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AI is the new plastic。把AI比喻成塑料，我们可以从塑料的快速普及和大规模发展，到逐渐意识到其潜在危害性的历程中，汲取对AI发展的深刻启示。正如塑料，AI是一种新兴的材料和工具，它正在重塑我们的生活和工作方式，催生新的工作模式和信息交互形式。尽管AI带来了显著的进步，但它也伴随着风险，正如塑料对环境的破坏性影响一样，我们同样需要关注AI的潜在缺点，包括工作岗位的转移、隐私泄露和伦理问题等。

AI一种能快速给出答案或结果，但结果的准确性或好坏并不确定的手段，其关键点在于喂给AI的提示词是什么？你是否明确清晰的表达了自己的诉求。生成式 AI 通常基于概率模型，它会预测最可能的答案或文本，而不是确定唯一正确的答案。这种方法有时会导致结果偏离真实需求。但如果是需要快速产生想法、创意或进行初步探索时，AI 的效率和广度非常有用，即使结果有不确定性，也能为进一步优化提供方向。而且AI的准确性也基于人类监督和矫正，它不是取代一切，而是我们工具箱中的新材料。

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🚩 简单说来，各种"距离"的应用场景简单概括为：

• 空间：欧氏距离用于度量二维或三维空间中的直线距离，非常适合用于几何空间中的距离计算；

• 路径：

  • 曼哈顿距离：网格路径计算，只允许沿着水平和垂直方向移动，而不考虑对角线方向的距离；
  • 切比雪夫距离：用于度量国际象棋国王的最短路径距离，适用于只考虑水平、垂直或对角线的移动

  闵可夫斯基距离是欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离的统一形式

• 加权：标准化欧氏距离，用于需要考虑各维度不同权重的情况，例如数据分析中不同特征维度具有不同单位或重要性时；
• 排除量纲和依存：马氏距离，用于消除不同变量间的依赖性和量纲影响，适用于多元数据分析和异常检测；
• 向量差距：夹角余弦，适用于文本分析等高维向量空间中，比较角度而非距离；
• 编码差别：汉明距离，用于度量字符串或编码之间的差别，常用于错误检测与纠正（如纠错码）中；
• 集合近似度：杰卡德相似系数与距离，常应用于推荐系统和文本相似性计算中；
• 相关性：相关系数（如皮尔逊相关系数）用于度量两个变量间的线性关系，相关距离作为一种距离度量，用于数据分析中；
• 时间序列：DTW距离用于时间序列的相似性度量，适合变速率或变形的时间序列数据；标准化欧式距离也可以用于等长时间序列的简单相似度比较

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方可成10.25号的newsletter:"关于I人的时代"。里面有句话，很认同：

内向与外向只是汲取社交能量的方式不同，内向不代表不会沟通，内向者不一定不合群，甚至还可以在群体和人际关系中做出独特的贡献。

以往认知中普遍认为内向的人不合群，不擅长沟通，缺乏有效沟通的能力，是一个贬义词。但这种情况已经发生了一些变化，现在的年轻人会把“我是I人”、“我好I”挂在嘴边，丝毫不会认为其中有什么负面的意味。之所以会发生这些改变是人们对个体差异的理解越来越深入，很多特质在慢慢的被看见。从另一个角度来说，I人的流行可能也暗示着年轻人在公共生活中的失落感。比如沟通交流不畅，得不到回应等等，这些事情都在加速E人向I人转变。那么我们应该做些什么呢？笔者认为首先是要重拾沟通的勇气，从家人开始，去表达去参与，去听听家人们的回响

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Are you setting yourself up to fail.Ali Abdaal在一期newsletter中提到关于如何看待失败这件小事。说到底就是心理调节，换个角度去想想。“Framing anything as an experiment means that whether or not it "works", the experiment is still successful. The point of an experiment is to gather data, not to win or lose.”。实验的本质在于探索和学习，其成功不以结果的成败来衡量，而在于能否收集到有价值的数据。即使实验结果与预期不符，它也能提供宝贵的经验，这个过程是迭代的，是不断修正和发展的。我们不应该期望只是在第一次尝试时就搞定它。pendulation。这个词来自创伤治疗领域，但在创伤治疗之外它也是一个有用的概念。它描述了当我们学习或将新事物融入生活时会自然的来回尝试，就像钟摆一样，每一次的摆动都是一次实验。这种以实验为基础的思维方式鼓励我们对不确定性持开放态度，从每一次尝试中汲取教训，不断适应和创新。

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