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== Seeking Complexity ==
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如果想要理解投资,应该从哪里开始?

关于投资的论断经常和一些似是而非的词关联在一起:“认知”,“心性”,“信仰”。

如果在某个瞬间觉得这种描述过于主观,有没有solid一些的理论可以用?

我意识到写这一篇内容的目的,是最符合我做这个site的初心的。

那就是,如果你也关心这个内容,请务必let’s_have_a_talk

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how first principles thinking fails

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当我被elon musk的first principle折服的时候,我也意识到,first principle的对面一定也是有价值的。

这类似inductive和deductive的区别。

在历史上,也存在相当长的一段时间是以归纳作为最根本的真理的一段时期。

归纳问题的经典哲学处理,意味着为归纳推理找到了正当理由,是苏格兰人大卫·休谟完成的。休谟突出了依据重复经验的模式的我们的日常推理,而不是演绎上的有效论证。比如我们相信面包对我们有益,因为过去一直如此,但是面包将来对我们有害至少是可以想象的。

休谟说对所有事情都坚持可靠的演绎上的正当有理的人会饿死的。替代激进怀疑论关于所有事物的无所作为,他提倡基于常识的实用怀疑论,这里接受归纳法是必然的。

今天才看到一个针对两个思考模型进行对比的文章。

文章的出发点是:如何平衡first principle和pattern matching。

how first principles thinking fails

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system_1_and_system_2

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一种把思维能力二分类的说法:直觉式的反应,和深思熟虑的反应。

很多地方可以类比。

chain_of_thoughts

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(再一次蹭LLM的热点)

在过去的工作经验里面学到的可能是最重要的一点,就是不断追问。

很简单的一个操作,只要反复做下去,就会有不可思议的效果。

最后会得到一个很富有争议性的结论,可能是对的,可能是错的。

但是都比很多白话要有价值。

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重新认识geohot

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George Hotz。可能为人熟知的标签是:

  1. 破解小子,iOS和PS 3的越狱
  2. 用乐视/一加手机做自动驾驶

所以是个玩票的?

看看他实际做过什么,在过去的5年里。

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intelligential honest

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比如stated preference(陈述式偏好) v.s. revealed preference(揭示式偏好)

分体键盘

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一直对键盘不是特别在意,之前有个有线版的HHKB已经多年不用了。

一直在用笔记本键盘,最近意识到手放在身前的小区域内,会破坏背部肌肉拉伸的平衡,不利于颈椎区域休息,所以考虑分体键盘。

这里记录一些流行的layout。

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make generative model great again

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如果GPT可以生成下一个字符,他大概率掌握了语言类的一系列子任务:情绪分析、Q&A、翻译。

如果vision GPT可以预测下一张图,他大概率掌握了自动驾驶的一系列子任务:可行驶区域、动态物体识别、行为预测。

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Universal Caching, lessons learned from NX

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TL;DR

purity + cache = efficient (thus practical) FP

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make the world a better place

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哈哈,本来挺好的一个愿景,现在变味了。

平常难免屈从于各种各样的短期目标,过程中也感觉到,做的东西是挺好的,但是又不够好。

还是希望有一个更大更香的胡萝卜在前面。

现在大概有三类大饼,让我真心向往。

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