认知偏差与谬论
解释现代世界的十个认知概念

下面是可以解释现代世界的 10 个 认知 .
贝尔实验室的创新源泉是什么?

贝尔实验室可能是美国有史以来最具创造力和创新力的组织。 贝尔实验室有多大的创造性和创新性? 从 1.
AI女友正在毁掉整整一代美国男人

虚拟 人工智能 (AI)女友的兴起.
什么是统计显著性?

显著性统计检验是“关于世界如何不是XXX”(排除作用),而不是“关于世界如何是XXX”! “统计意义上的显著性”只.
什么是词语思维?

人类的词语思维(Word-thinking)其实是一种类似 .
牛顿、爱因斯坦、霍金和特斯拉,谁对人类历史影响最大?

谁对人类历史影响最大? 网友观点: 很难给出公正的答案。他们每个人都以非常积极的方.
以解决方案为导向的辅导沟通

SFBT(即以解决方案为中心的短期疗法)是由温斯康星州密尔沃基的治疗师于 20 世纪 80 年代初开发的一种方法。它主要由 Steve de Shazer .
数据科学的三个基础常识

每个数据科学家都需要了解这些观点,它们会让你大开眼界。 1.相关性与因果关系 P(.
揭开情感操纵PUA的秘密

识破10个PUA心理操纵战术: 1.冷战 这种策略涉及一个人故意不与另一个人沟通.
研究首次表明乌鸦能使用统计逻辑

arstechnica报道,一项新的研究表明,乌鸦能够基于统计推断进行复杂的推理:鸟类可以将图像与不同的奖励概率联系起来。 .
非凡天赋的预兆

这篇Alexey Guzey文章更像是一次不加筛选的头脑风暴,而不是一份要求性质的清单。 称为"预兆 "是有原因的.
价值几百万的12条认知偏见

来自数字营销专家Yasmine Khosrowshahi的观点: 世界上最有价值的技能: 了解人类心理学。 掌握它让.
直觉和分析思维不同之处

下面是一道相对简单的数学题:一根球棒和一个球的总价是 1.10 美元。球棒比球贵 1 美元。球的价格是多少?(我会在下面给出答案)。 .
大语言模型是在玩文字游戏?还是有人类意向性?

该文作者探讨了语言模型 (LLM) 可能在多个层面上具有意向性和代理的观点,质疑”机器人只是在玩聊天游戏“这样一个简单观点。 .
人类如何区分幻觉与现实?

1910年,心理学家玛丽·切维斯的一项研究发现,当我们对某事物的感知与我们所想象的相匹配时,我们就会认为它是想象的。 这在心理学中被称为“自信效应”。.
顺序记忆是一种独特的人类特征

新的研究揭示了一种可能是人类独有的识别和记忆顺序信息的能力。尽管倭黑猩猩是我们的近亲,但它们却很难像人类一样能学习并记忆刺激物的顺序。 .
为什么数学证明是一种社会契约?

证明也是数学论证:通过一系列逻辑步骤,它证明某个陈述是正确的。 证明的要点是说服读者相信某个断言的真实性。这意味着.
什么是Bloom分类法?

如果您是一名软件开发人员,您可能听说过Bloom的分类法。它是一个将 .
如何辨别循证医学研究的好坏?

循证医学科学研究遵循研究从想法到设计再到执行的过程。 (banq:中医是依据经验;西医是基于证据,主要取决于你相信经验还是.
幽默:摘下近视眼镜再看这张图片

如何发现自己的潜能和擅长

努力和天赋哪个更重要? 百度文心回答:努力和天赋都非常重要。 但是,"能发现自己的天赋在哪里"是最重要的!很多人一辈.
双重过程理论

双过程理论描述了直觉思维和深思熟虑思维之间的相互作用。理解这两种推理模式可以提供帮助改善我们决策的线索。 目前,越来越多的.
幽默:“腿间效应”荣获搞笑诺贝尔奖

日本研究人员东山厚树 (Higashiyama Atsuki) 因研究用双腿观看物体的效果而于 2016 年获得搞笑诺贝尔奖。 .
7条名言:也许能改变一个人的思维和行为

下面7句话可能会改变一个人思想,也可能会改变一个人的行为: 语言会成为挡在思想者与现实之间的一道屏障。这.
LK-99过度炒作背后的科学精神 - SciSimpAAG

在围绕LK-99的兴奋和怀疑的旋风中,科学界证明了科学方法的基本原则和仔细调查的重要性。 最初关于LK-99是一种室温超导.
LK-99全悬浮的第一个视频

这段 .
生活“全是虚拟现实”

关于现实本质的理论通常分为两类: 二元论者假设有两个基本事物:物质和精神、肉体和精神、身体和灵魂。 一元论假设其中只有.
把面对失败作为一项核心生活技能 - buildinghealthier

五颜六色的菜肴摆在我面前。面包、腌肉、烤蔬菜、香草。新鲜椰子应有尽有。这是我在越南第一周的最后一天, 在过去的几天.
ChatGPT 比 99% 的人类更有创造力

托兰斯创造性思维测试可能足以测试人类,是否可以用来测试计算机,这是测试尝试的结果: 1、创造力测试.
机器学习中“First-Explore先探索”元学习是什么?

人类是探索的大师。 与机器强化学习RL不同的是:我们不是像RL那样通过尝试最大化奖励来探索,而是通过探索来获取信息.