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紫色的花-第八十七期
逛公园的时候发现了一丛淡紫色的花，在阳光下，很美妙，在深绿色的叶子的衬托下，紫色花更加像点缀在绿廊中的星星，很闪耀和迷人。
技术类分享
AI是怎么回事
https://wmyskxz.cn/wiki/whats_ai
非常详细的介绍了AI的生成的各种原理，以及AI能做什么，AI不能做什么，如何跟AI一起工作等等，讲述的非常的清晰，而且有动画讲解流程，很清晰。我花了大概一周的时间，终于看完了全部内容，说实话，AI发展这么快，确实自己内心也产生过惶恐，但是自己本身是一个很乐观的人，始终相信，自己有不能被AI替代的能力，而现在看完这篇内容，自己就更了解AI，也更清楚的知道，自己哪些能力不能被AI代替，现在AI会让人焦虑，前几天爱奇艺的CEO说使用艺人的照片训练AI大模型，从此真人演戏将成为非遗，这个话题让爱奇艺的股市大跌，其实这就是人类反对AI代替人的观点的案例，所有人都会担忧这样的事情，但是担忧和反驳并不能阻止这个社会发展，我们需要的永远是敢于学习，敢于面对和进步的人。
注意力残差
https://github.com/MoonshotAI/Attention-Residuals
KIMI团队新发布的论文，据说可以显著提升大模型的推理能力。KImi跟Cursor的趣事，大家要对国产大模型有信心，日常工作完全可以放心使用。国产大模型与国外旗舰模型的差距，正在不断缩小，而且价格实惠。
没有语料，大模型就是智障
https://esolang-bench.vercel.app/
如果现在做一个问卷调查，问大家”你觉得大模型是否具有智能？“
我相信，大多数人会是肯定的回答。
哪怕现在只是 AI 的初级阶段，大模型已经能够替代很多的人类智力劳动，确实非常神奇。
但是，我们不要忘记真实情况，大模型不是魔法，更不是具有自主智能的”硅基智能体”，而是基于统计规律的语言模型，它的一切行为都基于数学计算。
最好的证据就是，如果让它解决没有训练过的题目，也就是不存在统计规律的话，它根本解不出来。
这就是我今天想分享的一个实验。
两位国外的研究者找了五个主流的大模型：GPT-5.2、O4-mini、Gemini 3 Pro、Qwen3-235B、Kimi K2。
他们让大模型使用五种小众的编程语言----Brainfuck、Befunge-98、Whitespace、Unlambda 和 Shakespeare----来编程解决各种问题。
这些小众语言的共同特征是，网上很少有它们的资料，因此不能用来训练大模型。大家猜猜看，结果怎么样？
实验结果用一句话总结，就是大模型的表现一塌糊涂。
这五个大模型的平均答题正确率仅为3.8%，即100道题可以答对3.8道。相比之下，它们处理 Python 问题的正确率可以达到90%。
更尴尬的是，仅有的那几道答对的题目，都是入门级。更难的级别（初级、中级、高级），所有五个大模型的正确率都为0。
这个实验充分说明了，大模型的表现（智能程度）首先由训练材料决定：训练的语料越多，表现越好，比如 Python 的语料遍地都是，大模型因此极其擅长解决 Python 问题；训练的语料越少，大模型表现就越差，简直跟智障一样，没什么用处。
那么，一个让人好奇的问题就来了：如果某种冷门语言没有语料，但有一本很详尽的《使用手册》，我们让大模型学习这本手册，它是否就能学会这种冷门语言编程呢？
使用浏览器canvas进行数据压缩
https://jstrieb.github.io/posts/canvas-compress/
本文介绍如何在前端，通过 canvas（画布）将数据压缩成一张图片。这让我想到了，有些网站的埋点功能就是将数据变成一张图片进行传输，原来是为了进行数据压缩。 用
非技术类分享
下一个APP会是无头的
https://tuananh.net/2026/03/18/why-your-next-mobile-app-is-probably-headless/
如果我们未来都通过 AI 助手使用手机，那么各种 App 就不需要显示模块了（无头），只需向 AI 助手提供数据接口。这确实是趋势，只需要装一个AI助手，其他软件都能调用，但是不一定所以你想用的应用，都同意接入同一个AI，毕竟很多应用是靠广告赚钱的。
古罗马的混凝土建筑
https://unchartedterritories.tomaspueyo.com/p/how-roman-technology-drove-its-architecture
技术问题驱动建筑创新——罗马建筑的演变，本质上是工程师解决实际需求的过程，而非单纯的审美或宗教追求。
别变成机器
https://blog.armeet.ca/becoming-the-machine/
我最近看到一句话：“只有奴隶才通过生产力来量化自身的存在价值。“
是啊，生产力越高，奴隶越有价值。
这让我想到，如今的社交媒体上充斥着大量的奋斗文化，许多人展示自己是多么努力在提高个人生产力。
在我看来，这就是将自己跟机器做比较。大家认定，如果能像机器一样，接收指令并高效地完成某个目标，自己就越有价值，就能取得人生成功。
社交媒体上，这种”奋斗文化”有很多表现形式：（1）你还不够努力。（2）你得早上五点起床。（3）你得第一个到，最后一个走。
这种文化的背后，就是要求人变成机器。
机器确实很高效，但有一个问题：它是刚性的，以既定的模式和线性速度运转，无法自动适应环境变化，也无法学习游戏规则。
你不是机器，你是人。你的特点应该是灵活应变，快速适应。你不要追求极致的努力，而是要找到最有价值的解决方案。你要专注于真正重要的因素：速度、效率或质量，不要迷恋枯燥乏味的工作。