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置顶🌟闪闪发光的心光小伙伴们！在我们的共同努力下，用心呵护的智能日记/随手记 App 心光，被 Apple 看到，并选为二月最佳 App 啦！
💫App Store 首页第一屏置顶，你就能看到熟悉的心光图标啦。新发现心光的你，也好期待在心光中续写你精彩的人生故事。新起点，我们一起加油
❤️Apple 编辑最爱，推荐评语
“你在写日记，日记也在读懂你。《心光》是一本主动整理、分类和回顾的“智能”日记本。
它是倾听者：记录文字，App 会自动按照美食、工作或学习等类别分类梳理。它也是思考者：生成心情波动趋势，总结高频用词，回顾各类事件的占比。走过的路，遇见的人，有过的情绪……让 《心光》帮你记录和观察真实的自己。”
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它是倾听者：记录文字，App 会自动按照美食、工作或学习等类别分类梳理。它也是思考者：生成心情波动趋势，总结高频用词，回顾各类事件的占比。走过的路，遇见的人，有过的情绪……让 《心光》帮你记录和观察真实的自己。”
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🧠最近看的超好玩的一篇文章，Claude 在讲模型如何思考的探索。
感觉人类如果能加逐步深对模型的理解，终于有机会，缓慢的开始认知人的大脑到底是如何运行的。
讲了几个好玩的发现，首先是模型如何识别语言，跨语种交流。对于模型来说，确实存在一个和语言无关的思考层，思考成处理完后，会和语言层进行组合，输出成对应语言。
我感觉这很有意思，模型并不是在用某一种特定语言思考，而是在用脱离语言的另一种方式思考，而后翻译到人类熟悉的语言。
无论是否是推理模型，模型都会进行前置思考规划和思考。在开始之前就会进行规划，并非传统意义人类认为的大模型只是词预测。模型在训练过程中诞生了想办法让自己思考的链路。
数学上的发现更是有意思。人文模型 36 + 59 是多少，模型会说 95。你问它是如何思考的，它会告诉你符合人类数学的思考方法！然而实际上它完全不是这样思考的。它先做了一个估算，再用另一个计算确定运算结尾，将二者结合得出结论。
所谓的「思考过程」只是它输出给人熟悉的方式看的。
末尾的部分在讲模型幻觉。模型为什么在假装回答它不知道的内容，没想到居然和咱们小时候强迫自己给卷子，会或者不会问题的答案都要填满类似，别空着。
大模型在信息不充分无解的情况下，会努力想一个最可能的答案。先把答案蒙出来，再给自己倒推一个思考过程。
哈！
这句话太有意思。模型的训练过程中，它自己学习找到了解决问题的策略。During that training process, they learn their own strategies to solve problems.
www.anthropic.com
感觉人类如果能加逐步深对模型的理解，终于有机会，缓慢的开始认知人的大脑到底是如何运行的。
讲了几个好玩的发现，首先是模型如何识别语言，跨语种交流。对于模型来说，确实存在一个和语言无关的思考层，思考成处理完后，会和语言层进行组合，输出成对应语言。
我感觉这很有意思，模型并不是在用某一种特定语言思考，而是在用脱离语言的另一种方式思考，而后翻译到人类熟悉的语言。
无论是否是推理模型，模型都会进行前置思考规划和思考。在开始之前就会进行规划，并非传统意义人类认为的大模型只是词预测。模型在训练过程中诞生了想办法让自己思考的链路。
数学上的发现更是有意思。人文模型 36 + 59 是多少，模型会说 95。你问它是如何思考的，它会告诉你符合人类数学的思考方法！然而实际上它完全不是这样思考的。它先做了一个估算，再用另一个计算确定运算结尾，将二者结合得出结论。
所谓的「思考过程」只是它输出给人熟悉的方式看的。
末尾的部分在讲模型幻觉。模型为什么在假装回答它不知道的内容，没想到居然和咱们小时候强迫自己给卷子，会或者不会问题的答案都要填满类似，别空着。
大模型在信息不充分无解的情况下，会努力想一个最可能的答案。先把答案蒙出来，再给自己倒推一个思考过程。
哈！
这句话太有意思。模型的训练过程中，它自己学习找到了解决问题的策略。During that training process, they learn their own strategies to solve problems.
www.anthropic.com
2 02
🥳泪目，感动，棒呆。哈佛商业评论终于批量采用 AI 翻译了。译者变成了 DeepL，ChatGPT, kimi 之类的工具。
之前看不动译制书，主要是因为因为中文版翻译太差，完全看不懂在说啥，所以一直被迫买超高价英文版。
开心！
之前看不动译制书，主要是因为因为中文版翻译太差，完全看不懂在说啥，所以一直被迫买超高价英文版。
开心！
10 01
和 GPT 4.5 聊 AI，很扎心但真实。Oran 说媒体上一会说 AI 代替设计师代替程序员，为什么真实世界没有发生这些呢？
我觉得是因为：
1. 今天我们看到和使用的，大概是三代半的技术。大众用到的大多是二代三代的技术，有代差。这些差异决定了每个人看到的 AI 本质不同。
2. 其实已经在变了。目前是暴雨来临前学习过程，还没有到临界点。当掌握 AI 的人数比例逐渐上升，大到临界点后，看到的会是突变。
美国因为模型测更快，所以今天看到的企业陆续已经在行动了。值得怕吗？其实也完全不值得，本质上来说是工具在改变，需要的人才画像在转变。
怎么用好你的独特优势，更新技能线，会发现这是一个惊人友好的时代。
承认自己曾经擅长的东西可能已经过时，勇于面对这种自我否定。这很难，因为过去成功的方法，曾经给予我们安全感。
我觉得是因为：
1. 今天我们看到和使用的，大概是三代半的技术。大众用到的大多是二代三代的技术，有代差。这些差异决定了每个人看到的 AI 本质不同。
2. 其实已经在变了。目前是暴雨来临前学习过程，还没有到临界点。当掌握 AI 的人数比例逐渐上升，大到临界点后，看到的会是突变。
美国因为模型测更快，所以今天看到的企业陆续已经在行动了。值得怕吗？其实也完全不值得，本质上来说是工具在改变，需要的人才画像在转变。
怎么用好你的独特优势，更新技能线，会发现这是一个惊人友好的时代。
承认自己曾经擅长的东西可能已经过时，勇于面对这种自我否定。这很难，因为过去成功的方法，曾经给予我们安全感。
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