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- 更新截止日为2025年6月10日
在这里,我们汇集了对科技前沿、深刻思想、大师智慧和实用知识的探索与思考。无论您是对人工智能的未来充满好奇,沉醉于数学的优美,热衷于编程的技艺,关注经济的脉动,还是在寻求人生的智慧,希望您都能在这里找到激发灵感的火花。
以下是我们文章的专题导航,希望能帮助您快速找到感兴趣的内容:
专题一:人工智能前沿 (Frontiers of Artificial Intelligence)
本专题追踪人工智能领域的飞速发展,涵盖核心理论、技术突破、领军人物观点以及AI在现实世界中的应用与影响。我们力求呈现一个全面而深入的AI图景。
核心概念与趋势洞察:
- 探讨 AI 的过去、现在与未来,展望规模化时代后的机遇与挑战,并思考 Sam Altman 所言的“温和的奇点”。
- 深入了解 Ilya Sutskever 对模型泛化能力的一项重要观察,以及他关于 深度学习的访谈 和对 GPT-4 与 AI 未来的展望,还有他在多伦多大学的毕业典礼演讲。
- 理解 MCP(模型上下文协议)如何连接 AI 与外部工具,并探索其 概念的全面解析。
- 思考 AI 的下半场将走向何方,由姚顺雨带来的深度分析,并关注 AI 冲击下的谷歌何去何从。
- 关注智能体(Agent)的发展,阅读 Google 发布的智能体白皮书,了解 Windsurf CEO 如何押注 AI Agents 并探讨编码的未来。
- 学习强化学习先驱 Richard Sutton 的观点,理解为何 奖励已足够驱动智能,并欢迎 体验时代的到来。
- 思考 AI 作为一种普通技术 对社会意味着什么,以及 模型为何能“思考”。
- 探讨 Andrej Karpathy 关于 LLM 如何赋予个体力量 的深刻见解,并了解 计算机在自动化数学推理方面 的潜力与局限。
- 跟随 MIT 的脚步,系统学习 深度学习导论、深度序列模型(RNN、Transformers)、计算机视觉与 CNN、深度生成式建模 以及 强化学习。同时,我们也会深入探讨 深度学习的核心概念、CNN 架构、挑战与应用,并回顾其在 Nature 上的经典论文。
- 追踪行业动态,了解 山姆·奥特曼离开 OpenAI 事件的内幕。
- 探讨 AI 在数学与物理学中的具体应用,以及 大语言模型在科研中的作用与局限。
- 回顾 深度学习发展史上的重要里程碑。
- 关注 AI 对各个领域的影响:从 产品设计的素养,到对 异步编程模式的重塑,再到 内容价值的重估,以及 信息甄别的挑战、阅读与出版的革命,乃至 科研诚信的导航。
- 我们还会探讨 AI 时代语言的内在价值 和 翻译行业的转型,并思考 人类创造力在 AI 时代的未来。
- 同时,也不能忽视对AI的审慎思考,例如 为何有人选择不使用 AI 工具,以及对 “人工智能助力科学”的炒作的反思。
- 关注 陶哲轩关于任务规模与人工智能可靠性的论述,并深入了解 图灵测试、大语言模型与中国高等教育的未来,以及关于 学位论文AIGC检测的探讨。
顶尖人物访谈与讲座:
- 聆听图灵奖得主 Geoffrey Hinton 与多伦多大学学生的对话。
- 旁听 Hinton 关于玻尔兹曼机的经典讲座。
- 了解 OpenAI 如何进行 GPT-4.5 的预训练,来自内部访谈的揭秘。
- 观看 Yann LeCun 与 Bill Dally 在 NVIDIA GTC 上的精彩对话。
- 聆听 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 在剑桥大学关于 AI 加速科学发现的演讲。
- 获取 Stephen Wolfram 对 2025 年 AI 的预测与建议。
- 了解微软研究院 Chris Bishop 教授对其新书及 AI 的思考。
- 听取 Bret Taylor 关于改变一切的三大 AI 变革的访谈,以及 Pieter Levels 关于 AI 初创和数字游民生活的分享。
技术实践与应用指南:
- 学习如何 在 AI 辅助编码中最大化人类 30% 的贡献,以及 使用 AI 编程的十大原则。
- 掌握使用 Deepseek AI 优化提示词以去除 AI 味 的技巧,以及 如何写好 claude.md。
- 借鉴 Shopify 鼓励员工主动自觉使用 AI 的内部备忘录。
- 了解构建 AI Agent 的实用方法,参考 OpenAI 的实践指南 和 Claude Code 的最佳实践,并探讨 Claude Code 如何重塑开发范式 和 相关对话。
- 探讨机器学习中关于 训练数据是否需要合并 或 是否应该打乱顺序 的问题。
- 学习 机器学习程序的基本结构(参考 LearnLM 和 Grok 3 的视角)。
- 通过 LearnLM 的教程入门机器学习。
- 了解如何在 本地计算机部署 AI 模型并处理实时数据,例如一个 通过视频流抓取车流量的方案,以及如何 查看已部署的模型。
- 反思个人经验,探讨 为何有人停止使用 AI 代码编辑器。
- 关注 AI 驱动的 Vibe Coding 这一软件开发新范式。
专题二:数学星空:大师与思想 (Mathematical Cosmos: Masters & Ideas)
本专题带您领略数学的深邃与优美,走近那些塑造了数学世界的伟大心灵,了解他们的非凡人生、核心思想以及推动学科发展的重大突破。
大师传记与回忆录:
- 认识“不耐烦的天才”——亨利·庞加莱 的生平与贡献(第一部分)。
- 完整阅读 安德烈·韦伊(André Weil)的回忆录《一个数学家的学徒生涯》,或分章节回顾他的 成长岁月、高师时光、早期旅行与写作、印度经历、在斯特拉斯堡与布尔巴基的日子、二战期间的经历,以及 在美洲的岁月与结语。
- 走近 20 世纪数学巨匠 亚历山大·格罗滕迪克 的传奇一生 (下部链接)。
- 了解英年早逝的菲尔兹奖得主 弗拉基米尔·沃埃沃德斯基 的远见卓识。
- 探索“美丽心灵”之外,约翰·纳什的非凡与挣扎,了解他 获得诺贝尔奖前后的生活,以及 荣获阿贝尔奖时的访谈。
- 回顾证明庞加莱猜想的隐士 格里戈里·佩雷尔曼的非凡人生与成就。
- 了解 2025 年阿贝尔奖得主 柏原正树的生平与研究风格 (简介)。
- 认识从诗人到菲尔兹奖得主的 June Huh 的独特数学之路。
- 品读数学家的人生与感悟,例如 小平邦彦的传记《游里工夫独造微》,聆听 Peter Lax 的阿贝尔奖访谈,或阅读 G.H.哈代的《一位数学家的自白》。
- 回顾 陈省身先生《学算四十年》的治学感悟。
数学思想与进展:
- 探索 格罗滕迪克的《梦之钥匙 - 与上帝的对话》 中的深邃思考。
- 通过 洛朗·拉福格的解读,理解格罗滕迪克的“真理概念”。
- 回顾俄罗斯数学大师 阿·N·科尔莫戈罗夫留下的宝贵教育遗产。
- 聆听 陶哲轩关于数学正进入未知领域 的访谈。
- 关注数学前沿,了解解决 几何朗兰兹猜想的里程碑式证明。
- 听菲尔兹奖得主 塞德里克·维拉尼在雷恩商学院的演讲。
- 了解线性代数泰斗 Gilbert Strang 在 JuliaCon 2018 上的访谈,以及他 对线性代数、工程与 AI 的看法 和 在 MIT 开放课程的教学理念。
- 旁听 Misha Gromov 在 IHES 关于生物结构数学描述的系列讲座 (第二部分)。
- 通过访谈了解计算机科学先驱 高德纳 (Donald Knuth) (访谈 2, 2008年访谈) 对数学、编程和开源的思考。
- 探讨 沃埃沃德斯基关于计算机是否将重新定义数学根基 的深刻问题。
- 认识被誉为“算术界神谕”的 Peter Scholze (CIRM 访谈)。
- 了解 约翰·纳什提出的非凡定理。
- 思考 陶哲轩关于机器辅助证明将如何塑造数学的未来 的讲座。
- 探索数学分支的奥秘,如 分析力学在数学发展中的作用,或深入了解 压缩感知理论、应用与前沿进展 (综述一, 莱斯大学讲义)。
- 了解数学工具的应用,例如 SymPy 基础入门教程 和 如何构建压缩感知算法代码。
- 回顾 杨振宁先生谈20世纪数学与物理的分与合。
专题三:代码、工程与技艺 (Code, Engineering & Craft)
本专题聚焦软件开发的世界,从编程哲学、职业成长到具体的工具和技术实践,探讨如何在这个日新月异的领域保持精进,并将编码视为一种需要打磨的技艺。
编程哲学与职业发展:
- 学习如何通过 Vibe Coding 提升编程效率,来自 YC 的实录分享,并参考 完整的月收入1万美元 SaaS Vibe 编程指南。
- 为你的 软件工程职业生涯做好未来规划,获得前瞻性建议。
- 思考在 AI 时代,如何 最大化人类在辅助编码中的独特价值,以及 Coding 与 Programming 的本质与演变。
- 将 编码视为一种手艺,回归基础,磨练技能。
- 听计算机科学大师 Leslie Lamport 阐述为何 “编码不是编程” (简报版)。
- 回顾 我用Python八年后学到的东西,汲取实践经验。
工具与技术实践:
- 了解 ONNX 格式及其可视化工具 Netron 的基本使用。
- 比较 GNU plot 的原生版本与 Julia 版本 的异同。
- 获取在 Windows 平台下配置 VS + OneAPI 的 Fortran 开发环境 的详细指南。
- 通过 哈佛大学 CS50P 课程,系统学习 Python 编程入门。
- 回顾 Git 诞生二十年的历程,了解这个“必要之恶”如何改变世界。
- 学习 Julia 语言的基础语法与科学计算库。
- 深入了解 Markdown 的定义、历史、流行原因及其生态系统。
- 掌握强大的文本编辑与管理工具,学习 Org Mode 入门 或如何 将 Emacs 用于写作。
- 为选择合适的设备提供参考,比较 MacBook Air M4 与 Mac Mini M4。
- 了解 电子邮件的技术起源、发展历史与未来趋势。
- 区分博客系统中 Posts 与 Pages 的概念与用途。
- 了解一种古老的档案技术——微缩胶卷。
- 探索 AI 编码工具,如 Cursor 如何利用 Claude 构建 AI 编码的未来,了解其 最佳实践 和 正确使用方法,并关注 Cursor、Windsurf、GitHub Copilot 和 Augment 等工具的比较。
- 探讨编程概念,例如 异步编程的“三国杀”。
- 了解 Raycast 如何打造个性化高效工作流。
- 回顾 计算机用户界面的演进 和 键盘这部输入工具的历史与未来。
大师访谈与观点:
- 聆听 Linus Torvalds 在 Git 诞生二十周年之际的访谈。
- 了解 高德纳 (Donald Knuth) 关于开源、多核架构与编程哲学的思考。
- 听听开发者网红 ThePrimeagen 在 Lex Fridman 播客上的分享 (核心内容提炼)。
- 关注 Cursor 团队在 Lex Fridman 访谈中谈论的 AI 与编程的未来,以及 Lenny 播客对 Michael Truell 关于 Cursor 崛起的访谈。
- 了解缔造谷歌帝国的 Jeff Dean 和 Sanjay Ghemawat 之间的友谊故事。
- 听听 Tim Sweeney 关于 Fortnite、虚幻引擎及游戏未来的访谈。
专题四:经济洞察与投资哲学 (Economic Insights & Investment Philosophy)
本专题旨在提供理解复杂经济现象和把握市场脉动的视角,汇集了来自顶尖经济学家、投资大师和商界领袖的深刻洞见、分析与智慧。
宏观经济与市场分析:
- 探讨 人工智能对经济的深远影响,来自 EconTalk 与 Dwarkesh Patel 的对话。
- 阅读诺贝尔经济学奖得主 保罗·克鲁格曼的评论文章。
- 了解著名经济学家 Daron Acemoglu 关于经济学、AI、土耳其和自由民主的访谈。
- 关注全球贸易动态,听取 Jamie Dimon 对中美关系的看法。
- 理解 Ray Dalio 对当前局势的警告,提醒人们不要只聚焦于关税问题。
- 听取 拉里·萨默斯等人在彭博讨论关税、欧盟资本市场等议题。
- 了解 新加坡财政部长黄循财对“对等关税”潜在冲击的分析。
投资大师与商业领袖:
- 获取 伯克希尔哈撒韦 2024 年股东大会 的关键信息,并回顾 2025年度股东大会实录。
- 重温 沃伦·巴菲特 1998 年在佛罗里达大学商学院的经典演讲。
- 学习 查理·芒格总结的 100 个思维模型,提升决策质量。
- 聆听传奇投资人 吉姆·西蒙斯在 MIT 分享他关于数学、常识和好运的人生与工作感悟,以及他 如何用数学赚钱的分享。
- 阅读 伯克希尔·哈撒韦公司发布的 2024 年度股东信。
- 听 埃隆·马斯克在特斯拉 2025 年 Q1 全体员工大会上的讲话。
- 了解 保罗·格雷厄姆关于“超线性回报”的思考。
热点事件解读:
专题五:深度访谈与思想激荡 (In-depth Interviews & Intellectual Sparks)
本专题直接呈现来自科技、学术、商业等不同领域顶尖人物的思考与洞见。通过这些深度对话,我们可以更近距离地了解他们的观点、经历和智慧。
科技领袖与先驱:
- 聆听 Geoffrey Hinton 与多伦多大学学生的对话,了解这位 AI 教父的最新思考。
- 观看 Yann LeCun 与 Bill Dally 在 NVIDIA GTC 上的 AI 前沿探讨。
- 获取 OpenAI 内部关于 GPT-4.5 预训练的访谈揭秘。
- 听 Linus Torvalds 在维也纳谈论内核、AI、电动汽车、编程语言等话题,以及他 在 Git 诞生二十周年时的访谈。
- 了解 Chris Bishop 教授对其新书及 AI 未来发展的看法。
- 听 高德纳 (Donald Knuth) 在不同时期的访谈(访谈 2, 2008 年访谈),了解他对计算机科学的深刻理解。
- 聆听 Stephen Wolfram 对 2025 年 AI 的预测与建议。
- 了解微软 CEO Satya Nadella 关于领导力、创新与未来的访谈。
- 听听开发者网红 ThePrimeagen 的编程观点与经验分享(核心内容提炼)。
- 深入了解AI领域的关键人物,如 Ilya Sutskever 的深度学习访谈 和关于 GPT-4 与 AI 未来的对话。
数学家与科学家:
- 聆听语言学泰斗 乔姆斯基探讨语言、创造力与理解的局限,并了解他与 米歇尔·福柯关于人性的辩论。
- 与数学家 陶哲轩一同探讨数学的未知领域。
- 听菲尔兹奖得主 塞德里克·维拉尼在雷恩商学院的演讲。
- 了解线性代数大师 Gilbert Strang 的教学理念与研究心得 (Lex Fridman 访谈, 谈 AI)。
- 了解 约翰·纳什获得诺贝尔奖和阿贝尔奖后的生活与思考 (阿贝尔奖访谈)。
- 回顾物理学巨匠 保罗·狄拉克在 1982 年的珍贵访谈。
- 了解菲尔兹奖得主 Peter Scholze 在 CIRM 的访谈,以及 Peter Lax 的阿贝尔奖访谈。
经济与商业人物:
- 聆听 EconTalk 对话 Dwarkesh Patel,探讨 AI 的经济影响。
- 了解著名经济学家 Daron Acemoglu 的多方面见解。
- 听摩根大通 CEO Jamie Dimon 谈论中美关系。
- 了解 埃隆·马斯克在 Fox 新闻上关于 DOGE 项目的访谈。
- 听取 James H. Simons 分享用数学赚钱的经验。
思想家与其他领域人物:
- 观看 Jordan Peterson 与 Peter Thiel 关于“为何我们停止进步”的深度对谈。
- 聆听 Naval Ravikant 分享关于人性的残酷真相。
- 回顾 NBA 传奇 科比·布莱恩特与沙奎尔·奥尼尔的一对一访谈。
- 听听篮球评论员 查尔斯·巴克利在 Dan Patrick Show 上的精彩评论。
- 了解勒布朗·詹姆斯在播客 Mind the Game 中的日常细节 和 与纳什讨论东契奇、生涯长度等话题。
专题六:科学探索与人生智慧 (Scientific Exploration & Life Wisdom)
本专题超越具体学科,着眼于科学方法、学术研究、社会观察以及更宏大的人生哲学与智慧,旨在激发思考,拓宽视野。
学术与研究方法:
- 聆听 饶毅教授在北京大学毕业典礼上的经典致辞,感悟学术精神。
- 阅读 Andrej Karpathy 撰写的博士生涯生存指南,为学术之路提供参考,并学习 麻省理工学院人工智能实验室总结的如何做研究。
- 学习 Whitesides 关于如何撰写一篇优秀科学论文 的实用建议,以及 Paul Graham 关于好文笔的思考。
- 理解 理查德·费曼阐述的科学方法精髓,并了解 Dijkstra 总结的科学研究成功三大黄金法则。
- 阅读诺贝尔物理学奖得主 P.W. Anderson 的经典论文 《多则不同》(More Is Different)。
- 了解特定领域的科研报告,如 火箭回收技术的控制系统研究,或 高速列车车辆-轨道耦合动力学研究综述 及 建模理论基础。
- 探讨 撰写和交流中的概念辨析,提升表达精确性。
- 了解 数字孪生技术的深度解析与行业应用。
- 思考学术界的信任问题,如 信任链的构建:学术界的历史演变、现实困境与未来展望 和 学术命名的动态机制。
- 回顾 杨振宁先生《读书教学四十年》的经验分享。
科学与社会:
- 关注社会科学研究,例如关于 美国众议院党派倾向和超级合作者兴起的研究,以及 信任的链条:社会学视角下的构建、维系与挑战。
- 阅读 哈佛大学校长关于美国高等教育承诺的公开信。
- 听 迈克尔·桑德尔在北大讲座中对“优绩主义”的深刻反思。
- 了解 地震科学与工程的基本知识,并关注 2025 年缅甸大地震的初步影响报告。
- 认识物理学巨匠 保罗·狄拉克这位反对主流的沉默天才,并了解 信息动力学第二定律及其影响。
- 探讨信息与认知,如 信息需求的演变:匮乏与过载,手段与目的,内在概念的基石作用,以及 在历史长河中探寻“搜索”的嬗变与未来。
- 思考 知识的门槛降低了,为何成功依然遥远?
- 关注社会现象,例如 “薅羊毛”现象深度调研。
人生哲学与思考:
- 思考 Paul Graham 提出的核心问题:“人生何为?” 以及他关于 写作与不写作的观点。
- 品味 Derek Siver 总结的关于“如何生活”的 27 个冲突答案与一个奇怪结论。
- 反思 为何过度关注竞争对手会阻碍自身进步。
- 探讨 关于知识付费现象的思考与观察。
- 从轻松幽默的角度,看看 关于减肥的段子及其可能的中医解读。
- 探索 专家的游刃有余之道,以及 创作的意义之锚 和 创造的两种路径:“白板”与“引导”模式。
- 理解 “废话”在日常交流中的深意,和 我们为何如此感受时光流逝的弹性。
- 尝试理解更宏大的概念,如 基于五行理论的行业形态与时代演变分析,记忆的建构过程,文学的本质,意识的科学探索,以及 虚无主义的历史与应对。
- 品读 王阳明的《尊经阁记》。
历史、文化与方法论:
- 回顾传奇的 伍德斯托克音乐节的背景、经过与深远影响。
- 分析网络红人现象,例如 “甲亢哥”中国行的全球影响报告。
- 探索研究复杂历史事件的方法,如 独立研究 JFK 遇刺案档案的技术与策略,以及 科技机构(以 Google 为例)可能采取的研究策略。
- 了解我们的 每日速读栏目,快速获取信息。
- 查看我们对工具的测试,例如 “咪蒙标题大师” Prompt 的实测效果。
- 探讨历史的细节,如 京杭大运河对鸟类生态的影响,以及 史书中的记录空白问题。