Some interesting links that I Tweeted about in the last week (I also post these on Mastodon, Threads, Newsmast, and Bluesky):An arms race is happening, between the AI cheaters and the AI cheat detectors: https://techcrunch.com/2025/07/09/why-cluelys-roy-lee-isnt-sweating-cheating-detectors/When will
#472 – Terence Tao: Hardest Problems in Mathematics, Physics & the Future of AI
Terence Tao被广泛认为是历史上最伟大的数学家之一。他赢得了数学领域的奖牌和突破奖，并为从Navier-Stokes方程式到数学物理学和量子力学，质量数量和分析数理论，谐波分析，压缩感应，随机传感，随机矩阵理论，组合设备以及许多效果的数学效果的进展而做出了广泛的领域。 https://lexfridman.com/sponsors/ep472-scsee以下时间扫描，成绩单和给出反馈，要提交问题，联系Lex等：https：//lexfridman.com/terence-tao-tao-tao-tao-tao-tao-tao-tao-transcript-contact lex lex
5 Smart Ways to Earn Summer PD Credit (and Still Enjoy Your Break)
The post 5 Smart Ways to Earn Summer PD Credit (and Still Enjoy Your Break) appeared first on Shake Up Learning.Summer is your well-deserved time to relax, recharge, and reconnect with the things (and people!) you love. ☀️ But if you’re like many teachers, you also want to find a simple way to earn
Al Gore Is Still Wrong About Everything
al Gore仍然对史蒂夫·沃森（Steve Watson）通过现代性所做的一切都错了。记得2006年，当Al Gore发行了不便的真理，并对气候变化做出了许多令人恐惧的主张，而这一切都没有实现吗？他说，全球冰盖将消失，我们所有人现在都将在水下。这是另一个仍然是巨大的错误的。“在十年之内，乞力马扎罗山将不再有雪的雪。 2025年戈尔说，在十年之内，山上不会下雪。 “在十年之内，乞力马扎罗山上的雪将不再有雪” - 像我们击败气候变化的Al Gorelooks，每个人都无需惊慌。 pic.twitter.com/heD8vvRrXg— Alex Armstrong (@alexharms
上周我在推特上发布了一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：人工智能会反映它所训练的数据。当这些数据来自像中国互联网这样高度受控的环境时，它的响应也会表现出这些限制：https://www.stuff.co.nz/nz-news/360562380/watch-we-test-deepseek-censorship-it-doesnt-go-wellAI 没有现实概念，所以这种巨大的错误是可以预料的：https://dataconomy.com/2025/01/29/top-ai-screw-ups-2024/ 拥有人
S4E19: Thinking Out Loud… Is Rehearsal Necessary for Effective Coaching and PD?
我很高兴能与我的朋友 Gene Tavernetti 一起为您带来 Thinking Out Loud 系列的一集，他正在他的播客 Better Teaching Only Stuff that Works 上交叉发布这些剧集。在这一集中，我们讨论了“排练任务”，这只是教练或主持人可以为教师规划的练习机会。...继续阅读 S4E19：Thinking Out Loud...排练对于有效的指导和 PD 是否必要？
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：人工智能在战争中的应用越来越广泛：https://www.nzherald.co.nz/world/ai-driven-idf-operations-in-gaza-spark-debate-over-civilian-impact/G4J7PXUUMJFRTPHOJTK3GNLE2Q/人工智能正在使手术机器人功能更加强大：https://www.stuff.co.nz/world-news/360537238/robots-are-learni
S4E9: Thinking Out Loud… What is it Like to be Coached?
我很高兴能与我的朋友 Gene Tavernetti 一起为您带来 Thinking Out Loud 系列的一集，来自他的播客 Better Teaching Only Stuff that Works。本周，我们将讨论我接受大师级教学教练 Tamara Bressi 指导的经历——我在 The Direct Instruction Podcast 的一集中介绍了她……继续阅读 S4E9：Thinking Out Loud……接受指导是什么感觉？
An Exotic Challenger at Dunedin
一架来访的商务飞机登上我们的国家新闻，这肯定有点不同寻常，但挑战者 605 TC-RSA 就是这样的，它已经飞抵但尼丁几天了，Stuff 甚至还拍了一张漂亮的照片：TC-RSA（庞巴迪 CL-600 2B16 挑战者 c/n 5857）由红星航空运营，从土耳其的伊斯坦布尔起飞。根据 Stuff 的文章，它于 10 月 13 日从伦敦出发，飞行 6 个小时到达迪拜，然后继续飞行 7 个小时到达吉隆坡。从吉隆坡出发，它飞行了 4 个半小时到达达尔文，中途休息后，又飞行了 6 个小时直飞但尼丁，根据 Flightradar24 的数据，于 10 月 14 日早上抵达那里。对于近 24 小时的飞行来说
上周我在推特上发布了一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：我认为警方很容易将自己的错误或操纵归咎于人工智能的错误。当人工智能真的搞砸了，责任又在哪里？ https://www.theguardian.com/technology/2024/oct/03/artificial-intelligence-police-reports各公司正在将其 AI 数据中心转移到德克萨斯州，但德克萨斯州的发电能力不足以满足其能源需求：https://www.theregister.com/2024/10/04/texas_dc_po
新西兰报业巨头对《公平数字新闻谈判法案》运作方式的看法与法案文本有些出入。谷歌今天令人钦佩地表示，如果该法案顺利通过，他们将停止在搜索中链接到新西兰新闻媒体。新闻出版商协会的 Andrew Holden 和 Stuff 的 Sinead Boucher 对此并不高兴。但请将他们的说法与立法内容进行对比。新闻出版商协会发言人 Andrew Holden 表示，谷歌在其博客中故意歪曲了立法内容，并展示了“它一直在向政府和新闻媒体公司施加的压力”。他说，该法案将为媒体公司创造环境，让他们“坐下来与‘大型科技’公司就他们使用我们的新闻进行适当的商业谈判”。该法案为适当的商业谈判创造了环境？让我们看看法
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：使用 AI 避免碰撞的自动驾驶船：https://www.stuff.co.nz/nz-news/350423932/unmanned-vessel-makes-waves-science-minister 帮助研究文献和引用的 AI：https://dataconomy.com/2024/09/27/scite-ai-review-can-it-research-well/ 微软纠正生成性 AI 幻觉的方法：https://www.comput
Weekly Review 20 September 2024
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：网络浏览器真的需要嵌入 AI 吗？https://www.theregister.com/2024/09/10/web_browsers_ai_holdout_vivaldi/ 一位表现与早期博士生水平相当的人工智能科学家——有一些好主意，很多坏主意，以及糟糕的道德：https://spectrum.ieee.org/ai-for-science-2 但政府人工智能能让你等三个小时吗？ https://www.stuff.co.nz/nz-new
我在上周发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：人工智能不可能在两年内取代开发人员，因为人工智能生成的代码有太多安全漏洞，永远不会被金融、医疗、基础设施、国防等行业接受... https://futurism.com/the-byte/aws-ceo-human-devs-ai如果这个人工智能能够识别语调之类的东西，那我就会遇到大麻烦，因为我家乡的口音根本没有变调：https://www.stuff.co.nz/business/350384218/jobseeker-interviewed-100-robots
上周我在推特上发布的一些有趣链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：这应该不足为奇。如果你将垃圾放入训练数据中，那么模型就是垃圾。由于目前的人工智能输出了很多垃圾，因此在这些输出上训练的模型不会更好：https://www.popsci.com/technology/ai-trained-on-ai-gibberish/另一家不加区别地抓取数据的人工智能公司：https://www.theverge.com/2024/7/25/24205943/anthropic-ai-web-crawler-claudebot-ifixit-
Stuff 报纸本周的专栏报道了一项出色的美国新研究，该研究测试了 UBI 的影响。从 2020 年 11 月开始，3000 名低收入人群被随机分为两组，为期三年。一千人每人每月获得 1000 美元的无条件资金，为期三年。两千人每人每月获得 50 美元。两组人都填写了详细的调查问卷，内容包括他们如何度过时间、购买商品、健康体验等。参与者进行了血液测试以检查健康结果。政府行政记录与调查数据相结合，以提供更多细节。UBI 相当于受助人的收入增加了约 40%——这足以引起人们的关注。研究人员预先注册了他们的研究设计，以防止出现问题。如果有几十种可能受到现金转移影响的潜在结果，那么研究有很多方法可以意
