
概率究竟是什么:频率派与贝叶斯派
同样是 20 次观察、14 次成功,我们到底知道了什么?从一个算得出的例子,理解频率、先验和不确定性。
6 分钟


同样是 20 次观察、14 次成功,我们到底知道了什么?从一个算得出的例子,理解频率、先验和不确定性。
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代码能运行之后,还要回答什么?从一个预览按钮出发,理解计算机科学如何讨论表示、状态、规则与验证。
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从一张只有三个节点的图出发,追踪现实如何变成模型、算法与可执行决定,也看清抽象遗漏了什么。
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为什么先定义对象、责任和数据口径,再扩展业务模块?以德馨星云公开结构为起点的一份设计方法笔记。
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同一组事实可以导向不同期待。叙事如何帮助理解,又从哪里开始变成掩饰?从产品表达与文学文本展开。
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正常查询、无权限、证据不足:一次回答的三个分支,以及为什么“不会写入”仍不等于“没有风险”。
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多看一次预览,为什么不应该改变下一次结果?从一条真实测试,解释随机性怎样成为可理解、可验证的游戏规则。
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把课程、实现与真实问题连接起来,不是增加更多标签,而是让每次学习都留下可以检查的东西。
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原理成立、工程可用与持续运行是三种不同证明。用制造与聚变的边界,理解突破之后还有什么工作。
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从语言、多模态到智能体与物理行动,我关心的是每跨过一层,究竟增加了什么能力,又把什么问题留给下一层。
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把一个汉堡沿原料、厨房、店租和销售拆开,才能看清自动化节省了谁的成本,又有没有到达顾客。
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计算、食物和商品可以越来越便宜,人的时间、位置和被认真对待的机会却未必可以无限复制。
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生成工具扩大了表达供给,但没有扩大每个人的一天。平台的力量,越来越体现在决定什么被看见。
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当一个深懂领域的通用型人才能够组织成百上千个 AI agents,一人公司或一到十人的小团队,可能创造过去需要庞大组织才能交付的价值。
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导数是局部近似怎样成立,积分是局部信息如何重新组成整体。极限让这种直觉获得可检查的条件。
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从未知数到线性映射,再到运算本身,代数不断改变我们认为值得保留的东西。
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同样两个点,距离可以有不同定义。图形只是入口,空间里的规则才决定我们可以怎样推理。
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我在想,是不是可以把数学家想象成进攻派和防守派:一方提出猜想,另一方尝试证明或证伪,让直觉与严谨共同推动问题前进。
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从“地理算文科吗”到“AI 应该学理科还是工科”,我越来越在意课程里混合了哪些不同的提问与证据。
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表达、照护与理解他人的劳动长期难以被完整计量。技术变化可能改变它们的价值,却不会自动带来平等。
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我反对把金融一概当成虚拟泡沫,也反对把价格当成社会价值的最终裁判。
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从人物名单转向设备、材料、软件、制造和客户,才能看清人才怎样变成持续的产业能力。
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从长鑫与长江存储想到的,不是下一张企业榜单,而是不同技术怎样形成不同的竞争门槛。
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把深圳对应湾区、把杭州对应西雅图很直观,但城市的能力藏在人才、客户、供应商和生活之间的连接里。
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我关心苹果与华为的竞争,但比手机参数更重要的是:下一种设备凭什么进入人的日常生活?
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把封神与西游中的人物放进同一套现代改编,并不难;难的是让秩序、命运和自由的冲突在故事里真正发生。
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我曾把王朝更迭称为零和博弈。现在更想把问题说清:什么改变了权力归属,什么扩大了普通人的生活可能?
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