The Hidden Histories of Plant Science
一位黑人植物学家正在执行一项任务，以发现历史上黑人植物科学家的隐藏故事。肖恩·亚伯拉罕斯 (Shawn Abrahams) 分享了黑人如何对香草纸杯蛋糕和您在科学课上使用的显微镜负责！此外，在维基百科的帮助下，听听肖恩如何开始成为植物学家和历史学家的旅程。听听 Tumble 上出现的更多黑人科学家的故事！查看我们的博客文章以获取剧集列表。在我们的额外采访剧集中详细了解肖恩如何成为植物学家，该剧集提供给在 Patreon.com/tumblepodcast 上承诺每月 1 美元的赞助人。在我们的网站 sciencepodcastforkids.com 上的博客上深入了解黑人植物学家的故事。想
据我所知，没有关于 D. G. Champernowne 的书本传记。甚至他的维基百科页面也相当简洁。然而，他为 20 世纪重要的智力发展提供建议并参与其中。从霍奇斯的艾伦·图灵传记中，我了解到“Champ”是他的朋友。Champernowne 早期与图灵和克劳德·香农一起从事国际象棋算法编程工作。玩游戏是人工智能令人失望的应用之一。似乎效果最好的，比如 ChatGPT，使用了大量处理能力，而忽略了该领域专家的意见。无论如何，Champernowne 参与了计算机的发明。Champernowne (1953-1954) 发表了对冯·诺依曼关于经济“均衡”的文章的英文翻译的评价和解释。这是在同一
The Human Protein Atlas (Neuropeptide Edition)
你对大脑的研究越多，它就变得越不可知。它的复杂程度令人困惑，无论大脑是属于人类还是螃蟹，都是如此。1 对前额叶皮层 (PFC) 17 个亚区域的尸检组织的分析揭示了人类大脑复杂性的最新上升趋势。Zhong 及其同事 (2022) 发现，60 种神经肽和 60 种神经肽受体在至少一个 PFC 亚区域中表达。所有数据均可免费获取（链接位于开放获取文章中），并被纳入人类蛋白质图谱——该图谱拥有约 1500 万个独立网页（根据维基百科）。脚注1 Marder 等人，2022 年：越来越多的文献表明，电路可以具有退化解，即在个体之间具有相似的行为，但底层参数不同。... 此外，重复执行同一任务通常与生成
来自维基百科：“行政命令 10988 是美国总统约翰·肯尼迪于 1962 年 1 月 17 日发布的美国总统行政命令，承认联邦雇员的集体谈判权利。这项行政命令对公共部门工人来说是一个突破，他们不受 1935 年瓦格纳法案的保护。”肯尼迪认为这是明智的政治。什么可以
'Sailor' Malan, Freedom Fighter - Dilip Sarkar
当我继续努力挽救 ABR 的 2021 年，避免成为“自成立以来帖子数量最少的一年”时，我再次求助于客座评论员。客座评论员贡献了今年一半的内容，我永远感激他们。这一次，是 Adrian Roberts，第一次世界大战的航空专家，他对海事和第二次世界大战的所有事物都保持着浓厚的兴趣。Adrian 是一名退休的执业护士，曾在滑翔机的控制上花费了相当多的时间，他是一位诚实且有建设性的评论员。Andy Wright。Adolph ‘Sailor’ Malan DSO* DFC* 上校可能是第二次世界大战中最伟大的大英帝国战斗机飞行员；即使是胜利分数略高的“Johnnie” Johnson 也持这种观点
#170 – Ronald Sullivan: The Ideal of Justice in the Face of Controversy and Evil
罗纳德·沙利文 (Ronald Sullivan) 是哈佛大学的法学教授，曾担任哈维·韦恩斯坦 (Harvey Weinstein) 和亚伦·埃尔南德斯 (Aaron Hernandez) 的律师。请查看我们的赞助商来支持此播客：- Brooklinen：https://brooklinen.com 并使用代码 LEX 可获得 25 美元折扣 + 免费送货- Wine Access：https://wineaccess.com/lex 可获得首单 20% 的折扣- Munk Pack：https://munkpack.com 并使用代码 LEX 可获得 20% 的折扣- Blinkist：ht
#165 – Josh Barnett: Philosophy of Violence, Power, and the Martial Arts
乔什·巴内特 (Josh Barnett) 是一名综合格斗 (MMA) 拳手、摔跤手和暴力学者。请查看我们的赞助商来支持此播客：- Munk Pack：https://munkpack.com 并使用代码 LEX 获得 20% 的折扣- LMNT：https://drinkLMNT.com/lex 获取免费样品包- Eight Sleep：https://www.eightsleep.com/lex 并使用代码 LEX 获得特别优惠- Rev：https://rev.ai/lex 获得 7 天免费试用版剧集链接：Josh 的网站：https://www.joshbarnett.com/Josh
#164 – Andrew Huberman: Sleep, Dreams, Creativity & the Limits of the Human Mind
安德鲁·胡伯曼 (Andrew Huberman) 是斯坦福大学的神经科学家。请查看我们的赞助商来支持此播客：- MasterClass：https://masterclass.com/lex 可获得 15% 折扣- Four Sigmatic：https://foursigmatic.com/lex 并使用代码 LexPod 可获得高达 60% 的折扣- Magic Spoon：https://magicspoon.com/lex 并使用代码 LEX 可获得 5 美元折扣- BetterHelp：https://betterhelp.com/lex 可获得 10% 折扣剧集链接：Andrew
AI Dubs Over Subs? Translating and Dubbing Videos with AI
除了自己做饭和在家里走几圈，日本动画片（孩子们称之为“动漫”）也是我在隔离期间爱上的一件事。不过，看动漫的问题是，如果你不学日语，就得依赖人工翻译和配音演员将内容移植到你的语言中。有时你会得到字幕（“subs”），但没有配音（“dubs”）。还有些时候，整季的节目都没有翻译，你只能坐立不安，只能靠维基百科摘要和 90 年代的网络论坛来帮助你度过黑暗。那么你该怎么办呢？答案显然不是让计算机将整集电视节目从日语转录、翻译和配音成英语。翻译是一门细致的艺术，无法自动化，需要人类用爱心之手来完成。此外，即使你确实使用机器学习来翻译视频，你也不能用电脑来配音……我的意思是，谁会想听一整季的机器声音？那太
#139 – Andrew Huberman: Neuroscience of Optimal Performance
安德鲁·胡伯曼 (Andrew Huberman) 是斯坦福大学的神经科学家。请查看我们的赞助商来支持此播客：- Eight Sleep：https://www.eightsleep.com/lex 并使用代码 LEX 获得 200 美元折扣- SEMrush：https://www.semrush.com/partner/lex/ 获得一个月的免费 Guru- Cash App：https://cash.app/ 并使用代码 LexPodcast 获得 10 美元 EPISODE LINKS：Andrew 的 Instagram：https://www.instagram.com/hub
#133 – Manolis Kellis: Biology of Disease
Manolis Kellis 是麻省理工学院的计算生物学家。请查看我们的赞助商来支持此播客：- SEMrush：https://www.semrush.com/partner/lex/ 可免费获得一个月的 Guru- Pessimists Archive：https://pessimists.co/- Eight Sleep：https://www.eightsleep.com/lex 并使用代码 LEX 可获得 200 美元折扣- BetterHelp：https://betterhelp.com/lex 可获得 10% 折扣剧集链接：Manolis 网站：http://web.mit.ed
数据驱动通常被理解为积极的内涵，但当我听到这个词时，我对即将发生的“数据驱动”决策感到有些焦虑。让我来解释一下原因。根据维基百科，数据驱动的意思是“形容词数据驱动意味着活动的进展是由数据推动的，而不是由直觉或个人经验推动的。”换句话说 - 将数据视为采取行动的主要信息来源。当数据给你一个行动的理由时，你就采取行动。乍一看，这似乎是一种非常合理的工作方式，尤其是在人工智能领域，因为人工智能在很多方面都依赖于数据。但事实上，在使用人工智能时，数据驱动可能会非常成问题。我认为那些说自己是数据驱动的人走错了路。这并不意味着我反对花很多精力去理解你的数据。我实际上坚信，为人工智能项目收集、理解和准备数据
#83 – Nick Bostrom: Simulation and Superintelligence
尼克·博斯特罗姆是牛津大学的哲学家，也是人类未来研究所的主任。他研究过生存风险、模拟假设、人类增强伦理和超级智能 AI 系统的风险等有趣而重要的思想，包括他的著作《超级智能》。我可以想象在这个播客上和尼克谈话多次，每次都好几个小时，但我们必须从某个地方开始。通过注册以下赞助商来支持这个播客：- Cash App - 使用代码“LexPodcast”并下载：- Cash App（App Store）：https://apple.co/2sPrUHe- Cash App（Google Play）：https://bit.ly/2MlvP5w 剧集链接：尼克的网站：https://nickbostr
#76 – John Hopfield: Physics View of the Mind and Neurobiology
约翰·霍普菲尔德是普林斯顿大学的教授，他的一生致力于生物学、化学、神经科学和物理学。最重要的是，他以物理学家敏锐的眼光看待生物学的混乱世界。他最著名的工作可能是他在关联神经网络方面的工作，现在被称为霍普菲尔德网络，这是催化现代深度学习领域发展的早期思想之一。剧集链接：现在怎么办？文章：http://bit.ly/3843LeUJohn 维基百科：https://en.wikipedia.org/wiki/John_Hopfield 提到的书籍：- 爱因斯坦的梦想：https://amzn.to/2PBa96X- 思维是平的：https://amzn.to/2I3YB84 这次对话是人工智能播客
FaceApp and the breaking of the OODA loop
人们会认为剑桥分析丑闻在公众心中还记忆犹新，因为这件事是在四个月前（2019 年 3 月）才爆出的。如果四个月前对你来说是古老的历史，那么这个丑闻就是一个看似无辜的应用程序“This is Your Digital Life”收集了有关用户的数据，并用于邪恶的目的。然而，Facebook 应用程序 FaceApp 的流行程度显然表明，数以百万计的人并没有从仅仅四个月前的爆料中吸取任何教训。FaceApp 是一款 Facebook 应用程序，它可以出色地预测你年老时（或年轻时、不同性别等）的样子。壮志凌云遇见 FaceApp。来源：no idea对于关注剑桥分析丑闻的人来说，这并不奇怪，Fa
Future of Natural Language Processing with Deep Learning (NLP/DL)
我最近参加了 Kevin Clarke (CS224n) 的演讲，他在演讲中谈到了 NLP 的未来趋势。我写这篇文章是为了总结和讨论最近的趋势。幻灯片片段来自他的客座演讲。有两个主要主题奠定了深度学习 NLP 的趋势：1. 使用无监督 / 未标记数据进行预训练2. OpenAI GPT-2 突破1. 使用无监督 / 未标记数据进行预训练监督数据昂贵且有限，我们如何使用无监督数据来补充训练和监督微调以做得更好？让我们将其应用于机器翻译的问题，看看它如何有所帮助 - 如果您有 2 个不同语言的文本语料库（转录或维基百科文章），没有跨语言映射。我们可以将其用于预训练，在两个语料库上分别训练编码器和解
Productivity and Organizing - Resources, Tips and ideas for being more productive and organized
生产力和组织 - 资源提高生产力和组织能力的资源、技巧和想法。最后是一张“海报”。几十年来，我一直在提高生产力和组织能力，从笔记本和活页夹开始，然后是纸质组织器、PDA 和当今的工具。所有这些工具都是必需的，但提高生产力的方法也是必不可少的。以下是一些资源：资源和链接：高效人士的 7 个习惯-大纲，高效人士的 7 个习惯-维基百科适用于您生活的各个方面 5 步完成任务我每天都会使用它，尤其是处理电子邮件本·富兰克林的每日计划我喜欢他的哲学和组织来自我博客的组织资源以及更多内容组织起来 - 为学生、教师、管理员等提供的技巧和资源我作为 CIO 的工作流程 - 包括大量使用 Evernote 应用
Jeff Atwood: Stack Overflow and Coding Horror
Jeff Atwood 是 Stack Overflow 和 Stack Exchange 的联合创始人，这两个网站每天有数百万人访问。与维基百科一样，很难低估这些网站网络对全球知识和生产力的影响。Jeff 还是著名的 Coding Horror 博客的作者，也是 Discourse 的创始人，这是一个开源软件项目，旨在提高我们在线社区讨论的质量。视频版本可在 YouTube 上观看。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可
