对知名人工智能怀疑论者加里·马库斯在Substack上发表的2218条可验证声明(2022年5月至2026年3月)的全面分析显示,他出乎意料地经常是正确的。该研究使用两个LLM管道(Claude和ChatGPT)评估声明与现有证据的符合程度,发现近60%的声明得到了支持,33.7%的声明结果不一,只有6.4%的声明被证伪。
马库斯擅长识别*具体*的技术缺陷——他对LLM安全性、Sora可靠性以及人工智能代理过早出现的预测都非常准确。然而,他的*市场预测*可靠性明显较低,特别是他对人工智能泡沫破裂的预测,其中27%的声明被证伪。
有趣的是,马库斯投入了更多笔墨讨论他*错误*的领域。分析结果显示,对某一主题的关注度越高,他的预测出现错误的概率就越高。完整数据集、方法论和LLM评估结果已公开提供,但结果由LLM评估,未经人工核实。
本文探讨了四叉树数据结构的优化方法,超越了基本实现,着重于通过递归、记忆化和规范化来提升性能。虽然朴素的数组和四叉树算法分别达到O(n)和O(n log n),但彩色四叉树通过高效处理均匀区域来改善性能。通过记忆化(缓存结果以避免重复计算)和规范化(重用相同的子树以节省时间和空间)可以进一步优化。
作者通过日益复杂的算法演示这些概念,从四叉树旋转开始,逐步进展到平均图像像素。他们强调了将这些技术应用于边缘情况引入依赖性的操作所面临的挑战,因此需要定制的“双多递归”组合子。
最终,讨论引向了这些原理在细胞自动机(如康威生命游戏)中的应用,在这些应用中,大规模重复计算的潜力使得这些优化至关重要。文章最后强调,算法突破可以从根本上改变问题解决的方法,并鼓励人们根据现代计算能力重新思考现有的工具和流程。优化的四叉树的完整代码作为附录提供。
阿廖娜在俄罗斯长大,她的名字源于一个略带悲剧色彩的民间故事——一个因疏忽导致兄弟变成山羊的女孩。这个名字在俄罗斯很常见,但搬到澳大利亚后,她一直为发音而苦恼,人们总是把“阿廖娜”读成“阿兰娜”。 最初,她曾考虑采用一个西方化的名字,但最终决定拥抱自己的身份,并不断纠正别人,而她对帆船的热爱让她得以不断重复这个过程。
尽管她努力解释,在名为“Orbit”的船上,她的船员们开玩笑地开始叫她“戴夫”——这个绰号不胫而走,起初让她感到恼火。 尽管她抗议,这种善意的戏弄却成为了被接纳和友谊的象征。 现在,阿廖娜仍然会偶尔纠正新认识的人,但她却暗自喜欢这个绰号,甚至在学习担任船长时,还会被称作“戴夫船长”。
她意识到,一个傻气的绰号也能像真诚的善意一样,培养归属感,并且承认“戴夫”在比赛中更容易呼喊。 最终,阿廖娜接受了俄罗斯名字和澳大利亚绰号都已成为她的一部分。