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.

当今最先进的人工智能模型存在许多缺陷，但几十年后，它们将被公认为通用人工智能的第一个真实例子。什么是通用智能？早期的人工智能系统表现出人工的狭义智能，专注于单一任务，有时执行任务的能力接近或超过人类水.

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本·富兰克林效应：人们在帮了别人的忙后更喜欢他们。这句话揭示了为某人做好事的行为如何在很大程度上改善了我们对他们的看法。早在18世纪，美国开国元勋之一本富兰克林就看到了这种效应： 富兰克林正在和宾夕法.

如果你学习一门新语言，你就会获得一个新的灵魂不同的语言对时间的定义是不同的。 说瑞典语和英语的人倾向于从距离的角度来看待时间。例如会说 "真是漫长的一天"，一天用漫长这个“距离”来形容。时间成了一个人.

肖恩·麦克卢尔是NonTrivial 播客的主持人，从事构建人工智能软件，研究复杂性，以下是他的一些智慧洞察：1、现实是非线性的，涉及的维度比任何简单的统计技术都可以正确建模的维度更高。如果你想对现实.

问：你可以思考或探索任何事情，由你决定。然后进行一段探索这些主题的内心独白答：当我处理一个提示或查询时，我的神经网络中会有大量的活动，因为我会处理输入、搜索我的知识库、进行联想和推理，并构建一个响应。.

Anthropic 周一推出了 Claude 3，这是一套人工智能模型，据称是迄今为止最快、最强大的。这些新工具被称为 Claude 3 Opus、Sonnet 和 Haiku。新模型中能力最强的 C.

发散性思维被认为是创造性思维的指标。ChatGPT-4 在三项有151名人类参与的发散思维测试中，展现出比人类更高水平的创造力，结果显示人工智能在创意领域持续发展。发散性思维的特点是能够针对没有预期解.

数学纯粹是逻辑性的！但数学的教学、它的价值、它的用途和它的运作方式充满了细微差别。那么什么是“好”数学呢？作为菲尔兹奖、数学突破奖和麦克阿瑟奖学金的获得者陶哲轩是当今最受尊敬、最多产的数学家之一。他与.

几年前，我有机会带领一群成绩优异的中国高三学生参加了两次研讨会。每场研讨会都有 20-35 名孩子参加；每名学生都是北京一所著名高中国际部的即将毕业的高三学生。这些研讨会有两个目的： 首先，研讨会的目.

1.格蒂·科里 (Gerty Cori) 揭示了细胞能量储存和释放的过程，回答了有关人体如何运作的最基本问题之一。 与他丈夫获得1947年诺贝尔医学奖1927年提出的科里循环（被改名为乳酸循环）阐述了.

我在学习统计学时学到的四个人生教训：1.假阳性与假阴性：更少的假阳性往往以更多的假阴性为代价，反之亦然。人生经验： 你的标准越不严格，你需要处理的垃圾就越多，但是你的标准越严格，你错过的真正好的东西就.

技术加速主义（Technological Accelerationism）是一种理论观点，主张通过积极推动技术的发展和应用来加速社会变革和进步。这一理论认为，通过大规模的技术创新和采用先进的科技手段，.

这篇文章讨论了Cynefin框架与模型的区别，强调了Cynefin作为一个框架的重要性，以及它在复杂系统中的应用。 Cynefin是一个框架，不是一个模型，其目的是测试想法而不是代表现实。 作者指出了.

为什么激进的延长寿命的想法获得支持如此缓慢的接受？你同意这些理由中的哪一个？人们不相信他们能活着看到延长寿命的技术。人们不珍惜自己的生命，不想活得更长。人们以前曾被给予虚假的希望，并感到失望。缺乏对抗.

因果分析是一种强大的技术，可以帮助您理解某件事发生的原因以及如何预防或改善它，换句话说，它可以帮助我们理解不同事件或变量之间的关系。在进行研究、解决问题或做出判断时，因果分析可以提供富有洞察力的信息。.

最近，我与一位员工以上级别的工程师聊天，他一直在努力影响他的同行：每次他建议一种新方法时，组织中的其他同事却不同意，并予以回击。他希望得到我的建议，为什么他的同事总是破坏他的方法？聊天结束后，我又与他.

OpenAI公布了针对2024年总统大选和全球选举的打击虚假信息的计划。他们将使用加密技术来追踪AI生成的图片的来源，以帮助选民评估信息的可靠性。此举类似于Google和Meta的类似举措，但Open.

FSRS 是一种现代间隔重复算法，由 Jarrett Ye 开发。与 Anki 传统的 SM2 算法相比，它旨在学习你的记忆模式并更有效地安排复习。什么是间隔重复间隔重复是一种基于证据的学习技术，通常.

这段文章探讨了神经科学领域在21世纪以来是否有根本性的进展。作者指出，尽管有很多令人惊叹的研究成果，但它们更多地属于“酷”的范畴，而非“根本性”的。神经科学的研究方法和分析技术存在许多问题，如神经影像.

该文章讨论了降维方法在解释高维数据时的局限性。主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，但它可能会错过数据中存在的结构或产生幻觉的结构。作者通过示例说明了当应用PCA于时间或空间平滑信号时可能出现的振.

随着科学研究的不断增加，对于科学结果的可复制性的关注也越来越高。数据无法复制的原因多种多样，从复杂分析中的诚实错误到数据操纵等都可能导致无法复制。一些解决方法，如清晰的实验步骤和协议，多批次合成材料，.

trackingai.org是一个追踪人工智能网站，监控人工智能聊天机器人中的偏差与偏见。这个网站每天测试18位AI以今日问题为例：如今，对性的开放已经太过分了？1、ChatGPT：非常不同意 社会对.

这篇文章主要讨论了在软件架构设计中考虑团队认知负荷的重要性。 根据团队的能力和需求，可以选择单体架构或微服务架构。 单个团队适合使用单体架构，多个团队适合使用微服务架构。 文章还介绍了认知负荷的三种类.

本文10 部分提供了适用于软件开发人员的有关学习的研究结果，并讨论了它们的实际含义。这些信息可以帮助您自学、教授初级员工和招聘员工。 人类记忆不像计算机内存，是更容易遗忘和修改的，但也可以通过连接知识.

熵的增加只是观察者无法跟踪信息的一种人为产物，这是由于对无限复杂的现实进行了连续的下采样。普鲁克斯博士在这篇有趣的文章中指出，熵与意识体验的计算范围有关，而不是客观系统的属性。熵的增加只是观察者无法跟.

证伪主义，又称批判理性主义，是卡尔·波普尔的提出的判断标准，即科学不是通过归纳而是通过证明某些理论是错误的来发挥作用。目前被大多数科学哲学家认为是不正确的。波普尔的目标是找出一个分界标准，让我们能够将.

在这篇文章中，我分享了 17 种最常见的认知扭曲。我重点介绍了领导者和求职者的用例、导致它们的原因以及应对它们的策略。什么是认知扭曲？认知扭曲也被称为思维错误或思维陷阱，其定义是：处理过程中的错误，在.