2026-09-14 07:45:00
透明日报第20260913期 订阅
非常有趣的观点，harness是帮助模型拆解问题，将所有问题拆成模型熟悉的小问题
模型要学习拆解任务和解决任务，但可以在同一种表达上做训练和推理，比如编码能力
拆解再递归解决本身没有问题，但我觉得这可能短期有效，但不会是一个最终方案（对AGI模型和harness来说都是），因为在复杂问题上拆解问题比解决问题要难
模型在数学上表现很好，一部分是有反馈，另一个是数学证明的推理过程本身和模型上下文/思维链异曲同工
结合上篇，编码和数学证明我觉得都算是某种通用的表达，但这种表达显然是有上限的，而且不能解决所有问题
2026-09-06 07:45:00
透明日报第20260905期 订阅
不管怎么战略选择，你都很难在一直牌桌上
这一点也不让人绝望，人有生老病死，公司也有，所以新公司才有机会，年轻人才有梦想
人太累的时候是没有创新的，在紧绷高压环境的组织里也很难有创新
从小到大有多少兴趣被压抑了，在最早的时间，为了不输在起跑线上，被按在了原来世界的固定模式里
](https://www.bilibili.com/video/BV1djtE6HEXf/)
一次成像产出的是一个物件，一个孤品，一个可实际交付的作品
相机简单到看起来像玩具，可控的东西越少，越需要了解机器的脾气
2026-09-03 07:45:00
透明日报第20260902期 订阅
今日文章：互联网*1
这个时代的AI公司，不约而同地把“模型之外的一切”交到了一位女性手里
He is somewhere.
She is everywhere.简单来说，CEO负责带领追逐AGI，她们负责让追逐AGI的人组成一家公司
为什么这个位置上出现了这么多女性。
这个位置往往由投资、IR、战略等岗位发展而来，而这些岗位原本就有大量女性从业者。这首先是一个人才供给和职业路径形成的人口学现象，不需要用“女性更擅长沟通”或“女性更细致”之类的刻板印象来解释。
2026-09-01 07:45:00
透明日报第20260831期 订阅
2026-08-28 07:45:00
透明日报第20260827期 订阅
今日文章：技术*1
Letta Agent的存在并非为了完成特定任务：它们作为永久的、体验性的实体存在，在它们所处的世界中拥有自己的体验
上下文管理是一种经验学习机制，是实现人类和超越人类智能水平的必要条件
这篇写的真好
2026-08-27 07:45:00
透明日报第20260826期 订阅
今日文章：其他*1
学习是一个巨大的命题，学校的学习只是子集
