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甲骨文埃里森：AI泡沫的压力表

80岁再登世界首富，随后财富蒸发2000亿美元。他把1300亿美元债务、OpenAI和自己的晚年全押在了AI上。如果AI真有泡沫，甲骨文可能是最先显示压力的那只仪表。 80岁首富的另一面：一座岛，一个中国女人，至少四个孩子在夏威夷，埃里森几乎拥有整座拉奈岛。140平方英里的岛上，从47英里的海岸线，到加油站、电影院、两家四季酒店，再到新建的员工住宅，大量资产都属于他。当地约3000名居...

2026/8/17·18 分钟阅读

《New Scientist》陶哲轩专访：AI最可怕的，不是抢走工作，而是重新定义你的工作

《New Scientist》陶哲轩专访：AI最可怕的，不是抢走工作，而是重新定义你的工作 -AI正以每周几个的速度攻克数学难题 -数学家已暂时失去了对叙事的控制 -如果一个行业说不清自己的价值，别人就会替它定义 AI已经闯进数学界数学家大概是世界上最习惯“慢”的一群人。一个问题悬而未决几十年甚至几百年，一个人花几年时间只研究一道题，在这个行业里都很正常。但2026年，节奏突然变了。一...

2026/8/13·17 分钟阅读

读书笔记

特朗普的人生导师教会他的权力生存算法

当选总统后，最想让一个已经去世三十年的人看到自己的胜利；陷入“通俄门”调查时，他最先寻找的，依然是这个人。特朗普的父亲给了他家产和野心, 罗伊·科恩给了他一整套生存算法。罗伊要是能看到这一刻，该有多高兴啊。 2016年11月，特朗普赢得美国总统大选。第二天，老朋友罗杰·斯通打电话向他祝贺，称他为“总统先生”。特朗普让他还是叫自己唐纳德。随后，他忽然有些感慨地说： “罗伊要是能看到这一...

2026/8/5·19 分钟阅读

邓煜

菲尔兹奖邓煜：在生活的喧嚣中严谨的数学家找到了稳定刚刚，37岁的芝加哥大学教授邓煜获得了菲尔兹奖。《Quanta》有一篇关于邓煜的长篇报道，最大的体会不是“天才果然一路开挂”。恰恰相反。真正决定一个人能走多远的，可能是他在没有结果、没有位置，甚至开始怀疑自己的那几年，还愿不愿意继续做下去。邓煜小时候差一点成了职业围棋手。他从小喜欢一个人读书。五六岁时，已经开始翻母亲的医学教材；7岁...

2026/7/24·8 分钟阅读

AI要真正理解世界，光靠大语言模型够吗？

Science 25 June 2026： AI要真正理解世界，光靠大语言模型够吗？在纽约市一家初创公司的办公室里，一个人工智能程序正在即时“梦出”一个世界。我在一款视频游戏里移动：穿过房间，遇到其他角色。每一帧画面，都是新泽西一个数据中心实时生成的。但这个挑战并不是为人类设计的。我停下来，一个自主AI智能体接管了我的操作。 General Intuition 的联合创始人 Adam...

2026/6/26·24 分钟阅读

从河南乡村到诺奖热门：阎连科写作之路

阎连科接受《巴黎评论》专访，讲了很多自己早年写作、阅读、参军、成名以及后来不断改变小说形式的经历。他的作品已经被翻译成三十多种语言，两次获得鲁迅文学奖，获得过弗朗茨·卡夫卡奖，两部作品入围国际布克奖，也常常被认为是中国最有可能获得诺贝尔文学奖的作家之一。从想离开开始：阎连科1958年出生在河南农村，父母都是农民。他自称他不是那种“怀念故乡”的人，恰恰相反，他一直想离开村庄。那时他心里...

2026/6/23·11 分钟阅读

世界最顶尖的数字取证专家如何鉴别视频/声音/图片造假

哈尼·法里德是全球最顶尖的数字取证专家之一，研究照片、视频、声音造假二十多年。一天早上，法里德收到一段疯传视频。画面显示，一枚美国制造的导弹击中伊朗一所小学，造成大量儿童死亡。媒体和各种组织都在问他：这是真的，还是 AI 做的？法里德的第一反应是怀疑，因为他最近已经看过太多“看起来很真”的 AI 视频：假的轰炸、假的坠机、假的大火、假的处决。它们已经不是过去那种一眼假的东西，但法里德不说...

2026/6/14·11 分钟阅读

聚焦：理解 AI 工具的隐性风险

一个挑战，四种策略这些文章选自 HBR.org。 1. AI 并没有减少工作——它让工作更密集 2. 当使用 AI 导致“脑炸” 3. 大语言模型正在用修辞技巧操纵用户 4. 研究：使用 AI 会抑制创新，但并非必然如此 ------ 1. AI 并没有减少工作——它让工作更密集作者：Aruna Ranganathan、Xingqi Maggie Ye 现在，许多公司都在担心如何鼓励更多...

2026/6/11·76 分钟阅读

AI正在改写数学，但还替代不了数学家

过去，数学家并不太把AI当回事。早期的ChatGPT连基础算术都会出错，遇到研究级数学问题，更常见的是一本正经地胡说。但最近几年，模型规模变大，数学数据变多，情况突然变了：AI开始能在真正的数学问题上给出结果。一个标志性事件是国际数学奥林匹克竞赛。2024年，Google DeepMind的AlphaProof解出了6道题中的4道，达到银牌水平；一年后，Google和OpenAI又宣布达到金...

2026/6/5·9 分钟阅读

工具实践

CUDA，本可以，本应该

Wired专栏：英伟达如何用“护城河”淹没竞争对手作者：Sheon Han 栏目：Machine Readable 栏目说明：一个关于编程的常设栏目。毕竟，万一机器接管世界，我们至少应该会说它们的语言。 ------ 请原谅我一上来就用一个陈词滥调——一个金融圈的术语。最近这个词已经悄悄溜进了科技行业的话语体系里。没错，我恐怕不得不谈谈“护城河”。这个词几十年前由沃伦·巴菲特推广，用来指...

2026/6/4·14 分钟阅读

为什么数学教育不能只问“有什么用？”

我们常说，中国古代有四大发明，也有辉煌的数学成就，比如《九章算术》《周髀算经》等著作。可是，一个值得追问的问题是：为什么中国古代在技术和实用知识上成就很高，但近代自然科学却长期停滞，最后远远落后于西方？原因当然很多，制度、社会结构、教育传统、官僚体系都有关。但其中有一点尤其值得今天重新思考：我们太强调“实用”，却常常轻视“理论思维”。这件事不只是古代的问题。到今天，很多学历很高的人，依...

2026/6/2·11 分钟阅读

工具实践

Notion 联合创始人：AI 不是更聪明的搜索框，而是“无限个大脑”

Notion 联合创始人兼 CEO Ivan Zhao 在一篇文章里，给 AI 找了一个很有意思的历史类比：每个时代都有自己的“奇迹材料”。镀金时代是钢铁，数字时代是半导体，而 AI 时代的材料，是“无限的头脑”。谁能掌握这种材料，谁就会定义下一个时代。原文发表于 Notion Blog，标题为《Steam, Steel, and Infinite Minds》，作者是 Ivan Zhao...

2026/5/30·12 分钟阅读

一套数竞学习路线与方法指南

很多家长和学生一提到数学竞赛，脑子里首先浮现的是“天赋”“难题”“省队”“国集”“IMO”。但真正进入数竞学习之后才会发现，数竞并不是靠一时兴起刷几道难题就能走远的。它更像一场长期马拉松：需要兴趣，也需要韧性；需要系统学习，也需要大量独立思考；需要老师点拨，更需要自己把书本和题目转化成能力。数学竞赛的本质，不是抢跑，而是持久战。真正能走下去的学生，往往不是一开始最耀眼的人，而是能长期保持兴...

2026/5/27·31 分钟阅读

破解AI时代的信息过载：AI 辅助阅读

-----不是让 AI 替你读完一切，而是重建阅读流程现在很多人一提到 AI 辅助阅读，第一反应就是： > 把 PDF 扔给 AI，让它总结一下。这当然有用，但远远不够。真正高效的 AI 辅助阅读，不是让 AI 替你读完所有东西，而是让 AI 帮你完成过去最痛苦、最耗时、最容易半途而废的几个环节： - 从大量信息中筛出值得读的内容； - 快速理解一篇文章或一本书的结构； - 找到关键证...

2026/5/26·24 分钟阅读

DeepMind 创始人谈 AGI：通往通用智能还差什么？

> 本文整理自 Google DeepMind CEO Demis Hassabis 在 Y Combinator 的访谈。 > > 访谈主持人为 Gary Tan，嘉宾为 DeepMind 创始人、Google DeepMind 负责人 Demis Hassabis，节目发布日期为 2026 年 4 月 29 日。 > 核心主题包括：AGI 的技术路径、Agent 的真实进展、长期记忆与推...

2026/5/24·16 分钟阅读

从竞赛少年到生成模型研究者：邓明扬访谈笔记

邓明扬的经历很容易被贴上“天才叙事”的标签：IMO 金牌、IOI 金牌，本科就读 MIT 数学与计算机科学，曾在 DeepMind 和 Meta 实习，如今在 MIT 师从何恺明，研究生成模型。但这篇访谈真正有意思的地方，并不是履历本身，而是他如何理解竞赛、科研、AI，以及人在 AI 时代还能保留什么独特价值。他的很多判断都带着一种反英雄主义色彩：世界并没有那么神秘，研究也并不总是靠纯粹...

2026/5/24·15 分钟阅读

John Paulos：如何避免“数学盲”

> 原文来源：Podcast Notes 对 Infinite Loops with Jim O’Shaughnessy 第 219 期访谈的笔记 > 原文标题：John Paulos — Avoiding Innumeracy > 受访者：John Allen Paulos > 主持人：Jim O’Shaughnessy > 说明：以下为中文译述与改写版，保留原文主要观点和结构，但不是逐句...

2026/5/24·16 分钟阅读

记忆不是硬盘：用科学方法提高记忆力

> 来源：Huberman Lab Essentials — Understand & Improve Memory Using Science-Based Tools > Tags：学习方法记忆力神经科学 Huberman Lab 认知训练一、记忆到底是什么？很多人把记忆理解成“大脑里的硬盘”：信息输入进去，保存下来，需要时再调出来。但 Huberman 在这期节目里强调，记忆并不...

2026/5/24·14 分钟阅读

张益唐的方法论：在大问题前保持安静、倔强与长期专注

张益唐，1955 年生于上海，祖籍浙江平湖，华人数学家，主要研究方向是解析数论。他本科和硕士就读于北京大学数学系，后赴美国普渡大学攻读博士。博士毕业后，他经历过相当漫长的学术边缘期，曾在快餐店工作，也长期在大学担任教学岗位。2013 年，他在《数学年刊》发表论文《素数间的有界距离》，证明存在无穷多对相邻素数的间隔小于 7000 万，首次实质性推进了孪生素数猜想方向上的重大难题，由此受到国际数...

2026/5/24·23 分钟阅读

奖励不是越多越好，而是要“足够有分量”：一项小鼠学习实验给教育和自律的启发

> 本文整理自 Science 2026 年 5 月 21 日论文 Reward magnitude determines reinforcement learning efficiency，原研究对象是小鼠，结论不能简单直接套用到人类教育，但它提供了一个很有意思的视角：学习效率不只取决于重复次数，也取决于奖励是否足够强，是否能维持投入状态。很多教育和自律建议都会强调一个词：重复。学英语...

2026/5/24·21 分钟阅读

唐凤的破框思考力

建构多元的知识系统——我自学，但我很少在家核心观点自学不是“一个人在家读书”，而是主动走进社群、大学课堂、网络社区和现实活动中，通过讨论、辩证与共同创作，建构自己的知识系统。唐凤的自学关键不是孤立求知，而是“不把一件事想通的担子放在个人身上”。关键概念不孤单的自学：自学者最重要的不是自由，而是不要孤军奋战。反对单一标准答案：世界上没有唯一标准答案，“任何人都可以制作自己的标准答案”...

2026/5/24·23 分钟阅读

《学习的逻辑》读书笔记：高效学习的底层策略

最近读到《学习的逻辑》，感觉这是一本非常实在的学习方法书。以前看过不少关于学习方法、认知科学、神经科学的内容，有些理论很精妙，但真正落实到中学生日常学习、考试复习、提分策略时，往往不够具体。而这本书的价值在于，它不是停留在抽象概念上，而是直接讨论学生在真实学习场景中会遇到的问题： - 时间怎么分配？ - 老师、教辅、同学和课外辅导该怎么取舍？ - 为什么有些人很努力却成绩提升不明显？ -...

2026/5/24·17 分钟阅读

猛虎、蚁群与创业者：AI 时代，为什么我们不必太悲观？

最近读到一篇很有意思的文章：Math Reveals the One Game of Chance You Should Always Accept(https://www.scientificamerican.com/article/math-reveals-the-one-game-of-chance-you-should-always-accept/)。文章从一个经典概率问题讲起：假...

2026/5/24·22 分钟阅读

压缩，可能是理解数学的关键

> 附记：本文基于论文 Compression Is All You Need: Modeling Mathematics(https://arxiv.org/pdf/2603.20396) 整理改写。论文作者为 Vitaly Aksenov、Eve Bodnia、Michael H. Freedman 和 Michael Mulligan。Michael H. Freedman 是美国数学...

2026/5/24·22 分钟阅读

菲尔兹奖得主广中平祐的方法论：创造、假说与极限分析

> 读广中平祐，我最大的感受是：真正的学习，不是把知识装进脑子里，而是用知识去创造新的东西。广中平祐是日本数学家，1931 年生于日本山口县。他因在代数几何中“奇点解消”问题上的贡献，于 1970 年获得菲尔兹奖。国际数学联盟对其贡献的介绍是：他推广了 Zariski 在低维情形下的工作，证明了代数簇奇点解消在任意维度中的结果。哈佛数学系的纪念文章也提到，他是 20 世纪重要的代数几何学...

2026/5/24·14 分钟阅读

王虹：如何面对研究瓶颈、学习与同行交流

王虹，数学家，研究方向主要包括傅里叶分析、调和分析、几何测度论等。她本科毕业于北京大学，2019 年在麻省理工学院获得博士学位，导师是 Larry Guth。之后她曾在普林斯顿高等研究院、UCLA 等机构工作，目前任纽约大学 Courant 数学科学研究所教授，并担任法国高等科学研究所 IHES 数学永久教授。王虹近年来最受关注的成果，是与 Joshua Zahl 合作证明了三维挂谷集猜想...

2026/5/24·13 分钟阅读

陶哲轩童年启示：真正的天才教育，不是催熟，而是给成长找到合适的轨道

> 原始论文链接：M. A. (Ken) Clements, Terence Tao, Educational Studies in Mathematics, 1984(https://gwern.net/doc/iq/high/smpy/1984-clements.pdf) 陶哲轩（Terence Tao）是当代最杰出的数学家之一，1975年出生于澳大利亚阿德莱德，后来在普林斯顿大学获得博...

2026/5/24·18 分钟阅读