yangtong

Una profesora de ciencias de la computación de stanford acaba de revelar cómo dominar los procesos de decisión de markov. 83 minutos. Gratis. Directo de stanford. Esto es lo que cubren: • Problemas de búsqueda vs. entornos estocásticos • Evaluación de políticas y matemáticas de recurrencia de valores Q • Ingeniería del bucle de iteración de valores • Límites de convergencia en grafos cíclicos Guarda y míralo hoy. Te lo recomiendo.

如果把全人类至今未解的顶级数理谜题排个队，克雷数学研究所悬赏的“千禧年七大难题”就是绝对的修罗炼狱场。 庞加莱猜想已被成功证明之后，至今还剩六个： 1.P vs NP 问题算力的终极边界 这是全人类计算机科学和密码学的降维死锁。 其实这个问题如果理解下来，其实就是“验证一个答案是否正确”如果很容易，那么“凭空把这个答案找出来”是否也同样容易？ 如果这个问题得到解决，意味着世界上所有基于复杂数学公式的加密算法，包括全人类的银行系统、比特币、网络防御网，将在瞬间变得形同虚设。 同时，AI 可以在几毫秒内自动推演出人类所有的数学定理和最优工业设计。 2. 黎曼猜想：素数的造物主密码 数学里最神秘、最孤独的数字就是素数，它们仿佛是随机散落在数轴上的砂砾。而黎曼发现了一个神秘的Riemann zeta function。 他猜想这个函数所有非平凡零点，都整整齐齐地排列在复平面上一条 x = 1/2 的直线上。 如果黎曼猜想被证明，人类将彻底掌控素数的规律。如果一个数学家死后五百年能复活，他问的第一个问题一定是：黎曼猜想被证明了吗？ 3. 纳维-斯托克斯方程：降服混沌的公式 N-S方程描述了水流、气流、湍流的运动，但数学家至今无法证明：在所有合理的初始条件下，这个方程是否一定存在光滑、没有物理奇点，即物理量不会瞬间爆到无穷大的确定解。 解不出它，人类对暴风雨、飞机气流、原弹炸药冲击波的计算，就永远只能停留在暴力数值模拟的工程近似阶段，而无法在纯数学上获得绝对的掌控。 4. 杨-米尔斯存在性与质量间隙 物理学家利用杨-米尔斯方程成功解释了微观世界里强相互作用和弱相互作用的物理现象，比如夸克是怎么缝合成质子的。 但是，数学家不买账。数学家要求物理学家在严密的纯数学公理体系下，证明这个方程的解确实存在，并且解释为什么微观粒子会拥有一个大于零的最小质量。 这是打通量子力学与纯数学严密公理的终极铁桥。解开它，人类才算真正搞懂了质量这个物理概念在纯数学层面的诞生机制。 5.贝赫和斯维讷通-戴尔猜想：椭圆曲线的隐藏阶数 它研究的是数学中一类非常古典且优美的代数几何对象：椭圆曲线。 这个猜想试图将椭圆曲线上的有理点（坐标全是分数的点）的数量，与一个特殊的 L 函数的解析性质死死绑定在一起。 椭圆曲线是现代密码学的数学母体。 解开它，意味着代数几何与数论之间的最高法典被彻底打通。 6.霍奇猜想：超维空间的代数几何碎块 在一个复杂的、高维的代数流形上，那些看起来非常复杂的拓扑几何形状，是否可以被一块块极其简单的、由多项式方程定义出来的代数碎块拼接而成？ 它是几何学、拓扑学与代数方程之间最抽象的高维跨界。普通人的三维大脑甚至连这个问题的题干都无法形成视觉映射。 这七个问题，是上帝在人类理性的天花板上凿出的七个孔洞。透过孔洞，我们能窥见宇宙最冰冷、也最纯粹的底层操作系统逻辑。 在当下，无论外界的 AI 大模型刷出了多么漂亮的产业数据，在这六大依然存活的千禧难题面前，即便是最顶级的 AI 也会陷入概率拟合的盲目死锁。

@chumacn 人家是在美国做出来的成功，大陆有这个土壤吗，有毒的学术环境

菲尔兹奖，两个中国人，这太正常了，早就说了，人口的延迟红利，中国还要再吃15年，未来15年，还有接近1亿的大学生毕业，这里面包含了大量的经过了系统性高考制度洗礼的基础扎实的科班的理工科人才，这里面的大部分人会成为工程师基石，这是中国制造业除了产业和供应链外，最大的优势项。然后，哪怕中国的社会制度和价值上有不小的劣势，但也是因为基数实在太大，最终这批人里面，叠加过去20年（2005-2025的毕业生）的人才梯队，前后30-40年（2005-2045）的青年队伍里，一定会连续出现大量的诺贝尔得奖者，而且还有一个X因素，那就是人工智能，最会搞应用的国家是谁，那就是中国，AI Agent是什么思维？就是架构和应用思维，所以人工智能的中远期红利，也会中国吃最大，所以哎，你们就别唱衰共产党了，我们的老朋友早就蛤蛤一笑告诉你了：一个国家的命运，不只是看个人努力，大部分情况，要看历史的进程，

在 2012 年 Facebook 迎来 IPO 时，早期投资人彼得·蒂尔套现了 6.38 亿美元。 如果他当时没有提前离场，这笔交易原本能让他再多赚 20 亿美元。 彼得·蒂尔承认自己当时低估了科技巨头可怕的规模效应。 他曾以为，市值的指数级跃升每一步都同样艰难。 既然把公司从 1000 万做到 1 亿美元很难，那么从 1000 亿跨越到 1 万亿美元必然难上加难。 “事后看来，从 1000 亿美元到 1 万亿美元反而是最容易的。” 因为一旦公司达到了 1000 亿的巨大体量，下一次量级跃升就会变得极其简单且低风险。 这种反常识的规模优势，恰恰是当时市场最大的盲区。 对于这个错失 20 亿美元的教训，彼得·蒂尔非常通透： “人们犯下的最大错误，就是从不犯错。”

分享一个用GPT-live无痛学英语的方法！我宣布从此AI就是学英语的神🙏用一个周末总结出来的prompt分享给需要的朋友，直接截图1分35秒给你的GPT-live，练起来！

成为世界第一，往往意味着你暂时无法成为一个完整的人。 被誉为史上最顶尖能源交易员之一的约翰·阿诺德，这样描述自己的生活： “我每天早上 6 点坐到交易屏幕前，一直到晚上 6 点。下班后和行业里的人吃饭，睡觉时梦见交易，第二天早上洗澡时还在思考市场。” 这种近乎偏执的投入，持续了整整 17 年。 它让他成为最优秀的交易员之一，也让他付出了代价： “那段时间，我可能不是一个好朋友、好伴侣，甚至不是一个很好的人。” 顶尖高手并不是拥有更多时间，而是把绝大多数时间都押在了同一件事上。 所以真正的问题从来不是： 你想不想成为第一？ 而是： 为了成为第一，你愿意失去什么？

@wangzhian8848 一切夫妻关系问题都根源于性生活不和谐

2017年邹市明赢得金腰带后的首场自由卫冕战输给木村翔后，我在他家采访了他。采访中有段插曲，他太太直接冲进来叫停采访，后来我们现场沟通了十几分钟采访才继续。后来我们在播出版中，没有将这个片段剪进节目里。 不知道什么时候邹移民到美国了，其他对他来讲，更适合在中国。在美国他就是路人甲，但在中国至少还是前拳王。 男人可以有钱也可以没钱，生活总有起起落落。但两口子如果不能同甘共苦，早晚是要出事儿的。

@Carrie_CengWong 等人类升级后才能发现，或者AGI实现后才能发现新的物理来利用时空，不然宇宙大尺度，光年单位，根本不是给里面的生物来旅行的。必然有其他方式快速旅行

@yangtong2010 我同意，但這是目前人類唯一可行且已被驗證的方案。其他的就得真等Vulcan人來了纔知道了。 但First Contact的前提是人類先實現曲速飛行……關於這一點，從數學上來說，Alcubierre drive理論模型在廣義相對論下是可行的。但沒有負能量物質，在工程學上無法實現。

關於這位百萬大V的科幻作文，我再補充更新一下。 昨晚太睏，剛才又細看了一下，他說的這種是Gundam所構想的電磁彈射+二次點火技術，並不是我一開始以為的直接彈射入軌方案。但實際上這個目前更加不可能做到。 電磁彈射到3至7馬赫雖然在物理上確實能節省相當一部分推進劑，但是是整體工程可行性和經濟帳根本算不過來，成本更離譜。 近地軌道任務通常需要約9至10公里每秒的總速度增量，包含軌道速度、重力損失和阻力損失。3至7馬赫大約相當於每秒1至2.4公里，火箭方程具有指數效應，少帶一部分推進劑，確實可能明顯提高載荷比例。NASA過去也認真研究過磁懸浮、火箭橇等地面助推方案，目的正是用地面能源替代部分機載推進劑。但問題在於，當彈射速度提高到3至7馬赫後，後續的附加成本和工程風險會迅速膨脹。 先做數學題： 以3g加速度粗算： 3馬赫，約1,020 m/s，軌道長度約17.7公里；7馬赫，約2,380 m/s，軌道長度約96.3公里 這個彈射軌道長度和之前我計算的直接彈射入軌的方案差別不大，所以製造和維護都是相當困難且成本巨大的。超長真空軌道、山體或高架結構、巨型脈衝儲能系統、精密導向、線圈維護、發射載具、出口設施，以及極低容錯率，這些遠比火箭多帶燃料要複雜和昂貴的多。所節約的燃料不足以覆蓋這些成本支出。 如果想縮短軌道，那只能通過提高過載實現，但不管是人還是貨還是蠢貨，都承受不了幾十上百g的加速度。 另外還有一個更致命的問題，就是高速進入稠密大氣。 假設在海平面附近退出軌道，按標準空氣密度粗算： 3馬赫動壓約0.64 MPa；7馬赫動壓約3.47 MPa 這已經不是普通火箭起飛階段的氣動環境。飛行器會立即遇到劇烈激波、氣動加熱、振動和姿態擾動。要解決它，通常需要把電磁軌道放入真空管，並將出口建在高海拔地區，甚至設計成向上彎曲的長隧道。這又會讓建設成本、地質要求和安全問題繼續上升。 NASA早期磁懸浮助推研究多數只考慮每秒約180至240米，也就是亞音速初速。NASA後來的高超音速電磁發射研究也承認，較成熟的磁懸浮技術主要集中在低於0.5馬赫，高速電磁軌道也只能加速較小物體，高速穩定性、振動和結構問題仍未解決。所以3～7馬赫的初始彈射在目前科技水平下是完全不可能實現的。 當然如果他說的“未來”是指50甚至100年後，那也未必不可能：萬一Vulcan人真的在2067年4月5日訪問地球並且傳授了突破幾何與物理極限的竅門呢？對吧？🤭🤭🤭 另外二次點火也會大幅度增加系統耦合複雜度。火箭仍然需要完整的發動機、燃料箱、渦輪泵、飛控和姿態控制，所以它未必讓火箭本身簡單多少。大量複雜度只是從火箭第一級轉移到地面設施、彈射載具和火箭接口上，火箭本身並沒有在這種方案裡獲利。 當然，最後我要嚴肅地說一句，這一切計算和邏輯都是基於這個世界在正常運轉的前提下，如果是為了生存或者戰爭不惜一切代價也要實現，不在此考慮內，我也不希望有這種可能性發生。

@Stellarixorine 有毒

Blue Origin landed and reused a New Glenn booster for the first time, touching down precisely on the droneship Jacklyn during the NG-3 mission.

@teortaxesTex 为什么火箭要设计成生殖器形状，是因为生殖崇拜吗

The more I look at CZ-10B, the more I appreciate just how insanely GOATed Falcon 9 is. The greatest rocket in its class, ever. Absurdly light, absurdly powerful, transcending its limits. There are still NO "Chinese clones". Only ungainly, clunky prototypes.

@Carrie_CengWong 不是的，你计算成一周了，现实方案更多是绕很多圈，这样轨道成本指数下降，就像粒子加速器。电池弹射其实是一个很好的方案，尤其是助推阶段，看是不是能把一级助推器代替了，如果能做到，火回收就显得多余了。

@ruima @Zai_org @jietang 没有什么特别的东西，都是行业内的共识，甚至他举的AGI例子，还是哈萨比斯说的爱因斯坦相对论的发现，这个把别人的观点放在自己内容里似乎有些不妥。然后说到了公司使命，做基础大模型，长期主义。

Just finished reading Zhipu / @Zai_org founder @jietang's manifesto, The Great Wave Has Arrived. It's clearly meant to rally employees, but also proactively answers questions investors and the public may have about the company's direction. Nice communications strategy. The first section is a useful reminder that Zhipu has been at this for a long time. Actually over a year before ChatGPT, the team trained GLM-130B, one of the largest open Chinese language models at the time. It's one of the reasons we've remained fairly bullish on the company at @techbuzzchina, it's a deeply technical team that's stayed together for years and is a full beneficiary of Tsinghua's talent pipeline, which is substantial and continues to be the best in China overall. Tang then continues to define AGI -- as an intelligence capable of generating truly original knowledge on the level of Einstein's theory of relativity. By that definition, we're obviously not there yet. His research priorities are equally clear: long-horizon autonomous agent systems that can work for days or even years, fully self-training models that continuously improve through interaction with the world, and safety research that advances in parallel with frontier AI development. For the last, he argues the two cannot be separated. I mean, I don't see how anyone can credibly argue anything else at this point with regulator and public concern being what it is, but he spends a good amount of time emphasizing this. He also touches on AI consciousness, suggesting self-awareness may eventually emerge, while acknowledging consciousness itself remains far off. The letter ends on an optimistic note, reaffirming Zhipu's commitment to open systems: "Those who reach the summit should turn the mountain into a road for those who follow." It's an idealistic manifesto, but also a clear statement that the company intends to keep investing aggressively in AGI research even as public markets inevitably focus on commercialization. The company just raised $4B last week -- this is Tang's way of reminding you what it's really for, lol. Nice letter, let's see how shareholders feel about it when the market opens ha.

你学的太慢，是因为你没掌握正确的学习方法！ 油管大神Dankoe拆解如何利AI进行10倍速学习！ 中文音频版 pan.quark.cn/s/0c8ade45f9fd

@Carrie_CengWong 这是在微信群找的么，之前见过

吃個屁的腸粉🥲🥲🥲

A startup in China packed roughly 1,000 Mac Mini M4 computers into a single data center to run AI workloads without paying ongoing cloud fees. The base Mac Mini M4 starts at $599 and draws just 10 to 30 watts under load, a fraction of the 300 to 500 watts a traditional GPU server pulls.

@caiziboshi 差距没那么大，只要复用起来，那就是很快，最多1-2年差距。2025年猎鹰九号到今天也只是执行任务，没说技术这10年发生了阶跃式发展。

11年，这波追赶的有点快！

这个博主叫real屠龙的胭脂井 在复旦的这场分享里 对品牌营销的拆析鞭辟入里 一看就是经过大量减法后找到的更加底层的东西 不知道这些学生会不会在很多年后才能理解这场分享的价值 这个博主是有脑科学和认知科学背景的 我觉得这在AI时代至关重要 尤其是利用建模来辅助决策 我认为做任何事都应该这样 做营销更应该计算数据 但怪就怪在 大部分从业人员 都缺少这种最基础的认识 往往依靠一个错误的虚荣指标指导自己进行愚蠢的工作

@PiotrKa43473690 @Osinttechnical Liquid oxygen and kerosene not burned enough.

@Osinttechnical Are Chinese Rockets coal-powered? ;)

For the first time, China has successfully landed an orbital reusable booster at sea.

@xiaohu 这个不仅仅是学英文的利器，更重要的是英语国家和其他国家交流障碍的移出

卧槽 GPT Live 简直就是学英语神奇啊 它能在你说英文的过程中如果出现语法和表达方面的问题，会及时进行纠正 告诉你哪里说的不对，应该怎么说，而且非常的自然 这这这...