happy xiao 的频道
我是 happy，你可以在 aa.ee 了解我更多
-
-
-
- 早上看到 JR 和他同学的聊天记录（是他发给我们看的）。他约同学明天出去玩。令我感到惊讶的是，他和这位关系还算比较要好的同学的对话方式，保持得极有礼貌。我想说的是，这种朋友间依旧保持礼貌的交往方式，也许比那种假设自己已经和对方过于要好从而随意说话的方式，相对而言，更能维护友情的脆弱性。
via happy xiao -
-
-
-
- 前天，论坛有老哥发帖，求大家推荐最近单曲循环的好歌，我回复了最近喜欢听的一首。当时帖子已经到了第三页，老哥礼貌性地表达了谢意。
今天打开论坛，收到通知，一看，还是那个帖子，老哥回复我说，“不行了，我已中毒，单曲循环中🔂”。
我推荐的是陈华的，如果我很平庸。
via happy xiao - 前阵子又买了一套 eneloop 充电套装，仔细读完说明书，发现两个关于充电器，我之前理解错误的地方：
1. 充电指示灯熄灭，不是因为电充满了，而是充电器设置的固定时间后熄灭。2. 电池充满后要从充电器上取下，不然会放电（这个估计很多人都知道，我不知道）
via happy xiao -
-
-
-
- 对比了当前手上最喜欢的四条塞子，分别是 X6S，B80,，Alpha3粉，CM2000ti，仔细听了几首曲子，说实话只从声音表现来看，我觉得没有明显档次上的区别。如果不谈素质，只凭喜好，反而最便宜的 B80 更讨好我的耳朵。 另外，也可能我留下的耳塞，都是自己喜欢的风格，所以才会彼此接近。今早又拍了一条 DM7S，因为始终忘不了出掉的 DM7 的声音。
via happy xiao - 设计一个不需要你理解的系统
在不确定的世界里，你的理解变成了最大的阻碍。我们要做的，不是去理解这个世界，而是去设计一套，不需要我们理解也能顺应变化的系统。
讲三个故事。
ai 如何解决问题
前不久读到一篇文章，大意是这样的（抱歉我花了一个小时也没从浩瀚的历史记录里找到原文）：当人类需要 ai 去解决一个前所未有的难题时，需要做的，不是去设计更好的解题思路，而应该为 ai 模型提供更强大的算力，让 ai 用更多次的计算和试错，不断学习和进化，最终找到人类不知道的解决方案。换句话说，ai 提升能力的方式，靠的不是人类的理解，而是自身的学习和进化。
一个已经发生过的例子是，2016年诞生的第一代 AlphaGo， 使用了人类职业棋手数百万盘棋谱进行监督学习，而它的下一代模型，在2017年推出的 AlphaGo Zero， 不再使用人类棋谱、不加入人工设计的围棋特征，而是从随机自我博弈中学出策略。人类只提供围棋规则。AlphaGo Zero 从随机落子开始，与自己不断对弈，靠更大的算力、更长时间训练，自行发现所有策略。
也就是说，ai 的进化过程，来自于大量的尝试和训练，从结果中找到更优的策略。
人类的理解（Prompt 和程序设计）固然有帮助，但它们更像是提高已有模型能力的利用效率。真正让模型能力跨越式提升的，历史上更多来自：更大的模型（参数），更多的数据，更强的算力，更长时间的训练，更好的学习算法。
本文并不想讨论 ai，但读完这个故事，你应该受到一点点启发，人类的理解，往往不是钥匙，而是瓶颈。
理解并不能替代凸性（反脆弱性）
第二个故事，我可以提供 原文链接。这是塔勒布不知道什么时候发布的一篇论文。读完之后，我理解联想到了第一个故事，看来不止 ai，人类历史上的进步，也都与理解无关。就像塔勒布说的：
Read more
via 可乐周报 (author: happy xiao) -
