11. 现 现在听人表达时，大脑会自动过滤「形容词」和「副词」，关注「名词」和「动词」。 经常会发现一个人表达了半天，观点是「null」。 现在听人表达时，大脑会自动过滤「形容词」和「副词」，关注「名词」和「动词」。 经常会发现一个人表达了半天，观点是「null」。 💬 32 🔄 14 ❤️ 169 👀 23550 📊 65 ⚡ Powered by xgo.ing 10/02 10:03 ♡
12. 世 世界呈现现象。 问题暴露缺口。 洞察发现结构。 思想形成模型。 世界呈现现象。 问题暴露缺口。 洞察发现结构。 思想形成模型。 💬 2 🔄 3 ❤️ 30 👀 8041 📊 10 ⚡ Powered by xgo.ing 09/29 15:36 ♡
13. 人类群星闪耀 人类群星闪耀 💬 44 🔄 24 ❤️ 252 👀 129066 📊 107 ⚡ Powered by xgo.ing 09/28 12:57 ♡
14. 是 是不是可以这么理解： llm：问答题 jev：选择题 是不是可以这么理解： llm：问答题 jev：选择题 💬 196 🔄 6 ❤️ 173 👀 52732 📊 225 ⚡ Powered by xgo.ing 09/22 11:52 ♡
15. A Agent = Harness(LLM) Result = Agent(Context) Agent = Harness(LLM) Result = Agent(Context) 💬 2 🔄 2 ❤️ 41 👀 12411 📊 12 ⚡ Powered by xgo.ing 09/19 00:20 ♡
16. " "我通过学习获得能力，通过能力获得工作，通过工作获得收入、社会认可，以及对自身价值的确认。" 这是一种很容易被内化的生活逻辑，但这条链从来不是自然定律。能力能否变成岗位，劳动能否换来体面生活，还取决... "我通过学习获得能力，通过能力获得工作，通过工作获得收入、社会认可，以及对自身价值的确认。" 这是一种很容易被内化的生活逻辑，但这条链从来不是自然定律。能力能否变成岗位，劳动能否换来体面生活，还取决于社会怎样组织生产、分配收益。 当 AI 改变其中某些「日用而不知」的前提条件，震动就沿着这条链向两端传递。 向前，是教育问题： 如果某些成果可以借助机器完成，我 09/18 17:56 ♡
17. 一 一个交互设计问题： 在手机端和模型聊天，输入一个问题，它输出一大段回答，并直接滚动到了结尾处。 为了阅读它的回答，需要不断上滑，找到起始处。 这里的交互，是不是可以改为直接定位到起始处？ “一... 一个交互设计问题： 在手机端和模型聊天，输入一个问题，它输出一大段回答，并直接滚动到了结尾处。 为了阅读它的回答，需要不断上滑，找到起始处。 这里的交互，是不是可以改为直接定位到起始处？ “一个用户省去上滑的 3s，1000 万个用户省去了多少时间？” 💬 56 🔄 2 ❤️ 68 👀 15013 Ǵ 09/17 13:54 ♡
18. 解 解释力：压缩过去已见 预测力：泛化将来未见 解释力：压缩过去已见 预测力：泛化将来未见 💬 7 🔄 2 ❤️ 25 👀 7802 📊 12 ⚡ Powered by xgo.ing 09/17 13:53 ♡
19. “ “老登”经历多，遇事时，容易触发“经验预测”：“这事我遇到过，是这样子的”。 年轻人经历少，遇事时，没有经验匹配上，只能去观察、提炼、抽象、假设、建模，在摸索和反馈中试错、修正，使用“模型预测”。 ... “老登”经历多，遇事时，容易触发“经验预测”：“这事我遇到过，是这样子的”。 年轻人经历少，遇事时，没有经验匹配上，只能去观察、提炼、抽象、假设、建模，在摸索和反馈中试错、修正，使用“模型预测”。 世界多变，模型预测的泛化能力，优于经验预测。 经验最好的用法，是帮助我们提出更好的假设，而不是让我们免于检验。 💬 25 🔄 5 09/17 13:05 ♡
20. 人 人讲事，大致有两种方式。 一种像播音主持，内容是主角，人是载体。 人服务于内容，负责把事情讲准确、讲清楚。听众主要在乎说了什么；只要内容不变、表达得当，换一个人来讲，也没有太大区别。 另一种像山... 人讲事，大致有两种方式。 一种像播音主持，内容是主角，人是载体。 人服务于内容，负责把事情讲准确、讲清楚。听众主要在乎说了什么；只要内容不变、表达得当，换一个人来讲，也没有太大区别。 另一种像山头旗帜，人是主角，内容是由头。 听众未必是对这件事有多大兴趣，而是想听这个人怎么想、怎么说。话题可以变化，真正吸引人的，是他的眼光、性情，以及他面对世界的姿态。 甚至 09/17 12:04 ♡
