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进入前沿 AI 实验室的核心：抽象能力与判断力

本文探讨了进入前沿 AI 实验室所需的素质。作者认为，核心不在于单纯的科研或工程能力，而在于在信息不完备的环境中构建有用抽象的能力。研究是对不确定性的压缩，工程是对复杂度的压缩。随着知识获取门槛降低，稀缺资源不再是信息，而是关于“什么值得做”的判断力与品味。

大脑凭什么比 GPU 高效 100 万倍？

本文转述了 Naveen Rao 关于 AI 计算范式的演讲。文章指出，当前基于冯诺依曼架构的数字计算能效极低，与大脑相比差距百万倍，且即将面临全球电力极限。Naveen 主张应回归物理层面，利用非线性动力学和动态交互原理设计新型芯片，将计算与物理状态融合，以实现大脑级的“瓦级”能效，这或将是通往超级智能的真正路径。