📝📝：新媒體理論家 Lev Manovich: 生成式 AI 擅長「視覺上的超現實」，但抗拒「邏輯上的超現實」
AI 讓創作變得非常簡單，同時也讓「精準控制」變得極為困難。
蛙抵加 你好, 謝謝你關注🐸發文。†God Bless Us. 我喜歡大笑 • 喜歡邊旅行邊工作 • 喜歡聊聊理財思維。在家也能創造額外收入哦 歡迎來逛逛我的IG及個人網站👉https://www.instagram.com/lets_firelife/
刘果 看星星，食烟火。
Lizi Chen 陈励子 MIT经济系博士生在读，组织经济学和公共经济学方向。关注言论审查和社交媒体对公民话语方式的影响。能掐会算，咬文嚼字。
寂然 寂然，在澳門生活的文字工作者，結集出版的作品包括小說集《有發生過》、《月黑風高》、《撫摸》、《救命》，散文集《青春殘酷物語》、《閱讀，無以名狀》等。
Jack 邱林川 香港中文大學教授，香港平台合作社運動PCCHK創會成員。
📝📝：物件筆記｜冰箱｜低溫保存，只是讓人延後承認食物的腐壞
冰箱並沒有讓食物「活」得更久，冰箱只是讓我們更晚承認食物正在變質。
📝📝：善於教學、管理、溝通的人，通常比工程師更快上手 AI｜華頓商學院副教授怎麼用 AI 發想點子？
與 AI 互動更像是在教導或指導一個人，會有來回溝通、重複查核，而不是在操作一個穩定精確的系統。
📝📝：Anthropic 獲美國聯邦法院的支持｜川普政府發起訴訟，是在濫用憲法第一修正案
直至目前（2026 年 4 月）訴訟仍在進行中，但 Anthropic 獲得部分聯邦法院的支持，承審法官認定，這場由政府發起的訴訟更像是一場文化戰爭，而非合約糾紛。
📝📝：AI 讓學生學更多，還是學更少？哈佛三位學者的真實答案｜不再讓學生解題，而是動腦出題
沒有任何一個世代，曾經需要在這樣的情況下學習：身邊有一個工具，幾乎可以替你完成所有知識性的任務，而且越來越強大。
📝📝：物件筆記｜監視器｜觀看被抽身之後，真實反而變得可疑
我學會透過各種媒介，讓自己退到一個暗處，保留一個只屬於觀看者的位置，一個不用回應、不必承擔互動後果的觀看位置。監視器，正是發揮這種作用的物件。
📝📝：你的大腦不是為螢幕而生｜Richard Cytowic: 不停滑動螢幕，認知資源也在持續流失
我們每一天，都在用一個幾萬年前的大腦，試圖應付一個資訊量爆炸的現代環境。
AI時代喜與憂
隨著科技快速發展，“凡事問AI”已經成為很多人的生活習慣。
📝📝：Claude 背後的靈魂工程師｜哲學家 Amanda Askell：模型應具備自信與穩定的世界觀，不該害怕犯錯
在人工智慧飛速發展的今天，我們經常討論算力、演算法與參數，但很少有人討論 AI 的「性格」與「靈魂」。
📝📝：演算法難以拼湊出「人味」的即興創造｜卡內基美隆大學：AI 作曲傾向走安全、保守的路線
雖然 AI 大幅提升了「生產效率」，但仍無法復刻即興的創意。
📝📝：物件筆記｜影像｜拍照，是一種強行佔有眼前景色的邏輯
照片是一種單次曝光的產物，呈現的是一個瞬間、一個切片、一個被壓縮、裁切的世界。與繪畫相比，照片缺乏時間的發酵與流動，而是用「驚鴻一瞥」的方式固定住當下。
觀《驚蟄無聲》有感
昨晚，我去看了一部電影，叫《驚蟄無聲》：當科技有了溫度，危險也有了形狀
📝📝：當你使用 LLM 時，矽谷也在凝視著全球｜AI 如何放大了資訊的地理不平等？
AI 系統以其獨特的視角看見並呈現地理空間，進而複製並放大長久以來的空間不平等。
📝📝：太空夢背後的隱藏代價｜三本劃時代著作挑戰衝向群星的衝動
《麻省理工科技評論》精選 2022 至 2025 年間出版的三本具影響力的著作，從科學實證到宗教視角，拆解了推動我們急於進軍太空的野心
向上的挑戰：從101巔峰到永續未來，Finstar基金會的垂直公益學
當全球目光聚焦於攀岩家亞歷克斯・霍諾德徒手征服508米台北101的驚人壯舉時，我們看到的，不僅是一項體能極限的突破，更是一種純粹精神的展現——面對絕對的垂直挑戰，憑藉極致專注、精密準備與內心信念，將不可能轉化為可能。
📝📝：當 GPT-5.2 開始引用 Grokipedia｜揭開 AI 資訊洗白與「誘導」危機
OpenAI 最新型號的 GPT-5.2 在處理多項議題時，開始引用由 Elon Musk 旗下 xAI 推出的 Grokipedia 作為資料來源
黑客帝国———离我们还有多远？
我认为，我们正在走向黑客帝国。
📝📝：科技滲入多巴胺的時代｜從 Rage Bait 和 Para-social 看見社群生態的退化
當代的社群媒體，是一個由演算法驅動的情感控制系統。
📝📝：Google 研究揭秘「提示詞重複」的奇效｜複製貼上 Prompt 能大幅提升準確度
僅僅是將輸入的提示詞重複一次，就能在幾乎不增加延遲的情況下，大幅提升包括 Gemini、GPT、Claude 和 DeepSeek 在內的多款主流模型的表現。
📝📝：AI 的「記憶危機」｜LLM 不是在學習，而是在「影印」整個世界
AI 模型並非真的「學會」了什麼，更像是一個極其複雜、體積龐大的「有損壓縮機」（Lossy Compression）
