认知困境

我们匆匆忙忙地过着自己习惯的生活模式，"放慢脚步 "能让我们直面那些看不见的、隐藏的、未被注意到的、尚未解决的问题。如果我们总是 "匆匆忙忙"，往往就会忽略那些可以帮助我们应对当今最具挑战性危机的丰富资源。 因此，慢下来就是在我们不习惯的地

检察官谬误是贝叶法则的一个非常著名但被忽视的应用。 想象一下，你因谋杀罪被捕。你知道自己是无辜的，但犯罪现场的物证与你的描述相符。检察官认为你有罪，因为在你无罪的情况下找到这些证据的几率太小，陪审团应该放弃你实际上没有犯罪的可能性。

实用主义是美国哲学中最有影响力的哲学运动。其最基本的原则是实用方法，即在方法论上优先考虑实际后果。 实用主义是一种“一切皆有可能”的哲学，即只要有实际利益，就可以接受某件事并视为“真实”，并且“好的。”

重点以抽象层方式思考，能够清晰地解决问题并避免个人偏见。 我们有三个抽象层：自然层、中间层和人类层。 自然层是为物理和化学定律设计的，包括塑料、横梁、轮胎、玻璃、灯泡、电线等。 人类层是为人类设计的，人类可以毫不费力地使用按

本文讨论了超线性回报的概念，即更大的努力会带来不成比例的更大回报或收益。 它举例说明了： 进化和科学发现具有超线性回报。 更多的人可以通过进一步推动日常学习来获得超线性回报。 虽然原则上所有人都能获得回报，但很少有人

过去玩转搜素技术能让普通人开挂，如今驾驭AI算法是开挂唯一方式： 推特X几个月前发布了部分源代码，推友揭开它的所有秘密（以下算法适合微博、抖音和脸书之类社交媒体）： X试图（通过研究你的行为）猜测你的以下情况：<

目前向有抱负的软件工程师传授计算机科学知识的方法与业界对他们毕业后的期望之间存在着巨大差距。虽然应届毕业生可能擅长理解算法的复杂性，如在排序列表中进行二进制搜索的 O(log(n))，但许多人在从头开始设计综合系统时却举步维艰。 最近，我与一位从马

共同知识效应（常识效应）是一种决策偏差，即团队过分强调大多数团队成员理解的信息，而不是追求和整合团队成员的独特知识。 心理学家加罗德·斯塔瑟和威廉·泰特斯发现，团队往往无法发挥其决策潜力。团队没有利用成员的集体资源做出稳健的决策，而是将大部分时间花

认知偏差与视觉错觉一样，是人类认知的关键特征。 本论文仅将其分为几类： "我的经验是合理的参考"--这种信念导致人们把自己的经验作为判断他人的锚，从而产生错误共识、聚光灯效应等偏差。 "我对世界的评估是正确的"--这种信念会

所有的人工智能炒作都将大模型LLM捧得很高，但实际上，LLM 只不过是在大量数据基础上训练出来的大型变压器神经网络，在预测下一个单词方面非常出色。 结构调整、提示工程和 RLHF 这些巧妙的技巧使它们的性能更上一层楼，但从根本上说，它们并没有什么神奇或神秘

我与 Steve Spear 博士合着的新书《

来自《自然》杂志的文章：人工智能“突破”：神经网络具有类似人类的语言泛化能力。 两位科学家创建了一个人工神经网络，它展示了类似人类的语言概括能力。 人工智能 (AI) 系统在将新学到的单词折叠到现有词汇中

 “写下你所知道的”是一条常见的写作建议，关注你个人熟悉的主题和经历。 这是一个流行的建议，也是世界各地创意写作课程和文学研讨会上不断重复的现代口头禅。它的目的是建议任何想要开始写书的人，无论是小说还是非小说，都应该主要关注他们个人经历和忍受的主题

你是否可以判断出以下科技摘要都存在严重的认知偏见和误导？ 1、比尔·盖茨推出人工智能，可以决定你可以阅读哪些书籍、电影和音乐？比尔·盖茨宣布计划推出一种新的人工智能 (AI) 算法，该算法将根据您的社会信用评分决定您可以观看哪些电视节目、电影和书籍

研究人员首次发现，阿尔茨海默病的症状可以通过肠道微生物群转移到健康的年轻有机体，从而证实了其在该疾病中的作用。 发表在

美国宇航局的BIDARA 是一个 GPT-4 聊天机器人，旨在帮助科学家和工程师理解、学习和模仿生物所使用的策略，以创建可持续的设计和技术。 这个生物启发设计和研究助理说明了特定领域的词汇表如何推动更复杂的想法。<