Howie和小能熊

一次性下载诺奖2025六大奖项18份deep research报告（含诺奖prompt分享）

500字费曼一下，今晚刚公布的诺贝尔经济学奖

howie.serious 的 ai 实战总结（2025年10月版）

每天阅读一小时，每周一提醒自己一次 | w2542

提问的能力，和养成方式

有这样一个认知悖论：知识越多的人，往往越容易陷入愚蠢。但孩子不是这样。原因在哪里？

ai 实战总结：sonnet 4.5, sora2, llm 三人行，ai浏览器，agents……经验、思考、工具和技巧

ai主题直播

2025年诺贝尔文学奖公布，获奖者又双叒叕不是“他”

"在末世恐惧中重申艺术的力量”

500字费曼，小学生都懂：诺奖2025之化学奖，金属有机框架

五个奖项，3家顶级ai，15份deep research报告，一次性下载~~

500字费曼一下：诺奖2025之物理学奖，宏观量子隧穿

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500字费曼一下：诺奖2025之生理学或医学奖，调节性T细胞研究

五个奖项，3家顶级 ai，15 份 deep research 报告，一次性下载～

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本周没达标，下周不能这样。

独处，是人生的一门必修课。

每个人都需要学习如何独处，如何在独处时不孤独。因为独处是创造力涌现的必要条件。

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孩子从沉迷网文到热爱阅读，

孩子从沉迷网文到热爱阅读， 只用两个月不到的时间， 收到这样的熊友反馈，非常开心！

chatgpt pulse，会成为llm版“今日头条”吗？（but 优质信息流）

chatgpt 今天刚发布的pulse，本质上是一个内容策展/curation agent。

savage主题直播：《内驱式学习》之“英语学习路线图”

共读营直播，请你来聊聊

给学习型家庭的coding量化分级

家里小学生四年级加入了学校的信息学社团。既然有兴趣，那就玩中学，做/考中学，定期参加一些必要的比赛或考试呗。 但考试的选择必须是高质量的、科学分级、量化分级、标准化的。 所以，从最基础的GESP开始。顺带着考一考。 现在，小学生基本从“入门档”过渡到“普及档”了，老父亲梳理了一下coding量化分级。 （之前英语学习…

每天阅读一小时，每周一提醒自己一次

昨天没发不是忘了，但今天也毕竟发了。 和大家共读很愉快，在评论区打卡上周阅读时长哦～

微信读书，对出版行业绝对是毒瘤，但对读者实在是基础设施级别的存在

微信读书，对出版行业绝对是毒瘤，但对读者实在是基础设施级别的存在。终身学习，本质上就是终身阅读，不可缺少这样的先进基础设施。 《三国演义》第二遍，今天刚好读完一半。看一下微信读书的记录，发现上一遍读刚好是 2 年前。 今年暑假期间，6-8 月的阅读记录是小学生的。9 月我接过来读第二遍。平均下来每天读 3 回左右（2…

#GPT日课 250919｜《手机与老虎机》\n\n• 关键词： #算法 #成瘾\n• 质量分：★★★★☆\n• 注意力：🍅 x0.5 \n\n▼ 文章：https://mp.weixin.qq.com/s/N2D5cxiMFEtUzZsHMNVwVA\n\n❖ 推荐理由：庄周梦蝶时，是庄子真梦到了蝴蝶，还是他活在蝴蝶的梦里？我们玩手机时，是我们真在玩手机，还是我们正在被手机玩？\n\n手机好玩，不是因为它功能多，更是因为它承载了一种新的商业逻辑：注意力经济。平台的目标不是满足用户，而是延长停留时间——让你“上钩”。\n\n文章点出最核心的隐喻：如今的手机APP，越来越像老虎机。人们不断刷新、滑动、点击，就像在赌场中拉动老虎机把手，期待下一秒出现“奖赏”。人类行为一旦落入“匮乏循环”，就会被机会、无法预测的奖赏和快速重复性牢牢套住。小红书、抖音、拼多多，本质上都在复刻这种机制。我们以为在追求快乐，实际却沦为平台的耗材。\n\n而这不仅仅是心理层面的困扰。神经科学家卡尔·马尔奇从大脑发育角度指出，前额皮质——这个像管弦乐队指挥一样统筹注意力和情绪的区域——正在被过度拉扯。他发现，仅仅一代人的差距，注意力持续时间就下降了 36%，年轻人的专注力更接近三岁小孩而非成年人。换句话说，数字媒体正在改变我们大脑的基本运作方式。\n\n更可怕的，这一切并非无心之失，而是有心的商业设计。正如纪录片《监视资本主义》 所说，互联网平台创造的“由多巴胺驱动的短期反馈循环，正在摧毁社会运转的方式”。互联网平台设计的当前机制，并非人类社交的自然产物，而是平台精心布下的算法陷阱。\n\n技术像一把刀，能救人，也能伤人。下次拿起手机，先问：是我在玩它，还是它在玩我？

#GPT日课 250918｜《独家对话 OpenAI 姚顺雨：生成新世界的系统》 \n\n• 关键词： #agent\n• 质量分：★★★★★\n• 注意力：🍅 x2\n\n▼ 文章版：https://mp.weixin.qq.com/s/2sNq-AMGP3CODOvkqxrb8w\n\n❖ 推荐理由：关于memory和agent的讨论，非常基础（底层？），但非常有价值，非常重要。\n\n（清华姚班→普林斯顿 PhD；6年 language agent 研究，openai 研究员）\n\n分享一下我的部分笔记和思考：\n\n• memory\n • llm memory 是ai发挥商业价值的关键，是发挥llm能力的关键。\n • 环境，是 memory hierarchy（记忆层级）的最外层。启发：对个人用户来讲，context 管理的重要性越来越大。2025年，你用logseq、obsidian来做个人知识管理，不止是为了认知卸载，更是为了和llm更好地合作，为了context management。\n • 用户有这么多llm可选，得看谁能更好生成、提炼、检索用户的memory 和context。\n\n• language agent\n • language 是通用性的源头，语言是人类为了智能泛化而发明的工具。\n • 语言模型（language agent），以chatbot 范式下的知识和语言理解、reasoner范式下的推理能力为基础，开启agent 范式。agent 范式建立在 L1 chatbot 和L2 reasoner 范式的基础上，指向L4 innovator 和L5 organizer范式。\n • code 是ai 的手；code 之于ai，如同手之于人；\n\n• ai 下半场\n • ai下半场的瓶颈是任务和环境。不论对于人类innovator，还是llm 大道innovator，intrinsic reward 很重要，memory很重要。设计你的奖励函数，选择你的任务，设计你的任务环境，构建和管理你的memory hierarchy； \n\n先快速读了两遍文字版。音频版在接送小学生路上陆续听完。