还没有完成，但到目前为止，Packy 做得很好。 这是理解这些成本曲线之上将出现的复利的良好基础。

越来越明显，我们需要140个字符，以便能够拥有飞行汽车。

有机会回去作为一个被动参与者听这个。老实说，@moonshot6666 在美国和中国的人工智能生态系统以及更广泛的计算领域都是一个知识的宝库。 强烈推荐。

我喜欢@lex_feeds 的作品，因为他博学多识，能够阐明大局并将观点放在上下文中，同时也具备产品经验，能够提供开发者级别的见解。 我显然有偏见，但除了可能的Seminanalysis之外，我认为@delphi_intel 的长篇研究是目前可用的最佳研究之一，而且是免费的。 链接：

**变得更奇怪** 我天生并不是很奇怪，但我一直在努力变得更奇怪。 我相信这将对我个人和职业生涯都有好处。 我们正在从一个奖励顺应的世界（工厂式学校系统、标准化考试、备受追捧的两年投资银行、两年商学院、两年私募股权轨道等）转向一个越来越奖励奇怪的世界。 随着人工智能吞噬许多标准化任务，拥抱让你变得奇怪的特质是一种越来越优越的策略。 不幸的是，我并不是天生就很奇怪。我有许多“标准”的特征，音乐偏好与13岁女孩最为相似。 然而，在过去的10年里，我做出了有意识的选择，努力克服一些基本倾向，以变得更加奇怪。不是通过培养新爱好或重复一些维基百科抄袭的独白或参与角色扮演，而是实际上试图建立一个不同的生活。 有时这些转变是偶然的，有时是经过计算的，但它们通常，按定义来说，涉及对大多数人不会做的事情说“是”。 在旧金山，许多人天生就很奇怪，甚至更多的人努力表现得奇怪，但我发现他们中的许多人在变得更奇怪的过程中停滞不前，或者矛盾的是，以相同的方式变得更奇怪。 在亚太地区，越来越多的人接受御宅文化也是一个例子，人们试图变得更奇怪，但通常开始朝着相同的默认选项前进。 为了追求地位或接受而变得更奇怪往往是表演性的和分散注意力的，显然仍然是相当模因化的，这基本上是变得奇怪的反面。 变得更奇怪的一个重要部分是选择对奇怪的事物说“是”。这听起来可能很平常，但并非如此。特别是，我指的是在重大生活决策中持续做出非主流、非共识的选择，这些选择随着时间的推移而累积。 简而言之，变得更奇怪涉及做出你周围同龄人不会做的选择。 几乎按定义来说，这涉及到短期内地位的损失。这往往是有风险的，并导致更大的变异，这是把双刃剑。 如果你并不是很奇怪，变得更奇怪的一种方法是寻找一个与你天生截然不同的生活伴侣（也许来自不同的文化），或者简单地搬到另一个国家。 这并不是关于变得更有文化或更世故，而是扩展你的经历表面面积，以便允许更独特的综合。 就像基因表达一样，虽然有强烈的自然倾向，但不同的特征会在不同的环境中显现。这些循环往往是相互的：天生的奇怪性在新环境中被引发，进而引发对更独特环境的探索，依此类推。 对我来说，目标不是为了奇怪而奇怪，而是一个不断精炼使我独特的基因和经历的过程；这慢慢帮助我塑造一个作为真正的N of 1的故事。 有些人天生并不是很奇怪，但每个人都可以变得更奇怪。 也许最重要的成分就是勇气。 感谢您对此事的关注。

（1/8）在之前的报告中，我探讨了人工智能模型是多么迷人的矛盾——聪明却随机，知识渊博却感知有限，强大却无意识。 今天我发布了第二份报告，标题为《丰富的智能与稀缺的经验》，该报告讨论了如何有效利用这种新出现的丰富智能。我们需要一个新的合作手册：对齐意识，授予自主权，验证输出，提供反馈，并促进持续改进。 简单来说，应用程序必须将人工智能融入经验中。 详见下文：

在如此短的时间内，这里的波动是显著的，这通常让人更加欣赏美国资本市场能够吸引的投资水平。 这是中长期人工智能主导地位的一个非常好的代理指标。 最终，预计机器人技术的投资激增将有助于弥补美国日益枯竭的工业能力。 2020年代不会是一个低利率的十年。

2035 第1集：中美人工智能，概述。 @ZeMariaMacedo 和我有机会与 @moonshot6666 坐下来讨论所有关于美国与中国人工智能的事情。 Alex 目前是 @get_truenorth 的联合创始人，拥有独特的视角，因为他曾在太平洋两岸的大型芯片公司、科技公司和投资公司工作过。 这是关于美国与中国人工智能动态以及更广泛的计算未来的更具信息性的集数之一。 2035 是一个新的 @delphi_intel 播客。链接如下：

找一个像 @FloodCapital 看着 GLXY @ZeMariaMacedo 看着 Ethena @lex_feeds 看着 arXiv 那样看着你的人。

公告：@lex_feeds 本周在 @delphi_intel 的迷你信息流中发表了一些精彩的看法： 1) 人工智能如何征服美国经济 2) 模拟世界 - DeepMind 研究人员揭示 Genie3 3) 基础模型真的无法持续学习 - 是吗？ 收藏起来：