我见青山多妩媚：二十世纪数学史（上）
本文回顾了二十世纪上半叶数学发展的核心脉络。不同于十九世纪的开荒式扩张，二十世纪数学转向对代数、几何、分析及基础的系统化与结构化。文章重点讲述了代数如何从解方程演变为研究结构，涵盖了诺特及其对对称性与守恒量联系的证明、抽象代数的建立、范德瓦尔登《代数学》的普及、布尔巴基学派的结构主义风格，以及范畴论对“结构之间的关系”的探索。文中强调了物理学和计算机作为两大外部力量对数学发展的深刻塑造。
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气吞万里如虎：回顾十九世纪的数学英豪们
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什么是希尔伯特的第六问题？这个问题重要吗？
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提升思维的10本数学书籍（但鲜有人能读完）
文章推荐了10本能够重塑思维的数学书籍，这些书并非传统教材，而是需要主动参与的高强度思维训练。从探讨复杂系统的《哥德尔、埃舍尔、巴赫》到问题解决经典的《如何解题》，这些书籍涵盖了逻辑、证明、统计学等多个领域。虽然大多数读者因难度较大而半途而废，但坚持阅读并理解其中内容，将极大地提升读者在逻辑、模式识别及解决复杂问题方面的思维能力。
H3 古风舞蹈创作方法论：从动作动链到导演级运镜
作者系统总结了一套基于 H3 模型的 AI 古风舞蹈视频制作方法论。核心原则是先建立舞蹈再建立镜头：从作品意图、音乐分析、编舞设计出发，构建持续层、动链层、微动作层三层舞蹈结构，写出包含受力、路径、重心、惯性等完整物理过程的动作链，并按音乐节拍与动作密度对齐。镜头设计强调真实摄影机几何而非抽象角度术语，每次运镜都需有目的。文章还涵盖参考图视觉权限界定、跨段连续性检查、负面约束的正向替代方案、提示词语法结构与交付前的导演级自检流程，旨在建立可复用的模块化 AI 舞蹈创作系统。
好的写作到底是什么
本文整理自 The Art Of Storytelling 的视频，探讨好写作的本质。核心观点：写作不是把想法誊写到纸上，而是让想法成形。写作是在起点（读者已知）与终点（读者读后的理解）之间找一条最短的直线，即安排信息出现的顺序，让读者自己走到寓意。文章提醒写作者提防知识的诅咒，用词只看能否帮读者往前走，避免用大词炫耀，并强调培养自己独特的声音来自个人对世界的体验，建议写作者过丰富的生活积累素材。清晰比简单更重要，好散文如窗玻璃。
AI 时代的 eval 究竟应该怎么做
作者提出在 AI 时代执行成本越来越低，eval（评估）才是一等公民。他建立了 repo-evals 项目，系统测评各类工具和 skill，并详细介绍了完整的评估方法论：先看真实产出而非介绍；将工具分为原子、分子、复合物三个层级并采用不同检查标准；打分四档且分数拆开可解释；明确 who/when/how 使用场景；绘制工作流并与同类工具对比；标注部署成本和 license；把 README 承诺拆成一条条 claim 逐条核对实测证据；最后按层级使用不同检查清单（确定性、幂等性、工作流正确性、错误传播等）。文章以 guizang social card 为例演示了完整评估页面结构。
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AI 时代，如何突破个人能力边界
作者以技术小白身份借助 AI 获得世界 AI 大赛 Top 10 的经历为例，复盘出三种可培养的元能力：一是结构化思考，把陌生复杂的事拆解到可下手；二是学习与迁移，通过情景化提问从专家身上提取判断依据，并让 AI 协助设计与整理；三是 AI 协作技巧，包括清楚交代背景目标、先确认理解再动手、用具体场景讲解选项利弊、分工验收并具体反馈后迭代。作者认为这三种能力配合使用，是普通人在 AI 时代突破能力边界的金手指，每解决一个问题，能力边界就往外拓一点。
手把手教你写一篇长文：如何把一个想法变成一篇文章
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物理学三百年的终极转向：为什么场比粒子更基本
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