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GPT 模型的飞跃在于产生因果链条

• GPT 本质上是一个统计模型。所谓统计模型就是通过大量数据输入，让模型预测在一段语料后出现哪个词的可能性最大，非常简单粗暴。例如输入「今天天气」，后续出现概率最大的词应该是「真好」。到 3.0 为止，GPT 都只是一个普通的概率模型。
• GPT 质的飞跃出现在 3.0 到 3.5 之间，在这个阶段，GPT 具备了建立因果链条的能力。也就是说，它的「大脑」里，形成了现实世界的图景——一些人类世界的基础知识，不需要交代，它也能理解。但研究者也不知道这个能力是如何出现的。
• 人类有两种思考模式，快思考和慢思考。快思考是动物性的思考，例如遇到危险会躲闪。慢思考是人类特有的，是一种逻辑推演能力。
• 过去的 AI，例如 AlphaGo 模仿的是人类的快思考模式，其本质是一个非常复杂的函数，一头输入另一头输出，没有中间步骤。GPT 具备思维链条（COT，chain of thought）能力，他有逻辑推演的中间步骤，更像具有智慧的人类。

来源：[AI狂飙的时代，人还有价值吗？]

不得不说，twitter 的推荐算法是越来越好了……每天刷得停不下来。

微软是个体面公司，两周前，我充了 15 元/月的 onedrive 100G 基础版，一天后我发现自己用不上，就取消订阅。本来都没想把 15 元要回来，结果取消以后微软自己问我是否需要现在停用 onedrive 基础版并将订阅费用全额退回。我当时十分震惊，因为已经扣除的订阅费用不会再退，是业内潜规则。

一个猜想不一定对：现在语言模型这么多，如果以后真的存在所谓的「提示词工程师」，会不会和现在的编程语言一样被划分为不同阵营？例如「ChatGPT 工程师」、「NewBing 工程师」、「Claude 工程师」。

还是用回了 firefox，飞书就交给 safari 吧！

看到现在这么多的 AI 应用，我毫无兴奋感。要说对我无用吧，也不是，AI 翻译挺好用的。但要说这些新一代 AI 多么具有革命性呢，我也没感觉，因为我记不住那么多驱使 AI 的咒语，想让这些 AI 写点东西，要调校很久，还不如我自己来。

下次买电脑，内存请务必 32 GB 起步！

媒介即是讯息，工具即是方法。

the medium is the message，the tool is the Method.

每个工具都是方法论的实体化，所以用户会在潜移默化中接受工具所承载的方法论。

手机就是我随身的避难所。

我这么执着于折腾电脑和手机，会不会是因为，我只能靠这些东西给自己制造的新鲜感？