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上周在短视频里面看到人们在西班牙拍摄的日全食，一位在现场的朋友说他也流泪了，人生当中能亲眼看到这样的“宇宙景象”应该会永远记得。如果有一天另一种智能生命也可以见到这样的景象而有所感，它应该会有一个awe-and-emotion bucket list，那些激发我们敬畏与情感的事物的参照系。今天下午和一位在意大...... 本文来自微信公众号： 范阳 ，编辑：范阳，作者：范阳 上周在短视频里面看到人们在西班牙拍摄的日全食，一位在现场的朋友说他也流泪了，人生当中能亲眼看到这样的“宇宙景象”应该会永远记得。如果有一天另一种智能生命也可以见到这样的景象而有所感，它应该会有一个awe-and-emotion bucket list，那些激发我们敬畏与情感的事物的参照系。 今天下午和一位在意大利的量子&理论物理学家通电话，他除了喜欢“数学的海洋”，也迷恋地球上的海洋以及畅想有一天可以看到地球外的海洋。我们聊到“深度神经网络”被发明出来之后，它究竟能启发什么样的新科学理论？它会成为那个让人类更接近理解宇宙本质、物质本质或生命本质的“新事物”吗？ 话题又延伸到他发起的科学家合作研究小组：Emergent Geometries

过去两年，几乎每一家AI公司都在讲同一个故事： 把重复劳动交给AI，人类就能腾出时间，去做更有创造力的事。 这套说法听起来无懈可击。让AI整理资料、处理表格、写会议纪要，人去思考战略、产品和创意，像是一次完美的社会分工。 但它偷偷藏了一个前提：重复劳动和创造性工作，是可以一刀切开的两件事。 历史给出的答案，没这么干脆。 很多真正重要的创造，并不是发生在重复工作结束之后，恰恰发生在重复、失败和走神的缝隙里。你先和一个问题纠缠很久，反复计算、观察、修改，某个普通瞬间才突然把散落的东西接了起来。 如果AI替我们拿走了所有笨功夫，它释放的可能不只有时间。 它也可能拿走灵感赖以发生的现场。 苹果不是答案，只是最后一根火柴 牛顿和苹果的故事，大概是人类历史上最成功的“创新神话”。 一个苹果从树上掉下来，砸中牛顿。牛顿灵光一现，发现万有引力。 真实版本没有这么省事。 牛顿的朋友威廉·斯蒂克利在回忆录中记录，1726年，两人在苹果树下喝茶。牛顿回忆，当年自己正处于沉思状态，看见苹果落下，于是想到：苹果为什么总是垂直落向地面，而不是向上或向旁边？随后，他才“逐步”把这种力量推向地球、月亮和其他天体。[1] 图1｜苹果没有给出

昨天的一篇文章很多人自称“牛马”，你也配？！那是什么？其实更可能是马饲料！有网友留言如下。那么今天这篇文章就是回答Ta的问题的——展示一下我与AI之间对话的具体过程，发出来之前略微进行了润色。一、AI不是技术，是文化甲：现在的人工智能，早已跳出了技术的狭隘框架。它像空气一样，是一种弥漫性的文化，正渗入生活和工...... 本文来自微信公众号： 生态学时空 ，作者：复旦赵斌，原文标题：《当AI成为一种文化，人类的知识、理解与判断力需要重构 | 一场关于人工智能如何重塑人类认知的苏格拉底式对话》 昨天的一篇文章很多人自称“牛马”，你也配？！那是什么？其实更可能是马饲料！有网友留言如下。那么今天这篇文章就是回答Ta的问题的——展示一下我与AI之间对话的具体过程，发出来之前略微进行了润色。 一、AI不是技术，是文化 甲：现在的人工智能，早已跳出了技术的狭隘框架。它像空气一样，是一种弥漫性的文化，正渗入生活和工作的每个毛孔。不管你是否情愿，它都在重塑你习以为常的工作轨迹、思维惯性，甚至动摇那些曾被奉为天经地义的认知。我们的知识观、教育观、学习观，都在经历一场无声的崩塌与重建。很多曾经坚不可摧的“理所当然”，如今在算法

有了大语言模型LLM的成功，人工智能下一步向哪个方向发展？“世界模型”就是答案。世界模型的倡导者之一李飞飞，描述了三根支柱：渲染器、仿真器和规划器。渲染器可以理解成图像显示，这在游戏和立体模型中最常见。规划器是资源的调度，而仿真器则是产生数据的行动。李飞飞特别强调，“仿真是世界模型的核心支柱“。这一定位，石破...... 本文来自微信公众号： 知识自动化 ，作者：林雪萍，原文标题：《宇宙即算力 世界即模型 仿真即智能》 有了大语言模型LLM的成功，人工智能下一步向哪个方向发展？“世界模型”就是答案。世界模型的倡导者之一李飞飞，描述了三根支柱：渲染器、仿真器和规划器。渲染器可以理解成图像显示，这在游戏和立体模型中最常见。规划器是资源的调度，而仿真器则是产生数据的行动。李飞飞特别强调，“仿真是世界模型的核心支柱“。 这一定位，石破天惊。这是从AI的视角，第一次认识到了仿真的价值。仿真是在数字空间，模拟物理世界真正发生的事情。仿真技术在过去七十年里，一直被用来推演和预测，通过实际落地验证了自身的准确性。现在，当人工智能开始从大语言模型，走向世界模型之时，人们再次认识到仿真的价值。就人工智能发展的前途看，世界模型对大

奥地利神经学家、精神科医生与哲学家Viktor Frankl曾得出研究结论：只要知道为什么，人几乎可以承受任何事情。这句话在今天格外行之有效。身处一个充满不确定性的时代，人们比以往任何时候都更渴望理解自己。心理学曾经是这个时代理解自我的主要语言，而今天，这个位置正在被脑科学接替。「前额叶受损」「多巴胺不足」「...... 本文来自微信公众号： T 中文版 ，作者：T China，原文标题：《当前额叶与 AI 成为时代隐喻，人类如何重新理解自我？》 奥地利神经学家、精神科医生与哲学家Viktor Frankl曾得出研究结论：只要知道为什么，人几乎可以承受任何事情。这句话在今天格外行之有效。身处一个充满不确定性的时代，人们比以往任何时候都更渴望理解自己。 心理学曾经是这个时代理解自我的主要语言，而今天，这个位置正在被脑科学接替。「前额叶受损」「多巴胺不足」「皮质醇过高」……过去几年，越来越多脑科学术语，开始进入社交媒体。当工作提不起劲时，人们怀疑是多巴胺出了问题；注意力无法集中被归因于前额叶功能下降；长期焦虑、疲惫与失眠则指向了皮质醇水平。 相比模糊的情绪体验，脑科学似乎提供了一种更具体、更客观、也更具说服力的解