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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...
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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...
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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...
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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...
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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...
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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...
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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...
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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...
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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...
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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”...
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《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？ -...
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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...
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