{"source":{"id":"2071787459319349673","title":"查理·芒格生前最爱讲一个寓言式的故事。 普朗克拿到诺贝尔物理学奖后，在德国各地巡回演讲。 他的专职司机天天在台下听，把整…","url":"https://mubeitech.com/p/2071787459319349673"},"method":"semantic-similarity","count":6,"items":[{"rank":1,"id":"2069873341901713676","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"DeepMind 创始人 Demis Hassabis 出了一个考题： 只给 AI 提供爱因斯坦在 1901 年能接触到…","summary":"DeepMind 创始人 Demis Hassabis 出了一个考题： 只给 AI 提供爱因斯坦在 1901 年能接触到的数据，看它能不能独立推导出《相对论》。 Demis 认为，今天所有的文本大模型，一个也通不过。 这才是测验 AI 智商的真正标准。 现在的 AI 每天写方案、…","body":"DeepMind 创始人 Demis Hassabis 出了一个考题：\n只给 AI 提供爱因斯坦在 1901 年能接触到的数据，看它能不能独立推导出《相对论》。\n\nDemis 认为，今天所有的文本大模型，一个也通不过。\n\n这才是测验 AI 智商的真正标准。\n\n现在的 AI 每天写方案、写代码，看似无所不能，其实只是在做“外推”。\n它只是把人类已经探明的事实，用更顺滑的逻辑和文字拟合出来。\n\n真正的创造力是什么？\n是面对未知的物理世界，提出一个前所未有的新假说。\n\n爱因斯坦当年是怎么干的？\n他在瑞士专利局当职员的时候，天天摸鱼做白日梦。\n他闭上眼睛，在脑子里做“思想实验”：\n如果我坐在一列火车上，以光速旅行，世界会变成什么样？\n他是动用了视觉想象力，去和真实的物理世界碰撞。\n最后，才是用数学把这个直觉证明出来。\n\n这就是今天文本模型的死穴。\n文字和逻辑，只是“比特世界”的东西。\n哪怕 AI 读完了人类历史上所有的书，把所有的交叉连接都找出来，它也依然在比特里打转。\n\n要想真正通关爱因斯坦测试， AI 必须接触、理解原子世界。\n它需要提出假说，自己设计实验、甚至动手做实验，去和真实的物理定律肉搏。\n\n所以，别再被那些精美的套话 and 缝合的 PPT 唬住了。\n真正的科学发现，从来不是靠拼凑已知答案。\n等哪天 AI 也能在没有答案的迷雾里，像个专利局职员一样，闭上眼去追一束光。\n人类才算真正迎来了新神。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2069874931723067536","translated_status_id":"2069874931723067536","published_at":"2026-06-24 20:06:37","created_at":"2026-06-24T22:00:35+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2069873341901713676","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2069873341901713676/markdown"},{"rank":2,"id":"16421023","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"2026年，全球的AI实验室都在撞同一堵墙。 这堵墙，理查德·费曼在1964年就指出来了。 今天的大模型团队，都在逼着机…","summary":"2026年，全球的AI实验室都在撞同一堵墙。 这堵墙，理查德·费曼在1964年就指出来了。 今天的大模型团队，都在逼着机器用人类语言去“推理”。 在康奈尔大学的黑板前，费曼用一个物理实验讲透了为什么这条路是死胡同。 来试着用普通人都能听懂的大白话，解释一下引力。 有人发明过一个极…","body":"2026年，全球的AI实验室都在撞同一堵墙。\n这堵墙，理查德·费曼在1964年就指出来了。\n\n今天的大模型团队，都在逼着机器用人类语言去“推理”。\n在康奈尔大学的黑板前，费曼用一个物理实验讲透了为什么这条路是死胡同。\n\n来试着用普通人都能听懂的大白话，解释一下引力。\n有人发明过一个极好懂的“大白话模型”：\n假设宇宙里充满微小粒子，从四面八方撞击地球，这就产生了引力。\n不用算公式，听着极其合理。\n\n但它有一个致命推论。\n地球是在轨道上往前跑的。\n只要你在往前跑，迎面撞上的粒子绝对比从背后追上的多。\n就像你在雨中狂奔，脸上永远比后脑勺被淋得更狠。\n这种迎面的粒子阻力，会直接把地球拖垮。\n真有这种阻力，地球根本没法绕着太阳转上三四十亿年。\n大白话理论，当场破产。\n\n费曼说，从牛顿到现在几百年。\n没有任何人能用一套非数学的语言，把引力讲明白且不出错。\n一旦你想把深奥的规律强行翻译成“让外行舒坦”的日常词汇。\n结果就是制造一场接一场的混乱。\n听众看到的，只会是一句接一句极其复杂、毫无关联的废话。\n\n为什么会这样？\n因为数学从来不仅仅是一门语言。\n数学，是语言加上推理，是仔细推敲后的逻辑结晶。\n大自然用来给出答案的底层逻辑，不是口语，是纯粹的数学。\n\n这就解释了今天大模型的困境。\n靠语言概率拼接去硬堆逻辑链条，注注定满盘皆输。\n因为人类的日常口语里，根本没有装载大自然的推理引擎。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2079648471242383658","translated_status_id":"2079648471242383658","published_at":"2026-07-21 11:41:11","created_at":"2026-07-21T13:21:09+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/16421023","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/16421023/markdown"},{"rank":3,"id":"2102126261279810001","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"让小模型照抄大模型，反而变蠢了？ 是真的。 赛富时（Salesforce）人工智能团队刚拿出了一项反常识的研究。 做智能…","summary":"让小模型照抄大模型，反而变蠢了？ 是真的。 赛富时（Salesforce）人工智能团队刚拿出了一项反常识的研究。 做智能体的人，习惯思路是什么？ 小模型不够聪明，那就去学顶尖学霸。 大模型怎么推理，小模型就照搬怎么学。 全套照搬过来，总不会错吧？ 结果恰恰相反。 如果你的提示词、…","body":"让小模型照抄大模型，反而变蠢了？\n是真的。\n赛富时（Salesforce）人工智能团队刚拿出了一项反常识的研究。\n\n做智能体的人，习惯思路是什么？\n小模型不够聪明，那就去学顶尖学霸。\n大模型怎么推理，小模型就照搬怎么学。\n全套照搬过来，总不会错吧？\n\n结果恰恰相反。\n如果你的提示词、工具和工作流，原本是围绕小模型调试好的。\n这时候逼它全盘照抄大模型，效果反而全面滑坡。\n不仅没变聪明，原本跑通的系统也崩了。\n\n为什么会这样？\n它学了大模型的做题姿态，却没有足够的脑力去支撑。\n高级招式用不出来，反而把原本跟工具链的默契给打碎了。\n步子迈得太大，手脚先打起架来了。\n\n那小模型到底需要什么？\n研究团队给出的答案很干脆：\n小模型根本不需要像双子座（Gemini）那样去思考。\n它真正需要的，是在自己摔跟头的步骤上得到针对性修补。\n针对失败做定点修正，远比全盘照抄顶级学霸管用得多。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2102232857775091979","translated_status_id":"2102232857775091979","published_at":"2026-09-21 20:13:47","created_at":"2026-09-21T22:02:10+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2102126261279810001","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2102126261279810001/markdown"},{"rank":4,"id":"2082988997807132810","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"最简单的问题，其实最难回答。 为什么两块磁铁会互相排斥？ 诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼被问到这个问题。 他拒绝直接给答…","summary":"最简单的问题，其实最难回答。 为什么两块磁铁会互相排斥？ 诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼被问到这个问题。 他拒绝直接给答案。 在一段7分钟的访谈里，他坐在扶手椅上，没有黑板，没有草稿。 他用两块磁铁，徒手拆解了什么叫“解释”。 你问“为什么”的时候，到底在期待什么？ 费曼举了个例…","body":"最简单的问题，其实最难回答。\n为什么两块磁铁会互相排斥？\n\n诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼被问到这个问题。\n他拒绝直接给答案。\n在一段7分钟的访谈里，他坐在扶手椅上，没有黑板，没有草稿。\n他用两块磁铁，徒手拆解了什么叫“解释”。\n\n你问“为什么”的时候，到底在期待什么？\n费曼举了个例子。\n明妮阿姨住院了。为什么？\n因为她在冰上滑倒，摔断了髋骨。\n大多数人听到这里就满意了，逻辑闭环了。\n\n但换作一个什么都不懂的外星人来听呢？\n他会问：为什么摔断骨头要去医院？\n或者问：冰为什么会滑？\n你答：因为站上去的压力，让冰融化了一点。\n他接着问：为什么别的固体踩上去不融化？\n你答：因为水结冰时体积膨胀了，压力试图把它变回水。\n他再问：为什么水结冰体积会膨胀？\n\n只要顺着“为什么”往下抠，每给出一个答案，脚下的地板就会塌陷一层。\n直到掉进那个让人不舒服的真相里：\n所有的解释，只不过是把你不知道的东西，翻译成你早就默认接受的东西。\n\n现在回到磁铁。\n两块金属没碰到一起，却能互相推开。凭什么？\n如果费曼告诉你，就像它们之间连着看不见的橡皮筋。\n你立刻就懂了。\n但这叫作弊。\n\n因为如果你继续问：橡皮筋为什么会有弹性拉扯？\n物理学家最终还是要用微观的电磁力，也就是你一开始问的磁力去解释橡皮筋。\n这就成了一个死循环。\n\n磁力，已经是这个世界最底层的基本元素。\n它没法再被降维，没法再翻译成你更熟悉的东西。\n这就是为什么学校里教磁铁，从来给不出理由，只能给你画几张图。\n\n这是1983年的访谈。\n放在今天看，反而更刺骨。\n任何一个AI，一秒钟就能吐出关于磁力的完美标准答案。\n但费曼早就把底交了。\n工具只会给答案。\n先知道自己站在哪个框架里提问，知道哪些问题根本没有底，这才是人该干的事。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2083221151908610539","translated_status_id":"2083221151908610539","published_at":"2026-07-31 14:56:04","created_at":"2026-07-31T16:40:35+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2082988997807132810","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2082988997807132810/markdown"},{"rank":5,"id":"17175485","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"他解开了困扰人类上百年的数学难题。 然后把一百万美元和数学最高奖，全推了。 这个人叫格里戈里·佩雷尔曼（Grigori…","summary":"他解开了困扰人类上百年的数学难题。 然后把一百万美元和数学最高奖，全推了。 这个人叫格里戈里·佩雷尔曼（Grigori Perelman）。 他从小在列宁格勒长大，拿过国际奥数满分金牌。 在研究所工作，不混圈子，不拉人脉，连个学术头衔都不在乎。 2002年，他干了一件震动整个科学…","body":"他解开了困扰人类上百年的数学难题。\n然后把一百万美元和数学最高奖，全推了。\n这个人叫格里戈里·佩雷尔曼（Grigori Perelman）。\n\n他从小在列宁格勒长大，拿过国际奥数满分金牌。\n在研究所工作，不混圈子，不拉人脉，连个学术头衔都不在乎。\n2002年，他干了一件震动整个科学界的事。\n\n他没把成果投给任何权威期刊。\n怎么发的？\n直接在预印本网站（arXiv）上甩出三篇论文。\n用里奇流彻底攻克了庞加莱猜想。\n全世界的顶级数学家花了整整三年，才把他的证明全部验算清楚。\n\n名利紧接着砸了过来。\n国际数学联盟要把数学最高荣誉菲尔兹奖颁给他。\n他直接拒绝领奖。\n克雷数学研究所送上一百万美元的千禧年大奖。\n他连支票都不看一眼，分文未取。\n\n钱和名誉都不要，图什么？\n他说：如果证明是对的，根本不需要别的承认。\n扔下这句话，他就彻底退隐，回到老家过极其清贫的生活。\n\n可他退出了，学术圈的名利场却上演了一场闹剧。\n有人忙着写数百页的补充论文争夺解释权，有人在媒体前争论谁才是真正的功臣。\n一边是解开世纪难题后甩手而去的隐士。\n另一边，是围着数学王冠争抢聚光灯的名流。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2097935433422221529","translated_status_id":"2097935433422221529","published_at":"2026-09-09 22:38:33","created_at":"2026-09-10T00:03:45+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/17175485","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/17175485/markdown"},{"rank":6,"id":"mb-20260901-3bd786","account":"mubei","brand":"","title":"1637 年，费马在丢番图《算术》的页边写下一行拉丁文","summary":"1637 年，费马在丢番图《算术》的页边写下一行拉丁文","body":"1637 年，费马在丢番图《算术》的页边写下一行拉丁文。\n他说自己发现了一个绝妙证明，可惜书边太窄写不下。\n这句话成了人类科学史上一场持续 357 年的悬案。\n从欧拉、高斯到柯西、库默尔，无数顶尖头脑前赴后继。\n他们在草稿纸上算尽了每一个素数，全部撞死在同一堵墙上。\n直到 1994 年，安德鲁·怀尔斯在普林斯顿阁楼里交出一份 128 页的论文。\n困扰人类三个半世纪的费马大定理，宣告终结。\n很多人以为，怀尔斯凭着绝顶算力，终于把费马当年没写完的算式算出来了。\n事实正好相反。\n怀尔斯整整闭门 7 年，没有去碰哪怕一个方程的整数分解。\n费马大定理根本没有在整数算术里被解开。\n它是两座庞大数学大陆合龙时的副产物，被顺手碾碎了。\n把这 350 年的攻防拆开，会看到现代科学最强悍的一台认知机器。\n跨域对偶桥接。\n前 300 年里，所有人都在同一个孤立维度里死磕。\n欧拉攻克了 3 次方。\n勒让德攻克了 5 次方。\n拉梅攻克了 7 次方。\n1847 年，库默尔引入理想数，把大部分正则素数一网打尽。\n但他随即撞上一道铁壁。\n当指数遇到 37、59、67 这些不正则素数，代数数域的唯一分解性彻底失效。\n在初等数论的死胡同里，正面的路已经被物理性封死。\n转折发生在 1985 年，德国数学家格哈德·弗雷换了一个反直觉的思路。\n他不试图证明方程无解。\n他反过来假设费马大定理是错的，假设存在一组整数解。\n弗雷用这组假想解，拼出一条代数几何里的三次曲线，也就是弗雷曲线。\n1986 年，肯·里贝特给出了严格证明。\n这条由费马反例拼出来的曲线极其特殊，它绝不可能是一个模形式。\n这一击把问题推到了悬崖边。\n在此之前，数学界有两块互不往来的遥远大陆。\n一块是代数几何里的椭圆曲线，研究甜甜圈形状的几何流形。\n另一块是复分析里的模形式，研究具备无限对称性的复变函数。\n1955 年，谷山丰与志村五郎提出了一个大胆猜想：每一个椭圆曲线，底层都对应着一个模形式。\n两套完全不同的数学语言，被认为共享同一套底层密码。\n里贝特的证明把这两件事彻底焊死在一起。\n只要谷山-志村猜想成立，所有半稳定椭圆曲线就必须是模形式。\n那么那条反常的弗雷曲线就绝对不可能存在。\n反例不存在，费马大定理就必然成立。\n整个死结被完整置换成了另一场战役。\n怀尔斯在普林斯顿阁楼里做的，全在攻坚几何与分析之间的连接通道。\n他要把两块大陆之间的跨域大桥，一块砖一块砖焊死。\n1994 年 9 月 19 日，怀尔斯与理查德·泰勒修复了最后的逻辑断裂。\n大桥合龙。\n当两座大陆的底层代码被打通，挂在桥墩下的费马大定理，瞬间坍缩成了一道顺带解决的推论。\n费马当年留下的那段空白，从来不是因为书边太窄。\n17 世纪的工具箱里，根本没有制造这台跨域机器的零件。\n最顽固的死结，往往无法在原地凿穿。\n当你在低维度的迷宫里算尽机关依然无解时，真正的破局点，永远在两个看似毫不相干的体系之间，架起那座翻译一切的大桥。","category":"科技","score":null,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-09-01 14:49:05","created_at":"2026-09-01 14:49:05","url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260901-3bd786","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260901-3bd786/markdown"}]}