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你有没有想过，当AI的能力远超人类时，人类的劳动价值可能趋于0，甚至负值（人类出错），在这种情况下，社会的运转与经济系统会是什么样子？ Emad @EMostaque 最近有一场在线访谈，聊了这个问题👇🏻 在接下来的1000天内，我们可能就会发生这种智能倒置的情况。 人类社会的生产力经历了从土地到工厂，再到资本与IP的变迁。在AI时代，生产力是算力。 如果我们无法构建出一个「以人为本」的奖励函数，AI最终就会泯灭掉人类存活的意义（在行动上没有价值，或许只剩下了肉体价值） 但如果存在这种奖励函数，它一定会是去中心化的。 只有不被人垄断，它才不会失控。 于是人们想办法去挖矿，这些货币从另外一面代表了计算资源，这些算力在支持公共AI系统，公共AI系统又在服务全人类。 这种基础数字货币，其实就是现在的比特币呀。 从前人们在做无用的哈希计算，但未来人们都在使用AI处理每一个有价值的问题！ 解决这些问题，获得货币，这个去中心化货币其实就是算力资源计算行为的证明。 但是，有限货币人们更偏向于囤积，而不是使用。 失去流动性的货币就无法成为一个经济体中有效的交换媒介。这就是所谓的“格雷欣法则”或通缩螺旋。 所以，还需要构建一种流通货币，以便把价值存储和交易媒介区隔开。 每个经过验证的真实人类，通过其个人AI，将自动、持续地获得一种新的流通货币。 这种货币与基础数字货币挂钩，保证其价值稳定。 这笔钱是每个人与生俱来的权利，构成了社会安全网的基础。 这样就避免了单一通缩货币导致的经济停滞问题。人们会愿意花费流通货币来换取AI提供的服务，而AI则需要通过服务人类来赚取这些Credits，再用它去支付运行所需的算力（最终可能需要兑换成Foundation Coin或其他形式） 当AI只能消耗这些流通货币时，AI的奖励函数就被锁定成必须要做对社会和人类有益的行为。完成了一种激励对齐。从而去制衡那些可怕的“AI毒瘤” ----------- 这个访谈Emad还提到另外一个观点，生成式AI的惊人能力暗示了宇宙本身可能具有某种计算或信息的底层结构，我们只是处于一个“发现”这一结构的过程中，我们在发现智能而非发明智能 同样的底层AI模型架构（如Diffusion、Transformer）能够以极高的压缩率学习并生成看似完全不同领域的内容，从蛋白质折叠、物理世界模拟，到人类语言和经济系统。 这些模型可能触及了现实世界更底层的运行规律，宇宙本身可能就是一个在最小化某种“损失函数”（如熵或信息差）的巨大计算系统。 ----------- AI强大后，人类的价值 当认知和计算能力不再是稀缺资源时，人类的价值将回归到那些无法被量化的部分： 比如关系网络：人与人之间的连接、社区归属感、社会关系。 比如真实的互动体验：与家人朋友的相处、共同创造和经历的价值。 比如成为独立思考的人：成为一个有意识、有情感体验的存在，这可能是AI无法复制的。 AI的崛起迫使我们重新思考GDP之外的价值衡量标准，转向关注人类的长期繁荣和生命的意义 访谈来源：https://t.co/PHurYHMVKE

你有没有想过，当AI的能力远超人类时，人类的劳动价值可能趋于0，甚至负值（人类出错），在这种情况下，社会的运转与经济系统会是什么样子？ Emad @EMostaque 最近有一场在线访谈，聊了这个问题👇🏻 在接下来的1000天内，我们可能就会发生这种智能倒置的情况。 人类社会的生产力经历了从土地到工厂，再到资本与IP的变迁。在AI时代，生产力是算力。 如果我们无法构建出一个「以人为本」的奖励函数，AI最终就会泯灭掉人类存活的意义（在行动上没有价值，或许只剩下了肉体价值） 但如果存在这种奖励函数，它一定会是去中心化的。 只有不被人垄断，它才不会失控。 于是人们想办法去挖矿，这些货币从另外一面代表了计算资源，这些算力在支持公共AI系统，公共AI系统又在服务全人类。 这种基础数字货币，其实就是现在的比特币呀。 从前人们在做无用的哈希计算，但未来人们都在使用AI处理每一个有价值的问题！ 解决这些问题，获得货币，这个去中心化货币其实就是算力资源计算行为的证明。 但是，有限货币人们更偏向于囤积，而不是使用。 失去流动性的货币就无法成为一个经济体中有效的交换媒介。这就是所谓的“格雷欣法则”或通缩螺旋。 所以，还需要构建一种流通货币，以便把价值存储和交易媒介区隔开。 每个经过验证的真实人类，通过其个人AI，将自动、持续地获得一种新的流通货币。 这种货币与基础数字货币挂钩，保证其价值稳定。 这笔钱是每个人与生俱来的权利，构成了社会安全网的基础。 这样就避免了单一通缩货币导致的经济停滞问题。人们会愿意花费流通货币来换取AI提供的服务，而AI则需要通过服务人类来赚取这些Credits，再用它去支付运行所需的算力（最终可能需要兑换成Foundation Coin或其他形式） 当AI只能消耗这些流通货币时，AI的奖励函数就被锁定成必须要做对社会和人类有益的行为。完成了一种激励对齐。从而去制衡那些可怕的“AI毒瘤” ----------- 这个访谈Emad还提到另外一个观点，生成式AI的惊人能力暗示了宇宙本身可能具有某种计算或信息的底层结构，我们只是处于一个“发现”这一结构的过程中，我们在发现智能而非发明智能 同样的底层AI模型架构（如Diffusion、Transformer）能够以极高的压缩率学习并生成看似完全不同领域的内容，从蛋白质折叠、物理世界模拟，到人类语言和经济系统。 这些模型可能触及了现实世界更底层的运行规律，宇宙本身可能就是一个在最小化某种“损失函数”（如熵或信息差）的巨大计算系统。 ----------- AI强大后，人类的价值 当认知和计算能力不再是稀缺资源时，人类的价值将回归到那些无法被量化的部分： 比如关系网络：人与人之间的连接、社区归属感、社会关系。 比如真实的互动体验：与家人朋友的相处、共同创造和经历的价值。 比如成为独立思考的人：成为一个有意识、有情感体验的存在，这可能是AI无法复制的。 AI的崛起迫使我们重新思考GDP之外的价值衡量标准，转向关注人类的长期繁荣和生命的意义 访谈来源：https://t.co/PHurYHMVKE

Believing is seeing

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Yangyi
Mon Nov 10 08:12:54
Yes I do believe foreign governments are actively trying to sabotage the West's progress and stagnate it Russia funding climate change activists in Germany to shut down nuclear plants and make them dependent on Russian gas was a big one There's much more meddling by foreign actors behind the curtain than we can see now (we'll only know in 30-50 years or so when it usually comes out) And we have been meddling with their countries too (see CIA involvement everywhere in the world since 1950) So that makes me highly skeptical of the climate change and eco movements, they seem the perfect thing for foreign governments to fund and promote to slowly destroy entire societies while people think they're doing "The Good Thing (tm)" It's also the perfect thing that can't be fought against easily, if you do, like this tweet you'll hear "So you don't care about the environment?" No I do but I'm just saying it's probable your country is being manipulated by foreign actors that have the goal to make you poor and geopolitically irrelevant and you should be very scared of that Maybe more scared than you should be of climate change

Yes I do believe foreign governments are actively trying to sabotage the West's progress and stagnate it Russia funding climate change activists in Germany to shut down nuclear plants and make them dependent on Russian gas was a big one There's much more meddling by foreign actors behind the curtain than we can see now (we'll only know in 30-50 years or so when it usually comes out) And we have been meddling with their countries too (see CIA involvement everywhere in the world since 1950) So that makes me highly skeptical of the climate change and eco movements, they seem the perfect thing for foreign governments to fund and promote to slowly destroy entire societies while people think they're doing "The Good Thing (tm)" It's also the perfect thing that can't be fought against easily, if you do, like this tweet you'll hear "So you don't care about the environment?" No I do but I'm just saying it's probable your country is being manipulated by foreign actors that have the goal to make you poor and geopolitically irrelevant and you should be very scared of that Maybe more scared than you should be of climate change

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@levelsio
Mon Nov 10 08:06:12
Grab cam shots & GPS location from target's phone front camera or PC webcam just sending a link.

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GitHub Projects Community
Mon Nov 10 08:00:07
局部麻醉一个人的手指,他将连最基本的划火柴的动作都会丧失准确率。表面上我们以为抓起火柴,划火柴,只需要"指头的能力",实际上,它依赖于最底层的指尖上的复杂触觉。 没有触觉反馈,人类的手就是一个笨拙的夹子。 Meissner小体（梅斯纳小体）位于表皮和真皮交界处，特别密集于指尖、嘴唇、手掌。椭圆形结构，由层叠的扁平细胞包裹神经末梢。专门感知轻触和低频振动（10-50Hz）。 Merkel细胞最靠近皮肤表层，与神经末梢形成复合体。慢速适应型——只要压力持续存在，就会持续发送信号。 Pacinian小体（帕西尼小体）最大的触觉感受器，肉眼可见，像个微型洋葱——由几十层同心圆状的结缔组织包裹一根神经纤维。 Ruffini小体梭形结构，位于真皮深层。慢速适应型，对持续的压力和皮肤拉伸敏感。当你握紧一个物体，或者感受到手指关节的位置和角度，Ruffini小体在提供持续的状态报告。 这就是为什么我对现在人形机器人的训练方法很悲观。因为人类每一个“宏观”动作的底层,都铺满了密密麻麻的“微观”传感器——皮肤。 马斯克的擎天柱,端到端的视觉训练。摄像头采集信息,神经网络输出动作。听起来很美:AI看,AI学,AI做。一切都交给算力,相信大力出奇迹。 但这是在用"眼睛"替代"皮肤"。 一个人闭着眼睛,依然能从口袋里掏出钥匙。因为指尖能感知形状、重量、温度、纹理。这些信息的密度,是视觉永远无法企及的。你可以用摄像头看到钥匙,但你看不到"抓握钥匙时,拇指和食指之间那0.1毫米的微调"。 端到端训练的本质,是在用一个低带宽的信号源(视觉),去模拟一个高带宽的控制系统(触觉+本体感觉)。这是降维打击——反向的。 所以你看到的演示视频里,机器人的动作都慢得像太极。不是因为电机不够快,是因为没有实时的触觉反馈,它必须用"慢"来换取"稳"。每一次接触都是一次赌博,每一次力的施加都是一次盲打。 人类婴儿用六个月学会抓握,用的是什么?是百万次的触摸、挤压、松开、再触摸。每一次,指尖都在告诉大脑:"这个力度,这个角度,这个结果。"这是一个闭环。 端到端训练呢?没有闭环。或者说,有一个残缺的闭环——没有皮肤因操作失误感受到的疼痛,没有心里因疼痛而产生的懊恼。只有人为的，对，或者错。粗略、浅薄的奖赏机制，如何打造真正的“灵巧手”？

局部麻醉一个人的手指,他将连最基本的划火柴的动作都会丧失准确率。表面上我们以为抓起火柴,划火柴,只需要"指头的能力",实际上,它依赖于最底层的指尖上的复杂触觉。 没有触觉反馈,人类的手就是一个笨拙的夹子。 Meissner小体（梅斯纳小体）位于表皮和真皮交界处，特别密集于指尖、嘴唇、手掌。椭圆形结构，由层叠的扁平细胞包裹神经末梢。专门感知轻触和低频振动（10-50Hz）。 Merkel细胞最靠近皮肤表层，与神经末梢形成复合体。慢速适应型——只要压力持续存在，就会持续发送信号。 Pacinian小体（帕西尼小体）最大的触觉感受器，肉眼可见，像个微型洋葱——由几十层同心圆状的结缔组织包裹一根神经纤维。 Ruffini小体梭形结构，位于真皮深层。慢速适应型，对持续的压力和皮肤拉伸敏感。当你握紧一个物体，或者感受到手指关节的位置和角度，Ruffini小体在提供持续的状态报告。 这就是为什么我对现在人形机器人的训练方法很悲观。因为人类每一个“宏观”动作的底层,都铺满了密密麻麻的“微观”传感器——皮肤。 马斯克的擎天柱,端到端的视觉训练。摄像头采集信息,神经网络输出动作。听起来很美:AI看,AI学,AI做。一切都交给算力,相信大力出奇迹。 但这是在用"眼睛"替代"皮肤"。 一个人闭着眼睛,依然能从口袋里掏出钥匙。因为指尖能感知形状、重量、温度、纹理。这些信息的密度,是视觉永远无法企及的。你可以用摄像头看到钥匙,但你看不到"抓握钥匙时,拇指和食指之间那0.1毫米的微调"。 端到端训练的本质,是在用一个低带宽的信号源(视觉),去模拟一个高带宽的控制系统(触觉+本体感觉)。这是降维打击——反向的。 所以你看到的演示视频里,机器人的动作都慢得像太极。不是因为电机不够快,是因为没有实时的触觉反馈,它必须用"慢"来换取"稳"。每一次接触都是一次赌博,每一次力的施加都是一次盲打。 人类婴儿用六个月学会抓握,用的是什么?是百万次的触摸、挤压、松开、再触摸。每一次,指尖都在告诉大脑:"这个力度,这个角度,这个结果。"这是一个闭环。 端到端训练呢?没有闭环。或者说,有一个残缺的闭环——没有皮肤因操作失误感受到的疼痛,没有心里因疼痛而产生的懊恼。只有人为的，对，或者错。粗略、浅薄的奖赏机制，如何打造真正的“灵巧手”？

独立开发：口袋粉丝App、胃之书App，陌生人闹钟App 💿 出版小说集：《坏一坏》、《人生灿灿》 ✒️ 目前在做：https://t.co/XZdd83lfuN

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赵纯想
Mon Nov 10 08:00:05
I will attend another Laravel meetup in Europe soon! On December 11th, flying to Laravel Copenhagen meetup! So cool, as kids got older, I can travel more frequently to meet my Laravel friends. Exciting times.

I will attend another Laravel meetup in Europe soon! On December 11th, flying to Laravel Copenhagen meetup! So cool, as kids got older, I can travel more frequently to meet my Laravel friends. Exciting times.

~20 yrs in web-dev, now mostly Laravel. My Laravel courses: https://t.co/HRUAJdMRZL My Youtube channel: https://t.co/qPQAkaov2F

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Povilas Korop | Laravel Courses Creator & Youtuber
Mon Nov 10 07:58:01
In this case I should say "developed" instead of Western nations, as Singapore is developed and first world Although that term is becoming funny because they're less developed than developing nations

In this case I should say "developed" instead of Western nations, as Singapore is developed and first world Although that term is becoming funny because they're less developed than developing nations

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@levelsio
Mon Nov 10 07:49:02
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