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剑桥大学应用数学博士、传染病流行病学专家Adam Kucharski任教于伦敦卫生与热带医学院（该校在公卫医学领域常年位居世界前三强）。他说就算他也对一些科学领域感到陌生，但阴谋论者却比科学家还自信，还经常打着科学幌子散播伪科学的谬论。社会科学也是这样：社会科学让许多人误以为没有门槛。普通民众对社会科学误解比自然科学还要严重，他们以为没有经过专业训练的头脑轻而易举就能搞定社会科学领域的难题。如果给他们枪，他们甚至会毫不犹豫把社会科学领域工作者赶进集中营。社会科学研究者（包括社会学家、政治学家、经济学家、历史学家、心理学家、犯罪学家、法学家等等）通常都有自己的系统性研究方法，他们围绕一个特定事实的争论，绝不是普通网友拍脑袋灵机一动就能抖机灵的。社会科学研究者们在探讨什么是事实的时候，不仅要经过严密的求证和论证过程，还要接受同行质疑和挑战。这些都不是普通社会大众可以驾驭的领域。普通网民看到什么、听到什么就一口咬定就是什么，这就形成了他们脑中的“事实”。对于社会科学研究来说，这是非常不专业、非常不可靠的事情，未经求证和论证的事情跟“事实”毫无关系。比如你从简中圈社交媒体看到网络资料，社会科学研究者一样可以查到（他们信息检索和查证能力远超普通人），为什么他们不取信于社交媒体流传的资料呢？因为他们需要多方查证，他们会建立证据的等级体系，他们会优先选择可信度更高、最接近原始语境的信息来源，而不是一些人道听途说。做一项社会研究和调查通常要耗费巨大心力和很长时间，绝对不是普通网友在社交媒体上动动手指就获得“真相”、就完全掌握“事实”了。在信息源不可靠、没有研究能力、又没有多方调查取证的情况下，你凭什么觉得你在推特上动动手指就比社会科学专业人士得出更可靠的结论？你这么聪明、社会科学又跟小儿科一样，那你怎么不去国际顶级期刊一口气发几万篇论文呢？

Ignatius Lee

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李老师不是你老师

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这个世界，真的藏着太多科学解释不了的事西藏高僧的虹化，不是传说，而是被无数人亲眼见证的真实事件就像很多真正看透投资周期的高人，他们发现的规律精准到可怕，却同样无法用现有科学完全解释。正因为如此，爱因斯坦晚年深入神学研究，许多顶尖科学家最后都走向了“超自然”领域。他们发现：宇宙的真相，可能远超我们当前的认知。这也是我们研究各种预测、推背图、经济学人封面的真正原因一切大事发生前，都有迹象，都会有提示区别只在于：你有没有发现当科学走到边界，神学、预言、玄学反而成了另一扇打开的门

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黄仁勋被问到如果自己是今天的学生，会先学什么他的回答不是编程，不是数学，是学 AI 但他说的"学AI"不是让你去研究底层算法，是学会怎么跟 AI 交互他的原话是：学会跟 AI 对话，本质上就是学会成为一个擅长提问的人要问得好，你需要两样东西：专业知识和表达的艺术性。你得知道自己领域的东西，然后用 AI 听得懂的方式把需求说清楚这个能力他管它叫"提示词工程"，但其实不用想得那么技术化。说白了就是：你能不能把一个模糊的想法，拆解成AI能执行的具体指令不管你学什么专业、做什么工作，他觉得你都应该问自己一个问题："我怎么用 AI 来更好地完成我现在的工作？"

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6月2日，北大饶毅公开直言中国学术不端的数量和比例都是世界第一饶毅曾于2011年公开宣布“永远退出院士评选”，日前在北大演讲直言，中国在科学的学术不端方面同样“创造了世界历史纪录”。他强调，这不仅是因为中国科研体量大导致违规绝对数量多，更在于不端的“实际比例”在世界历史上也是空前的。饶毅指出，国内对于学术不端的惩罚机制极少，导致许多人未能意识到其危害性。学术界内部往往抱着“能不说就不说，能过就过”的消极态度。饶毅指出，科研人员同时也是老师。如果老师带着学生一起搞学术不端、允许学术舞弊，那么从各个学校毕业的学生走向社会也会继续舞弊。这种对国家和整个社会信用体系造成的毒害，远比损害科学本身要严重得多。饶毅曾于2007年全职回国出任北京大学生命科学学院院长；并在2019年公开举报过三名涉嫌学术不端的知名科学家，被称为学术界的“打假鲁迅”。

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陶哲轩给数学学不好但有兴趣的学生的建议： “现在的人必须具备适应性和灵活性。大家需要掌握那些“可迁移的技能”(transferable skills)。比如，仅仅学习一门特定的编程语言，或者数学的某个特定分支，其本身并不是一种特别有价值的可迁移技能。但是，学习如何运用抽象概念进行推理，或者在遇到问题时如何解决问题的能力——我认为这些才是我们未来依然需要的核心能力。即便我们的工具（比如 AI）越来越强大，你仍然需要与它们协同工作。” --- 莱克斯·弗里德曼 (Lex Fridman): 接着这个话题，您会对那些在数学上遇到困难，但又很感兴趣、想要学得更好的年轻学生们提些什么建议呢？在如今复杂的教育环境下，您觉得他们可以做些什么？陶哲轩 (Terence Tao): 是的，这确实是个棘手的问题。但有个好消息是，现在课堂之外，能让孩子们接触和拓展数学学习的资源越来越多了。在我那个年代，就已经有数学竞赛，图书馆里也有很多数学科普读物。而现在，我们有了 YouTube，还有各种专门讨论和解决数学谜题的论坛，数学也开始在更多意想不到的地方出现。从兴趣爱好入手，数学也可以很亲民陶哲轩: 比如，有些业余爱好者喜欢玩扑克，纯粹是为了好玩。但为了某些非常具体的原因，他们会对一些特定的概率问题产生浓厚的兴趣。实际上，在扑克圈子里，已经形成了一个业余概率学家的社群。同样的情况也出现在国际象棋、棒球等领域。数学其实无处不在。公民科学：让公众参与到数学研究中陶哲轩: 我其实非常希望，借助像 Lean（一个定理证明助手）这样的新工具，我们能让更广泛的公众参与到数学研究项目中来。这在目前几乎是从未发生过的事。在其他科学领域，已经有了一些“公民科学”(citizen science) 的实践。比如在天文学，有业余爱好者发现新的彗星；在生物学，有普通人帮忙识别蝴蝶种类等等。在数学领域，之前也只有极少数的活动能让业余数学爱好者参与，比如寻找新的素数。但过去，我们必须验证每一个贡献的正确性。因此，对于大多数数学研究项目来说，引入公众的参与非但没有帮助，反而会因为大量的错误检查工作而非常耗时。但是，像数学形式化这样的项目有一个好处，那就是它们能把更多的人聚集起来。我相信，现在已经有高中生为 Mathlib（一个数学定理库）这样的形式化项目做出了贡献。想要参与进来，解决一个小小的、原子级别的问题，你并不需要拥有博士学位。编程：一条通往数学的捷径莱克斯·弗里德曼: 数学的形式化似乎也为编程社区打开了一扇大门。那些对编程感到习以为常的人，或许能更容易地走进数学世界。给我的感觉是，编程似乎比数学更容易上手。数学，特别是现代数学，被看作是一个门槛极高的领域，而编程则不同。所以，编程或许可以成为一个很好的切入点。陶哲轩: 是的，你可以运行代码，然后立刻看到结果，比如很快就能打印出 "Hello world"。如果编程也被当作一门纯理论的学科来教，只教计算机科学、函数理论、程序理论等等，而不让你在周末为了好玩去实际写写代码，那么它也会被认为和数学一样难。在热爱的领域里，发现数学、应用数学陶哲轩: 正如我刚才所说，在很多非数学家的圈子里，人们为了某个非常具体的目标而在运用数学，比如优化他们的扑克策略。对他们来说，数学因此变得非常有趣。给年轻人的职业建议：拥抱不确定的未来莱克斯·弗里德曼: 总的来说，对于年轻人如何选择职业、如何找到自己的定位和天赋所在，您有什么建议？陶哲轩: 这个问题真的非常难回答。当今世界充满了不确定性。你知道，战后曾经有过一段时期，至少在西方，如果你来自一个不错的家庭背景，通往好职业的道路是非常稳定的：上大学、接受教育、选择一个专业，然后一直做下去。莱克斯·弗里德曼: 那样的时代越来越成为过去了。所以我认为，现在的人必须具备适应性和灵活性。大家需要掌握那些“可迁移的技能”(transferable skills)。陶哲轩: 的确。比如，仅仅学习一门特定的编程语言，或者数学的某个特定分支，其本身并不是一种特别有价值的可迁移技能。但是，学习如何运用抽象概念进行推理，或者在遇到问题时如何解决问题的能力——我认为这些才是我们未来依然需要的核心能力。即便我们的工具（比如 AI）越来越强大，你仍然需要与它们协同工作。莱克斯·弗里德曼: 确实，您本人就是一个很有趣的案例。完整视频：Terence Tao: Hardest Problems in Mathematics, Physics & the Future of AI | Lex Fridman Podcast #472

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历史上最伟大的神经外科医生之一曾经说过：如今医学教科书里超过一半的信息是完全错误的，“而且我们知道这一点。” 他警告说，这对人类健康的冲击是“无法估量的”。真正的危机不是医学会出错，而是那么多受过高度训练的专业人士却根本看不见错误正在发生。而这种盲目性并不仅限于医学。你自己很可能也见过。想想一次对话，你仔细摆出一大堆证据，证明对方错了。事实很清楚，证据压倒性，却还是无法让对方让步。原因就在这里。🧵

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墓碑科技

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Google 前 CEO 埃里克·施密特近期在斯坦福 CS323 课堂上的访谈（四/完结）关于大语言模型对经济的影响以及学术界的选择学生：大语言模型的经济影响，比如劳动力市场的影响，比你最初预期的要慢。Chegg（在线教育技术公司）和一些服务人员受到了影响。你认为学术界应该获得AI方面的补贴，还是应该选择与业界的大公司合作？ Eric：我非常努力地推动为大学建立数据中心。如果我是这里的计算机科学系教师，我会非常失望，因为无法与研究生一起构建能够进行博士研究的算法。我被迫和这些公司合作。我认为这些公司在这方面并没有表现出足够的慷慨。我与许多你们认识的教师交谈，他们花费大量时间等待Google Cloud的配额。这是非常糟糕的情况。这个领域正在快速发展。我们希望美国能胜出，我们希望美国的大学——出于多种原因，我认为正确的做法是把资源提供给他们。我在这方面做了很多努力。至于劳动力市场的影响，我将这个问题交给这里的真正专家。作为Eric教导的业余经济学家，我坚信那些接受过大学教育、从事高技能工作的人将会适应，因为人们将会与这些系统一起工作。我认为这些系统与以往的技术浪潮没有区别。那些危险的工作和不需要太多人为判断的工作将被取代。关于计算机科学教育的未来学生：我对“文本到行动”及其对计算机科学教育的影响非常感兴趣。你认为计算机科学教育应该如何变革以适应新时代？ Eric：我认为计算机科学专业的本科生群体将始终有一位编程搭档。因此，当你学习你的第一个for循环时，你会有一个工具作为你的伙伴。这就是未来的教学方式，教授会讲解概念，但你会通过这种方式参与其中。这是我的猜测。关于非Transformer架构与数学创新学生：你提到了一些让你兴奋的非Transformer架构。我想其中一个被提到的是状态模型，但现在还有一种是更长上下文的模型。我更好奇的是你在这方面看到的情况。 Eric：我对数学的理解还不够深入，但我非常高兴我们为数学家们提供了工作机会，因为这里的数学太复杂了。但基本上，他们是在采用不同的方法来进行梯度下降和矩阵乘法，使其更快更好。Transformer架构是一种能够同时进行乘法运算的系统化方式，这是我理解的方式。它和其他的很像，但数学部分不同。我们将继续关注这些新的数学进展。关于中美关系与国家安全学生：你在关于国家安全的论文中提到，中美两国在现代架构的帮助下处于关键地位。接下来的10个国家，以及稍后的一组国家，都是美国的盟友，或者与美国盟友关系密切。我很好奇你对这些国家，尤其是那些中间地带但并非正式盟友的国家有什么看法。它们有多大可能愿意加入我们的安全阵营？是什么因素可能会阻碍它们加入？ Eric：最值得关注的国家是印度，因为顶尖的AI人才从印度来到美国，我们应该让印度保留一部分顶尖人才。他们没有我们这里如此丰富的培训设施和项目。在我看来，印度是这一领域的重要摇摆国家。中国已经没有机会了，不会再回来。日本和韩国显然站在我们这一边。台湾在硬件方面很出色，但他们的软件开发较弱。在全球范围内，其他大国的选择并不多。欧洲因为欧盟的政策和管理机制陷入困境，这并不是什么新鲜事。我与他们斗争了10年，但他们仍然有许多限制，导致我们在欧洲开展研究非常困难。法国还有一些机会，但我不太看好德国。其余的国家都不够有影响力。关于编程与AI 学生：我是编译器工程师。考虑到你设想这些模型将具备的能力，我们还需要花时间学习编程吗？ Eric：是的，这是一个老生常谈的问题，为什么你已经会说英语还要学习英语呢？是为了让你的英语更好。你确实需要理解这些系统的工作原理，我对此非常坚定。关于分布式计算与大语言模型的训练学生：你是否探索过分布式环境？虽然构建大型集群很困难，但MacBooks的性能很强大。你认为类似“Folding@home”的想法适合训练吗？ Eric：是的，我们对此进行了深入研究。算法的工作方式是你有一个非常大的矩阵，基本上是一个乘法函数。系统的速度完全受限于内存到CPU或GPU的传输速度。Nvidia的下一代芯片已经将所有这些功能整合到了一块芯片中，如今的芯片已经足够大到需要将它们都粘合在一起。短时间内，分布式计算在训练大语言模型方面的进展可能有限。关于数据隐私与版权学生：在ChatGPT发布后，OpenAI因使用他们的作品进行训练而被《纽约时报》起诉。你觉得这种情况会如何发展？这对数据隐私有何影响？ Eric：我曾经从事过大量的音乐版权工作。我了解到在60年代，有一系列诉讼最终达成了一项协议：每次播放你的歌曲，你都能获得一定的版权费。我猜AI领域可能会有类似的情况。可能会有很多诉讼，最后可能会达成一种协议，要求你必须支付你的一部分收入，以便使用类似ASCAP BMI的版权管理机构。关于AI领域的垄断与反垄断法规学生：现在看起来几个主要玩家在AI领域占据主导地位，他们会继续维持这个地位。这些公司似乎与那些受到反垄断法规关注的大公司有所交叉。你对这两种趋势有何看法？像是监管部门会否对这些公司进行分拆？这将会对现状产生怎样的影响？ Eric：在我的职业生涯中，我曾帮助微软避免被拆分，结果它确实没有被拆分。我也曾努力阻止谷歌被分拆，目前来看，谷歌还未被分拆。因此，从我的观察来看，这些公司被分拆的趋势并不明显。只要这些公司避免成为像约翰·D·洛克菲勒那样的企业巨头，政府可能不会采取行动。这些公司占据主导地位的原因是他们有足够的资本来建设数据中心。关于技术差距对全球的影响学生：这一切将会把那些不参与前沿模型开发和无法获取计算资源的国家带向何方？富国越来越富，穷国尽力而为。 Eric：事实上，这就是富国的游戏，对吧？巨大的资本，众多技术过硬的人才，强有力的政府支持。有些国家，比如印度，将会成为这一领域的重要参与者。其他国家可能需要找到合作伙伴或与其他国家联合。对年轻人的建议主持人：最后一个问题，Eric。你花了很多时间帮助年轻人，他们正在创造大量财富，你对在座的各位有什么建议吗？他们正在为这门课写商业计划书或撰写政策提案、研究提案，未来职业发展方面你有什么建议？ Eric：我在商学院教过一门关于这个主题的课程。快速制作原型的能力真的非常重要，成为创业者的一个难点在于一切都发生得非常快。现在，如果你不能在一天之内利用这些工具构建你的原型，那你就需要考虑一下了，因为你的竞争对手正在这么做。所以我的建议是，尽快使用这些工具把你的想法制作成原型。这是关键，因为在其他公司、其他大学，或你从未去过的地方，一定有人正在做和你一样的事情。

Google 前 CEO 埃里克·施密特近期在斯坦福 CS323 课堂上的访谈（四/完结）关于大语言模型对经济的影响以及学术界的选择学生：大语言模型的经济影响，比如劳动力市场的影响，比你最初预期的要慢。Chegg（在线教育技术公司）和一些服务人员受到了影响。你认为学术界应该获得AI方面的补贴，还是应该选择与业界的大公司合作？ Eric：我非常努力地推动为大学建立数据中心。如果我是这里的计算机科学系教师，我会非常失望，因为无法与研究生一起构建能够进行博士研究的算法。我被迫和这些公司合作。我认为这些公司在这方面并没有表现出足够的慷慨。我与许多你们认识的教师交谈，他们花费大量时间等待Google Cloud的配额。这是非常糟糕的情况。这个领域正在快速发展。我们希望美国能胜出，我们希望美国的大学——出于多种原因，我认为正确的做法是把资源提供给他们。我在这方面做了很多努力。至于劳动力市场的影响，我将这个问题交给这里的真正专家。作为Eric教导的业余经济学家，我坚信那些接受过大学教育、从事高技能工作的人将会适应，因为人们将会与这些系统一起工作。我认为这些系统与以往的技术浪潮没有区别。那些危险的工作和不需要太多人为判断的工作将被取代。关于计算机科学教育的未来学生：我对“文本到行动”及其对计算机科学教育的影响非常感兴趣。你认为计算机科学教育应该如何变革以适应新时代？ Eric：我认为计算机科学专业的本科生群体将始终有一位编程搭档。因此，当你学习你的第一个for循环时，你会有一个工具作为你的伙伴。这就是未来的教学方式，教授会讲解概念，但你会通过这种方式参与其中。这是我的猜测。关于非Transformer架构与数学创新学生：你提到了一些让你兴奋的非Transformer架构。我想其中一个被提到的是状态模型，但现在还有一种是更长上下文的模型。我更好奇的是你在这方面看到的情况。 Eric：我对数学的理解还不够深入，但我非常高兴我们为数学家们提供了工作机会，因为这里的数学太复杂了。但基本上，他们是在采用不同的方法来进行梯度下降和矩阵乘法，使其更快更好。Transformer架构是一种能够同时进行乘法运算的系统化方式，这是我理解的方式。它和其他的很像，但数学部分不同。我们将继续关注这些新的数学进展。关于中美关系与国家安全学生：你在关于国家安全的论文中提到，中美两国在现代架构的帮助下处于关键地位。接下来的10个国家，以及稍后的一组国家，都是美国的盟友，或者与美国盟友关系密切。我很好奇你对这些国家，尤其是那些中间地带但并非正式盟友的国家有什么看法。它们有多大可能愿意加入我们的安全阵营？是什么因素可能会阻碍它们加入？ Eric：最值得关注的国家是印度，因为顶尖的AI人才从印度来到美国，我们应该让印度保留一部分顶尖人才。他们没有我们这里如此丰富的培训设施和项目。在我看来，印度是这一领域的重要摇摆国家。中国已经没有机会了，不会再回来。日本和韩国显然站在我们这一边。台湾在硬件方面很出色，但他们的软件开发较弱。在全球范围内，其他大国的选择并不多。欧洲因为欧盟的政策和管理机制陷入困境，这并不是什么新鲜事。我与他们斗争了10年，但他们仍然有许多限制，导致我们在欧洲开展研究非常困难。法国还有一些机会，但我不太看好德国。其余的国家都不够有影响力。关于编程与AI 学生：我是编译器工程师。考虑到你设想这些模型将具备的能力，我们还需要花时间学习编程吗？ Eric：是的，这是一个老生常谈的问题，为什么你已经会说英语还要学习英语呢？是为了让你的英语更好。你确实需要理解这些系统的工作原理，我对此非常坚定。关于分布式计算与大语言模型的训练学生：你是否探索过分布式环境？虽然构建大型集群很困难，但MacBooks的性能很强大。你认为类似“Folding@home”的想法适合训练吗？ Eric：是的，我们对此进行了深入研究。算法的工作方式是你有一个非常大的矩阵，基本上是一个乘法函数。系统的速度完全受限于内存到CPU或GPU的传输速度。Nvidia的下一代芯片已经将所有这些功能整合到了一块芯片中，如今的芯片已经足够大到需要将它们都粘合在一起。短时间内，分布式计算在训练大语言模型方面的进展可能有限。关于数据隐私与版权学生：在ChatGPT发布后，OpenAI因使用他们的作品进行训练而被《纽约时报》起诉。你觉得这种情况会如何发展？这对数据隐私有何影响？ Eric：我曾经从事过大量的音乐版权工作。我了解到在60年代，有一系列诉讼最终达成了一项协议：每次播放你的歌曲，你都能获得一定的版权费。我猜AI领域可能会有类似的情况。可能会有很多诉讼，最后可能会达成一种协议，要求你必须支付你的一部分收入，以便使用类似ASCAP BMI的版权管理机构。关于AI领域的垄断与反垄断法规学生：现在看起来几个主要玩家在AI领域占据主导地位，他们会继续维持这个地位。这些公司似乎与那些受到反垄断法规关注的大公司有所交叉。你对这两种趋势有何看法？像是监管部门会否对这些公司进行分拆？这将会对现状产生怎样的影响？ Eric：在我的职业生涯中，我曾帮助微软避免被拆分，结果它确实没有被拆分。我也曾努力阻止谷歌被分拆，目前来看，谷歌还未被分拆。因此，从我的观察来看，这些公司被分拆的趋势并不明显。只要这些公司避免成为像约翰·D·洛克菲勒那样的企业巨头，政府可能不会采取行动。这些公司占据主导地位的原因是他们有足够的资本来建设数据中心。关于技术差距对全球的影响学生：这一切将会把那些不参与前沿模型开发和无法获取计算资源的国家带向何方？富国越来越富，穷国尽力而为。 Eric：事实上，这就是富国的游戏，对吧？巨大的资本，众多技术过硬的人才，强有力的政府支持。有些国家，比如印度，将会成为这一领域的重要参与者。其他国家可能需要找到合作伙伴或与其他国家联合。对年轻人的建议主持人：最后一个问题，Eric。你花了很多时间帮助年轻人，他们正在创造大量财富，你对在座的各位有什么建议吗？他们正在为这门课写商业计划书或撰写政策提案、研究提案，未来职业发展方面你有什么建议？ Eric：我在商学院教过一门关于这个主题的课程。快速制作原型的能力真的非常重要，成为创业者的一个难点在于一切都发生得非常快。现在，如果你不能在一天之内利用这些工具构建你的原型，那你就需要考虑一下了，因为你的竞争对手正在这么做。所以我的建议是，尽快使用这些工具把你的想法制作成原型。这是关键，因为在其他公司、其他大学，或你从未去过的地方，一定有人正在做和你一样的事情。

宝玉

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张朝阳：国内浪费了太多时间。后来到了国外才发现，MIT同学很早就明白了究竟要干什么。年轻的时候，就找到人生价值观，当然是一件幸运的事，但这是小概率事件。一般来说，穷人家的孩子等到心智成熟，已到了40岁以上，因为在人性和社会的认知上，他们都是晚熟的。如今的教育体系，很多孩子可能一辈子，也不会心智成熟，因为他们接受的不是科学和逻辑训练。

张朝阳：国内浪费了太多时间。后来到了国外才发现，MIT同学很早就明白了究竟要干什么。年轻的时候，就找到人生价值观，当然是一件幸运的事，但这是小概率事件。一般来说，穷人家的孩子等到心智成熟，已到了40岁以上，因为在人性和社会的认知上，他们都是晚熟的。如今的教育体系，很多孩子可能一辈子，也不会心智成熟，因为他们接受的不是科学和逻辑训练。

亚洲金融 Asia Finance

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马斯克说，这个时代的孩子不一定非要去大学。因为在大学里，你学不到能让自己安身立命的本领了， AI 和机器人带来的变化非常猛烈，那些大学里学到的技能可能会被迅速替代。但如果还是想上大学，那就把这里当成是和同龄人的社交空间，在一个能专心学习的环境里，尽量广泛接触不同学科，拓展自己的认知边界。

马斯克说，这个时代的孩子不一定非要去大学。因为在大学里，你学不到能让自己安身立命的本领了， AI 和机器人带来的变化非常猛烈，那些大学里学到的技能可能会被迅速替代。但如果还是想上大学，那就把这里当成是和同龄人的社交空间，在一个能专心学习的环境里，尽量广泛接触不同学科，拓展自己的认知边界。

投机实验室

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爱泼斯坦的野心，远不止一个萝莉岛。他真正的目标，是物理学的“最高祭司”。 1993年，他在新墨西哥州买下了一个巨大的牧场。为什么是新墨西哥？那里有洛斯阿拉莫斯国家实验室。那里是“曼哈顿计划”的心脏，原子弹的诞生地。冷战结束，高能物理研究的经费被削减。那些掌握着顶级核机密的科学家，突然变得“无家可归”。这群精英中的精英，被体制抛弃了。爱泼斯坦看到了机会。他声称要资助这些人，让他们研究物理学中那些无法解释的神秘事物。比如“夸克”。科学家们给这些神秘粒子起了些名字，什么“魅”、“味”、“色”。听起来很玄。就像金融系统一样，没人能真正说明白它到底是什么。他想建立工具，让这些顶尖大脑为他所用。圣菲研究所的概念，就此萌芽。一个富豪，网罗一群掌握着终极毁灭性武器知识的科学家。这仅仅是为了探索宇宙奥秘吗？还是为了构建一个凌驾于国家之上的权力网络和知识垄断？当国家放弃其最宝贵的人才资产时，总有“国际资本”会悄悄地把他们捡起来。这些所谓的慈善和科学探索背后，水到底有多深？

爱泼斯坦的野心，远不止一个萝莉岛。他真正的目标，是物理学的“最高祭司”。 1993年，他在新墨西哥州买下了一个巨大的牧场。为什么是新墨西哥？那里有洛斯阿拉莫斯国家实验室。那里是“曼哈顿计划”的心脏，原子弹的诞生地。冷战结束，高能物理研究的经费被削减。那些掌握着顶级核机密的科学家，突然变得“无家可归”。这群精英中的精英，被体制抛弃了。爱泼斯坦看到了机会。他声称要资助这些人，让他们研究物理学中那些无法解释的神秘事物。比如“夸克”。科学家们给这些神秘粒子起了些名字，什么“魅”、“味”、“色”。听起来很玄。就像金融系统一样，没人能真正说明白它到底是什么。他想建立工具，让这些顶尖大脑为他所用。圣菲研究所的概念，就此萌芽。一个富豪，网罗一群掌握着终极毁灭性武器知识的科学家。这仅仅是为了探索宇宙奥秘吗？还是为了构建一个凌驾于国家之上的权力网络和知识垄断？当国家放弃其最宝贵的人才资产时，总有“国际资本”会悄悄地把他们捡起来。这些所谓的慈善和科学探索背后，水到底有多深？

墓碑科技

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🔥震撼发言……瑞安·科尔（Ryan Cole）博士：不自由，毋宁死！ “我被审查、被医学委员会攻击，被国内外媒体围攻，被当地医院的CEO施压。原因是什么？是因为我伤害了病人吗？不是。我是否因新冠治疗受到病人的投诉？绝对没有。只是因为我说出了一些别人不喜欢听的话。” “我有权利正确，也有权利犯错，但最重要的是，我有权利发声。这是这个伟大国家的基石。当我们失去它时，我们就失去了国家。我们可以整天讨论科学，我们听过无数杰出的科学家分享，但我们因掌握事实、看见真相而遭到审查。” “经验是最好的老师。不要充耳不闻，不要视而不见，也不要对你的邻居恶语相向。让我们学会尊重不同意见。这才是国家建立的基石。你以为这个国家的创立者们当初讨论时是其乐融融的吗？不，他们的争论是激烈的。但如今，我们已经失去了这种精神。” “我们需要找回理性辩论的传统，我们需要重拾思想交流的自由，无论对错。我最后用一句话总结：‘生命如此珍贵，和平如此甜美，值得用枷锁和奴役来换取吗？绝不，愿上帝阻止它。’” “我不知道别人会选择怎样的道路，但我宁愿选择自由，也不愿苟活。更重要的是，尊重普通医生，尊重普通科学家，尊重普通公民的言论自由，否则，我们最终可能都将失去一切。”

🔥震撼发言……瑞安·科尔（Ryan Cole）博士：不自由，毋宁死！ “我被审查、被医学委员会攻击，被国内外媒体围攻，被当地医院的CEO施压。原因是什么？是因为我伤害了病人吗？不是。我是否因新冠治疗受到病人的投诉？绝对没有。只是因为我说出了一些别人不喜欢听的话。” “我有权利正确，也有权利犯错，但最重要的是，我有权利发声。这是这个伟大国家的基石。当我们失去它时，我们就失去了国家。我们可以整天讨论科学，我们听过无数杰出的科学家分享，但我们因掌握事实、看见真相而遭到审查。” “经验是最好的老师。不要充耳不闻，不要视而不见，也不要对你的邻居恶语相向。让我们学会尊重不同意见。这才是国家建立的基石。你以为这个国家的创立者们当初讨论时是其乐融融的吗？不，他们的争论是激烈的。但如今，我们已经失去了这种精神。” “我们需要找回理性辩论的传统，我们需要重拾思想交流的自由，无论对错。我最后用一句话总结：‘生命如此珍贵，和平如此甜美，值得用枷锁和奴役来换取吗？绝不，愿上帝阻止它。’” “我不知道别人会选择怎样的道路，但我宁愿选择自由，也不愿苟活。更重要的是，尊重普通医生，尊重普通科学家，尊重普通公民的言论自由，否则，我们最终可能都将失去一切。”

AusMini

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近日，一名博主用亲身经历吐槽衡水中学的不合理之处，他说：衡水中学什么时候被押上审判台，我们的教育才能说是在往前进步。当你们把衡水模式推广到全国，所有的学生都在跟着卷，都相信分数至上，等他们毕业进社会发现不是蛋糕不够分，而是根本就没有的时候，这些学生会极度失望，你们本身就已经扼杀了他们的生命.... 衡水中学的三点不合理之处：冬天清晨6点起床跑操；把分数至上吹捧的无限高，进了社会才发现分数起到的作用并没有吹捧的那么大，运气、情商、能力、人脉、都很重要，而学校并没有告诉他们这些；精确到分钟的管理，会耗尽学生气力。

近日，一名博主用亲身经历吐槽衡水中学的不合理之处，他说：衡水中学什么时候被押上审判台，我们的教育才能说是在往前进步。当你们把衡水模式推广到全国，所有的学生都在跟着卷，都相信分数至上，等他们毕业进社会发现不是蛋糕不够分，而是根本就没有的时候，这些学生会极度失望，你们本身就已经扼杀了他们的生命.... 衡水中学的三点不合理之处：冬天清晨6点起床跑操；把分数至上吹捧的无限高，进了社会才发现分数起到的作用并没有吹捧的那么大，运气、情商、能力、人脉、都很重要，而学校并没有告诉他们这些；精确到分钟的管理，会耗尽学生气力。

李老师不是你老师

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中国的大学生们：“一个人我不敢，但是一群人我真行！”河南省教育厅：“目前前往开封的人数已经超过20万。有大量社会人员参与，当然也有别有用心的反社会人员或者境外敌对人员的加入，想想当年香港的暴动，同学们就可以理解省教育厅和公安为何如此重视了！” 这几年的大学生太难了，前途渺茫，信仰缺失，堪称恢复高考以来最难的一批。大学生们又不是傻子，这种压力早就通过互联网从社会上传递给了在校学生。无论成绩好坏，无论文理农工，前途渺茫是前所未有的普遍感受。别说未来的就业了，就是当下的实习岗位也没多少学生能争取到。处于收缩期的各行各业，对实习生的需求也会变少。除了上课和社团活动，大学生们很难找到什么别的事干。那考研和考编呢？就更是希望渺茫了。上完这个学之后将来去做什么？这是很多大学生心里很清楚但不敢去直面的一个问题。20出头年纪，人生中精力最为旺盛、时间最为充裕的大学生们，要把时间精力花在哪里，要把生活意义寄托在哪里？尤其在当下的中国。拔剑四顾，一片茫然。但年轻的力比多是压不住的，这是不以个人意志为转移的生理规律，大学生们旺盛的精力总归是需要一个释放出口的。夜骑开封，就是这样一种集体的狂欢与释放。在其他城市、其他学校，也在酝酿着或者实践着其他释放方式。不让夜骑开封很容易，发个通知就能管得住。但是然后呢？大学生们无处发泄的精力要往何处去呢？ “It's my duty…”，这会是个很大的问题吗？

中国的大学生们：“一个人我不敢，但是一群人我真行！”河南省教育厅：“目前前往开封的人数已经超过20万。有大量社会人员参与，当然也有别有用心的反社会人员或者境外敌对人员的加入，想想当年香港的暴动，同学们就可以理解省教育厅和公安为何如此重视了！” 这几年的大学生太难了，前途渺茫，信仰缺失，堪称恢复高考以来最难的一批。大学生们又不是傻子，这种压力早就通过互联网从社会上传递给了在校学生。无论成绩好坏，无论文理农工，前途渺茫是前所未有的普遍感受。别说未来的就业了，就是当下的实习岗位也没多少学生能争取到。处于收缩期的各行各业，对实习生的需求也会变少。除了上课和社团活动，大学生们很难找到什么别的事干。那考研和考编呢？就更是希望渺茫了。上完这个学之后将来去做什么？这是很多大学生心里很清楚但不敢去直面的一个问题。20出头年纪，人生中精力最为旺盛、时间最为充裕的大学生们，要把时间精力花在哪里，要把生活意义寄托在哪里？尤其在当下的中国。拔剑四顾，一片茫然。但年轻的力比多是压不住的，这是不以个人意志为转移的生理规律，大学生们旺盛的精力总归是需要一个释放出口的。夜骑开封，就是这样一种集体的狂欢与释放。在其他城市、其他学校，也在酝酿着或者实践着其他释放方式。不让夜骑开封很容易，发个通知就能管得住。但是然后呢？大学生们无处发泄的精力要往何处去呢？ “It's my duty…”，这会是个很大的问题吗？

Xiang Yang 向阳

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