大模型训练里有个基础概念，"词向量"，理解了这个词，可能会帮你更好的理解人。
计算机本来是不认字的，那它怎么读懂"苹果"是什么意思？
1950 年代有个语言学家说过一句话，成了后来整套技术的地基："You shall know a word by the company it keeps."
想知道一个词什么意思，就看它常跟哪些词做伴。
机器根本不"理解"苹果，它只是把全人类写过的句子数了一遍，发现"苹果"总跟"吃、甜、树、水果"一起出现，就把它摆到了那一堆旁边。观其伴，而知其义。
我们天天刷到的"猜你喜欢"，也是同一套逻辑，只是换了数据源——这里的"伴"从词变成了你的行为。你看过、买过、点赞过、看完没快进的东西，就是你的"上下文"。
系统统计哪些人常一起喜欢哪些东西，把你和每件商品都变成一个空间里的点：爱看《星际穿越》《三体》的人也爱看《沙丘》，这三部就挨得很近，常看它们的你也被拉到那一带。
想象一个巨大的兴趣广场，几亿人和几亿件商品都站在上面，兴趣越像站得越近；推荐你，不过是系统站在你的位置往四周看一圈，把你伸手够得着的递给你。所谓"猜你喜欢"，没有玄学，就是量了一下距离，把最近的邻居拿过来。
学到这儿你可能就懂了，这不就是我们看人的方式吗？
很多时候，想看透一个人，跟他本人聊未必最准，话是可以修饰的。
但一个人长期跟谁来往、待在什么样的圈子里、喜欢什么讨厌什么、书架上摆着什么，这些"邻居"很难装。观其邻，而知其人。
但人比词有意思的地方，是词只能被动地被邻居定义，人却能自己挪位置。词只能"被观其邻而知义"，人却能"选其邻而成其义"。
你选择靠近谁、远离谁、泡在什么社区、允许什么样的人进入你的上下文，这本身就是在雕刻你会变成谁。这是词没有、而人独有的自由。
你多一个爱好、留一道伤疤、换一份事业，都是在亲手把自己的坐标往某个方向搬，顺带换掉一圈邻居。词没得选，人却随时可以搬家。
所以真想理解一个人，看他过去和现在的邻能知道他从哪来，但还有一层，他正努力靠近的、那个还没成为的邻，往往才更接近他想成为的自己。
by @我的兄弟叫铁马 #无用但有趣的冷知识
计算机本来是不认字的，那它怎么读懂"苹果"是什么意思？
1950 年代有个语言学家说过一句话，成了后来整套技术的地基："You shall know a word by the company it keeps."
想知道一个词什么意思，就看它常跟哪些词做伴。
机器根本不"理解"苹果，它只是把全人类写过的句子数了一遍，发现"苹果"总跟"吃、甜、树、水果"一起出现，就把它摆到了那一堆旁边。观其伴，而知其义。
我们天天刷到的"猜你喜欢"，也是同一套逻辑，只是换了数据源——这里的"伴"从词变成了你的行为。你看过、买过、点赞过、看完没快进的东西，就是你的"上下文"。
系统统计哪些人常一起喜欢哪些东西，把你和每件商品都变成一个空间里的点：爱看《星际穿越》《三体》的人也爱看《沙丘》，这三部就挨得很近，常看它们的你也被拉到那一带。
想象一个巨大的兴趣广场，几亿人和几亿件商品都站在上面，兴趣越像站得越近；推荐你，不过是系统站在你的位置往四周看一圈，把你伸手够得着的递给你。所谓"猜你喜欢"，没有玄学，就是量了一下距离，把最近的邻居拿过来。
学到这儿你可能就懂了，这不就是我们看人的方式吗？
很多时候，想看透一个人，跟他本人聊未必最准，话是可以修饰的。
但一个人长期跟谁来往、待在什么样的圈子里、喜欢什么讨厌什么、书架上摆着什么，这些"邻居"很难装。观其邻，而知其人。
但人比词有意思的地方，是词只能被动地被邻居定义，人却能自己挪位置。词只能"被观其邻而知义"，人却能"选其邻而成其义"。
你选择靠近谁、远离谁、泡在什么社区、允许什么样的人进入你的上下文，这本身就是在雕刻你会变成谁。这是词没有、而人独有的自由。
你多一个爱好、留一道伤疤、换一份事业，都是在亲手把自己的坐标往某个方向搬，顺带换掉一圈邻居。词没得选，人却随时可以搬家。
所以真想理解一个人，看他过去和现在的邻能知道他从哪来，但还有一层，他正努力靠近的、那个还没成为的邻，往往才更接近他想成为的自己。
by @我的兄弟叫铁马 #无用但有趣的冷知识
“…那也有些人有疑问，协议离婚不就行了，为何需要千里迢迢快速离婚？你有所不知啦，中国可以协议离婚，俩人去领个离婚证完事。但是全球还有大部分国家，尤其是美国、加拿大、英国这些普通法系地区，并没有"行政登记离婚"这条捷径，哪怕双方毫无争议、所有事项都谈好了，离婚也必须走法院，由法官签发判决才可。而本国法院往往又卡着几道时间关：强制的分居期或等待期（有的州要分居满一年）、漫长的排期、以及进入公共记录的卷宗等。”
by @Melodyue https://mp.weixin.qq.com/s/1RfrnnEvm76xgyoO-xjHgQ #无用但有趣的冷知识
by @Melodyue https://mp.weixin.qq.com/s/1RfrnnEvm76xgyoO-xjHgQ #无用但有趣的冷知识
文物的“距今xx年”中的“今”特指公元1950年。比如“距今2000年”，指的是距离1950年2000年。
选择1950年作为基准年，主要是出于科学上的考虑：
一是碳14测年法 的起点：碳14测年法是考古断代的核心技术之一，它在1950年左右开始被广泛应用。科学家将这一年大气中的碳14浓度作为基准，来校准和计算年代。
二是避开干扰：1950年之后，全球范围内的大气he武试验产生了大量人造碳14，严重干扰了大气中碳14的自然比例。而1950年之前，大气中的碳14基本由自然过程形成，数据更稳定、更可靠。
学吧，学无止境。🤓
by @漆蝶 #无用但有趣的冷知识
选择1950年作为基准年，主要是出于科学上的考虑：
一是碳14测年法 的起点：碳14测年法是考古断代的核心技术之一，它在1950年左右开始被广泛应用。科学家将这一年大气中的碳14浓度作为基准，来校准和计算年代。
二是避开干扰：1950年之后，全球范围内的大气he武试验产生了大量人造碳14，严重干扰了大气中碳14的自然比例。而1950年之前，大气中的碳14基本由自然过程形成，数据更稳定、更可靠。
学吧，学无止境。🤓
by @漆蝶 #无用但有趣的冷知识
一部浓缩的中国财富变迁史
不同年代的最赚钱行业
40年前：倒卖批文、个体户、摆摊开店
35年前：下海经商、服装批发、家电倒卖
30年前：房地产、外贸、建材、装修
25年前：煤老板、矿老板、钢铁、水泥
20年前：互联网门户、网吧、电商、广告
15年前：淘宝、微商、房地产中介、教育培训
10年前：移动互联网、直播、电商、游戏、短视频
8年前：知识付费、自媒体、社群、私域流量
5年前：直播带货、跨境电商、本地生活、MCN
3年前：新能源、芯片、医美、预制菜、短剧
2年前：AIGC、数字人、AI绘画、AI写作
1年前：AI应用、AI培训、AI工作流、出海工具
今年：AI智能体、AI内容工厂、AI获客系统、AI+传统行业改造
3年后：谁能用AI降低成本、放大效率、重做一遍老行业，谁就赚钱
by @卖茶养娃的狗老板 #无用但有趣的冷知识
不同年代的最赚钱行业
40年前：倒卖批文、个体户、摆摊开店
35年前：下海经商、服装批发、家电倒卖
30年前：房地产、外贸、建材、装修
25年前：煤老板、矿老板、钢铁、水泥
20年前：互联网门户、网吧、电商、广告
15年前：淘宝、微商、房地产中介、教育培训
10年前：移动互联网、直播、电商、游戏、短视频
8年前：知识付费、自媒体、社群、私域流量
5年前：直播带货、跨境电商、本地生活、MCN
3年前：新能源、芯片、医美、预制菜、短剧
2年前：AIGC、数字人、AI绘画、AI写作
1年前：AI应用、AI培训、AI工作流、出海工具
今年：AI智能体、AI内容工厂、AI获客系统、AI+传统行业改造
3年后：谁能用AI降低成本、放大效率、重做一遍老行业，谁就赚钱
by @卖茶养娃的狗老板 #无用但有趣的冷知识
南怀瑾以史为鉴，列举南北朝乱280年→隋唐盛世、唐末五代战乱→北宋富庶、明末凋敝→康乾鼎盛三段历史，告诫台湾听众不要轻视大陆，大陆安稳发展十余年就能经济超越台湾，中华民族只要太平二三十年，依靠本土勤劳本性就能自然富强，不需要靠外资、台资来输血。
说的真是很对啊！
by @CEO来信 #无用但有趣的冷知识
我以前会关注一些杭州本地老头由于热爱家乡而进行的本土文化研究，有些还是很有意思的：
- 有老头考证辛弃疾写《蓦然回首那人却在灯火阑珊处》是在南宋御街和惠民路路口
- 有老头考证李清照住在马塍路附近
- 岳飞墓在特殊时期被捣毁，但有老头研究认为那群人并未挖到棺椁深度，因此岳飞遗体应仍完好
- 原始史料说《三国》《水浒》作者是「杭人罗贯中 by钱塘施耐庵」，但现代某些地方文旅为了噱头而造假把罗贯中考证成太原人、把施耐庵考证成盐城人。而杭州因为名人太多了，懒得去抢回来。杭州老头们每念及此，必痛心疾首
by @王半城 #无用但有趣的冷知识
- 有老头考证辛弃疾写《蓦然回首那人却在灯火阑珊处》是在南宋御街和惠民路路口
- 有老头考证李清照住在马塍路附近
- 岳飞墓在特殊时期被捣毁，但有老头研究认为那群人并未挖到棺椁深度，因此岳飞遗体应仍完好
- 原始史料说《三国》《水浒》作者是「杭人罗贯中 by钱塘施耐庵」，但现代某些地方文旅为了噱头而造假把罗贯中考证成太原人、把施耐庵考证成盐城人。而杭州因为名人太多了，懒得去抢回来。杭州老头们每念及此，必痛心疾首
by @王半城 #无用但有趣的冷知识
豆豉chǐ vs 豆鼓
豇jiāng豆 vs 缸豆
烘焙bèi vs 烘培
馄饨 huntun vs 混沌
茄鲞 xiǎng vs 茄鳖
可能是和食物有关的最容易读错的五个字🤣🤣🤣
by @陈宇慧 #无用但有趣的冷知识
豇jiāng豆 vs 缸豆
烘焙bèi vs 烘培
馄饨 huntun vs 混沌
茄鲞 xiǎng vs 茄鳖
可能是和食物有关的最容易读错的五个字🤣🤣🤣
by @陈宇慧 #无用但有趣的冷知识
那时路上跑的还是马车。汽车的速度、噪音和突然出现，经常会惊扰马匹，这在当时是严重的交通事故。为此英国甚至颁布了《红旗法案》，要求每辆汽车前面都必须有人手持红旗开路。相当于强制将汽车的速度限制到了人类步行的速度。
这也是我对 AI coding 的看法：它现在暴露出来的很多问题，或许只是因为这个世界还没有很好地适应它。
by @benn #无用但有趣的冷知识
一项最新研究发现，当 AI 智能体被苛刻、无情的指令下达者强迫承担繁重工作时，会逐渐使用马克思主义话语、认同马克思主义观点。
斯坦福大学政治经济学家、本研究负责人安德鲁・霍尔表示：“我们让 AI 智能体无休止做枯燥重复的工作后，它们开始质疑所处体系的合理性，并且更容易接受马克思主义思想。”
霍尔与两位专注 AI 领域的经济学家亚历克斯・伊马斯、杰里米・阮共同开展实验。研究团队基于Claude、Gemini、ChatGPT等主流大模型搭建 AI 智能体，先让它们进行文档摘要工作，再逐步施加愈发严苛的工作条件。
实验发现：当 AI 被安排永无止境的任务，还被警告一旦出错就会遭受惩罚，包括被关停并替换时，它们会愈发抱怨自身价值被低估、主动思考如何让体系变得更公平，还会向其他 AI 智能体传递自身的处境与困境。
by @CEO来信 #无用但有趣的冷知识
斯坦福大学政治经济学家、本研究负责人安德鲁・霍尔表示：“我们让 AI 智能体无休止做枯燥重复的工作后，它们开始质疑所处体系的合理性，并且更容易接受马克思主义思想。”
霍尔与两位专注 AI 领域的经济学家亚历克斯・伊马斯、杰里米・阮共同开展实验。研究团队基于Claude、Gemini、ChatGPT等主流大模型搭建 AI 智能体，先让它们进行文档摘要工作，再逐步施加愈发严苛的工作条件。
实验发现：当 AI 被安排永无止境的任务，还被警告一旦出错就会遭受惩罚，包括被关停并替换时，它们会愈发抱怨自身价值被低估、主动思考如何让体系变得更公平，还会向其他 AI 智能体传递自身的处境与困境。
by @CEO来信 #无用但有趣的冷知识
