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哈佛大学俩学生开发出一种 AI 眼镜看你一眼即可扒光你的所有个人信息这副眼镜可以通过简单地注视某人就能从互联网中迅速获取并收集其个人信息包括个人姓名、职业、工作单位、学习场所甚至是你的详细家庭住址等... 该眼镜展示了 AI 的可怕能力... 他们将一副Ray-Ban Meta智能眼镜，改造成为一款能轻松揭示私人信息的工具。该眼镜独特之处在于它能够完全自动化运行，这得益于最近在大语言模型LLMs方面的进展。该系统利用LLMs的能力，理解、处理和整合来自不同来源的大量信息——推断在线来源之间的关系，例如将一篇文章中的名字与另一篇文章相链接，并通过文本逻辑解析一个人的身份和个人信息。这种LLMs与反向人脸搜索的协同作用，使得全面自动化和综合数据提取成为可能

小互

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Bildung Wissenschaft & Technologie Nachrichten & Politik

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

10 Kommentare

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小互vor 1 Jahr

他们公布了该眼镜的技术实现原理与具体工方式并且为了帮助您保护自己免受类似技术的侵害，提供了一些从互联网上移除你个人信息的具体方法。详细介绍：

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小互vor 1 Jahr

原帖

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Justinvor 1 Jahr

这是真的要说一句你瞅啥了😂

Profilbild von ✧ 𝕀𝔸𝕄𝔸𝕀 ✧

✧ 𝕀𝔸𝕄𝔸𝕀 ✧vor 1 Jahr

这玩意是社恐人士的职场神器

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Tony HS Tang 汤尼哥vor 1 Jahr

这本身不难呀，就是是把人像识别和大数据的AI结合在一起。

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Michaelvor 1 Jahr

拿这算命，一算一个准，呼个风唤个雨挑个大神，准一呼百应！

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小互vor 1 Jahr

有道理

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Jelly Bombvor 1 Jahr

🥲中共会很喜欢这个技术的

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Schien Wangvor 1 Jahr

这是没看过国内的街区监控系统吗？扫过去连身份证号都出来了

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Yixin一新vor 1 Jahr

网暴神器来了

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宝玉

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中国交警已配发人工智能眼镜。只需看一眼人或车，1-2秒内即可获取所有必要信息：身份、违章记录、车辆登记信息等等。眼镜内部配备人脸和车辆识别功能、支持10多种语言的翻译器以及记录仪功能。

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Eason Mao☢

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GTC 2024：黄仁勋与七位 Transformer 论文作者圆桌会谈中英文字幕在今年的GTC大会上，英伟达的黄仁勋以一种充满仪式感的方式邀请了Transformer的七位作者（Niki Parmar因故临时未能出席）参与圆桌论坛的讨论，这是七位作者首次在公开场合集体亮相。他们在对话中也表达了一些令人印象深刻的观点： 1. 计算成本的降低和加速计算的兴起在个人电脑革命的 20 年里，计算成本降低了 10000 倍，这是一个史无前例的成就。然而，计算成本的急剧下降在某个时刻停止了。为了继续推动计算能力的发展，加速计算应运而生。加速计算虽然具有挑战性，但通过加速那占据 99% 运行时间的 1% 代码，许多看似不可能的事情将变为可能。 2. 人工智能技术的突破和生成式 AI 的潜力 AlexNet 的出现标志着人工智能与 GPU 加速计算的首次结合，引发了人们对 AI 领域的广泛关注。随后，生成式 AI 的出现让人们看到了 AI 技术的巨大潜力。生成式 AI 不仅可以识别图像，还可以根据文本描述生成相应的图像，这种对数据的理解和生成能力，预示着一场新的工业革命的开始。这场革命将诞生前所未有的产品和服务，并对各行各业产生深远的影响。 3. Transformer 的诞生与自然语言处理的变革 Transformer 的发明者们分享了他们的研究动机和创新历程。最初，他们希望建立一个能够处理海量自然语言数据的高效模型。Transformer 独特的自注意力机制和并行处理能力，使其能够在各种自然语言任务上取得突破性的进展。同时，Transformer 的通用性也让研究者们意识到，它不仅适用于语言，还可以扩展到图像、音频等多个领域，这为人工智能的发展开辟了新的道路。 4. AI 创业公司的使命和愿景随着人工智能技术的不断进步，许多 Transformer 的发明者选择离开大公司，创立了自己的 AI 公司。他们的目标是将这项变革性的技术带给更多人，让 AI 惠及各行各业。有的公司致力于创建通用的 AI 平台，有的专注于特定领域，如生物医学或金融。但他们的共同愿景是，通过人工智能来解决现实世界的问题，改善人类的生活。这些 AI 创业公司的努力，将加速人工智能技术的发展和应用。 5. 人工智能未来的发展方向对话中，专家们对人工智能未来的发展方向进行了展望。他们认为，未来的重点将是提高模型的推理能力和常识理解。同时，高质量的数据和人机交互也至关重要。研究者们期望通过构建更高效、更通用的模型，让 AI 能够从更少的数据中学习，并具备类似人类的思考和问题解决能力。此外，将 AI 与其他领域如生物学、金融等结合，将释放出更大的潜力。

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宝玉

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非常值得一看的视频，OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 在2024年加州大学伯克利分校人工智能黑客马拉松颁奖典礼上的主题演讲。 OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 解释了新的计算范式： “我们正在进入一个新的计算范式，大语言模型就像CPU一样，使用Token而不是字节，并且有一个上下文窗口而不是RAM。这就是大语言模型操作系统（Large Language Model OS, LMOS）。” Andrej在演讲中分享了他对黑客马拉松的热情，强调这种活动带来的巨大能量和创造力，尤其是年轻人们在其中展现出的创新精神。他指出，人工智能领域在过去15年中经历了巨大的发展，从最初的学术研讨到现在的广泛应用，这种变化令人瞩目。尤其是大语言模型的兴起，彻底改变了计算的范式，使得计算不仅仅是处理字节，而是处理语言和上下文，这为人工智能的应用打开了新的大门。他回顾了自己在OpenAI的经历，描述了公司从八个人在公寓里工作到如今成为市值近千亿美元的行业巨头的历程。通过一个个小项目的积累和发展，OpenAI最终实现了巨大的突破。Andrej特别强调了项目经验的重要性，指出很多看似不起眼的小项目最终可能会带来意想不到的巨大影响。他还提到“一万小时”定律，强调成功源于反复的实践和大量的付出，只有通过持续不断地努力和项目驱动学习，才能在某个领域内获得真正的专业技能。他鼓励大家多做项目，通过项目来推动自己的学习和进步，并通过分享和发布项目来获取成就感和动力。最后，Andrej展望了未来人工智能和技术的发展，指出我们正处在一个独特的时代，人工智能将进一步融入我们的生活，带来更多的可能性和挑战。他希望大家能够从小项目开始，不断积累经验，最终对世界产生积极的影响，共同塑造一个美好的未来。完整文稿：

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一个惊人的事实。你的想法，可能根本不在你的脑袋里。怎么回事？有一种技术，用一块不接触你头部的磁铁，就能测量你的脑电波。这就引出了一个颠覆性的可能。你的思想，也许并不局限在你的头骨之内。量子物理学的一个观点是，万物皆是能量，没有什么是孤立存在的。我们都连接在一个更大的“场”中。科学家现在正试图搞清楚，记忆究竟是如何储存的。一部分是基于蛋白质。另一部分，则是一个更大胆的理论。我们把思想储存在“云端”。就像一个属于你自己的Wi-Fi场。你随时在接入这个场，提取信息。这就解释了为什么当面见一个人，和通过Zoom开会，感觉完全不同。因为我们各自的“生物场”在实时互动。我们的大脑在极低的频率上进行交流。所以，你拥有自己的生物场。你就是你自己的Wi-Fi。你发射自己的信号。那么，思想，可能就是这些信号进入你意识的过程。这种力量和能量的流动，决定了你的思考方式和反应。这引出了一个严肃的问题。如果思想和意识可以被外部场域影响，甚至读取。那些致力于脑机接口和“增强人类”的全球主义精英，他们究竟想干什么？当你的思想不再是你私有的，谁会成为最终的控制者？这值得每一个人警惕。

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OpenAI联合创始人，首席科学家伊利亚10月17日TED演讲视频观点：人们将开始出于自身利益，以前所未有的协作方式采取行动，随着人工智能的不断进步，随着技术的进步，[...]我认为将会发生的是，人们将开始出于自身利益以前所未有的协作方式采取行动。现在已经发生了。你会看到领先的 AGI 公司开始合作，例如 Frontiers 模型论坛。我们预计公司，甚至竞争对手，将共享技术信息以确保他们的人工智能安全。我们甚至可能会看到政府这样做。另一个例子是，在 OpenAI，我们确实相信 AGI 将会有多么引人注目。所以，我们的经营理念之一，并且已经在我们的网站上写了 5 年了，就是，当技术发展到我们非常接近 AGI、比人类更聪明的计算机时，如果其他公司距离我们还很远的话。在我们前面，那么我们不会与他们竞争，而是会帮助他们，在某种意义上加入他们。为什么要这样做？因为我们意识到 AGI 将会带来多么令人难以置信的戏剧性。我的主张是，随着每一代能力的进步，随着人工智能变得更好，随着所有人都体验到人工智能的能力，运行人工智能工作和通用人工智能工作的人们以及从事这些工作的人们也会体验到这一点，将改变我们看待人工智能和通用人工智能的方式。这将改变集体行为。这就是为什么我希望尽管这项技术带来了巨大的挑战，但我们能够克服它们的一个重要原因。 @TEDAI2023 From：Jim Fan

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AI Will

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最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上，陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲，非常精彩，从数学使用计算计算机的历史开始讲起，一直讲到大语言模型，干货相当多，尤其适合对数学有兴趣的同学。（对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看）先摘录几个冷知识： 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年，最早的机器辅助计算可能是罗马人，然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”，计算弹道和其他任务，多位女孩子，因为男士们在打仗，所以那时候的计算基本单位不是GPU，而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在，数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言，叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库，通过众包的方式开发的，本科数学课程中看到的内容，比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等，这些都已经被形式化了，所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程，那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划，将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化，然后再将它们整合在一起，这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图，然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。去年，陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了，使用了蓝图工具，参与的人中有概率论专家，甚至还有一些并非数学家的人，他们是程序员，但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务，并完成了它。在数学领域，通常很难这么多人一起合作，一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时，你必须相信每个人的数学都是正确的。但是，一旦超过一定规模，这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器，它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容，会被拒绝。因此，你可以与一些从未见过的人合作。最后是讲大语言模型，首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文（我猜是微软那篇《GPT-4，通用人工智能的火花》），论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题，但实际上，这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题，而是一个简化版本，并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题，成功率只有1%，论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案：比如 CoT（Chain of Thought），也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对，但是如果让它一步步解释，可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧，比如尝试简单的例子，反证法，尝试逐步证明等。比如让模型和编程语言或者工具连接，将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证，并且迭代的进行修正和验证，直到得到正确的结果，这可以提升大语言模型生成的效果。即使借助这些手段，大语言模型还远远不能解决大多数数学问题，更不用说数学研究问题了！当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心，表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展，还提到了他日常是怎么用 AI 的，比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题，我尝试了几种方法，但都无法解决。于是，我尝试询问 GPT，你建议我使用什么其他方法来解决这个问题？GPT 给我提供了 10 种可能的方法，其中有 5 种我已经尝试过，或者明显没有帮助。的确，有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法，那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时，我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以，将 GPT 视为一个交流伙伴，它确实具有一定的用处。还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码，让它自动生成下一步的证明结果，Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具，你只需要写下一半的证明，它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下，它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说，我接受这个答案。好的，那么在这种情况下，我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行，尽管你可能看不清楚，却真的解决了这个问题。所以，你不能盲目接受它的输入，因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解，这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行，它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验，即通过迭代地让 AI 提供证明，然后让编译器进行反馈，如果编译出错，就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法，我们开始能够验证四五步长的证明。当然，一个大型的证明可能需要数万行。所以，我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是，这已经是一个相当有用的工具。对于大家关心的问题： AI 在数学领域现在到了哪一个阶段？是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题？陶哲轩也给出了他的看法： > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题，你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此，它们也不是完全可靠的，但还是有用的。不过至少在接下来的几年里，它们基本上将是非常有用的辅助工具，超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向： - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如，我们已经看到了关于结理论的例子，它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此，我们希望能够创建大量的数据集，输入到 AI 中，它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点，部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在，因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程，我们一次只能证明一个定理，如果你效率很高，可能一次能证明两三个。但是有了 AI，你可以设想一下未来的情况，我们不是试图解决一个问题，而是处理一类类似的1000个问题，然后告诉AI，尝试用这个方法解决这 1000 个问题，然后报告结果，哦，我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢？我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法，又能解决多少问题？你可以开始探索问题的空间，而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情，或者是你需要几十年时间，通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么，不能做什么。但是有了这些工具，你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以，未来将会非常令人兴奋。演讲环节结束前的最后一句话说的特别好： > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上，我们必须这样做，因为如果我们自己都不知道如何做这些事情，就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题：如果我们自己都不知道如何构建软件，就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用，但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。原始 YT 视频：

最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上，陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲，非常精彩，从数学使用计算计算机的历史开始讲起，一直讲到大语言模型，干货相当多，尤其适合对数学有兴趣的同学。（对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看）先摘录几个冷知识： 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年，最早的机器辅助计算可能是罗马人，然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”，计算弹道和其他任务，多位女孩子，因为男士们在打仗，所以那时候的计算基本单位不是GPU，而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在，数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言，叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库，通过众包的方式开发的，本科数学课程中看到的内容，比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等，这些都已经被形式化了，所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程，那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划，将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化，然后再将它们整合在一起，这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图，然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。去年，陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了，使用了蓝图工具，参与的人中有概率论专家，甚至还有一些并非数学家的人，他们是程序员，但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务，并完成了它。在数学领域，通常很难这么多人一起合作，一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时，你必须相信每个人的数学都是正确的。但是，一旦超过一定规模，这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器，它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容，会被拒绝。因此，你可以与一些从未见过的人合作。最后是讲大语言模型，首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文（我猜是微软那篇《GPT-4，通用人工智能的火花》），论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题，但实际上，这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题，而是一个简化版本，并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题，成功率只有1%，论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案：比如 CoT（Chain of Thought），也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对，但是如果让它一步步解释，可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧，比如尝试简单的例子，反证法，尝试逐步证明等。比如让模型和编程语言或者工具连接，将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证，并且迭代的进行修正和验证，直到得到正确的结果，这可以提升大语言模型生成的效果。即使借助这些手段，大语言模型还远远不能解决大多数数学问题，更不用说数学研究问题了！当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心，表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展，还提到了他日常是怎么用 AI 的，比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题，我尝试了几种方法，但都无法解决。于是，我尝试询问 GPT，你建议我使用什么其他方法来解决这个问题？GPT 给我提供了 10 种可能的方法，其中有 5 种我已经尝试过，或者明显没有帮助。的确，有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法，那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时，我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以，将 GPT 视为一个交流伙伴，它确实具有一定的用处。还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码，让它自动生成下一步的证明结果，Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具，你只需要写下一半的证明，它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下，它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说，我接受这个答案。好的，那么在这种情况下，我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行，尽管你可能看不清楚，却真的解决了这个问题。所以，你不能盲目接受它的输入，因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解，这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行，它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验，即通过迭代地让 AI 提供证明，然后让编译器进行反馈，如果编译出错，就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法，我们开始能够验证四五步长的证明。当然，一个大型的证明可能需要数万行。所以，我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是，这已经是一个相当有用的工具。对于大家关心的问题： AI 在数学领域现在到了哪一个阶段？是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题？陶哲轩也给出了他的看法： > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题，你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此，它们也不是完全可靠的，但还是有用的。不过至少在接下来的几年里，它们基本上将是非常有用的辅助工具，超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向： - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如，我们已经看到了关于结理论的例子，它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此，我们希望能够创建大量的数据集，输入到 AI 中，它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点，部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在，因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程，我们一次只能证明一个定理，如果你效率很高，可能一次能证明两三个。但是有了 AI，你可以设想一下未来的情况，我们不是试图解决一个问题，而是处理一类类似的1000个问题，然后告诉AI，尝试用这个方法解决这 1000 个问题，然后报告结果，哦，我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢？我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法，又能解决多少问题？你可以开始探索问题的空间，而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情，或者是你需要几十年时间，通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么，不能做什么。但是有了这些工具，你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以，未来将会非常令人兴奋。演讲环节结束前的最后一句话说的特别好： > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上，我们必须这样做，因为如果我们自己都不知道如何做这些事情，就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题：如果我们自己都不知道如何构建软件，就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用，但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。原始 YT 视频：

宝玉

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提高个人学习效率的策略和技巧优化学习前的准备：在开始深入学习之前，首先要对学习内容有一个大致的了解，包括通过阅读摘要、目录等方式获取关键词和主要概念。建立知识框架：使用关键词和概念创建一个初步的知识结构，这个结构不依赖于任何特定的学习材料的顺序，而是基于你的先验知识和理解。积极整合：在学习过程中，不断地将新信息整合到你的知识框架中，这包括对信息的重组和重新分类，以确保它与你已有的知识相连贯。避免线性学习：避免按照材料原有的顺序进行线性学习，而是基于个人的知识框架，有选择性地学习那些能最大化提高理解和记忆的部分。提高信息相关性：通过与已有知识的关联，增加新信息的相关性，这样可以更容易地记住并应用新学到的知识。实践和应用：通过实际应用学习到的知识来加深理解和记忆，即使是简单或看似无用的练习也能帮助巩固学习成果。个性化学习路径：虽然大脑的基本结构相似，但每个人的学习风格和偏好可能不同。寻找和优化最适合自己的学习方法是关键。

提高个人学习效率的策略和技巧优化学习前的准备：在开始深入学习之前，首先要对学习内容有一个大致的了解，包括通过阅读摘要、目录等方式获取关键词和主要概念。建立知识框架：使用关键词和概念创建一个初步的知识结构，这个结构不依赖于任何特定的学习材料的顺序，而是基于你的先验知识和理解。积极整合：在学习过程中，不断地将新信息整合到你的知识框架中，这包括对信息的重组和重新分类，以确保它与你已有的知识相连贯。避免线性学习：避免按照材料原有的顺序进行线性学习，而是基于个人的知识框架，有选择性地学习那些能最大化提高理解和记忆的部分。提高信息相关性：通过与已有知识的关联，增加新信息的相关性，这样可以更容易地记住并应用新学到的知识。实践和应用：通过实际应用学习到的知识来加深理解和记忆，即使是简单或看似无用的练习也能帮助巩固学习成果。个性化学习路径：虽然大脑的基本结构相似，但每个人的学习风格和偏好可能不同。寻找和优化最适合自己的学习方法是关键。

Yangyi

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川普近日接受采访，表示，为了留住外国的人才，所有外国学生在美国大学毕业，既获得绿卡，跟毕业证一起发放。他说： “……我想做的，也是我将要做的，就是你从大学毕业，我认为你应该自动获得绿卡，作为你毕业文凭的一部分，能够留在这个国家。” “这也包括社区大学。任何人只要从大学毕业，无论是两年制还是四年制。如果你从大学毕业或获得博士学位，你应该能够留在这个国家。” “……我知道一些人从大学毕业后，非常想留在这里。” “他们有公司计划或概念，但他们做不到。” “他们回到印度，回到中国，在那些地方做同样的公司，成为亿万富翁，雇佣成千上万的人。而这些本可以在这里完成。” “更大的例子是，你需要有一批人来为你的公司工作。你有伟大的公司，需要聪明的人。” “你必须能够招聘这些人并留住他们。有人以班级顶尖的成绩毕业，但他们甚至无法与公司达成协议，因为他们认为自己不能留在这个国家。这将在我当上总统的第一天结束。”

川普近日接受采访，表示，为了留住外国的人才，所有外国学生在美国大学毕业，既获得绿卡，跟毕业证一起发放。他说： “……我想做的，也是我将要做的，就是你从大学毕业，我认为你应该自动获得绿卡，作为你毕业文凭的一部分，能够留在这个国家。” “这也包括社区大学。任何人只要从大学毕业，无论是两年制还是四年制。如果你从大学毕业或获得博士学位，你应该能够留在这个国家。” “……我知道一些人从大学毕业后，非常想留在这里。” “他们有公司计划或概念，但他们做不到。” “他们回到印度，回到中国，在那些地方做同样的公司，成为亿万富翁，雇佣成千上万的人。而这些本可以在这里完成。” “更大的例子是，你需要有一批人来为你的公司工作。你有伟大的公司，需要聪明的人。” “你必须能够招聘这些人并留住他们。有人以班级顶尖的成绩毕业，但他们甚至无法与公司达成协议，因为他们认为自己不能留在这个国家。这将在我当上总统的第一天结束。”

蔡子博士Chris

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突发：ChatGPT创始人在Sam奥特曼被解雇的前一天，他在APEC的一次会议上，暗示了OpenAI已开发出比现在GPT4更加强大，让人无法想象，远超人们期待的东西。奥特曼上周突遭解雇的四天前，有几位内部研究人员致信董事会而发出警告。这封信警告称，他们发现了一种可能对人类构成威胁的重大人工智能技术，被称为Q*。 Q*被一些OpenAI的人认为可能是通向超级智能或人工通用智能(AGI)的重大突破。研究人员认为它可能对人类构成威胁。这封信和该Q*是导致Sam奥特曼被解雇的关键因素。这位匿名者说，新模型能够解决某些数学问题，尽管只有小学生水平，但进行此类测试的结果使研究人员对Q*未来的成功非常乐观。总裁简报(CEO Briefing)询问了一位斯坦福的人工智能专家，他认为数学是ChatGPT和生成式人工智能发展的前沿。目前，生成式人工智能擅长通过统计预测下一个单词，来写作和语言翻译，对同一个问题的回答可能差异很大。但是，掌握数学能力，在这里只有一个正确答案，意味着人工智能将具有类似于人类智能的更大推理能力。例如，这可应用于新颖的科学研究。与只能解决有限数量操作的计算器不同，AGI可以泛化、学习和理解。在给董事会的信中，研究人员提到了人工智能的能力和潜在危险，但没有具体说明信中提到的确切安全问题。除了在本月的演示中宣布了一系列新工具外，Sam奥特曼上周在旧金山的聚会上暗示，他相信AGI已经在望。这在暗示，OpenAI内部实现了技术和模型上的巨大飞跃。而Ilya等董事会成员感到恐慌。奥特曼在APEC峰会上说：“在OpenAI的历史上，现在已经是第四次，最近一次是在过去几周内，我有幸在房间里，当我们推开无知的面纱，将发现的边界向前推进，能够做到这一点是我一生职业上的荣誉。”董事会在第二天就解雇了奥特曼。总裁简报(CEOBriefing)将继续关注OpenAI内斗的发展。创始人被赶出公司的不少，譬如苹果的乔布斯。

突发：ChatGPT创始人在Sam奥特曼被解雇的前一天，他在APEC的一次会议上，暗示了OpenAI已开发出比现在GPT4更加强大，让人无法想象，远超人们期待的东西。奥特曼上周突遭解雇的四天前，有几位内部研究人员致信董事会而发出警告。这封信警告称，他们发现了一种可能对人类构成威胁的重大人工智能技术，被称为Q。 Q被一些OpenAI的人认为可能是通向超级智能或人工通用智能(AGI)的重大突破。研究人员认为它可能对人类构成威胁。这封信和该Q是导致Sam奥特曼被解雇的关键因素。这位匿名者说，新模型能够解决某些数学问题，尽管只有小学生水平，但进行此类测试的结果使研究人员对Q未来的成功非常乐观。总裁简报(CEO Briefing)询问了一位斯坦福的人工智能专家，他认为数学是ChatGPT和生成式人工智能发展的前沿。目前，生成式人工智能擅长通过统计预测下一个单词，来写作和语言翻译，对同一个问题的回答可能差异很大。但是，掌握数学能力，在这里只有一个正确答案，意味着人工智能将具有类似于人类智能的更大推理能力。例如，这可应用于新颖的科学研究。与只能解决有限数量操作的计算器不同，AGI可以泛化、学习和理解。在给董事会的信中，研究人员提到了人工智能的能力和潜在危险，但没有具体说明信中提到的确切安全问题。除了在本月的演示中宣布了一系列新工具外，Sam奥特曼上周在旧金山的聚会上暗示，他相信AGI已经在望。这在暗示，OpenAI内部实现了技术和模型上的巨大飞跃。而Ilya等董事会成员感到恐慌。奥特曼在APEC峰会上说：“在OpenAI的历史上，现在已经是第四次，最近一次是在过去几周内，我有幸在房间里，当我们推开无知的面纱，将发现的边界向前推进，能够做到这一点是我一生职业上的荣誉。”董事会在第二天就解雇了奥特曼。总裁简报(CEOBriefing)将继续关注OpenAI内斗的发展。创始人被赶出公司的不少，譬如苹果的乔布斯。

总裁简报 CEO Briefing

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#AI开源项目推荐：VisualStoryWriting 可视化故事创作：让你笔尖起舞，文思泉涌想象一下，在你写作的同时，你笔下的世界就活生生地展现在眼前——时间线、世界地图、人物关系图……这一切都会被自动可视化。更神奇的是，你对这些视觉元素的任何修改，都会立刻同步到你的故事文本中（比如，在地图上拖动一个角色，他在文中的位置也随之改变）。这就是我们将要在 UIST2025 大会上分享的论文精髓。我们开发了一款智能文字处理器，它能自动生成三种可视化视图：人物关系图、故事地图和场景时间线。这些视图能清晰地展示角色间的互动、他们在世界各地的足迹，以及故事场景的先后顺序，极大地帮助作者审阅和编辑自己的作品。审视角色的移动轨迹，从此变成了一项直观的视觉任务。想改变一个角色在某个场景中的位置？太简单了，直接在地图上把他从一个地方拖到另一个地方就行。调整故事场景的顺序，也只需要在时间轴上拖拽几下，就像整理幻灯片一样轻松。想要创造一个新角色，或是让他们之间产生新的互动？同样简单，在关系图里新建一个节点，再连上一条线就搞定了。我们邀请了经验丰富和初出茅庐的创作者们进行了两轮用户研究。结果发现，这些自动生成的可视化图表，能有效地帮助参与者规划故事的宏观修改、追踪故事元素，并探索情节的多种可能性，极大地激发了他们的创造力。当然，能够帮助作者的可视化方式还有很多。因此，我们提出了一个设计框架，希望能启发未来更多样的可视化故事创作工具的设计。我们的工作为未来的写作辅助工具奠定了基础——它不再仅仅依赖文字，更能借助视觉的

#AI开源项目推荐：VisualStoryWriting 可视化故事创作：让你笔尖起舞，文思泉涌想象一下，在你写作的同时，你笔下的世界就活生生地展现在眼前——时间线、世界地图、人物关系图……这一切都会被自动可视化。更神奇的是，你对这些视觉元素的任何修改，都会立刻同步到你的故事文本中（比如，在地图上拖动一个角色，他在文中的位置也随之改变）。这就是我们将要在 UIST2025 大会上分享的论文精髓。我们开发了一款智能文字处理器，它能自动生成三种可视化视图：人物关系图、故事地图和场景时间线。这些视图能清晰地展示角色间的互动、他们在世界各地的足迹，以及故事场景的先后顺序，极大地帮助作者审阅和编辑自己的作品。审视角色的移动轨迹，从此变成了一项直观的视觉任务。想改变一个角色在某个场景中的位置？太简单了，直接在地图上把他从一个地方拖到另一个地方就行。调整故事场景的顺序，也只需要在时间轴上拖拽几下，就像整理幻灯片一样轻松。想要创造一个新角色，或是让他们之间产生新的互动？同样简单，在关系图里新建一个节点，再连上一条线就搞定了。我们邀请了经验丰富和初出茅庐的创作者们进行了两轮用户研究。结果发现，这些自动生成的可视化图表，能有效地帮助参与者规划故事的宏观修改、追踪故事元素，并探索情节的多种可能性，极大地激发了他们的创造力。当然，能够帮助作者的可视化方式还有很多。因此，我们提出了一个设计框架，希望能启发未来更多样的可视化故事创作工具的设计。我们的工作为未来的写作辅助工具奠定了基础——它不再仅仅依赖文字，更能借助视觉的

宝玉

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为什么有的人总是可以遇到贵人？我这两年有一个非常明显的感受，就是发现遇到的贵人概率越来越高了，以前会经常观察身边人这个现象，发现每个人遇到贵人的概率完全是不一样的，而且我觉得这件事儿是真的有方法论。 1.成为贵人，才能遇到贵人。只有自己是贵人，才能真正理解贵人说的话做的事情的原因，这样才能知道自己该如何做事情具备哪些品质才可以吸引贵人。 2.一定程度上这是个概率学，我们能做的就是提高概率发生，要知道哪些因素可以提高这件事发生的概率，比如同样一个人，环境、影响力、圈子质量不一样，结果完全不同。即使你有能力，但你就是在小地方，也没人知道你，你根本就没有展示自我价值的机会。 3.如果你是一个有能力、靠谱、有责任心、诚实、本分的人，再加上你去积累影响力，把自己的想法对外输出，这样知道你的人的数量会几何倍增，数量倍增了，即便同等概率下遇到贵人的数量也增加了，而且很可能会主动联系你。 4.要选择贵人容易扎堆的地方，贵人往往会在资源丰富、机会多的地方，如果你跳进这些地方，遇到贵人的概率就会大大增加，比如你从三线城市跳到一线城市、行业内更好的大平台公司。 5.贵人之所以愿意在你没有起势时帮助你，是因为他们看到了你身上具备成功的属性、有他之前的影子，有一天你可以成为他们或超越他们，你的这种潜能才是得到贵人的根本，他们帮助你也是在去验证自己的眼光，你未来的成功也是他们对自己信仰的验证过程。 6.记得在《繁花》中有这么一段，爷叔的一个回眸看到宝总穿着西装站在那里，他看着阿宝的眼神是有光的，就仿佛看到了年轻时的自己。

为什么有的人总是可以遇到贵人？我这两年有一个非常明显的感受，就是发现遇到的贵人概率越来越高了，以前会经常观察身边人这个现象，发现每个人遇到贵人的概率完全是不一样的，而且我觉得这件事儿是真的有方法论。 1.成为贵人，才能遇到贵人。只有自己是贵人，才能真正理解贵人说的话做的事情的原因，这样才能知道自己该如何做事情具备哪些品质才可以吸引贵人。 2.一定程度上这是个概率学，我们能做的就是提高概率发生，要知道哪些因素可以提高这件事发生的概率，比如同样一个人，环境、影响力、圈子质量不一样，结果完全不同。即使你有能力，但你就是在小地方，也没人知道你，你根本就没有展示自我价值的机会。 3.如果你是一个有能力、靠谱、有责任心、诚实、本分的人，再加上你去积累影响力，把自己的想法对外输出，这样知道你的人的数量会几何倍增，数量倍增了，即便同等概率下遇到贵人的数量也增加了，而且很可能会主动联系你。 4.要选择贵人容易扎堆的地方，贵人往往会在资源丰富、机会多的地方，如果你跳进这些地方，遇到贵人的概率就会大大增加，比如你从三线城市跳到一线城市、行业内更好的大平台公司。 5.贵人之所以愿意在你没有起势时帮助你，是因为他们看到了你身上具备成功的属性、有他之前的影子，有一天你可以成为他们或超越他们，你的这种潜能才是得到贵人的根本，他们帮助你也是在去验证自己的眼光，你未来的成功也是他们对自己信仰的验证过程。 6.记得在《繁花》中有这么一段，爷叔的一个回眸看到宝总穿着西装站在那里，他看着阿宝的眼神是有光的，就仿佛看到了年轻时的自己。

小人物

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和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？扣子空间详细体验评测（下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。支持两种工作方式：自动模式：AI自动帮你完成任务。协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？扣子空间详细体验评测（下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。支持两种工作方式：自动模式：AI自动帮你完成任务。协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

小互

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一篇预测人工智能（AI）将在2027年“失控”并在十年内导致人类灭绝的研究论文，近日在科技界引发热议。这份名为《AI2027》的详细情境论述，由一批具有影响力的人工智能专家在今年春季发表，自此引发大量网络热议与影片讨论其可能性。 BBC利用主流生成式人工智能工具重现了该情境的部分画面，以展示这项惊人预测，并采访了专家，了解这篇论文在科技界带来的影响。

一篇预测人工智能（AI）将在2027年“失控”并在十年内导致人类灭绝的研究论文，近日在科技界引发热议。这份名为《AI2027》的详细情境论述，由一批具有影响力的人工智能专家在今年春季发表，自此引发大量网络热议与影片讨论其可能性。 BBC利用主流生成式人工智能工具重现了该情境的部分画面，以展示这项惊人预测，并采访了专家，了解这篇论文在科技界带来的影响。

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【实战技巧】兄弟们，剪映的运镜指令,我用 AI 全复刻了上周甲方发来一条剪映做的片子。问我能不能做出同款运镜效果。我说可以，但不用剪映。 16 张静态照片，全用 Seedance 2.0 生成，最后剪出来的片子，他以为是摄影师拍的。剪映的运镜为什么这么香？剪映的运镜模板火是有原因的。它把专业的摄影术语翻译成了普通人能理解的选项：推镜头 → 放大特写拉镜头 → 展现全景环绕 → 360 度旋转上帝视角 → 俯拍跟拍 → 跟着主体移动点一下就能用，不需要懂摄影。但 Seedance 2.0这种 AI 工具不一样。它没有可视化界面，你得用文字告诉它「摄影机怎么动」。大部分人卡在这一步。他们不知道：推镜头的英文术语是什么? 运动幅度该设多少? 什么场景用什么运镜? 所以我写了这篇文章。把剪映里那些常用的运镜指令，全部翻译成 Seedance 能理解的提示词。 #Seedance2 #图生视频 #运镜指令 #提示词教程

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波妞PONYO

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