原文：The Myth of AI Omniscience: AI’s Epistemological Limits 标题：对AI全知全能的误解：AI 的认知极限 摘要：文章探讨了关于AI的普遍误解，特别是关于AI是否能够“理解宇宙的真实本质”。作者指出，尽管AI在许多方面都表现出了强大的能力，但它仍然受到人类知识和理解的限制。大型语言模型（LLM）如GPT-4只能反映出我们当前对宇宙的理解...

原文：Cargo Cult AI 摘要：文章探讨了人工智能（AI）与真正的科学思维之间的差异。讨论了科学思维作为智能的核心要素，以及人类倾向于轻易相信与科学不符的神奇和幻想。作者指出类似GPT-4这样的大型语言模型被认为是早期版本的AGI（人工通用智能），但这种观点令人不安。现代AI模型虽然可以提问并回答问题，但无法复制人类科学思维，尤其是在扩展可验证知识边界方面的能力。对于物理学等领域，神...

原文：AI Won’t Replace Humans — But Humans With AI Will Replace Humans Without AI 内容要点： 与互联网大大降低了信息传输的成本一样，AI将降低认知的成本。 虽然很多人担心AI会取代人类的工作，但真正的趋势是，拥有AI技能的人类将会取代那些没有AI技能的人类。这意味着AI不是一个威胁，而是一个工具，可以增强人...

原文：Quick thoughts on research 创新研究的原则和启示引言 作者分享了自己在理论物理、计算机科学、思维工具和元科学领域的经验，提出创新研究工作的原则和启示。 强调分享研究思考对整个研究社区的益处。 警惕普适原则 研究原则不是普适法则，因人而异，因情况而异。 需要一系列灵活的启示，适应不同的情况和变化。 在事情进展顺利时，继续保持，而在陷入困境时，尝试其他启示。 坚...

原文：Can academia compete with the resources of industry? - A historical perspective from Computer Graphics 文章探讨了学术界与资源雄厚的工业界相竞争的问题。作者回顾了计算机图形学领域的发展历程，并指出工业界在数据规模、计算集群和工程团队等方面具有优势。然而，学术界并没有试图复制工业界的成就...