本文探讨了人类DNA的信息含量。简单的计算表明，人类DNA包含约1.5GB的信息，但这忽略了DNA的冗余性和压缩性。文章深入探讨了信息论中的两种信息定义：存储空间定义和Kolmogorov复杂度定义，并比较了这两种定义在DNA信息量计算中的差异。最终，作者提出了一个新的定义——表型Kolmogorov复杂度，认为这更能反映DNA的真实信息量，但目前还无法准确计算。
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文章探讨了一个拥有300智商且思维速度是常人10000倍的超级人工智能（AI）的能力极限。作者认为，尽管该AI能够迅速解决数学、编程和哲学问题，但在预测天气、预测政治事件（例如预测特朗普胜选）、击败顶级棋类引擎等方面，其能力可能不如想象中强大。因为这些领域不仅需要智力，还需要大量的计算资源、数据和物理实验。作者指出，生物学领域尤其依赖于实验知识和工具的积累，AI可能无法立刻治愈癌症。文章最后推测，超级AI的出现可能首先体现在经济增长的加速，而非立即解决所有问题，其发展仍然受到物理限制和反馈循环的约束。
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一位博主发起一项实验性项目，为三名志愿者提供免费的30分钟*3次的指导，涵盖统计学、科学、AI、自我提升等领域。申请者需说明目标和期望获得的帮助，博主将优先选择其认为能够提供最大帮助并促进社会福祉的申请者。这项实验旨在探索导师指导的价值，并可能在后续分享经验和结果。
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本文探讨了大型语言模型（LLM）在国际象棋中表现的奇怪现象。作者通过实验发现，一年前被认为可以达到高级业余水平的LLM，如今除了gpt-3.5-turbo-instruct外，其他模型的表现都非常糟糕，即使是参数量更大的模型也无法胜任。作者提出了四种可能的解释：指令微调破坏了基础模型的棋力、GPT-3.5-instruct接受了更多棋局训练、不同的Transformer架构导致差异、不同类型数据之间的“竞争”。文章最后还讨论了输入提示中空格对模型性能的影响以及分词器的作用。
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这篇文章探讨了人工智能领域中的“数据壁垒”问题。作者认为，仅仅依靠视觉数据或算法进步不足以克服数据壁垒，因为人类智能的根源在于数十亿年的进化过程中积累的海量信息，这些信息不仅包含在DNA中，还体现在细胞的物理结构和功能中。人类的学习算法是经过漫长的自然选择优化而来的，其复杂性和效率远超目前的AI系统。
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这篇文章探讨了为什么人们常常不听取建议。作者从多个角度分析了原因，包括建议本身的质量、接受建议者的个人情况、建议的可行性以及人们寻求建议的动机等。作者认为，即使是好的建议，也可能因为各种原因而被忽视。
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Dynomight 博客上的这篇文章重点介绍了食用油的类型，特别关注种子油的潜在危害。文章围绕一个假设展开，即精炼种子油在现代饮食中大量消费，对健康有害，并可能导致炎症、体重增加和其他健康问题。作者提供了科学研究和专家的观点来支持这一说法。文章还建议使用传统的烹饪油，如橄榄油、黄油和猪油，作为更健康的替代品。
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