一种把思维能力二分类的说法：直觉式的反应，和深思熟虑的反应。

很多地方可以类比。

（再一次蹭LLM的热点）

在过去的工作经验里面学到的可能是最重要的一点，就是不断追问。

很简单的一个操作，只要反复做下去，就会有不可思议的效果。

最后会得到一个很富有争议性的结论，可能是对的，可能是错的。

但是都比很多白话要有价值。

George Hotz。可能为人熟知的标签是：

1. 破解小子，iOS和PS 3的越狱
2. 用乐视/一加手机做自动驾驶

所以是个玩票的？

看看他实际做过什么，在过去的5年里。

比如stated preference（陈述式偏好） v.s. revealed preference（揭示式偏好）

一直对键盘不是特别在意，之前有个有线版的HHKB已经多年不用了。

一直在用笔记本键盘，最近意识到手放在身前的小区域内，会破坏背部肌肉拉伸的平衡，不利于颈椎区域休息，所以考虑分体键盘。

这里记录一些流行的layout。

大模型可以解决什么问题。

如果GPT可以生成下一个字符，它大概率掌握了语言类的一系列子任务：情绪分析、Q&A、翻译。

如果vision GPT可以预测下一张图，它大概率掌握了自动驾驶的一系列子任务：可行驶区域、动态物体识别、行为预测。

TL;DR

purity + cache = efficient (thus practical) FP

哈哈，本来挺好的一个愿景，现在变味了。

平常难免屈从于各种各样的短期目标，过程中也感觉到，做的东西是挺好的，但是又不够好。

还是希望有一个更大更香的胡萝卜在前面。

现在大概有三类大饼，让我真心向往。

作者选工作的时候有两个选择： 一个是自己熟悉，亲身看到运转良好的公司，一个是被机构用行为证明看好，并顺利融资的公司。 他选择了前者，被证明是正确的选择，后者后来出了一些问题。

所以他觉得要避免所谓的low information heuristics。

是这样吗。