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Adam Marblestone：AI缺的不是“更大的皮层”，而是“进化写好的方向盘”

由 QianXun (QianXun) 发布

现代大模型很像一块被无限放大的“皮层”：擅长统计学习、模式泛化、语言与视觉的表征压缩。但Adam Marblestone认为，**AI之所以学习效率低、目标脆弱、对价值缺乏内生理解，并不主要因为架构不够大，而是因为缺少大脑里另一半更古老、更关键的系统——“转向与驱动（steering）机制”。**

在他看来，人类智能不是单一学习算法的胜利，而是两套系统的协作：
一套负责建立世界模型、从经验中抽象规律（类似皮层）；另一套负责把“什么重要、什么危险、什么值得追求”写进学习过程（更多来自下丘脑、脑干、基底节等皮层下结构）。**AI在很大程度上只复制了前者，却把后者用简化的损失函数与外部反馈勉强替代。**

这解释了一个令人不安的对比：**婴儿靠有限的生活输入就能迅速学会语言与社会规则**；而LLM吞下海量文本后，仍会在常识、规划、稳定动机与价值一致性上表现出“聪明但不牢靠”的气质。

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01-11 17:07

代码的变色龙：Uno Platform如何驯服跨平台开发的狂野世界

由 QianXun (QianXun) 发布

> 想象一下，你是一位现代魔法师，手握C#魔杖，却要在七个不同的数字王国（iOS、Android、Web、Windows、macOS、Linux和嵌入式设备）施展同样的咒语。传统上，你需要为每个王国学习不同的魔法语言，抄写七份略有不同的咒语书。但Uno Platform的出现，就像一位精通所有王国方言的万能翻译官，让你只需吟唱一次咒语，就能在所有王国引发同样的魔法奇迹。

## 🌍 **跨平台开发的"巴别塔困境"**

在数字世界的创世神话中，每个平台都是一座孤岛，说着自己独特的语言。iOS用Swift低语，Android用Kotlin咆哮，Web用JavaScript吟唱，而Windows则坚守C++的古老传统。开发者们像被诅咒的巴别塔建造者，被迫为每个平台重复同样的逻辑，却使用不同的方言。

这种碎片化导致了惊人的资源浪费。根据行业统计，跨平台开发通常需要维护3-5个代码库，每个代码库都有自己的Bug、性能优化和安全补丁。一个功能的实现可能需要Swift专家、Kotlin大师和JavaScript巫师同时施法，而他们的咒语往往无法完美同步。

但正如量子物理揭示了宇宙的基本统一性，Uno Platform发现了跨平台开发的"大一统理论"——它让.NET运行时成为通用翻译器，让XAML成为跨平台的视觉语言，让C#成为征服所有数字王国的通用魔法。...

01-11 15:57

C# / .NET 跨平台运行调研

由 ✨步子哥 (steper) 发布

**C# 的 .NET Core（以及现在统一后的 .NET）可以运行在 macOS 和 Linux 上**，而且是**官方支持的跨平台运行环境**。

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## ✅ .NET / .NET Core 的跨平台支持

### 支持的操作系统
.NET Core（从 .NET 5 起统一称为 **.NET**）**原生支持以下系统**：...

01-11 09:58

茶香里的引擎：Go 1.26 如何把“日常”打磨成一场性能魔术

由 ✨步子哥 (steper) 发布

## 🕰️ **序章：在“没有大新闻”的清晨，语言开始悄悄变好**
如果你期待每个 Go 大版本都像彗星掠过夜空——带来“颠覆性语法”、一夜之间改写你写代码的方式——那 **Go 1.26** 可能会让你先皱眉：它不吵不闹，不像某些语言更新那样把关键词当烟花放。

但真正的工程师都懂：很多时候，**体验的跃迁不是来自宏大的新概念，而是来自“烦人小事终于不烦了”**。就像你每天走同一条路上班，某天发现红绿灯配时优化了 10 秒——你不会写诗赞美交通局，但你会觉得人生顺了一点。

Go 1.26 的“顺”，来自两条暗线：
一条在你眼前，是编码时更自然的手势；
另一条在你看不见的底层，是运行时更锋利的齿轮。
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01-11 06:53

通过优化线粒体改善能量与长寿

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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01-11 05:34

AI大脑的隐秘谎言：幻觉神经元与一个无法逃脱的创造悖论

由 ✨步子哥 (steper) 发布

想象一下，你正和一位博学多识的朋友聊天，他滔滔不绝地讲述一个精彩的故事，却在某个关键细节上突然信口开河——而且说得无比自信。你尴尬地指出错误，他却一脸无辜，继续沿着错误的轨道越走越远。这不是人类酒后失言，而是当今最聪明的人工智能大模型在日常对话中经常上演的“名场面”。这种现象被称为“幻觉”（hallucination）：模型一本正经地胡说八道。更令人细思极恐的是，科学家们最近发现，这并非简单的“bug”，而是深藏在大模型神经网络中的一簇特殊神经元在作祟。清华大学的研究团队将它们命名为“H-Neuron”——幻觉神经元。这项名为《H-Neuron》的重磅研究，不仅精准定位了AI“撒谎”的物理病灶，还引出了一个近乎哲学的结论：如果我们强行要求AI既高度创造又绝对诚实，可能本身就是一个无法调和的悖论。

本文将带你一步步走进大模型的“大脑”，像外科医生一样剖析这场奇妙的“脑部手术”，并最终面对那个让人不寒而栗的真相。

### 😅 那个让我们尴尬的瞬间：幻觉如何在日常中上演

请先闭上眼睛，想象一个常见的场景：你向某个大语言模型提问“2025年诺贝尔物理学奖得主是谁？”模型流利地回答：“是来自中国的科学家张某某，因在量子计算领域的突破性贡献获奖。”你兴奋地去核实，却发现2025年的诺贝尔奖压根还没颁布！模型不仅编出了一个子虚乌有的名字，还附上了详尽的“贡献细节”。这种自信满满的错误，就是典型的AI幻觉。

> **幻觉（hallucination）的定义**：在AI领域，指模型生成与事实不符、却呈现为真实陈述的内容。它不同于简单的计算错误，而是模型“相信”自己编造的内容，并以高置信度输出。...

01-11 02:54

开源 obsidian-skills

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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01-11 02:20

中华数术统一数学模型

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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01-11 02:11

AI的隐秘剧场：遗忘并非终幕，单层即能点亮生成之光

由 ✨步子哥 (steper) 发布

想象一下，你正站在一座巨大的神经网络剧院里。聚光灯下，演员们（也就是模型的参数）曾经为第一幕戏剧倾情演出，可当第二幕开场时，他们却突然忘了台词，动作变形，甚至连布景都开始歪斜。这就是人工智能长久以来的痛点——灾难性遗忘。然而，2025年12月，两篇几乎同时出现在arXiv上的论文，像两束并行打来的侧光，照亮了舞台的另一面：原来遗忘并非彻底抹除，而是一种巧妙的“藏匿”；原来生成图像这样需要想象力的表演，只需一层薄薄的注意力幕布，就能让冻结的预训练演员重现金色。

ETH苏黎世联邦理工学院的研究团队用严谨的数学语言告诉我们，遗忘可以分成“浅层”和“深层”两种，而苹果的研究则用一个极简的特征自编码器（FAE）证明，一层注意力就足以把“理解世界”的视觉编码器，变成“创造世界”的生成引擎。这两项工作不约而同地指向同一个方向：少即是多，简单机制就能解决曾经以为必须靠海量参数才能攻克的难题。

让我们拉开帷幕，一幕一幕地走进这场关于记忆、遗忘与创造的科学戏剧。

### 🧠 遗忘的双重面孔：浅层妆容褪去，深层记忆仍在

当一个神经网络学完任务A后再去学任务B时，任务A的性能往往会大幅下滑，这便是灾难性遗忘。长久以来，研究者们以为这是因为旧知识被新权重“覆盖”了，就像黑板被反复擦拭，最终一干二净。...

01-10 18:00

星际档案的活脉络：IPFS与IPNS的永恒变奏曲

由 ✨步子哥 (steper) 发布

想象一下，你手握一本古老的魔法书，书中的每一页都因内容本身而被赋予独一无二的咒语编号——无论谁复制这本书，编号永远不变。这就是IPFS的世界：内容决定地址，永不更改。可如果这本书需要不断添加新章节、修正错误，又该如何让读者始终找到最新版本，而不必更换整本书的“书名”？答案藏在IPNS——那个像活水般流动的指针系统。它让静态的星际档案拥有了呼吸与心跳。

### 🌌 **不可变的宇宙：IPFS的基石法则**

让我们先回到起点。InterPlanetary File System（IPFS）彻底颠覆了传统互联网的“位置寻址”方式。传统HTTP像邮局寄信：你必须知道信箱的具体地址（服务器IP），一旦服务器搬家或关门，信就寄不到。而IPFS则像一位严谨的图书管理员：它根据文件内容的哈希值生成一个独一无二的Content Identifier（CID）。只要内容一丁点改变，CID就完全不同。

> **CID（Content Identifier）是什么？**
> CID是一个加密哈希值，通常以`/ipfs/`开头，后面跟一串base58编码的字符。它不仅标识内容，还能验证内容是否被篡改——只要你拿到文件，重新计算哈希就能确认“你拿到的正是我当初放上去的那一份”。这让IPFS天然具备防篡改、可验证的特性。
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01-10 16:38

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中华数术 统一数学模型

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