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AI SCENTRONIC:从1939年被没收的气味机到AI电子鼻将气味搬上互联网

文章追溯了气味传输技术近90年的历史:1939年Hans Laube在瑞士展示会散发气味的电影,其设备因专利纠纷被没收;Morton Heilig于1962年获得Sensorama模拟器专利,将气味融入虚拟现实;好莱坞的AromaRama和Smell-O-Vision尝试均告失败;1968年Taguchi发明二氧化锡气体传感器,1982年Persaud和Dodd在《自然》发表论文开创电子鼻领域。作者指出电子鼻四十年来的局限是'有鼻无口'——只能识别气味却无法再现。如今AI技术终于实现通过互联网传递气味描述并在远端重现气味的突破,并提供了自制电子鼻的零件清单、安全须知及气味库SuperPrompt。

技术 › LLM Brian Roemmele 2026-10-2628.7 KB 14.6K 27 84

历史视野下的 AI 时代组织治理之道

文章回顾了中国两千年来中枢权力架构的演变——从秦汉丞相制、隋唐三省六部、宋代二府三司、明代废相设内阁,到清代军机处与密折制,指出其始终围绕效率与制衡的平衡展开。作者认为,AI 时代人机协同组织虽技术巨变,但决策权、执行权、监督权分配等治理底层逻辑未变。文章提炼出六大借鉴:三权分立、信息双轨制、AI 智囊定位、核心资源垂直管控、独立监察闭环、警惕集权与分权两个极端,并提出统一治理下小团队自治的组织模式,以四权分立、双轨信息流转和清晰人机权责体系支撑 AI 时代的组织管理。

职场 › 管理 木渡川 2026-10-1524.1 KB 5.7K 17 75

24 Books You've Probably Never Heard Of But Will Change Your Life

Ryan Holiday 认为只读大众经典会让人得出与所有人相同的结论,阅读的意义在于洞察人性与理解世界。他从西方三千年的出版历史中挑选了一份按时间大致排序的冷门书单,包括色诺芬的《居鲁士的教育》、罗马奴隶 Publius Syrus 的道德格言、马可·奥勒留的《沉思录》、瓦萨里的艺术家传记、以及《为奴十二年》等回忆录与历史作品。作者逐书介绍了其独特价值与深刻启示,鼓励读者跳出主流书单,发现这些被埋没却改变人生的伟大著作。

读书 › 书评 Ryan Holiday 2026-08-2822.4 KB 39K 324 63

The Books on My Nightstand

Ryan Holiday shares the books currently on his nightstand, including Clear Thinking by Shane Parrish, Three Lives for Mississippi by William Bradford Huie, Everybody Behaves Badly by Lesley M. M. Blume, The Daily Pressfield by Steven Pressfield, Going Infinite by Michael Lewis, and Fair Play by Eve Rodsky. He provides personal insights and recommendations, touching on decision-making, civil rights history, Hemingway's writing style, and practical advice for household task division. He also mentions books his children are enjoying, such as The Island by Max Brooks and WeirDo by Anh Do, and reflects on the importance of reading history to understand current issues.

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量子力学研究史(下):多体、涌现与量子信息

本文是量子力学研究史的下篇,聚焦于多体物理、涌现现象与量子信息。文章从狄拉克1929年的宣言切入,指出量子力学虽为化学和物质科学提供了底层定律,但多体系统的指数墙使得精确求解不可能。随后回顾了平均场方法、能带理论、隧穿效应、白矮星简并压等关键进展,并指出莫特绝缘体等强关联系统暴露了单粒子图像的局限。最后,文章介绍了朗道相变理论、准粒子概念以及量子信息科学如何利用多体系统的量子特性,展现了量子力学从微观原理到宏观物质世界的深刻影响。

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AI Agent 七十年演化史

本文系统梳理了AI Agent从1958年McCarthy的Advice Taker到2026年的七十年演化历程,指出其核心循环架构(感知-规划-行动-反思)自1972年Shakey机器人以来基本未变,真正变化的是循环中负责决策的“大脑”,经历了符号系统、专家系统、深度强化学习到大语言模型的更替。文章认为,大语言模型通过上下文学习和从文本中吸收常识,解决了前两代大脑“常识写不完”的致命缺陷,从而引爆了2023年的Agent浪潮。同时,文章提出关键观点:2023年的Agent技术栈大多是模型缺陷的补丁,随着模型能力增强,这些补丁将逐渐被拆除,最终通过训练直接获得能力。全文以METR时间视野曲线为衡量标尺,并埋下多条线索,在后续章节中逐一展开。

技术 › Agent snowboat 2026-08-1192.8 KB 31.7K 48 74