The Industrial Revolution rewarded the intensity of one’s labor, The Information Age the clarity of one’s thought and the AI Revolution the purity of ones’s taste.

工业革命时代/劳力致富，信息时代/智力致富，人工智能时代/品味致富。

首先理解，智力不等于品味。这里「品味」还可以进一步理解，包含独有的表达和决策。我前面聊过一点，即抛开表征「消耗物」的创造品味，Curate and Create.

#AI #society

视频的时间轴立体切片

所有视频都是三维物体，探索技术与空间互动的创造者 Azlen 作品。他最近出的 AI 视频「Computer history by Balenciaga」也很有趣。他有个 Roam 主题库「Azlen's Roam Themes」之前挺不错。

#art

音乐也是三维
https://pouria.dev/unknown-pleasures

这个网站将 Joy Division 经典首专 Unknown Pleasures 的封面脉冲星信号图可视化，律动交互。这张图是由天文学家 Harold Craft 和 Jesse L. Greenstein 在1970年代初期绘制，用来展示脉冲星信号的时间和频率。

#art #music

Here’s How Two New Orleans Teenagers Found a New Proof of the Pythagorean Theorem

最近两个新奥尔良小女孩向美国数学学会展示了勾股定理新证明方法，构造相似三角形组成更大直角三角形来推导证明。现在已知勾股定理的证明方式有400多种。

Reference
一个很丰富的 Github 数学资源库
Susan Rigetti 关于数学的入门路径文章

#mathematics

艺术的技术复调

绘画，音乐，视频艺术在技术复调下剥开了绘声绘色的隐喻，呈现出艺术的鲜活/完整/沉浸。

技术是一种现代祭祀，拥有唤醒幽灵的能力（LLMs 更是如此，后面再谈）。过去的艺术很容易在技术当下重燃热度，经典小众艺术更甚，如前面分享过「古典绘画的动态化」，以及上面两条对经典视频和音乐的解构重组都是技术当下的复兴，也是一首技术赋格曲。它把环境与体验结合，将视听习惯溶解，让音乐勾勒出图像的投影/让绘画律动出声乐的频谱。

模仿音乐的绘画以及捕捉具象的音乐在各自创作中都有存在。詹姆斯·惠斯勒、保罗·高更和瓦西里·康定斯基等人都以「音乐方式」作画，认为颜色与线条有着声乐同样的感官结构[1]，就像爵士钢琴家 Keith Jarrett 在空气中捕获音乐一样。技术让这种想法实现。

采样/剪辑/拼接/动态化/可视化/Prompt 将不同的艺术融合在一起，未来艺术多会变成一首首技术复调的幽灵乐章。

Reference
[1] Is the attunement of abstract art and music more than a metaphor?
古典绘画的动态化
Keith Jarrett 爵士钢琴乐
我生命中的幽灵
视频的三维化
音乐的可视化

#art

人文学科的工具和资源库
Catalogue of tools and resources for humanities

今天分享个不错的东西，人文学科的百宝箱，工具和资源。它收录了各种我们熟悉的笔记文献管理分析软件，philpapers 这些开放资源库，以及各种辞典和知识库。它灵感来源于「插画师资源目录」。

这种我看作需要挖掘的导航资源，它不属于你，不过是不错的挖掘和能利用的东西。

Reference
工具资源导航聚合
搜索引擎终极索引
定制自己导航的闪击工作台

#RSS #tools

来自地球的异域风情和震撼

今天这个专题是我很喜欢分享的，因为刚好最近看到个爆炸的网站 Radio Garden，收录全世界的广播频道，转动地球仪，停留的地方就响起那里的广播频道。适合白噪音，适合听语言，适合异域风情的惊喜，很不错。

顺便今天整理了下关于来自地球的信息和 exotic，声音的、图像的、风景的：

randomstreetview：随机传送你到全世界各个角落，类似谷歌地图。
Drive & Listen：全球路况的开车视角。
beachnearby：像当地人一样发现你附近最好的海滩。
whereshouldilive：测试你应该居住在哪里

空间视角转化体验总是人这种生物动容和产生幻觉。就像宇航员报告说从太空眺望地球时，会产生一种奇特的精神体验。这就是概观效应（overview effect）。

Reference
Lofi 相关白噪音网站
Space travel will radically change human psychology and spirituality

可爱捏🥰 #meme

Grep丨新型搜索引擎

这个搜索引擎有点类似这朋友提到的 Google CSE（Custom Search Engine）,自定义网址聚合搜索，而不用再谷歌高级语法 site: 挨个点。这个网站可以自定义7个网址，不过感觉还很粗糙，但很需要。

Reference
搜索引擎终极索引（已更新）

#RSS #tools

Make Something Wonderful | Steve Jobs in his own words

Steve Jobs Archive 最近发行了乔布斯语录电子书，收集了乔布斯的演讲，采访以及电子邮件等内容。直接网站在线看，也可以在 Apple Books 上阅读。

#book

Lofi Girl’s new synthwave livestream features a new person — and their dog

油管 Lofi Girl 出了个新角色紫色魅影，主打一个 Chill Beats，目前已有三个角色。

Reference
lofi vibe 相关网站

#music

夜空之脊，悬臂边缘，赫拉的乳汁里，我们被射在一个点上，太阳熄灭，然后都被孤独地冲进马桶。

#mood

关于如何写作丨主题分享

Søk& Skriv，今天发现的比较爆炸网站，教你如何提高学术写作和信息素养，我频道也一直在分享这两主题。这是几个大学图书馆加大学哲学系合作的学术写作项目。写作，高级搜索（即我们熟悉的布尔搜索等），以及资源处理等。

关于写作相关内容，前期分享的聚合顺便梳理：

写作生产力相关书籍
关于写作相关文章
A Reading List for Writers
一篇科学写作的文献
文章：如何更有想象力的写作
写作的功能丨卸载/遗忘/疗愈

Reference
搜索引擎终极索引

#productivity

Telegram 频道内容管理与搜索

现在的体验，Telegram 局限很多。可能这有个「不可能三角」，编辑发布/曝光难度/内容管理。编辑发布体验而言，Telegram TOP 级，无审查/修改/字数限制（4096），编辑展示体验好；曝光难度，中等，比博客/公众号/媒体网站好，优于一般订阅媒体。内容管理，差劲，我的超文本实验现在变得臃肿，远不及笔记软件管理，现在使用 Reference 还能溯源/提起一些内容。

理想「内容管理」还是双链共享库展示，目前 Telegram 中文内容搜索很差，我现在笔记软件搜（基本都有记录）。不过已有两个算扩展了 Telegram 频道内容管理和搜索的网站：

Meow：Telegram 频道搜索，可定制。本频道：
https://meow.tg/private/isaiahsystem

书记酱：以博客形式发布频道，支持搜索和标签平铺。本频道：
https://app.shokichan.com/c/tg/isaiahsystem

Reference
关于吹 Telegram 适合我超文本实验内容
关于 Telegram 反链思考

#tools

祛魅丨Auto-GPT

现在我看待 AI 愈发理性，就像感受 100 多年前技术性失业史一样，只是缓了 100 年。现在媒体仍然喜欢传播焦虑，机器人/替代/末日，AI anxiety，人喜欢用惊叹和焦虑暴露无知。

最近 Auto-GPT 就是例子，Auto-GPT 设想将 LLM 的思维链（Chain of Thought）打通，人工智能自主驱动任务。这个规范里的人不再劳作，机器自主，好一个 Solarpunk。然而事实是媒体炒作放大了目前功能设想，免去对 AI 审查以及建立信任的过程，兜售贴脸信任。而「信任」是我前面说的 AI 时代启示录四骑士之一，是风险。信任需要发酵，而不是兜售与买卖，对 Auto-GPT 炒作即是增加 AI 社会风险的过程。

Auto-GPT Unmasked: The Hype and Hard Truths of Its Production Pitfalls

这篇文章提到 Auto-GPT 成本高昂，推算完成一个小任务平均需要 50 个步骤，而成本就 14.4 刀，更不用说其它任务的巨额消耗。

Merging Worlds：Auto-GPT 将开发与生产混合，它不能基于已实现任务修改某参数而产出另一个类似任务，就像游戏没有存档，每次都需要重新链接与生成，造成极大耗费。

以及 Auto-GPT 被报告说总会陷入循环无法解决实际问题；过度使用向量数据库（Vector databases）提供搜索，导致思维链步骤产生的 token 成本极高，不如直接调用 GPT。

值得关注的是 Auto-GPT 引入的代理机制，同时进行任务与协作的生成式代理（Generative Agents），人类行为交互的拟像。最近斯坦福训练的「AI 数字小镇」即是使用这种技术。

---
整体而言，Auto-GPT 为 AI 未来设想了一条新路径：Generative Agent Systems。而我们现在的一个重点，仍需要警惕兜售炒作以及购买的信任，肤浅的理解与信任影响决策和健康，以及可控的未来。

Reference
AI 末日启示四骑士
提及过的思维链
Solarpunk（太阳朋克）
Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior

#AI

#mood via toolieboys

RSS 处理策略丨动态调整

前面我把 RSS 订阅动态调整比作花园（Feed Garden）来维护，昨天再次更新和增删了日常订阅，更像是给健身餐「精细化称重」，随着阶段性需要而更新配量。

人精力有限，互联网知识（information）割裂、芜杂且获取门槛低，这对个人信息摄入方式和摄入内容要求很高，不然就像暴露在消费食品宣传下的孩童，毫无自塑能力。

我 RSS 订阅目前分四类：科技、社会、艺术、备选，前面三类是日常浏览部分，其它放入备选。昨天将「科技」摄入量剔除了些，增加「社科」和「艺术」权重，重新评估日常在看和备选「LATER」订阅部分以再次分配。

这个过程是阶段性的，你要定期评估日常订阅和备选订阅。日常订阅一旦出现内容质量下滑/推送频繁/膨胀时就可以考虑移出然后放到备选，对于有多个优秀日常订阅但推送量过多时，也需要评估和移除（比如最近我科技包括 AI 的很多优秀源，仍在剔除），我们要保证日浏览量的可控。备选也不是永远的 Read Later，也需要定期评估考虑重回日常浏览，这很重要，备选或替补中有部分属于优秀订阅源，但由于日常浏览量控制退居替补，所以可以定期回场替换。

除了已有订阅分配，你还需要不断扩大自己信息源边界捕获更多未知，然后动态调整「精细化称重」。我大概几个月会更新一次订阅，每天浏览 1000 条左右信息，星标大概 20 多条，这是我控制的量和营养克数。

最后再推荐下 Jtalk 的 RSS 处理方式，他按订阅源强度区分，分领域专业必看和下午茶时间浏览内容，有点三餐摄入的感觉。这样减少同时摄入大量信息的压力，分类也更有目的性，适合生活节奏，可参考。

Reference
RSS 源的全平台烧制
RSS 主题
我的阅读系统
Ask Channel 001丨信息源推荐
提及 Feed Garden
抓住 Twitter 和 Google 就抓住一切

#RSS

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