视觉解密：贝叶斯定理的直观证明
这张图展示了贝叶斯定理的几何解释，帮助我们理解条件概率之间的关系。
1. 区域表示：
- 红色区域代表事件A。
- 绿色区域代表事件B。
- 紫色重叠区域代表同时发生A和B。
2. 概率定义：
- \( P(A) \) 是事件A发生的概率，由红色区域表示。
- \( P(B) \) 是事件B发生的概率，由绿色区域表示。
- \( P(A|B) \) 是在B发生情况下A发生的概率，由紫色重叠部分与整个绿色区域的比值表示。
- \( P(B|A) \) 是在A发生情况下B发生的概率，由紫色重叠部分与整个红色区域的比值表示。
3. 贝叶斯定理公式：
\[
P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)}
\]
图中通过几何形状和比例展示了这一公式如何成立。
这幅图通过简单的几何图形，将复杂的数学概念直观化，使得贝叶斯定理更易于理解和应用。 
用“聪明”的国际象棋原则，成为卓越的高绩效者！
1. 前瞻思维：
- 国际象棋选手总是提前规划几步。设定长期目标，并规划实现这些目标的步骤。
2. 果断行动：
- 每一步都需要确定性。做出明智决策，并考虑其对成功的影响。
3. 资源管理：
- 在国际象棋中，管理好你的棋子至关重要。优化时间和资源以发挥最大潜力。
4. 适应与预测：
- 面对挑战时预见并适应，将阻碍转化为机会。
5. 掌握时机：
- 学会在紧急情况下行动，或者等待最佳时机。
6. 保持韧性：
- 培养心理强度，尽管遇到挫折也要专注于目标。
7. 接受牺牲：
- 理解短期牺牲以换取长期收益的价值。
8. 持续学习：
- 不断获取新知识，以保持竞争力和活力。
9. 信任直觉：
- 依靠经验和知识，相信自己的直觉判断。 
掌握Python字典的奥义：解锁数据操作的八大秘籍
这张图展示了Python字典（dictionary）的一些常用方法，帮助用户有效地管理和操作数据：
1. GET:
- 用于获取指定键的值，如果键不存在则返回`None`。
- 示例：`q.get('NAME')` 返回 `'JOHN'`。
2. KEYS:
- 返回字典中所有键的列表。
- 示例：`q.keys()` 返回 `['NAME', 'AGE']`。
3. VALUES:
- 返回字典中所有值的列表。
- 示例：`q.values()` 返回 `['JOHN', 43]`。
4. UPDATE:
- 用于更新字典中的键值对。
- 示例：`q.update({'STATE': 'CA'})` 更新后的字典为 `{'NAME': 'JOHN', 'AGE': 43, 'STATE': 'CA'}`。
5. ITEMS:
- 将字典中的键值对转换为元组，并返回一个可迭代对象（列表）。
- 示例：`q.items()` 返回 `[('NAME', 'JOHN'), ('AGE', 43), ('STATE', 'CA')]`。
6. SET DEFAULT:
- 获取指定键的值，如果键不存在则添加该键，并设定默认值。
- 示例：`q.setdefault('PIN', 58796)` 更新后的字典为 `{'NAME': 'JOHN', 'AGE': 43, 'STATE': 'CA', 'PIN': 58796}`。
7. POP:
- 移除指定键及其对应的值。
- 示例：`q.pop('STATE')` 后，字典变为 `{'NAME': 'JOHN', 'AGE': 43}`。
8. POP ITEM:
- 移除并返回最后插入的键值对。
- 示例：在无其他操作时，执行 `q.popitem()` 返回 `('NAME', 'JOHN')`。
9. CLEAR:
- 清空字典中的所有元素。
- 示例：执行 `q.clear()` 后，字典变为空 `{}`。
这些方法极大地方便了数据处理，让编程更加高效灵活。 
Elon Musk 的这句话“未来应该看起来像未来”表达了他对进步和创新的愿景。
他认为，未来不应被当前的限制或传统思维束缚，而应拥抱新思想、新技术和新范式。这句话鼓励人们大胆思考，探索未知领域，无论是在科技、太空探索还是其他领域。
它体现了一种对人类潜力和创造力的信心，推动我们努力实现一个理想中的未来。 
学术体制的盲点：当哈佛拒绝诺贝尔奖得主
哈佛不想要的诺贝尔奖得主，维克多·安布罗斯最终还是获得了2024年生理学或医学领域的诺贝尔奖
维克多·安布罗斯在哈佛被拒绝授予终身教职，但他并不是一个普通的首席研究员。
《哈佛深红》描述道：
1⃣ 他在指导学生方面采取了特别亲力亲为的方式：
“段回忆起作为非母语英语者来到美国攻读博士学位的经历。安布罗斯亲自花时间指导段如何用英语写作和进行演讲，段表示这非常有帮助。”
段说安布罗斯还教会了他如何相信自己是一个科学家。
“维克多是一个极具好奇心的人，这种好奇心具有感染力。在他身边你无法不变得非常好奇，因为他总是在问有趣的问题并引发思考。” - H. Scott Silverman
2⃣ 他没有像许多其他教授那样放弃实验室工作去专注于行政工作和筹资。
“维克多不是一个典型的首席研究员，因为他有自己的实验台，”段说。“他想更接近科学。他会与所有其他正在积极做同样事情的人一起工作。”
📍 为什么终身教职被拒？
大卫·巴尔的摩（加州理工学院前校长，1975年诺贝尔奖得主）的看法：
“拒绝授予终身教职与哈佛雇用初级教员然后不给他们终身教职是一致的。大学中初级教员的命运是教学和研究，但最终在他们能晋升之前被新的初级教员替代。这只是突显了这种建立优秀系科的方法的愚蠢。”
在哈佛之后，维克多·安布罗斯去了达特茅斯，然后是马萨诸塞大学。
📍 我的观点：
终身职位轨迹很少关乎诺贝尔水平的工作。
在大多数大学，获得终身职位需要满足某些指标。这也包括来自同行的推荐信，而且这些推荐信必须优秀。
因此，大多数教授在争取终身职位时非常谨慎（即使在美国以外也是如此）。他们避免冒险研究而专注于指标（更多论文、更多资金、更多学生等）。因为风险太大。
问题在于 -
每所大学都想要拥有诺贝尔奖得主，但却使用基于指标的系统来淘汰人才。
大多数院系没有鼓励年轻教师进行冒险且突破性的研究，而是敦促他们关注其他事情。
❗️ 基本上：
终身职位 = 可行、可做到、可计数
诺贝尔奖 = 曾被认为不可行但实现了
我认为这种差距让很多年轻科学家感到不满。
指标对于商业来说很重要，但在科学中使用时应该非常谨慎 
特斯拉Robovan：颠覆城市生活，开启自由居住新时代👻‼️
特斯拉的Robovan是一种个人自由技术。我们将不再需要生活在城市中。我们可以用这些Robovan做什么？我们在乡村生产的产品、艺术和工艺品，通过我们自己的物流系统传递到世界各地，让我们能够自由地选择生活的地点和方式。
这种技术变革有可能改变传统城市中心化的居住和工作模式，为人们提供更多的选择和灵活性。然而，实现这种理想状态仍需解决物流和生产方面的挑战，例如确保可靠且高效的运输网络，以及克服无人驾驶技术所面临的监管障碍等。
总之，特斯拉Robovan所带来的不仅是交通工具的革新，更是对未来自由生活方式的一次探索。对于那些希望摆脱城市束缚的人来说，这无疑是一种令人振奋的发展方向。 
🚨🚨🚨震撼：梦境不再是孤岛！REMspace实现梦中双向交流
在科技的前沿，加州一家名为REMspace的神经技术初创公司宣称，他们首次实现了与睡梦中的人进行双向交流的突破。这项革命性研究表明，参与者不仅能够在梦境中意识到自己在做梦，还能与外界进行简单的信息交换。
实验中，测试者在梦中通过耳机接收来自服务器的指令，并成功做出回应。这一发现证明了在清醒梦状态下与外部世界互动的可能性。REMspace的CEO Michael Raduga指出，清醒梦在心理健康方面具有巨大的潜力，可以帮助人们减少噩梦、面对恐惧症，并有效处理个人问题。此外，Raduga还强调，清醒梦可以成为训练新技能的重要工具。
更令人惊讶的是，REMspace团队声称，他们成功实现了两名参与者在清醒梦中的交流。在实验中，一名参与者在梦中重复了服务器生成的随机词语，而另一名参与者在醒来后确认了这一信息。这一成果被视为首次在梦中实现双向交流的重要里程碑。
为支持这一突破，REMspace开发了一种名为“Remmyo”的语言，为梦中交流提供结构化语境。随着技术的成熟，这一创新可能会用于实时梦境对话，帮助人们克服心理创伤或进行学习和训练。
尽管当前实验成果尚未经过同行评审，需要进一步验证，但REMspace计划通过持续研究优化技术，使其应用更加广泛。随着研究深入，我们或将在不久的将来见证梦境与现实界限的进一步打破。
震撼发布：手机时代即将结束，Tesla开启未来AI机器人🤖时代
一、Robotaxi：自动驾驶的革命
1. 完全无人驾驶：当前阶段已实现人类监督的自动驾驶，未来将迈向完全无人监督，彻底解放人力，让乘客在车内享受更多自由。
2. 经济效益显著：每英里成本仅为0.2美元，相较于传统出租车的1美元/英里，具有巨大的成本优势。车辆制造成本低于3万美元，使市场接受度大幅提高。
3. 快速推进时间表：明年将在德州和加州推出完全无人监督的全自动驾驶（FSD），2026年推出Cybercab，计划在2027年前实现全球大规模量产。
4. AI技术驱动：通过数百万辆车同时训练，未来FSD驾驶水平将超越人类，大幅提升交通安全性。
5. 低硬件成本与高效能：依托AI与视觉技术，硬件成本极低。Cybercab将配备更高规格硬件，为AI5时代带来更多可能性。
6. 车辆利用率与无线充电：每周可运行50小时，支持无线充电技术，提高资源利用率。
7. 城市新景象：随着自动驾驶普及，停车场将转变为公园等公共空间。
二、Robovan：多功能载具的创新
1. 灵活应用：可容纳20人或大量货物，满足多种需求场景。
2. 超低运营成本：每英里仅需5-10美分，实现了极高的经济效益。
三、Tesla Bot：智能助手的未来
1. 高度通用技术：机器人技术与车辆相似，外形接近人类，便于大规模部署和应用。
2. 人人可拥有的伙伴：目标是使每个人都能拥有一个机器人助手，成为生活中的可靠伙伴。
3. 广泛能力展示：机器人具备高灵活度，可完成取快递、浇花、擦桌子等任务，并进行复杂互动，如舞蹈表演和调酒等。
4. 卓越语言交流能力：在嘈杂环境中也能与人类进行清晰交流，展现出色的语言处理能力。
此次发布会不仅展示了未来智能交通和生活方式的新篇章，更是对科技进步的一次深刻思考。随着这些创新逐步实现，我们正迈向一个更加智能、高效的新世界。 
Robotaxi 将没有充电插头，而是通过感应充电器进行无线充电，但从这段视频来看，它似乎还可以自动清洁？
我们是正在告别 iPhone 时代😹
我们正在进入机器人时代‼️
创业精英摇篮：顶尖大学创业者排行榜
据https://t.co/St5O59mmxt分析，这张图表展示了在过去十年中，校友创业者获得风险投资数量排名前列的大学。以下是详细解读：
本科生创业者排名：
1. 加州大学伯克利分校 - 1,811 位创始人
2. 斯坦福大学 - 1,547 位创始人
3. 哈佛大学 - 1,352 位创始人
4. 宾夕法尼亚大学 - 1,197 位创始人
5. 麻省理工学院 - 1,175 位创始人
6. 康奈尔大学 - 933 位创始人
7. 特拉维夫大学 - 893 位创始人
8. 密歇根大学 - 860 位创始人
9. 德克萨斯大学奥斯汀分校 - 842 位创始人
10. 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 - 739 位创始人
研究生创业者排名：
1. 斯坦福大学 - 4,214 位创始人
2. 哈佛大学 - 3,716 位创始人
3. 麻省理工学院 - 2,834 位创始人
4. 哥伦比亚大学 - 1,885 位创始人
5. 加州大学伯克利分校 - 1,804 位创始人
6. 宾夕法尼亚大学 - 1,740 位创始人
7. 剑桥大学 - 1,391 位创始人
8. 牛津大学 - 1,307 位创始人
9. 西北大学 - 1,286 位创始人
10. 纽约大学 - 1,063 位创始人
这些数据揭示了各大高校在培养成功企业家方面的影响力，尤其是斯坦福和哈佛在研究生层面的领先地位。这不仅反映了学校的教育质量，也展示了其强大的创业生态系统。 
Hey everyone, big news. GenAI Summit Silicon Valley 2024 is going to be…well, pretty epic. 🚀 @Tesla is joining in, and we’re bringing #Optimus and the #Cybertruck to the show. Yeah, we’re talking about a 5,000-square-foot area—just for Tesla. You’ll get to see the future up close and personal. ⚡ If you’ve ever wondered what the future of robotics and transport feels like, well, here’s your chance to actually touch it. Not many events let you do that.
🔥 Also, the GenAI Job Fair is happening for three days straight. 100+ leading AI companies, and yes, most of them are hiring. 1000+ jobs are up for grabs. You get a free résumé boost to ensure you land that dream job. 💼💸
Don’t say I didn’t warn you. If you’re serious about the future—AI, tech, and fun—head over to https://t.co/7bTtlpexNX.
See you there, let’s keep the party going! ✨🤩
OpenAI的2024财务大冒险：50亿美元亏损的背后故事！
这张图展示了OpenAI在2024年的预期成本结构和财务状况。根据图表信息，OpenAI预计今年会有50亿美元的亏损，不包括基于股票的薪酬。以下是详细解读：
1. 总收入：预计为40亿美元。
2. 微软收入分成：约7亿美元，这是与微软合作后需要支付的分成。
3. 模型训练计算成本：高达30亿美元，这反映了在AI模型训练上的巨大投入。
4. 模型运行计算成本：为20亿美元，用于支持模型的日常运行。
5. 研究计算摊销：1亿美元，可能用于硬件和软件的长期投资摊销。
6. 员工工资：7亿美元，显示出对人才的高投入。
7. 一般和行政费用：6亿美元，涵盖运营管理等支出。
8. 数据成本：5亿美元，可能用于数据获取和处理。
9. 托管及其他销售成本：4亿美元，与IT基础设施和服务相关。
10. 销售和市场营销费用：3亿美元，用于推广和客户获取。
总体来看，OpenAI在技术研发、人员管理和市场扩展上都有大量投入，但高昂的计算成本是其面临的主要挑战之一。这种大规模投入也显示出OpenAI对未来发展的雄心壮志。 
MBTI性格大揭密：谁是最稀有的“人格独角兽”？
MBTI人格类型在国内的稀有度排名。每种人格类型都有其独特的特征和比例：
1. INFJ (1.5%) - 被称为“人格天使”，他们拥有超强的直觉力和洞察力，是非常稀有的存在。
2. ENTJ (1.8%) - 天生的领导者，具有战略性思维和果断的行动力，虽然少见但影响深远。
3. INTJ (2.1%) - 思考者中的稀有品种，拥有严谨的逻辑分析能力。
4. ENFJ (2.5%) - 群体中的中心人物，具有出色的社交技能和同理心。
5. ENTP (2.7%) - 富有创造力，总能带来惊喜，擅长辩论和创新。
6. INTP (3.3%) - 神秘且富有想象力，常常沉浸在自己的思维世界中。
7. ESTP (4.3%) - 享乐主义者，喜欢冒险和刺激，是派对上的活跃分子。
8. INFP (4.4%) - 理想主义者，内心丰富且追求意义。
9. ISTP (5.4%) - 实用主义者，动手能力强，就像快乐的小狗般无忧无虑。
10. ENFP (8.1%) - 充满活力，有感染力，朋友多且总能点燃气氛。
11. ESFP (8.5%) - 热情洋溢，总是带来欢乐与活力。
12. ESTJ (8.7%) - 组织能力强，注重规则和效率。
13. ISFP (8.8%) - 内向但富有艺术感，总是追求生活中的美好事物。
14. ISTJ (11.6%) - 踏实稳重，一丝不苟，是可靠的代名词。
15. ESFJ (12.3%) - 社交达人，总是能给人温暖与支持。
16. ISFJ (13.8%) - 最普遍的人格类型之一，非常关心他人且具有很强的责任感。
这个让我们看到不同性格类型在社会中的分布情况，也让人们更了解自己或身边人的个性特点。你是哪一种呢
用知识图谱重塑语言模型：破解幻觉的终极武器！
这张图展示了Google DeepMind在知识图谱上训练语言模型的研究，特别关注幻觉（hallucinations）及其可检测性。
为什么使用知识图谱而不是自然语言？
1. 自然语言的复杂性：表达模糊，难以定义和量化幻觉。
2. 信息控制：知识图谱允许更好地控制模型所知道的事实，确保训练集和测试集的分离。
如何在图谱上训练语言模型？
1. 数据预处理：将图转换为“句子”，并用特殊标记连接。
2. 训练与测试：精细划分训练集和测试集，以减少过拟合。
幻觉率及其扩展
1. 数据大小与性能：随着数据集增大，性能可能下降，需要更多训练周期来减少已知数据上的幻觉。
2. 计算能力影响：更多的FLOPs会降低幻觉率。
幻觉检测及其扩展
1. 检测效果：较大的语言模型通常具有更好的检测准确率，但随着模型变大，检测难度增加。
2. 不同检测器的表现：需要探索不同类型的检测器来提高效果。
总结而言，这项研究强调了在知识图谱上训练模型的优点，并探讨了如何有效地识别和减少幻觉。 
人工智能的历史长河：从萌芽到革新！
人工智能的历史是一个充满突破和创新的旅程：
- 1943年：McCullock和Pitts发布论文，奠定了神经网络的基础。
- 1950年：图灵提出图灵测试，用于评估机器智能。
- 1951年：Minsky和Edmonds构建了第一个神经网络计算机SNAR。
- 1956年：达特茅斯会议标志着人工智能研究领域的诞生。
- 1957年：Rosenblatt开发了Perceptron，这是首个能够学习的神经网络。
- 1965年：Weizenbaum推出ELIZA，一个自然语言处理程序。
- 1967年：Newell和Simon开发通用问题解决器（GPS），展示了机器解决人类问题的潜力。
- 1974年：首次AI寒冬，由于不切实际的期望导致研究停滞。
- 1980年：专家系统流行，用于金融预测和医疗诊断。
- 1986年：Hinton等人发表关于反向传播的新方法，让更深层神经网络成为可能。
- 1997年：IBM的Deep Blue击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，首次在复杂游戏中战胜人类冠军。
- 2002年：iRobot推出Roomba，首个大规模生产的家用机器人吸尘器。
- 2011年：IBM的Watson在《危险边缘》节目中打败两位前冠军。
- 2012年：DeepMind开发出能识别YouTube视频中猫的视频识别系统。
- 2014年：Facebook创建DeepFace，实现接近人类水平的人脸识别精度。
- 2015年：AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，引发全球轰动。
- 2017年：AlphaZero打败世界顶级国际象棋和将棋引擎，展现无敌实力。
- 2020年：OpenAI发布GPT-3，在自然语言处理上取得重大突破。
- 2021年：AlphaFold2解决蛋白质折叠难题，为生物医学突破铺平道路。
- 2022年：谷歌工程师声称LaMDA具有知觉，引发对AI意识的讨论。
- 2023年：艺术家起诉多家AI公司，涉及版权纠纷。
这段旅程展示了AI如何从科学幻想走向现实，并继续改变我们的生活。人工智能 未来科技 
期货交易新手指南：快速掌握市场的魔法之门🔥
这张图是期货交易的快速入门指南，帮助你理解期货的基本概念和操作方式。
1. 什么是期货？
- 期货是合约，用于在未来某个日期以预定价格买卖特定资产。常见的标的包括商品（如黄金、原油）和金融工具（如指数、货币）。
2. 期货 vs 差价合约 (CFDs)
- 流动性高：期货在交易所交易，流动性更好。
- 标准化：价格透明且集中，减少操控风险。
- 杠杆控制：相比CFDs，期货要求关闭整个合约，不易部分平仓。
3. 技术区别
- 合约 vs 手数：期货以合约计，而CFDs可以用微型手数。
- 点差计算：在期货中使用“Tick”来表示最小价格变动。
4. 重要术语
- Tick大小和价值：例如，在E-Mini S&P 500中，每移动1点等于4个Tick，每Tick价值$12.5。
- 交割月份：每份期货合约有特定的到期月份。
- 临近合约/前端合约：通常流动性最好，是交易时选择的目标。
5. 微型 vs 迷你合约
- 微型合约比迷你合约便宜10倍，更适合小账户管理风险。
6. 个人资金 vs Prop公司
- 个人资金提供更高利润保留率，但需要自担风险；Prop公司提供资金支持，但利润分成较高。
通过这张图，你可以快速了解期货交易的基础知识和市场操作方式，为进入市场做好准备。 
免疫系统全景揭秘：人体防御的秘密武器
这张图全面展示了免疫系统的运作方式，分为先天性和适应性免疫。
1. 先天性免疫
- 物理屏障：包括皮肤、黏膜和唾液，防止病原体进入体内。
- 化学屏障：例如pH值、脂质和酶，用于杀灭或抑制病原体。
- 细胞防御：
- 吞噬细胞（如巨噬细胞、中性粒细胞）吞噬入侵者。
- 自然杀伤细胞（NK细胞）直接攻击感染细胞。
2. 适应性免疫
- B细胞：
- 产生抗体以中和病原体。
- 包括浆细胞（分泌抗体）和记忆B细胞（提供长期保护）。
- T细胞：
- 辅助T细胞帮助激活其他免疫细胞。
- 细胞毒性T细胞直接杀死感染的目标细胞。
- 抑制性T细胞调节免疫反应，防止过度攻击自身组织。
3. 抗体类型
- IgM、IgD、IgG、IgA、IgE等，不同类型在不同情况下发挥作用，比如IgG是最常见的抗体，可通过胎盘传递给胎儿。
4. 血液干细胞分化
- 干细胞可以分化成各种免疫细胞，如单核细胞、淋巴细胞等，形成强大的免疫网络。
这张图帮助我们理解免疫系统如何识别和对抗外来入侵者，同时保持身体内部的平衡。 
突破生物学极限：揭开AlphaFold2的神秘面纱
这张图展示了AlphaFold2如何工作来预测蛋白质结构的过程：
1. 数据输入和数据库搜索
- 将一个未知结构的氨基酸序列输入AlphaFold2。
- 系统在数据库中搜索类似的氨基酸序列和已知蛋白质结构。
2. 序列分析
- AI模型对齐所有相似的氨基酸序列，通常来自不同物种。
- 研究哪些部分在进化中被保留下来。
- 分析哪些氨基酸在三维结构中可能互相作用。相互作用的氨基酸会共同进化，例如带电荷的会相互吸引，疏水性的会一起排斥水。
3. AI分析
- 通过迭代过程，AlphaFold2改进序列分析和距离图。
- 使用神经网络（transformers）识别关键元素并参考其他已知蛋白质结构的数据。
4. 假设结构
- AlphaFold2将所有氨基酸拼凑成一个假设的蛋白质结构，并测试路径。
- 重复进行三次循环后，得出一个特定的结构。
- AI计算不同部分与现实对应的概率。
这一过程使得科学家能够更准确地预测蛋白质的三维结构，为生物医学研究带来巨大突破。 
重磅!🎉 #加密货币 巨头联姻! @coinbase 创始人 @brian_armstrong (身价112亿💰) 喜提中国媳妇 Angela Meng! #CryptoWedding
Angela Meng是谁?🤔 北京+洛杉矶长大的中美混血儿,曾在@SCMPNews 和 @Reuters 当记者,写过不少深度报道!真正的#国际范儿 👏
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祝福这对新人!🎊 也期待看到更多跨界合作,为#区块链 和#加密货币 行业注入新活力! 未来 
