Initial commit: obsidian to gitea

article/drafts/Thinking.md

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+沟通对齐的艺术：与 MoBA 游戏视野的共同点
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+民科：AI 时代的 OS API 设计，新的抽象层设计
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+为硅基生命的诞生创造世界基础，为科技发展添一把火，“尔曹身与名俱灭，不废江河万古流”
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+人类和 LLM 比的优势究竟在哪？
+反应速度显然不如机器：脚本怪，开挂，任何电子游戏，机器都能吊打人
+记忆能力显然不如机器
+一辈子能得到的信息输入显然不如机器：五感输入，一辈子也只有相对有限的 bit 输入
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+人类的优势：
+想象力，整合能力：LLM 需要很长的 context 才能得到的结果，人类可以使用短很多的 context 得到，但是这个本质可能来源于人类的潜知识/潜意识，但是 LLM 的参数也可以认为是这些潜知识
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+成本，是的人比机器便宜！
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+学习做好销售：如果不想工作只是圈地自萌的自我精神满足和自我愉悦，必须学会如何 sell 自己/自己的工作，在这个信息爆炸的时代，更需要让大家知道你，知道你的工作
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+agent 框架下的推荐系统/广告
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+学习笔记
+- 量子计算
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+博 0 总结
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article/drafts/杂谈｜AI 时代的人类优势.md

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+作为一个守旧派，我还是时常和同学吐槽 LLM 怎么这么笨的，但是不可否认的是在工作中我已经离不开 LLM 了，最近的一次深刻体会是在公司时 Qwen Chat 的前端崩溃了半分钟，这半分钟我就等着它活过来继续帮我解决问题，已经变成了离开 LLM 不会写代码的形状了。
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+人类作为一个几百万年进化来的生物，也只是一套演化了几百万年的参数（基因），加上一辈子有限的信息输入对自身做 finetune。那么人类相比硅基生物究竟有什么优势呢？自己最近时常在思考这个问题。
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+首先先说一下人类显然比不过硅基生物的地方：
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+1. 反应速度
+	显然在现代的所有比拼反应速度的电子游戏中，如果不加以限制，机器都能吊打人类，经典的脚本怪。
+2. 记忆能力
+	这点应该很显然
+3. 信息输入量
+	有科普介绍过人类通过五感，能够得到的输入信息比特数也是有限的，这点显然比不过大规模分布式的 LLM 训练所能得到的信息输入。
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+人类和 LLM 比的优势究竟在哪？
+反应速度显然不如机器：脚本怪，开挂，任何电子游戏，机器都能吊打人
+记忆能力显然不如机器
+一辈子能得到的信息输入显然不如机器：五感输入，一辈子也只有相对有限的 bit 输入
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+人类的优势：
+想象力，整合能力：LLM 需要很长的 context 才能得到的结果，人类可以使用短很多的 context 得到，但是这个本质可能来源于人类的潜知识/潜意识，但是 LLM 的参数也可以认为是这些潜知识
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+成本，是的人比机器便宜！