本文探讨了人类对猫的痴迷之谜。作者推测，这并非源于猫的幼态持续性，而是源于猫在非洲数百万年间作为灵长类动物的主要捕食者的历史。这种远古的恐惧潜藏在我们基因深处，使我们本能地关注猫的一举一动。即使家猫对我们构不成威胁，我们潜意识中仍将其视为小型豹子，这种危险性赋予了猫独特的魅力。猫视频的流行也印证了这一点：它们通常呈现平静场景突然被猫打乱的模式，这模拟了捕食者与猎物之间的紧张关系，满足了我们安全体验危险刺激的本能需求。
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大型语言模型虽然强大，却缺乏突破性创新。文章提出，原因可能是它们缺乏人类思维中“默认模式网络”的背景处理机制。作者建议为LLM添加“白日梦循环”（DDL），让模型持续地从记忆中采样概念对，探索非显性关联，并过滤有价值的想法，形成正反馈循环。虽然DDL计算成本高昂，但它可能正是创新所需，并能形成竞争壁垒。最终，昂贵的“白日梦AI”可能主要用于生成下一代高效模型的训练数据，从而突破数据瓶颈。
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本文讲述了位于新奥尔良的一个神秘研究所——九月三十日研究所的故事。该研究所致力于收集和保存1939年9月30日所有相关的现象、文件和回忆。其创始人Vincent Rosier是一位传奇人物，经历丰富，事业横跨多个领域。研究所收集的资料包罗万象，从报纸到日记，从菜单到玩具，甚至包括气象和天文记录。这些看似零散的资料，却为历史学家、语言学家和社会学家提供了宝贵的研究素材，展现了对时间和记忆的独特视角。研究所的运作也并非一帆风顺，内部存在着各种争论和挑战。但最终，它以其独特的魅力和对历史的执着追求，吸引着来自世界各地的研究者。
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这篇文章列举了自1990年代以来生活中许多细微却重要的进步，这些进步并非来自科技巨头，而是来自日常用品的默默改进。作者从个人经历出发，涵盖了电脑、互联网、医疗、交通、食品等多个方面，例如更便宜的电子产品、更便捷的网络、更安全的食品等等。这些看似微小的改变，却极大地提升了我们的生活品质，让我们体会到科技进步带来的实实在在的福祉。文章提醒我们，关注生活中的点滴进步，才能更全面地认识科技发展对人类社会的影响。
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本文探讨了将人工智能限制为仅执行信息处理任务（工具型AI）以规避风险的方案是否有效。作者认为，这种方案由于智能体型AI在行动和推理方面都具有经济和智力优势而不可行。智能体型AI能够更好地选择数据、优化学习过程、设计自身并利用外部资源，从而获得更高的智能水平。虽然强化学习并非学习复杂事物最理想的方法，但它是控制复杂系统的最佳选择，而世界充满了我们希望控制的复杂系统，包括AI本身。因此，工具型AI最终将被智能体型AI取代，因为后者更符合市场需求和实际应用场景。
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博主进行了一项为期数月的镁补充剂自我实验，旨在改善情绪和睡眠质量。初期，他使用Solgar镁补充剂，每日摄入量为800毫克柠檬酸镁（约136毫克元素镁）。然而，实验结果出乎意料：镁补充剂非但没有改善情绪，反而导致情绪显著下降。通过数据分析和图表，博主发现镁过量摄入可能是导致负面影响的原因。他最初误解了补充剂标签，以为摄入的是800毫克元素镁，而非柠檬酸镁。该实验强调了补充剂剂量的重要性，并提示即使是看似安全的补充剂，过量摄入也可能产生意想不到的负面后果。
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本文探讨了为何像马特·莱文这样，能将金融等重要领域知识以通俗易懂的方式定期输出的写作者如此稀少。作者认为，除了领域本身发展速度和结果的模糊性外，兼具专业知识、持续热情和坚持不懈的写作者也十分罕见。以马特·莱文为例，分析了他的成功因素：金融领域能提供大量清晰的案例，莱文能深入浅出地解释复杂金融原理，并通过持续的写作强化读者理解。其他领域难以复制莱文模式的原因在于缺乏清晰案例、结果不明确或周期过长等。此外，作者也指出，成为“莱文”需要极大的热情和耐心，因为这需要不断重复解释相同内容，而许多专家更倾向于实践而非教学。
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