Saw braveheart today, last time maybe in 2008 If movies today can be this level of good I might go to theaters every week.

我本身对设计和美感的要求还是有点高的 所以很容易陷入到没必要的完美中 ai解决了我这个毛病，他可以让事情一上来就达到我觉得可以接受的地步

不是完美，而是过早优化

Please see things in a new way

周末软休息 一边工作，一边娱乐 左边cursor干活，右边看着电影 我现在要看自己20年前看的电影 那时候太小，孔乙己味道太浓

人的精力注意力是有限的 如果把好人，各种分散，而不是专注自己感兴趣且有价值的事情 那就会极大的浪费资源 当然，浪费资源，不是自己的，也就不会珍惜

落后不是要挨打，文明的人看你落后，会帮你提高 落后是无法抵御盗贼，抵御骗子，抵御强权的人

大家都愿意做贼，而不是创造价值 那就会充满了贼，充满了短视和粗糙

聪明的人揭穿骗子 勇敢的人反抗压迫

贼心，就是想做上人上 相对别人为所欲为的贼子 中世纪脑瓜

lv 写成 lyu liu 写成 lyo

第四章逻辑 这里面有很多实际的一些例子 但作者把统计和逻辑搞混了 大家是粗糙，也不完全没有逻辑

你训练逻辑课，也不见得有什么好效果 但是要有统计学的思维 多点贝叶斯才行

有点看不下去了，水平有点过低，浪费时间

不尊敬人，我已经太习惯了，只是无奈 但是霸道蛮横到，让你没有任何协商余地 这样做就太没有安全感了

让你没有任何协商余地，太没有安全感了

现在的大模型就像古代中国 工程上的经验不少 但是底层理论全是漏洞 走不远

且说古希腊这些人确实也是孔乙己 但属于路径都走对了的高端孔乙己 春秋战国的商鞅，那真是贼心反人类

杠杆原理 真的很有趣呢

古希腊爱词 诸子百家爱钱

High frequency surprise (high reward)

今日长进很大，提高不评价，进展不完美

上了一个大台阶，好开心

新否，多否，贵否

我之前不太知道 现在知道的一样东西 就是学习的知识 但是，重不重要，就是频率

第一，这个词要新，改变了之前的概率分布 第二，这个词要有用，一般来说，就是频率高就有用

爱因斯坦这个人有点理想主义 非要什么事符合一定的美学，才行 we mimic the nature, that's all.

中医宗教这种，我很容易就脱敏 但是评价对比，这种本能的情绪焦虑 真的需要修行，才能攻克

读教材，就是没有那么不自然 就是执行算法，看看流畅不流畅

这些粗俗的人，就有种 没有钱，就不能娶媳妇 的力工思维，用在大事上，思维也一样 都是力工，没有人味

"Talent hits a target no one else can hit; Genius hits a target no one else can see."

小事斤斤计较 大事稀里糊涂

什么契约精神？ 就是别做贼，不要把别人的付出，当做奴役

do simple things and scale 问题是，什么simple things？ 怎么找到这个simple things？

今天想到了两个重要的问题 1. 简单的策略，大量的统计 2. 每次文本，都要用ai炸开

xi - shi xin - shin xing - shing xu - shyu shi - shri qi - chi qin - chin qing - ching qu - chyu chi - chri #Pinyin Reform

给权贵加权，对百姓重赋 大处浪费不计较，小处节俭显威风

稀少意味着暴富 高频意味着好用 分高意味着取舍

如果你看起来费劲 大概率是你在看不太重要的东西

第一步，也是tokenization

比特币 mining，其实就是典型的孔乙己行为

因为只要搞到钱，就是能力强 所以就不要管我是偷得，抢的，还是创造价值的 这种糊涂账，导致认知混乱

Trainable abstract facts.

看书不痛苦，做题不卡壳

有人说，中国人一生都在焦虑，如果他说的是事情 其实就有种大家都是黑帮成员，朝不保夕，始终命悬一线 那只能采取极端作风，保住底线 但这种缺乏细致处理，算细账的思维，就和没走出非洲差不多

狗急跳墙式思维 也有点战时，黑帮式思维 也就是当下的情景失败的惩罚太高，以至于采用了极端的手段

If no exams present, then we consider smooth understanding concepts as goals so we measure the frequency of occured concepts.

Scalars, Vectors, Matrices, and Tensors **1. Identification** * **Which of the following represents a Scalar?** **2. Classification** * **The object $\begin{bmatrix} 1 \\ 2 \end{bmatrix}$ is best classified as a:**

Matrix Multiplication Matrix Multiplication Properties (4 exmaples min, 8 examples max)

Identity and Inverse Matrices When can you find a inverse matrix?