这篇文章概括了人工智能（AI）工作所需的三种基本机制，包括参数、推理和联网。同时，文章还提供了一系列关于如何进行成功公开演讲的实用技巧，并分享了最新的科技动态、文章、工具和资源。最后，探讨了社交媒体如何催生“同质化网络”及其带来的“虚假共识效应”。
AI 的三种核心机制
人工智能之所以能回答问题，其背后主要依赖三种机制。对于非专业人士来说，理解这三点就足以掌握其基本原理。
所有大模型在宏观层面都是对人类知识的建模。它建立了一个数学模型，用来描述所有的人类知识。
参数机制: 这是大模型的基础。它将人类知识分解为“词元”（tokens），并通过“训练”过程计算出所有词元之间的数学关系，这些关系由海量的参数（权重）来表示。当用户提问时，模型会根据这些权重找出概率最高的词元组合，生成答案。这本质上是一种 “压缩-生成” 机制。
推理机制: 模型的参数不可能无限增加，也不需要包含所有知识。许多知识可以通过逻辑推理获得。例如，知道出生率和死亡率就能推断出人口净增长率。大模型正是依靠推理机制，根据其已有的知识和逻辑规则，推断出参数中未直接包含的新知识。
联网机制: 即使有强大的参数和推理能力，模型依然无法覆盖所有实时或未知的信息，比如当天的股票指数。这时，模型就需要借助联网机制（如 Agent），自动到互联网上搜索并获取它不知道的知识，以补充前两种机制的不足。
公开演讲的窍门
很多人对公开演讲感到紧张，但掌握几个关键认知和技巧，就能有效提升表现。
- 表演重于内容: 一场成功的演讲，内容只占30%，而表演技巧占70%。语气、动作、表情和手势对于吸引听众至关重要。
- 充分准备: 演讲稿、幻灯片、节奏等所有细节都应反复练习。充分的准备是应对台上突发状况的最佳保障。
- 多讲“为什么”: 在谈论技术细节时，应重点解释“为什么”（why）这件事很重要，而不是纠缠于“如何做”（how）。具体实现细节可以略过，因为听众更关心背景和意义。
- 自信是关键: 无论讲得好坏，都必须表现出自信。演讲的成功者往往是自信的人，而不是能力最强的人。很多时候，自信本身就能说服听众。
- 表达欲是前提: 只要你对某个话题有强烈的表达欲，你就具备了登上讲台的基本条件。
科技动态
- 平面椅: 一种由玻璃纤维制成的平板式椅子，通过巧妙的曲线和互锁设计组装，极大地节省了运输和存储成本。
- 虚拟化身演唱会: AI 技术已能让虚拟化身举办演唱会，不仅歌声逼真，还能与观众互动。这种形式可以打破真人演出的时空限制，甚至让已故的歌星“重返”舞台。
- 自行车助力器: 华硕推出的一款外置设备，可安装在任何普通自行车上，通过电池驱动的小轮为后轮提供动力，将其变为电助力自行车。
文章摘要
- 动荡的人工智能时代已经到来: 比尔·盖茨近期发表文章，认为 AI 存在风险，应减缓发展。这与他三年前的乐观看法形成对比，但文章指出，无论如何 AI 的发展速度只会加快。
- Ox Alpha 是 GLM: 匿名模型 Ox Alpha 被证实为智谱的 GLM 5.3 Flash。其在参数量远小于对手的情况下，性能表现优异，展示了高效模型的潜力。
- Git worktree 使用详解:
git worktree命令允许为同一个 Git 仓库创建多个工作目录，方便同时开发不同功能。 - AliExpress 网页使用 WebAudio 指纹识别: 有用户发现 AliExpress 首页通过 WebAudio API 对用户进行识别，这是一种隐蔽的用户追踪技术。
- Google Workspace 的域名 Bug: 一位开发者发现自己无法为 Google Workspace 绑定域名，客服也无法解决。最终，他通过分析前端代码并禁用一个验证函数，自己解决了问题。
- Xorshift 生成随机数: 大多数程序中的随机数是由 Xorshift 算法生成的，它通过对一个种子值进行异或（Xor）和位移运算来产生伪随机数。
文摘：同质化网络
社交媒体的一个根本属性是催生“同质性”网络，即让观点和兴趣相似的人聚集在一起。
同质性指的是用户会遇到相似的人。比如，观鸟爱好者会加入线上观鸟小组，保龄球爱好者会与其他保龄球爱好者聚会。
这种网络效应会带来一个严重问题：虚假共识效应。当身处同质化网络中时，少数派观点的人可能会误以为自己的观点代表了社会共识。这不仅会加剧他们对自身观点的坚信，还可能让他们对现实社会中的多数人决策感到不满，产生被排斥感。
言论
一个人有教养的表现，就是他可以享受最好的，也可以承受最差的。 — 唐师曾，著名记者
我们的世界并不是一个常常设身处地为他人着想的世界。但是，如果你能够做到，向一个10岁的孩子解释世界，或者设计一个80岁的老人可以打开的罐子，有时会让你更好地完成最初想要做的事情。 — 《请用10岁小孩都能听懂的方式向我解释》
人们逐渐意识到，如果使用 AI 学习新知识，学习速度比传统方法快得多……但是，通过 AI 学习，大脑没有积极参与学习过程，对知识的理解和记忆不如传统方法。 — 《AI 和司机式知识》