语言文字游戏

皮尔士（CSPierce）符号理论（Peirce's Theory of Signs）是一种三位一体的高维思维。(类似三体中的歌者文明思维) 皮尔士宣称任何东西都可以是一个符号。 只需要某人在某些上下文情

除非你对尺子的可靠性有信心，否则如果你用尺子量桌子，你也可能在用桌子量尺。你越不相信尺子的可靠性，你得到的关于尺子的信息就越多，而关于桌子的信息就越少。“测量行为”是一个经常出现在量子力学中的概念，但实际上测量无处不在。维特根斯坦的尺子类似一把剃须刀，它规定了可以从测量或判断中获得哪些信息，

玛丽·凯瑟琳·贝特森（1939–2021 ）曾于1987年至2002年任乔治梅森大学人类学专业杰出教授。多年来，她的Edge论文侧重于各种主题，如“生态和文化”、系统思维、控制论、隐喻、性别、气候、分裂（即正反馈）、副作用的性质等，并且是证据敏

哲学和软件工程之间的区别在于：哲学家们可以无休止地争论某个标识identity的本质，软件工程师必须选择一个该死的定义来实现，而且需要忍受他们设计决策带来的不可避免的Bug后果。

没有上下文的数据就是噪音！ 上下文为王

随着ChatGPT这样大语言模型发展，我怀疑我们正在进入一个超越语言的世界，到那时我们才开始意识到：语言对人类意识和心理的蒙蔽是多么深。 人类社会必须围绕自然语言作为一种机器代码来建立，这其实没有任何根本的理由。许多其他物种在使用更简单的语

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。

学习绘画如同学习语言一样，需要学会如何用视觉词汇表达，掌握视觉词汇以后就可以释放创造力。该文调查研究了美国和日本的绘画几十年来发展，美国绘画包括学校美术课从一开始就强调创造力，不提倡学生临摹，但是日本孩子绘画从小开始临摹各种动漫画。鉴于绘图开发的基础涉及到学习模式，模仿是这种

我对复杂性的第一次遭遇是在软件开发过程中。你不会在大学遇到这种情况，而是在现实世界中遇到。应对这种复杂性需要一种截然不同的思维方式（参见：敏捷方法）。 敏捷方法是由来自建筑学的 Christopher Alexander 提出的。当您第一次遇到模式

“人类认知的最大成就可能主要是涌现现象（Emergence ）。” - 詹姆斯湖麦克莱兰 对人类智力的研究曾经被符号方法所主导，但在过去的30年里，出现了另一种方法：涌现Emergence  从涌现Eme

大型语言模型了解世界吗？作为一名科学家和工程师，我一直避免问人工智能系统是否 "理解 "任何事物。 对于一个系统是否真的理解--而不是看似理解--并没有一个得到广泛认同的科学检验标准，就像我在之前的一封信中讨论过的意识或智商一样，也不存在这

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：

当我们在人类生产的媒体语料库上训练一个机器学习模型，在特定的例子上对其进行微调，并就其对这些事物的解释给予反馈，我们就在做类似于生产文化的事情。 历史上的人类文化是由交流、创新和分歧的混合物形成的。他们产生了不同的语言、哲学、艺术风格、经济体系和社

UIUC的Prashant Jain在arxiv上上传了一篇题为“硫化铜的相变及其对LK-99所谓超导性的影响”的新论文。

理论已经有三十年了。仅抽样实验就进行了20年。 最近，各国权威研究机构和大学通过多种渠道发布了针对LK-99的研究结果。大多数人都有负面的看法和后果。与此同时，韩国国内舆论也恶化了。  但是，海外

TikTok视频中的语音语调：声音在句子中飞奔，然后在最后一个音节放慢速度，最后又飞奔起来。（好像一口气内想说完很多话，不喘气，最后差点被话噎死了的感觉） YouTube和TikTok对流行语言的影响难以完全描述。