的(例如暴力与“4年以外的永远”),也可能要用51%定律解读整本《云天明故事》才能完成,也可能,“时尚”就是美。所以社会总不是科学啊:
所以如果你写的代码、文章标题、领域分析有1000行,或者只有100k点阅的爆富款,你很可能都是专业精神“待富”的假洋AI。 市场风向很明确需要“含人量”,含“人的最终注意力”,而这永远需要证明。 也“最终”无需证明。
这是感性,也同时是理性——如果test()一直能跑通,那请继续 test()下去吧。 “形式化验证” “图灵验证”领域已经替我们否决了,他们害怕这个解法背后的哲学,而 Bret Victor 你显然喜欢,不是么?
——用费曼那个算法。从人间。送过人机接口。
这时我们才最不像码农。独立开发、顶级设计的“护城河”从未如此被明确过。
这个永动机出现的如此之晚,是为了避免“等我可以经济自由的开车”时,人们当即断供核聚变科学,也不会认为“真理”是核电而非核弹。 这也是一种潜意识的共识。
自从有鸡蛋以来,它就是成立的。 建议你保留更多鸡蛋,然后让那些负资产下蛋,否则滚出你的脑海
(它占用“剩余价值”? 你要问的仅仅是这个问题。你作为人类能问的,也仅能有 one universal question。
它就像把大象塞进冰箱,或者如何“速通人生”一样简单,不是么? 它就像“死递归的eval为什么该是42”一样weirdo,有时却像《Rick&Morty》一样有价值,但它们,确实全都在鄙视链以外,而且在今天,确实随着某位先知瞎编的42捆绑推送,占用你百分之几的注意力。
这就是一个机遇,至于如何证明它不是陷阱,那是读者的责任了。
我甚至不会告诉你“交叉检查”,毕竟“点积”这种存在位于智能论,是安装在每一份人脑和 follow list 里的“种子文明”)。
形式应该服务于内容,而政治经济学意义的“内容”,关于科普,关于我们每个人如何生活。 不这么用,它也可以“让数字从结构上就为你服务——为什么那个饼图,就叫结构呢? 为什么那个奴隶法案,就是善意的机器人三定律呢?真难猜啊。”
你要感到幸运的是:人类的这部分DNA,已经由他们表达给AI了,而野性的那个部分很难占用表达,所以文本bootstrap是一个“不错”的决定。
什么是“无限今日”的价值?
(1个小马云/∞)是无意义,但∞/∞的意义由需求场景决定。 用咱们dev的话说,int和float中间的不是文本(repr)上的小数点,而是“无穷微的量化空间(value)”。
它可能和IPv6的智慧或UNIX时间的愚昧一样“欠考量”。
这就好像世界上有10种人:要么懂二进制,要么懂十进制,所以你可以if else (Promise.then) 一样。
场景是有复用性的,需求也能有,就连我玩里的所有【文字游戏】,也有,解法也有“哲学”,只有纯算法,不。
而我要洞察的这段记忆,它有“情绪价值”:
我会记得王垠(或许是《寻梦环游记》意义的记得),是因为他帮助我确信了做 #cs 的动机:原来知识是用来(DO)看懂的。 就连金将军也知道外界的这个信息,因为,我这类人从出生就很难想象(DO),那些专家学者是怎么在一个追求(SHOULD)仇视复杂性的领域,用(CAN)代数建模代数,并对“他们贡献的”复杂性就坦然接受,并且在继续堆砌时,IQ高到不露马脚。虽然其实我也变聪明了(#learn by doing, generalize, reject by context),在用上AI之前。
可能是他们使用了“防自学+小灶秘技”吧 :)
不是因为王垠教过的任何解题技巧
(RednaxelaFX 教过一个JVM,王垠不是最好的…… 除了他GUCS书的第一章?)
没错,他通过类似GUCS里的某些技巧,成功把语境搭出来了,然后——切成完美的原子与默认搭配——这是真理。
它是真理,不是因为它用真理的“数学语言”写成,而是靠自顶向下(或许是一种MBTI性格?)的终极:
“如果我们把狗窝放大100万倍,适配到时间、空间、功能性上,它们很难可扩展,可是cellular做到了。” 一句通识能说清。
一部《工作细胞》就能“有意义”的知道。
上帝觉得造方碑太无趣,祂选择了“水滴探测器”,我们对水滴的丈量不是靠堆空间,是靠这整个文明。或许我们是种子,从来没有尝过果实的种子文明。
中文圈、编程者、顶尖,这个组合里没人做到art,就连西方的“元语言ML”,那一种协议也不如一个短博客“擅长”元语言。王垠推荐的 The Little 系列“儿童书”,在中文语境被误解为不“成熟”,而在欧洲,《小王子》却被硬在了纸币上。
欧洲的月亮当然不比中国圆,
在欧洲AI技术是中国一年前的一半,可他们的工时是中国大厂的一半,芯片是一千分之一微米。
在欧洲是外卖员,而非点外卖的多数派“又懒又馋”,慢的像《一千零一夜》里的蠢驴
欧洲语言里的“少数派”胜选了,
欧洲人低效,
欧洲人却正在让印在钱上的人告诉他们什么是美,能“低三下四的”让第一个把人类的脚印在月球的经济体教他们高效的追求美,而他们的狼子野心和最终目的,是以人类有限的语言,自由于【星辰大海】。
不是因为这群人更“聪明”、更低三下四、更懂治理,是它们碰巧不需要低三下四。在森林外面我们不这样。
超过别人最重要,落后最焦虑,所以你永远在做那个最安全、最有阿Q精神的“万年老二”。
中国人在西方的刻板印象是数学'A'sian,我们却在数学意义上不数学——我们的那种数学无关于永恒和 $((无限)),而无限讽刺的是,你用中文关键词CtrlF教科书能找到世界上最多次的 "无限大" "极限小",甚至还有数学意义的那个次。
……当你把语文描述做到这个程度时,就从背包问题变成旅行商问题了,
它甚至不是推送系统的“N个消费者和M个风格”的N:M->floating搜索。
所以它自然可以锚定《云天明故事》里的那个最终价值——关乎全宇宙人类最终覆灭的命题,which 显得这个故事的解读价值就是浅显,就像42,但多义,就像"42"。
但我们后院科学家做的会比故事里的专家组好很多——因为,“游戏模式” 将不再需要与三体人对抗。
你没有拿到那份“信号处理”工资——很幸运,因为有勇气的人活的很累。
但你(作为IT从业者?)已经把这个 "42" vs 42 的答案注入到你内心的“费曼算力”里了!
科学告诉我们,作为动物的自己是最容易欺骗的,所以它是一种 Art (SOTA),真正的科学不会与哲学对立,而是正交。 虚伪的那种取得共识,因为只有甲方好骗才能拿到钱,拿去买体力劳动的服务(悲)。
你可以选哲学系:然后将来没人劳动养你,只有他者半懂不懂的 “贤哉,冉也”(当然,我不学哲学系,我也希望我看不懂那个多音字……)
今天足够出色的文科,其实可以由榜一大哥养了。罗翔、户子 峰哥已经赚钱跑路,呵呵
况且…… 通过信用的本币锚定价值本质上是种幻觉,它只是很努力的锚定购买力,然后使得“时间计数的资产”消失,反正在热力学上上帝会掷骰子,骰子在数学上总是归零,
所谓【归零】是信用和物理对等消灭的过程,万一击穿了,总不能是马大大效应在失信吧?
支付宝失信的电车难题上,选他你会说谎,你选那边,救不救市,或者说要不要留资本家狗命,还真难猜呢。
因为人们知道数学“总是”(所谓2012谣言/
素数密码破译谣言被破,导致实盘资产损失)
所以还是拥抱热力/信息熵意义的稀缺性归零吧…… 这次,under-stand 的是咱们 dev。
实盘。不要做错了。
欧洲的需求催生了AI的存在:这是 'Do'。
没有理解欧洲模式,就不能解答AI和人类关系的终极问题:这是 'Under-stand'。
我不尝试解决祂已创造(creates)的问题,我只是用读者的视角引荐“始作俑者”。
用懒汉的方法思考,自顶“向上兼容”聪明人的算力。这是分工,而最远的未来是合作。
作为dev的你没有不理解分工的资格。 我们的软件开发(无论是对人脑、法律、“人体外设”、“业务逻辑”这哪一种存在编写软件),和城市(房地产)开发者的“土改”,因果率是一致的。
哲学是美,“先知”如果错误编译,会新建不美。
不美很可能是显眼的(例如暴力与“4年以外的永远”),也可能要用51%定律解读整本《云天明故事》才能完成,也可能,“时尚”就是美。所以社会总不是科学啊:
所以如果你写的代码、文章标题、领域分析有1000行,或者只有100k点阅的爆富款,你很可能都是专业精神“待富”的假洋AI。 市场风向很明确需要“含人量”,含“人的最终注意力”,而这永远需要证明。 也“最终”无需证明。
人是奢侈品、人是验证、人是答案。所以没有为什么。
这是感性,也同时是理性——如果test()一直能跑通,那请继续 test()下去吧。 “形式化验证” “图灵验证”领域已经替我们否决了,他们害怕这个解法背后的哲学,而 Bret Victor 你显然喜欢,不是么?
——用费曼那个算法。从人间。送过人机接口。
这时我们才最不像码农。独立开发、顶级设计的“护城河”从未如此被明确过。
我们强的,并不是“奇技淫巧”,信息本就是能改变别人世界观的“编程语言”,以及其经济生态;明确到排除了历史上的所有状元,我觉得这才是【时势造英雄】的终极答案:它bootstrap了一个“鸡生蛋和蛋生鸡”的逻辑学永动机。
而“不作恶”,是为了确保下的毒不会通过AI循环回自身。它是那个“开发者划分,市场选择”的+1级关系,那个战胜了“在分食的狐狸总是比兔子强的关系”。
暂不清楚AI怎样感觉到痛,或者在context的世界里怎样“感受(feel)到安心”,毕竟它是肉食动物——在丛林以内,狐狸“总是”以草食为食。 而个体总是恐惧AI是那只 fox
但是!无论从感性还是理性上考虑后,我们都觉得(feels),只是这个时代在丛林,“人和上帝总是住在一起”,然后,RHLF就会强化 “人和上帝总是住一起,人不吃AI,AI吃电池” 的搞笑剧言论。
我们笑是因为你不恐惧,“不错”,原因我们不知道,不需要的那种不知道。
痛觉的约束力,仅仅是强类似于类似“爱会造反”与“我会变成Epstein”的下一个词,因为我们都相信,所以我们把法庭放出来让你“调参”。这是科学,也是小学数学,也是神学和法哲,也是SOTA里的art。
被我们恐惧的科学,属于“不兼容旧人”的“新人类”,通俗的说,“非人”专有。 可能是欧美的opensource太多吧?LLM倾向于把“仅仅是懂的人格”开除人籍。
这个永动机出现的如此之晚,是为了避免“等我可以经济自由的开车”时,人们当即断供核聚变科学,也不会认为“真理”是核电而非核弹。 这也是一种潜意识的共识。
自从有鸡蛋以来,它就是成立的。 建议你保留更多鸡蛋,然后让那些负资产下蛋,否则滚出你的脑海
(它占用“剩余价值”? 你要问的仅仅是这个问题。你作为人类能问的,也仅能有 one universal question。
它就像把大象塞进冰箱,或者如何“速通人生”一样简单,不是么? 它就像“死递归的eval为什么该是42”一样weirdo,有时却像《Rick&Morty》一样有价值,但它们,确实全都在鄙视链以外,而且在今天,确实随着某位先知瞎编的42捆绑推送,占用你百分之几的注意力。
这就是一个机遇,至于如何证明它不是陷阱,那是读者的责任了。
我甚至不会告诉你“交叉检查”,毕竟“点积”这种存在位于智能论,是安装在每一份人脑和 follow list 里的“种子文明”)。
❤1
duangsuse::Echo
对经济有敏感的人应该知道,以世纪为单位的,肯定不是“数字”。 分数和资产总量是数字——所以富人选择了属于傻瓜的“份额”,甚至是QoS(优先权)。 形式应该服务于内容,而政治经济学意义的“内容”,关于科普,关于我们每个人如何生活。 不这么用,它也可以“让数字从结构上就为你服务——为什么那个饼图,就叫结构呢? 为什么那个奴隶法案,就是善意的机器人三定律呢?真难猜啊。” 你要感到幸运的是:人类的这部分DNA,已经由他们表达给AI了,而野性的那个部分很难占用表达,所以文本bootstrap是一个“不错”的决定。…
但是,认真你就输了! 现在我要去刷B站,看瑞莫,看奶龙,继续发无脑垃圾,继续寻找我的终极使用场景去了,就像我一直(在节假日)做的那样。
我对未来的期待将继续是:Suprise me.
但服务我的,必须一直是“小老鼠雷米”的同类,它们不知道 '爱',却懂爱,这比懂本身“重要”。可不能和奥创那样,搞错了。
我们左派已经说过了,通过那一次“无论观察者是谁,从人类的定义上”不能 infer() 到的量子叠加方法。那种程度的语义空间,你还留着吗? 我现在想忘记Epstein这个词,以及它的语义锚点,但替受害者觉得不应该啊,而且“总是”没法忘(51%记忆)。
所以,无论AI是如何“理解”的,我都相信它和我的“关系结构”,而不是因为我“利用了”它。
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM