自在夺造化
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通过广泛地阅读、策展、写作来喂养好奇心 。 Ongoing：Study in public、Abstract and link thought models from different fields 、Focus on cutting-edge technology and business。
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我很少看到如此坦诚的分享，两个美国学生把如何做珠宝生意几乎全部的细节都说了出来。我之前只在线下付费课看到过这种尺度的小生意案例。
原文链接（文章很长）：
看不了可以看这个笔记链接：
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一个全天候保持精力充沛的思路，核心就两点：控制自己的激素和血糖水平。
具体操作如下：
通过锻炼分泌内啡肽调节激素水平，一般以下两种不占用晚上时间：
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今天最劲爆的新闻应该就是有人爆料了GPT4的参数和架构设计。我根据推友
@fi56622380
提供的线索稍微深挖了一下，找到了这个消息的原始出处一档叫Latent Space的播客，听了涉及消息的最新一期播客真是信息量爆炸，下面是我梳理出的相关信息和播客的精彩内容。
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学习和实践想有效果其实最怕笨功夫，一个领域其实都用不了一万小时定律，只需要扎扎实实投入300-500小时都是质变。
基本上你理解这个领域的专家的专业表达没有明显障碍，能够掌握这个领域前沿优质的信息源，后续只要花时间维护基本可以跟进这个领域的最新状态。
下面聊聊我是怎么学习的相关领域的：
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昨天Llama2发布了我真是嗨到不行，不仅是论文中详细介绍了模型训练的整个配方，而且其中训练的细节和思路也是将大脑“大模型”化的绝好材料，在实践了几个月把自己的大脑当做模型训练后，我发现自己的信息带宽增长明显成果显著，我就结合这个论文的要点和Lex在一个月前采访扎克伯格的播客来分享一下。
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今天对芒格的这句“我这辈子遇到的聪明人，没有不每天阅读的”又多了一点理解。
看完了一位美国年销售额过百亿美金零售企业创始人的回忆录，他给出了几本在某个方面对其有启发的书。（有一本至今都没中文版）
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推荐一个由
@staticmaker1
主理的“无聊的生意”的网站，网站。主要收录最多几个人赚几千到几十万美金的小型项目。
每个点评非常简要，一般是四句话：谁做的、解决了什么痛点、盈利模式是什么、收入是多少。
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分享一篇几年前greg写的一篇博客吧，讲述了他加入openai三年后才开始以初学者的身份学习深度学习。
里面讲到了与Jakub Pacarki和Ilya Sutskever相互一起学习的故事，现在读起来别有一番滋味。
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一份由sam altman写的创业手册，从有想法到执行的全过程。写的非常精彩，需要灵感会时常拿出来读一读。
即友海松翻译了原文，链接：
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发现了一个天才插件，配合沉浸式翻译和微信读书会员让阅读的体验极致丝滑。
作为一个经常从z图和安娜档案下载书籍并导入微信阅读的人，想读一本书的流程是很长的。
首先我得判断一本书微信读书会不会收录，比如还没有中文版的英文新书微信读书基本就没有，会员也看不了只能看电子版或者亚麻买。
最近把
#DoubanBookPlus
更新到了 1.4.0 ，主要有三件事，
- 重新支持了 Zlibrary ，算是还上了去年十月底的愿
- 在配置弹窗中去掉了已经停服的 Kindle ，并添加了 Zlibrary
- 在电子书平台 logo 的下方带上了自己的链接，做好事得留名
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这两天在国内的AI微信群和微博陆续看到了泰勒说中文的视频，不得不感叹信息差还是存在的。视频的解决方案heygen在8月就已经在推特火过一次了，隔了两个月之后才更大规模的破圈。我下面尝试简要梳理一下heygen的历史和传播路径来看看新技术如何一步步从早期创新者走向大众的。
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ilya刚刚终于发文回复了。以我的了解他应该非常难过。
其实今年上半年我为了研究openai几乎看遍了几位创始人的每一条推特，我下面精选几条帮助大家更好的了解ilya。
I deeply regret my participation in the board's actions. I never intended to harm OpenAI. I love everything we've built together and I will do everything I can to reunite the company.
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推荐一部几年前的纪录片《富豪谷底求翻身》，在今天听完了第二部以后我更愿意叫它《草台班子创业记》。
游戏规则很简单，一人一部车一部手机100美元随机到一个城市需要在100天创立一家估值百万美元的企业否则要自掏腰包。
分享几个我认为可以代入的视角，适合看过一遍想二刷的。
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openai地震的可能原因分析（一）
sam今天被赶出了自己创立的openai，我决定综合一下今天的各个信源和之前我挖掘到的一些细节进行一个综合的分析得出最可能的原因。
本推文主要聊以下几个事：
1.董事会有谁以及背景。
2.openai的内部分歧可能是怎么回事。
3.当事人和知情人的一些汇总和解读。
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小团队创始人之间应该如何分钱？绝命毒师的这两个小视频短片还挺有参考意义的。
第一个片段主要是负责制毒（掌握技术）的老白和负责管理风险的中台负责人麦克讨论是否应该给负责触达用户的运货方直接支付2成的费用。
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推荐一个3小时的长视频（播客），视频涉及的主题太多不好总结，我给两个推荐理由：
1.如果你喜欢《马斯克传》，那么你应该也会喜欢这个视频，充满了无数琐碎的故事和真实的细节。
2.国内有关互联网、创投相关的播客没有讲��20%里面，这里面聊了其中的50%。
视频链接：
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分享两本已经绝版的书籍，李光耀的两本回忆录。
可以作为看完李光耀观天下的进阶读本，回忆录的细节往往是最多的，尤其是其难得的近代史视角。
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艾萨克森写的马斯克传读起来真的太爽了。大量一手和未公开披露的资料写出的传记天然含有大量细节。让我终于对两个长期研究的领域理解有了突破。
这篇读后感主要聚焦两个方面和一个彩蛋
1.马斯克旺盛精力和专注的源头到底来自哪？
2.马斯克乔布斯等人的现实扭曲立场到底可以怎么解释？
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读书我最喜欢三类书：
第一类是将我只有零星思考或者模糊想法串起来成体系的书籍。
第二类是只有亲历者或者实践者才能写出如此多细节的书籍。
第三类是给出一个思维模型让我看之后再也回不到不知道这个思维模型的书籍。
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发现了一个优质的“信息货盘”，把里面的内容拆一拆养活几个超级个体不是问题。
这个网站主要以投资大师的相关资料为主线，Investor Tutorials部分可以直接当做“信息降噪”、“信息捕手”等人的优质策展或专题。
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研究ChatGPT的人很多，研究创始人山姆的就很少了，研究山姆还在YC期间OpenAI的主要负责人Greg Brockman就更少了。
我研究了Greg三年发的上千条推文，发现了以下有趣的事情和线索，希望能对你有所启发。
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分享一个十几年前小红书起家的PDF，小红书靠“7份旅游攻略PDF”做起来的故事已经成为了都市传说。
不得不说写的确实详略得当，去过这些地方再看还是有收获。
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不得不说虽然国内的内容生态很多地方都领先于国外，但很多分享都是碎片化的。
之前推荐的这本《The Art and Business of Online Writing》是2020年写的，很多技巧在今天的推特圈都在使用，而且很多原则是普适性的，只要是基于推荐算法的平台这些原则就是有效并且需要刻意练习优化的，我摘录其中一页：
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今天OpenAl开发者大会被吐槽杀死了一大片创业公司，但其实今天发布会的内容在之前的公开和半公开分享中早有遇见，我选两个我认为最经典的片段来事后分析一下。
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这是我去年看过最好的关于AI的视频之一，这个ilya和老黄的炉边谈话我时不时还会再看一遍。
我最喜欢的一段是18:00开始ilya做出的一个比喻，大模型的预测就像侦探小说里的主角在书的结尾把所有人所有线索聚集在一起，然后开始推理凶手，那个凶手就是接下来出现的那个词。
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之前翻遍他们的推特后我就感觉很奇怪，这下大地震了。今天我决定将之前和今天爆料出的一些细节进行跟进和整合，欢迎关注进展。以下是我之前对sam、greg、llya做的简要介绍。
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在昨天挖掘了GPT4背后奥秘的播客之后，我发现LatentSpace真是一个宝藏播客（平台）。内容粗略看下来可以养活好几个深度自媒体，值得分几期好好说道说道。嘉宾George Hotz也是真有黑客和抽象精神的先锋人物。
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使用AI工具构建信息流几个月后，我个人的几点使用感受：
1.基本放弃微信文章阅读，文字信息采用杠铃策略。
2.对话功能对我来说是伪需求
3. AI总结、摘要等功能是真需求但是是苦生意。
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今年看过的第二好的有关大脑的书籍
《运气的诱饵》精神续作
《福格行为模型》的案例补充
如何hack他人大脑的具体实操
也许会是砍一刀厂拉新裂变的灵感策源地
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想到一个有意思的数据挖掘项目
1.筛选出最近5年出版且豆瓣评分大于100的中文翻译书籍
2.比较中文和英文原版书籍的出版时间差
到这就可以做一个简单的“读懂英文究竟可以有多久的信息差”的简易榜单了。
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openai地震的可能原因分析（二）
llya为什么这么做？
今天的AI圈一天都在讨论sam离开的原因，尤其是greg确认是由llya主导这次行为之后各种猜测都喧嚣尘上。
本次分析我尽量只采用当事人说过的原话或者跟当事人现实关系及其密切的人的消息，让我们开始吧。
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吃饭控制血糖水平
1.午饭晚饭碳水量最好为正常人的一半摄入量然后按照蔬菜肉类碳水顺序食用减缓升糖曲线。
2.尤其是不要在自己正在工作状态时候摄入奶茶零食的血糖爆炸失误瞬间让你退出沉浸状态。
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1.比正常早起1.5小时锻炼（锻炼1小时加洗漱半小时）
即使在合租卧室可以升降桌加电脑使得屏幕与站立视线平齐进行跟练。
2.午休半小时拆成锻炼1.5小时加自带或外卖餐食0.5小时。
这么做可以空出整晚的时间。
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【书单推荐】马斯克创建的xAI 的成员Greg Yang提到的xAI书单：关于
@xai
空间的书是Axler的“Linear Algebra Done Right”和Halmos的“Naive Set Theory”。多年来他真正喜欢的其他数学书籍，笔者选了10本相对容易的书籍供参考学习。
笔者也找到了一张数学深渊图，各位参考各个书籍的难度进行减配学习哈哈。
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3.少摄入的碳水热量可以通过饭间的小加餐解决。
4.如果晚上需要清醒状态或者减重需求可以下午吃半顿进行16-8断食用轻微饥饿加无碳水摄入换取晚上的清醒状态。
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继续我的OpenAI深挖系列，今早OpenAI提出了Superalignment超级对齐计划，不多我对今早众多媒体对文章进行编译的兴趣并不是很大，我更关心这个对齐计划的发展脉络和对齐计划后的人物关系。
本文大概有几个部分：超级对齐计划的对齐的背景、计划人员的背景、以及对齐的目的。独家内容不容错过。
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推荐这本《能量与文明》，读完后你就会掌握很多有关供给的fact以及相关视角。
比如所有有关食品的讨论说来说去关键还是怎么以最低的成本养活几乎所有人。
比如AI所创造的供给其实和肉类的料肉比没啥区别，现在可以以鸡肉的成本做出和牛肉差不多口味的肉有什么机会。
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如何在一个午休的时间快速组建零成本的“AI私董会”。
方法其实非常简单，用好推特的Lists就行。
按照信息的半衰期一般可以建立三个Lists。
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昨天关于GPT-4的训练细节被刷屏了，刚刚拾象也发布了对文章详细的解读，不过我更关心新闻是怎么传播的、背后的文章作者背景各个媒体是怎么编译新闻的、以及被大家刻意忽略的部分有哪些。
拾象的文章链接：
原文地址：
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今天给大家来点前瞻性的内容，聊聊sora出现后应该学习哪些高质量案例集。
sora今天的震撼不必多讲，至少1分钟的文生视频已经让大家开始畅想只用AI生成电影了。
但关键的问题是，如果你是未来的AI视频创作者，有哪些痛点是必须去克服的。
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分享一篇Casey Handmer写的关于马斯克的长文。
作者作为物理学家对SpaceX涉及物理学的部分非常的专业，有很多细节甚至在艾萨克森的传记里都没有提到和展现，我将我看到的信息增量分享出来。
原文链接：
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昨天拾象编译的一篇Lilian Weng 六月底的博文很火爆，她的这篇博文被拾象评价为目前 AI Agent 领域优质论文的系统综述，不仅信息密度高，将LLM的各个部件和人脑的部分进行类比也让人眼前一亮。
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1.首先就是GPT-4是8个一模一样的220B模型连起来做的，只是训练数据不同，8个专家模型mixture expert model，一共1.76T参数，每次推理要做16次循环推理。
2. George非常不喜欢OpenAI高超的工程技巧并认为这是惨痛的教训，并认为OpenAI是深度学习领域的绝对领导者。
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丘成桐的传记《我的几何人生》非常值得阅读。
书大概可以分成两部分，前半部分主要讲丘成桐对于数学的理解，后半部分主要讲丘和人的故事，有几处故事的细节甚至可以延伸很多深度的选题，今天和大家分享一下。
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分享一份投资人和AI创业者偷偷看了一个月的半公开数据文档。
文档链接：
文档内部的产品非常齐全，基本国内、出海、全球各类榜单都有涉及，而且还有细分类目，同样的数据看板基本都是收费几十美金一个月。
我下面聊聊我怎么用这个榜单的。
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即使在今天，创业或者做事遇到的95%的问题都可以在书里找到答案或者思路。
但遗憾的是，只有你做了并且失败了你的情绪资产才可以积累到将书里的答案看进去的地步。
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高质量的决策是建立在足够的事实上的，而收集足够的事实需要依靠long context的能力，具体来说就是你不主动搜索你几乎永远不会知道的事实。
举几个例子，今年的大学新生平均是06年的，而移动互联网时期或者说智能手机兴起于12年左右，那时候他们大概只有6岁左右刚上小学一年级几乎不会用到手机。
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大众的反叛
关于如何成为一名企业家，我的大部分想法都源于20世纪最伟大的西班牙哲学家何塞·奥尔特加·伊·加塞特所著的《大众的反叛》。虽然这本书出版于1929年，也就是我出生的前一年，但我相信它仍然为我们生活的时代提供了最清晰的解释
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最近看过两篇不错的分享，一篇是真格基金季逸超Peak的《关于AI的反思、观察和预测》，一篇是21年初巨人网络CEO吴萌的内部分享与反思。我将两篇分享结合在一起看并抽象了一些共同特质，希望对大家有所启发。
分享链接：
1.
2.
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我反而觉得很多本来想做播客但是嫌麻烦的现在很容易就可以做起来了，因为生成像真人的音色是如此之容易。
比如有人整理了段永平的语录出了两本书，现在将音色克隆变成段永平亲自给你讲投资，巴菲特也是同理。
类似的还有各种爱写博客、推特的输出者都可以克隆自己的音色让关注者低成本持续互动。
NotebookLLM 是 chatgpt 以来我看到最惊艳的产品。
第一反应，是很多做播客的要失业了。
第二反应是听了一下，里面有些对于文字的总结相当深入，切中要害，非常深度的思考，不是简单的抄袭复读。
第三反应是肯定很多竞争产品要涌现。
第四反应是究竟谁能捕捉长期的价值，还需要观察等待。
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极客公园昨天发的一篇闭门会笔记质量挺不错的，有价值的点作者和will已经做了高亮不再多提，我分享一下我感觉有意思的几个角度,高亮笔记总结和原文链接：
《8.23 中国大模型「顶流群聊」笔记》内容提炼
（其实就是提炼了一下黑体字）
takeaway：
1、算力短缺是个长期。这方面的公司/渠道，会有商业价值。
2、李开复认为：Infra（硬件底层）团队必须比 Modelling（模型）团队还要强大。他说很快大家就会发现，做过大模型 Infra
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好的AI��要的关键在于找到好的信息源，而最有意愿挖掘信息源的人就包括实践做AI工具的人。这两天从沉浸式翻译的网站发现了一个人工总结经典书籍的网站整体做得很好，看了几本我看过的书的总结，不仅要点总结精到而且设计交互小细节也不错，值得参考。
页面地址：
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发现国内做知识付费社群最成功的人有一部分有这么一个历程：
在自己的领域做出了一定成绩→有一个或大或小的理想想要实现开始创业→创业不顺欠下了巨额债务→经历了黑暗时期还完了欠款→内心遭遇了巨大痛苦再也不想经历→开始了一个或者小团队的轻模式变现也就是知识付费。
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为什么Sam和greg要赶在星期四把事情谈好
不是因为明天是疯狂星期四
而是因为明天是openai的学习日
之前写过一篇关于学习日的帖子
联合创始人woj当时也和greg一样遇到没时间学习的情况
于是便有了现在的学习日。
作者是OpenAI的联合创始人woj，也是之前机器人技术的负责人。看看OpenAI这种顶级机构认为面对陌生领域该怎么学，学习什么，有哪些学习资料。
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小团队们和独立开发者如何找到利基市场和真需求，有个非常简单的前期验证思路。
首先，打开fiverr这个自由职业接单网站。
然后点击你自己实操过或者消费过的某个项目。
找到某个有足够多评价，也就是人们用金钱验证的需求。
分析这个需求能不能大部分流程被AI自动化
do it!
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聊OpenAI现状和最近创始人们巡回演讲的信息很多，但是聊组织如何建设并做到这一点的很少。今天发现一篇2019年8月写的关于OpenAI官网介绍其每周四学习日的文章。
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发现我的关注者里有很多想做或者正在做自己小生意的人，前两天看完了一本《刘大猫的财富之旅》，我摘录一部分内容，有的真是异常真实。
今天分享上半本的摘录，下半本淘宝客的部分更精彩。
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简单聊聊openai的三巨头是怎么认识和一起创业的（根据公开信息）
起因是马斯克想组局自然不必说，于是Sam开始找人。
ilya当时被认为是核心人物于是Sam他们发了很多封冷邮件邀请加入并给了160万美金的base，与之相对应的是greg大概只有20万美金。
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不得不感慨时间机器的力量，看到一本18年将硬折扣模式的书籍，然后顺手查了一下国内头部硬折扣连锁的成立时间都在18年左右。有趣的是这本书现在都没有中文版。
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四、一些彩蛋
虽然嘉宾暴论频出，专业输出密度极高，但他自己也承认自己的数学水平相对一般只学了大部分本科数学和一些研究生数学。（最简单的度量其实就是解常微分方程和偏微分方程的难度啦，说明本科的数学教育其实对于AI实践是够用了，科学家肯定还不够用。）
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感谢看到这里,欢迎点赞本条Thread,并且：
1.关注我
@Danielw19410
发现更多有料内容。
2.转发（Retweet ）推文分享给他人。
3.你有哪些有趣的信息欢迎在评论区交流。
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3. George认为 transformer 的良好效果奥秘不在于注意力机制而是它是半权重共享。因为权重矩阵是动态生成的，所以你可以压缩权重矩阵。（因为George14年尝试构建维基百科的压缩模型，用了一些贝叶斯和循环神经网络技巧但效果一般般。）
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前几天看Fenng推荐了一本《思考的框架》，正好跨学科思维也是我长期研究的主题，正好把书中涉及到的9大思维模型涉及到的书籍分享出来。
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价值百万美金的生态位 聊聊Starter Story
今天发现了Starter Story这个宝藏，如果你是创作者经济/一人公司/出海等内容的受众，那么Starter Story是你必须研究的一个项目。
项目网址：
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这篇杨振宁聊《奥本海默》相关人物的文章的这一段很有意思：（图1）
按照一般职场的说法被leader叫去做“新业务”就是被边缘化了，但是在真正热爱的人面前反而是非常高兴的，愿意接受挑战.。 感谢
@Alphatu5
推荐。
文章链接：
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在研究Alexandr Wang的时候意外发现了greg在7年前写的一篇quora回答。
当时Transformer还没有出现，adam也没有加入openai的董事会（quora创始人）。
当然最有意思的是他在自己的博客中写道自己还不会深度学习。（当然回答的很“专业”，怀疑有ilya的推荐）
OpenAI 创始人之一Greg Brockman在19年7月份写过一篇博客《How I became a machine learning practitioner》，讲述了自己学习机器学习的痛苦历程。
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这几天断断续续听完了Lex和马斯克的播客发现有的细节摘要真的难以抓取，因为这种往往是一两句也不是当前小节的重点。比如我对马斯克的阅读量又有了新的认知。
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有一张“每个LLM开发者都应该知道的数字”表格很不错，灵感来源于谷歌的Jeff Dean的文档“每个工程师都应该知道的数字”。
以下是数字的具体说明：
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刚刚openai更新了一篇博客作为对马斯克起诉的回应，有几封首度公开的极度私人邮件。
我决定对邮件进行解读并补充相关的背景信息，让我们开始吧。
We are dedicated to the OpenAI mission and have pursued it every step of the way.
We’re sharing some facts about our relationship with Elon, and we intend to move to dismiss all of his claims.
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准备有意识收集一些启发创始人决定创业的书籍。（欢迎大家补充）
即当事人亲口承认看完来回踱步睡不着觉决定开干的书籍
雷军与《硅谷之火》
王兴与《数字化生存》
Joe coulombe（缺德舅创始人）与《大众的反叛》
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嘉宾George Hotz也是硅谷大红人，第一个解锁 iPhone、越狱 PS3的少年极客，也在马斯克经营的 Twitter 短暂“实习”过，还是自动驾驶解决方案 的创始人。当然最近新创立了一家提供“个人计算集群”的小公司Tinycorp （深度学习框架 tinygrad 以及最近发布的 tinybox 背后的公司）。
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我之前翻遍了Openai几位创始人的推特，发现sam、greg、llya几乎没有跟Mira互动过。🤣
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3. 最狠的观点来了，George认为模型生成内容的幻觉或者说重复输出内容的崩溃情况就像说唱歌手一直说呦呦呦，yesyesyes一样。
4. 谈到了山姆奥特曼是一个真正的好人，他对自己追求权力不感兴趣。
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一、播客、主持人、嘉宾的背景分别是什么？
播客名称叫Latent Space，是今年2月底刚起号的播客，4个月更新了18期内容。是一档关于AI 工程师的播客（AI圈内人），主要采访对象是战斗在一线的创始人、建设者和思想家。
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最近在研究costco，看到这个商超供应商小老板的创业日记特别有感触。在沉没的船上挣扎求生。
商超没落不是没有原因的，看看costco和商超的采购对待供应商的态度差别。
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简评一下最近看过的零售业创始人的传记，按个人的喜好进行先后顺序排名。
1.《Becoming Trader Joe 》
美国神奇杂货店创始人的传记，我认为是我看过的最好的一本。
一来是创始人本人记录，细节真实度有保证。
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有人爆料greg的妻子说服ilya改变主意，并且ilya是greg的婚礼的主持人。
其实greg是自己发过的，这也是我说他俩之前感情是特别好的。
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今天看
@op7418
转发了一位X友挖出的ChatGPT对 Dalle 3系统提示。
作为系统预置的“元Prompt”，其背后思考的质量一定是最顶尖的，拆解其构成和反向思考背后设计的用意也能更好的驾驭AI。
在看完之后，我的一个基本感受是：在有限的重点区域安全性优先，其余生成质量优先。（参考llama2的奖励模型思路）
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作者是OpenAI的联合创始人woj，也是之前机器人技术的负责人。看看OpenAI这种顶级机构认为面对陌生领域该怎么学，学习什么，有哪些学习资料。
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今天极客公园编译摘要了一篇《连线》杂志上的长文，有很多首次披露的内幕。作为一个openai研究爱好者，我准备聊聊这篇文章我认为有价值的几个“内幕”、极客公园没有摘要但我认为比较重要的原文细节、以及原文没有但我认为有必要补充的背景信息。
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patwall 十年来启动的“创业项目”和成败原因复盘表格。
看了之后两个感想：
1.行动派靠把能犯的错都犯了一遍靠“保底”跑通了商业模式。
2.思考派之所以所多读书是因为读书和行动所耗费的时间相比不止一提，5小时读一本20万字的书读100百本还没有一次行动的时间多。
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刷到一个特有意思的博主：峰video。 我估计今年会更火。
他有意思的点倒不是视频的内容而是选题的转型，本来之前的内容聊的是大众型社会议题这种本来是整活争议给够情绪价值才能火，而他更像是咨询或者教师备课那种一板一眼，所以一直不温不火。
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讲个小故事，一个好品牌的好产品是如何因为需求不足被干爆的。
我们老家几年前开了一家好利来倒闭了，我以一款产品来说明为啥做不下去。
当时的好利来还在上升期，一款现在都是主打产品的蜂蜜蛋糕当时的价格是36元，号称只用纯蛋黄、蜂蜜、稀奶油制作。好材料好口感。
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我评判一个人的输出是不是真有“货”的其中一个指标是输出者会不会输出大量可以相互验证的细节。
之所以这样说的原因有很多：
1.这一过程是忍不住的，并且实操者往往在细节上有着数量级的领先。
2.实操者往往失败次数比观察者和外行多非常多，而失败的经历也是了解一件事边界或者“定义域”的过程。
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互联网一直有一个说法是优质的中文信息太少，但好像一直没有找到系统的研究。
比如最流行的说法中文语料只占整个互联网的1%来源应该是维基百科上W3Techs 预测前1百万互联网网站使用的语言文字百分比，这个指标中文只占1.3%。
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尤其是前几天gpts的匆忙上线导致的数据泄露���加剧了这种担忧，毕竟隐私的泄露是不可逆的这一点了解一点安全常识的人都应该很清楚。
好了，这是汇总的第一部分，稍后我会根据信息和相关影视剧以及课程来更全面的猜测可能的原因。
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其实这些内容几乎每一个科技媒体和KOL都有分享，只是很多人没有真正认同。
一个是6月底Karpathy的分享阐明了agent才是未来，并且现有的技术路线其实OpenAl早就尝试过了，小半年过去技术的发展和发布会的重点果然在agent。
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