如果AI公司能合法使用有版权的数据进行训练，同时内容创作者也能获得收益，会怎样？本文提出了一套或许真能双赢的解决方案。
通过易懂的汽水罐类比，理解 Python 泛型与型变（variance），以及类型检查器如何保护你的代码。
我花了几个小时调试一个看似简单的 Python 错误，最后才发现一切都归结于我定义类的顺序。这是一段关于前向引用、运行时类型检查，以及为什么有时最简单的修复却最难发现的故事。
当知识变得唾手可得、无穷无尽，我们反而会更加渴望那些只有人类才能讲述的故事——那些用痛苦、喜悦和活生生的真实人生写成的故事。
深入探讨近期关于教大型语言模型识别隐含假设、提出澄清问题、提升批判性思维的前沿研究。
探讨NVIDIA DGX Spark如何凸显向统一内存系统转变的重要性，以及为何大型AI模型高度依赖内存。
受Yann LeCun和Bill Dally在GTC 2025讨论的启发，深入探讨如何将JEPA与Transformer模型整合，并在AGI中开发动态学习与记忆管理的思考过程。
探讨为何最不称职的人常常登上权力巅峰，以及如何利用马基雅维利哲学和现代心理学的洞见，在个人和职业生活中应对这一悖论
轻松却深刻地探索 JEPA、系统1与系统2思维，以及 AI 终于能停止“幻觉”的可能性。
基于图的方式如何让AI智能体的工作流更易管理、可恢复、易于理解——用厨房类比和PydanticAI实际示例讲解
