复杂系统涌现

如果你在一个任务上训练ML系统，然后它能够执行你没有预料到的另一个任务，这就是涌现(emergence)。 许多人将“涌现”解释为某种奇妙而神奇的东西--“它是活的！但它实际上是平常的，已经持续了很长一段时间。

有许多因素都可能成为不良软件的催化剂：从使用的工具、团队沟通、开发人员对软件成功的个人利益，到测试方法。 我认为，在这些因素中，有一个问题是最主要的，它是导致糟糕软件的动力，几乎所有其他因素都是从这个动力中生根发芽的：

形状只是数字间几何图形

来自普林斯顿一篇论文（https://arxiv.org/abs/2308.04353）基本上将其“LK-99高温下电阻率的大幅下降”归因于铜硫（Cu2S）杂质：

像 ChatGPT 这样的所有主要人工智能语言模型都会产生幻觉，编造虚假事实。虽然无法解决，但整理训练数据和强化学习等步骤可以缓解这一问题。（

在我研究生涯的早期，我曾有机会与世界上一些最优秀的系统研究人员一起研究一些非常有趣的系统设计。 研究工作的乐趣之一在于研究人员（尤其是 SOSP/OSDI 社区的研究人员）在提出新颖而实用的设计方案时所采用的特殊过程。这一设计过程的特点可以

南洋理工大学凝聚态科学中心(CCMS)物理学教授王立民领导的团队昨日在油管在直播了他们尝试的初始阶段。

复杂系统本质上是多方面的、错综复杂的。它们往往不是有意设计成让人一眼就能理解的。无论是生态系统等自然形成的系统，还是先进软件或机械等人类设计的系统，都是如此。这些系统由多个部分组成，每个部分都有其独特的属性和作用。要了解整个系统，就必须了解每个组成部分及其相互之间的相互作用。这个过程需要时间

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一个是真正基础的，另一个只是最基本的派生。 二元论似乎更符合常识。

AI和LK99之间的相似之处： - 两者都是现代炼金术。只要尝试更多的配方，直到 "eureka奇迹 "出现。 - 圣杯比我们想象的要简单。 - 很多超参数需要调整。 - 随机播种很重要 - Arxiv 是新的

相空间（Phase Space） 的概念是由 "动态系统理论 "提出的。"动态系统理论 "是一个数学领域，它描述了复杂系统的存在及其相互猜想和独立的行为。 相空间是一个系统存在所有可能状态的空间；而这些状态以独立的形式共存并相互对应。

什么是系统思维以及为什么它在软件开发中至关重要？ 什么是系统思维？系统思维是一个广泛的知识领域，通过理解所有部分如何相互联系和影响来解决问题。这个理论并不新鲜，不同行业已经应用了数十年。一个很好的例

多年来，数字化转型一直是首席执行官和董事会的首要任务，但其结果却好坏参半。虽然他们总体上成功实现了某些关键目标，但许多其他成果却远远低于预期。管理顾问经常指出许多根本原因，但他们常常忽视一个明显的共同点：这些失败至少部分是由于缺乏图技术，而图技术是这些转

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是一种室温超导体的说法引起了许多人的想象，但随后的审查和研究揭示了材料性质的复杂性和精确实验的挑战。 <

科学必须可复制重现，但很难，以可靠性著称的计算机也有Bug： 你是否曾经在使用一个新程序或系统时，发现它有令人厌恶的错误，但过了一段时间后，你就不再注意到这些错误了？如果是这样，那么恭喜你：你已经被电脑训练得能够避免一些问题了。

意识的综合信息理论（IIT）具有前所未有的雄心壮志，它从意识体验的基本特性出发，提出了一个通用数学公式，用于描述任何拥有意识的物理系统的意识质量和数量。 该理论提出了一个数学公式，通过将现象学的基本原理提炼为一小套公理而得出，并假定它能描述任何拥有