复杂系统涌现

对于复杂性，人们总是想消灭它（有为），而不是去消化接受它（无为），其实，无为胜有为。 1、传统教条以下是人们面对复杂性实施的教条方法： #敏捷 听上去很好，但是可能回避复杂性，因为敏捷这个词

这是来自phrack的《召集所有黑客》一文： 我是 cts，也称为 gf_256、ephemeral 或其他一些

2024年诺贝尔物理学奖授予了两位在机器学习领域作出重大贡献的科学家：美国普林斯顿大学的约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton）。以表彰他们

《不可简化：意识、生命、计算机和人性》讲述了科学和技术发展的非凡历史，包括计算技术从欧几里得到量子计算、人工智能和其他前沿技术的逐步发展。在这本新书中，费德里科·法金提出了关于意识和自由意志本质的新假设，他认为这些是存

非好即坏、非黑即白、非正即负、非1即0的简单二元论、二分法，是一种直觉思维，代表了个人认知偏见。 这种思维方式类似二极管，要么通、要么不通。 二极管是一种电子元器件，它允许电流只在一个方向上流动，通常用于整流电路中。 它有一个正极（

大语言模型GPT-4、Claude 3和Google Gemini 1.5 pro都采用了“专家混合”架构，可能与一种子代理人的想法类似，这是朝着正确方向迈出的一步，人的大脑大概有数百万个代理人。 1、如何

这篇文章（点击标题）介绍了计算机科学家 Ellie Pavlick 的工作，她正在尝试将哲学概念（如“意义”）转化为具体且可测试的想法。 Pavlick 在布朗大学和 Google DeepMind 研究语言模型，

谷歌的Griffin论文完美地展示了缩放定律。由于参数扩展了 7 倍，任务性能提高了大约 10%。全部都使用相同的 3000 亿代币数据进行训练。当您跨参数

AIMS 方法可在行为体和相互作用的情况下发生变化，并配备监测器，以检测早期出现的扩大或抑制迹象。 "Aims" 是缩写，代表 "Actants, Interactions, Monitors, and Scaffolding"（行动者、互动、监控和脚手架

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向这些神经网络注入足够的能量（计算量），它们就能实现智能。 但这仍然是一个神秘的现象：如此简单的规则（如梯度下降+反向传播，遵循奖励函数）和大量的能量怎么会导致如此复杂的结果？ 这个问题的答案就在我们身边： 生命本身就是这样一个系统。 在物理学中，

AnthropicAI可解释性团队今天发表了一份漂亮报告：目前大语言模型的可解释性方法可能只是触及神经网络内部的表面，而具有罕见特征的大量“暗物质”和复杂的叠加现象仍然无法理解。 Chris Olah和Adam Jermyn提出了一个观点：尽管他们训练了一

关于计算形式化和表征方法的局限性，我们应该从休伯特·德雷福斯那里读到什么？ 休伯特·德雷福斯是谁？德雷福斯的工作对于理解人类认知、行为和技能的本质，以及人工智能的局限性都产生了深远的影响。

最近亿万富翁抗衰明星约翰逊布莱恩（Bryan Johnson ）长寿实验受到了各种流派的批评，其中最主要的是Ray Peat粉丝团。 生物标志物1：低体温布莱恩的饮食/补充剂和生活方式的选择导致他的体温在三

从 "Claude能否冥想 "的实验中得到的一个重要启示是：意识似乎发生在 "混沌的边缘"  Claude是Anthropic公司开发的一款新一代大语言模型，主要特点包括强大的自然语言处理能力、优秀的上下文理解、较高的安全性、友好的交互体验以及持续

当多家公司的多份媒体报告都报告了收益递减，Open AI奥特曼发推特说：there is no wall. 收益递减一说来自与OpenAI宫斗出局的伊利亚Ilya，他说靠大规模计算资源实现智能涌现的收益已经开始递减，此路不通。