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中学和大学,学了很多过于深入的知识 而这些知识都是确定性比较强的,统计概率的训练又太少 缺乏贝叶斯,缺乏概率的训练,是特别大的缺陷

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我只知道我自己有情绪的波动 无论是逃避,还是忍不住 但我不知道这种强烈的动力和阻力 深层次的prior是什么,所以我才更加不舒服

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T1 就是这个时代的芝加哥公牛,Faker就是乔丹

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暴发户的快乐反复依赖旧成果 孔乙己的快乐需要不断新刺激

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internal lexemes, model, prediction external lexemes, action, policy


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独立思考不是不看成功经验 而是不太轻信于随性的结论
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没有投资思维,没有精打细算的习惯 这就是老百姓总爱上当的一个原因
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很多科研也是 链接 工作,把知道的词汇连成串 得到新的结论,推理自然也就是这个意思


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我为啥对中世纪这么上头,西欧、日本战国 manor lords kingdom come witcher 中国古代社会的古装剧可能看多了,但也是没有高质量的作品

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不算细账,不抗忽悠 给你看一点好处,却拿走你大量的利益 骗子就是这样看你脑子不太好用 给你一个靠谱的理由,你就不在乎其他的剥削了
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传播速度,消化信息的速度

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为什么 crud 软件赚钱,为什么 RESTful API 这么实用 因为词汇化是人思考的方式,是高效的思考方式 是娱乐的基础 www.d.umn.edu/~gshute/soft...

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以自我为中心者,贼也 虚荣爱面子者,愚也

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对比,相对的大小,是人类很在乎的

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地球是一个清晰的boundary,一个稳定的环境 45亿年没剧烈波动,给动物进化提供了一个好的invest场地

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有的时候严格的要求,长的命名,就是用一定的复杂度 来换取一定的边界清晰度

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2018年8月的时候,我给我爷爷的弟弟,也录了大约几个小时的聊天内容,老爷今年6月29日去世了,82周岁


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大模型 是 guess 人的思考 是 invest 这就是区别
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钱与词 强权富甲,奴性愚民,孔乙己,暴发户

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clear boundary smooth association
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如果没有 prior knowledge 那就学习和思考的必要性就特别弱了 什么都要现思考,没有通用的知识做支撑

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力工思维就是,傻干,盲赌


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不要幻想自己是运气特别好的人,不要幻想一夜暴富 降低门槛,提高福利,鼓励尝试,容忍失败,增加人味

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premature optimization 是什么? 其实就是孔乙己嘛,把代理看得太重 git有必要搞得那么认真嘛? 一定必须TDD嘛?非要用最新的框架吗? 只要有利于速度,却没有带来明显的债务,那就先不要过于优化
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Human Dictionary Writing

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谁要是说感觉更重要,那就是fake knowledge上头 除非这本身就是娱乐,或者理智也没有更好的odds了

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人作为agent,最重要的一点就是 exposure越多,复杂度越低,反应就越快 这也是为啥分工的主要原因


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双向类比 你学习,相当于自己经营了一个寿司店,每一个词,是一个菜品 你经营,其实就相当于给别人制作了一个词典,方便查词
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钱与词 压与连 奴与贼

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压缩到只用几个词 就能大幅增加对人生世界的理解


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Equivalent View 抢钱,洗脑,操纵市场,要人命 etc

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GUESS - OBSERVE - REVISE


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职责分离,其实就是让markov blanket更加简单 更加容易词汇化,容易交流,容易分析

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Supabase最对的地方,就是把高概率反复出现的问题 用更加简洁清晰的方式解决了
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我要去电影院凑 鬼灭之刃 的热闹

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我现在在反复学习三个事 FEP 作为 本质 统计力学 作为 涌现的基础 blockchain 作为 人际交易的基础

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用了一天就把后端 都搞成supabase了 一下子学了这么多新名词,还有点疲惫
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某些人一到关键时刻,就开始没有底线的价格操纵

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希腊奶 是什么意思?
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Each reaction is a guess. Each action is a bet.
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盲信,情绪化 缺少关键 prior