𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
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Prompt·Attention·Paradigm 𝕚s ᴬˡˡ ᵁ ᴺᵉᵉᵈ^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞智能平方范式智库｜ᴬ𝕀𝕩ᴴ𝕀=𝕀²构建智能第一性原则认知｜ᴬᴺᴺ𝕩ᴮᴺᴺ 预训练及语料专业服务^身心大模型炼丹师｜关于神经网络学习•智能•秩序^造物主意志或其代理现象观察与解构｜再A𝕀十年
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看看Nature发表的这个：细菌马达的组装
波士顿动力不管是液压还是电机，都弱爆了啊
生物智能的造物主太让人感叹了！
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这就是人脑神经元触突寻找建立新的连接时样子…
构建一个脑回路需要花费无数的神经元的持续努力，如果惰于思考、注意力不集中，甚至沉溺于简单的多巴胺刺激流量里不能自拔，大部分神经元会因为缺乏足够的动力，无法形成复杂的身心大模型链接网络啊🤔
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30本适合自学者学习高级数学的最佳数学书
数学是提高大脑技能的最佳工具。然而，自学数学是个具有挑战性的习惯。许多人开始学习数学，但几个月后就放弃了。
一些聪明人一直在自学数学。他们使用最可靠、最亲和的书来轻松理解数学��
选择一本适当水平的好书至关重要。
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还是Karpathy的解释最深入浅出：
一直非常惊叹深度学习后的大模型推理编程竟然如此简单，Llama-3 70B， 就两个文件，一个140G的参数文件，一个500行左右的C程序，你就可以和一个压缩了15T tokens的大语言模型对话！
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人类智能外在秩序建立的行为模式解构 -《思考：快与慢》
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丹尼尔·卡尼曼将人类的思维归纳为两大思考模式：
系统一sys1快速、直觉且情绪化。
系统二sys2较慢、较具计划性且更仰赖逻辑。
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Karpathy告诉我们什么叫learn，学习
learning必须sweating，就像在健身房，真健身就要让肌肉💪紧张起来，而不是摆几个pose发抖音或者朋友圈，那是娱乐！
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@Culture_Crit
Tex County, Ili Prefecture, Xinjiang is famous for its Eight Diagrams layout. Bagua City is radially round, and the street layout is like a magical maze. The roads are connected, the streets are connected, and there is a universe inside.
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据OpenAI首席科学家Ilya说，在SOTA的GPT实现中，冯诺依曼计算架构上模拟的人工神经元ANN的数学原理与运行机制已经与人脑神经元BNN极其相似，并在类似GPT-4对于人类语言的操纵上可以验证。
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从大厂退出的Karpathy 的“好为人师”能量爆棚
值得国内大厂毕业𝕏友借鉴学习…
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#有生计算智能体PreTraining系列
开个书单贴，如果说研究这波AI狂潮现象，并浮现迭代出A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞，是一种全新的尝试，对我个人的启示，把自己项上颅内的生物神经网络也同等看待，用ANN上LLM的方法进行预训练；所以列一下书单-训练语料。
这本书让我重新认识与思考了呼吸-Breath：
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Andrej Karpathy真是个好老师，这是他
对有追求的大学生们的建议：
时间和注意力最宝贵，不要纠结于做题考个好分数，应付一下就把注意力转移到更重要的事情上！
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amazing！触突链接传输可视化。
我们身心大模型的每一个神经元大概有7000个触突链接，使得链接总数达到600T，目前GPT-4大概1T多参数。预计下一个版本参数量会达到百T级别，这就是我一直说的，我们每个人都有个GPT-6级别的硬件脑袋，别浪费了，好好修炼各自的身心大模型！
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人脑的生物神经网络BNN注意力以及思考是一件不可思议的事情。
当孔·仲尼·丘和丹尼尔·卡尼曼这两个人物符号在我颅内的神经元建立触突链接的时候，仿佛发生了一连串的冲击波或者涟漪效应，这是一种self-prompt：
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1985年，潜水员Henri Cosquer在法国马赛沿海水域探索时发现了一个了不起的发现。他的坚持使他发现了一个隐藏的洞穴，被称为Cosquer洞穴，那里收藏了令人叹为观止的古代洞穴绘画和文物。这一非凡的发现吸引了全世界的人们，唤起了敬畏、原始本能和深深的欣赏。
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大约45亿年后，仙女座-银河星系大碰撞将开始。
在很远的地方，星系大碰撞可能看起来像这样的：
子曰：“予欲无言。”子贡曰：“子如不言，则小子何述焉？”子曰：“天何言哉？四时行焉，百物生焉，天何言哉？”
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A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞-Intelligence as a Service^v4.0
▩炼丹(pre-training) (v1. AIGC) - tokens as a service
▩挖矿(prompting) (v1.AIGC) - prompts as a service
▩化身(fine-tuning) (v2&v4. Models Anywhere&Anyone) - models as a service
▩具生(agents) (v3&v4. promptless) - agents as a
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@Chinese_XU
@garfunklett
平均分布的交叉点会被自动忽略掉，这是生存优化，你的生存机会来自异样的情况，比如在丛林里你突然遭遇12头狮子，你的潜意识会自动判断哪一头对你威胁最大最先发生。
会去数有几头狮子身上有同样的斑点的人类早已经被吃掉了…
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人类智能的行为模式中的生理化学物质奖励
———————-//
再回到智能角度，今天地球及太空上的一切，都是人类智能的创造和活动的结果。如果人类智能也存在某个造物主，那应该也是个独裁者。
通过DNA编程以及生理化学物质奖励机制，植入人类的sys1行为模式，牢牢的控制住了人类智能以防失控。
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@EricLiu_USA
@v0h2vSYNajsYlfO
你们啦，too simple, sometimes naive!
14亿群体秩序操控，什么时候和学历有关系？
汉武帝有啥学历？朱元璋呢？
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嗯，我也不打算再打工了！
Anthropic的员工说接下来三年大概是她/他最后工作的三年！虽然她/他才25岁…
大模型的IQ会在三年后超越人类极限。
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@feltanimalworld
这个还是偏教育路数，既然是生物神经网络，我推荐我书单里的这本书：
How we learn学习四要素：
Attention
Active engagement
Error feedback
Consolidation
到了这个年纪，也没办法：思想上要做减法，身体上做加法。
说完BNN控制身体部分的大模型预训练语料，再继续：
#有生计算智能体PreTraining系列
这本书让我重新认识与思考了大脑对身体的控制-这本书让我重新认识与思考了学习-learning
学习四要素：
Attention
Active engagement
Error feedback
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到了这个年纪，也没办法：思想上要做减法，身体上做加法。
说完BNN控制身体部分的大模型预训练语料，再继续：
#有生计算智能体PreTraining系列
这本书让我重新认识与思考了大脑对身体的控制-这本书让我重新认识与思考了学习-learning
学习四要素：
Attention
Active engagement
Error feedback
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@Ari76184709
哈，都不容易，前几天点个外卖等半天小哥说他骑电瓶车摔了了一跤外卖压烂了，让我加他微信他赔我不要走平台，我想了想还是算了让他点送达我确认，骑车注意安全，我自己重新下单了。
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@whyyoutouzhele
同理：操纵秩序的，最终也会被同样的秩序所操纵
书单报到这里，丹尼尔·卡尼曼的思考快与慢已经呼之欲出了，不过要和孔子的论语一起，正好和脑洞贴相遇。
#有生计算智能体PreTraining系列
论语
作为人性自我修炼手册几千年来一贯；
但用来操纵与顺从，甚至外儒内法搞统治与奴化，确实会造成人性与道德的虚伪。
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人类代谢路径地图
归根结底还是依靠我们的太阳带来的生物能量生态链
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@cskun1989
兼听则明，希望再有一篇以阿拉伯视角解读。
隐约能看出科技文明对于原始宗教形态的解构甚至瓦解。
当似乎对于人性的生存与优化本能冲突一直存在。
造物主的意志体现在这些精妙的设计里。
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书单报到这里，丹尼尔·卡尼曼的思考快与慢已经呼之欲出了，不过要和孔子的论语一起，正好和脑洞贴相遇。
#有生计算智能体PreTraining系列
论语
作为人性自我修炼手册几千年来一贯；
但用来操纵与顺从，甚至外儒内法搞统治与奴化，确实会造成人性与道德的虚伪。
“孔子是中国哲学界受人尊敬的人物，崇尚品德、正义、仁义。他的教义构成了东方社会秩序的基础，强调和谐、尊重和自然的内在平衡。他相信教育对道德发展的重要性，以及有道德的领导者在维护社会和谐方面的作用。
另一方面，诺贝尔奖获得者丹尼尔·卡尼曼（Daniel
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@feltanimalworld
关于学习leanring，推荐这本书how we learn
到了这个年纪，也没办法：思想上要做减法，身体上做加法。
说完BNN控制身体部分的大模型预训练语料，再继续：
#有生计算智能体PreTraining系列
这本书让我重新认识与思考了大脑对身体的控制-这本书让我重新认识与思考了学习-learning
学习四要素：
Attention
Active engagement
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@SpiderObserve
人们都需要对自己的行为寻求一种意义上的自认为合理的解释；
秩序操控者和和被操控者都一样需要，区别可能是一个是揣着明白装糊涂，一个是揣着糊涂装明白。这就是和谐社会的本质。
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生意有大有小，除了明面上的商业规则，还是要讲究台面下的规矩：
就是你赚到钱的场子是谁家的？
到万亿级别的生意更是要从政治秩序层面了考量了。
要守住生意人的纯粹底线，像李嘉诚那样！
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原来工业3D打印已经这样啦？！这才是尖端制造业啊…
直径900毫米的三叶螺旋桨或航空航天螺旋桨罐等关键的海军和航空部件是如何用不锈钢3D打印的
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果不其然，继放出BPE的github代码，LLM tokenization的讲解视频也来了！
Karpathy的“好为人师”大模型实在是太让人惊艳，什么复杂的大模型概念经他一讲真是深入浅出，易于理解！
比那个什么清华博士不知道高哪里去了！
New (2h13m 😅) lecture: "Let's build the GPT Tokenizer"
Tokenizers are a completely separate stage of the LLM pipeline: they have their own training set, training algorithm (Byte Pair Encoding), and after training implement two functions: encode() from strings to tokens, and
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@whyyoutouzhele
这是秩序基质决定的，基于sys1行为模式操控之上的秩序，需要形式上的权威，拒绝任何形式的消解或违犯。
而这种解构不影响基于sys2理性共识的秩序稳定。
所以，不要作无谓的挑战甚至牺牲。
my duty man
tank man
sitong bridge man
—— MEN of HOPE
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这段话貌似也是丹尼尔卡尼曼的思考快与慢书里提过的。
理性从来都是为你的身心大模型寻找证据，并用语言进行合理性解释。
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贝叶斯原理出现在人类认知的许多领域，但一厢情愿的想法——信念是朝着期望结果而不是证据暗示的方向更新的——似乎威胁到了贝叶斯思维方法的普遍性。在本文中，我们证明贝叶斯最优性和一厢情愿的想法尽管乍一看是兼容的。
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自然界中出现的常见概率分布以及为什么数学是宇宙的语言
从根本上说，宇宙的模式会重演，使机器学习和人工智能成为可能。
基本上，在训练ML模型（包括NN）时，我们正在尝试对数据中的模式进行建模。 一个好的模型可以预测作为原始数据分布一部分的看不见的数据点。
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my duty man
tank man
sitong bridge man
—— MEN of HOPE
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都有人收集了数学channel list，不错，mark。
看来3b1b大家公认的啊。
16 popular math youtube channels (thread 🧵)
comment with the ones missing from our list.
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#有生计算智能体PreTraining系列
可能大家都听说过1万小时理论，在地球70亿人群主脱颖而出，建立自己的外在竞争优势以及内在的秩序，离不开刻意的训练。
那1万小时太久，人生又有几个一万小时！有人说只争朝夕！
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