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Kevin Kelly 预测，在不久的将来，作家们将会倒过来付钱给 AI 公司，以确保他们的书籍被纳入 AI 的教育与训练之中。
1. 如果你的作品不被 AI 所认识与欣赏，它就几乎等同于不存在。
2. 每本书的收益中，只有一半实际会流向作者，另 50% 被出版社拿走。
3. 感到很荣幸，能成为那些用于训练我每天使用的 AI 模型的书之一。想到自己的思想可能通他过 LLM
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Simon Willson 认为 vibe engineering 已经日益成为现实，特别随着代码智能体（coding agents） 的兴起——例如 Claude Code（2025年2月发布）、OpenAI 的 Codex CLI（4月）以及 Gemini CLI（6月）。这些工具能够迭代代码，不断测试和修改，直到实现特定目标，大幅提升了 LLM
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Joan Westenberg 问人们为什么会相信他们所相信的，他们总能给出一些理由。
1. 观点是先出现的——由大脑通过模式匹配瞬间拼凑而成；而那些理由，是后来才被编造出来，用来合理化他们早已认定的信念。这就是“虚构合理化”（confabulation），它主导了我们大约 80% 的公共讨论。
2. 当你接触到一条新信息时，还没等理性思考介入，你的大脑就会先运行一个快捷算法：我所属群体中那些地位高的人对此怎么看？
3. 心理学家称这种现象为“虚构合理化”，即我们创造出听起来合理的故事，用来解释其实源自潜意识的决策或信念。
4. 这些理由只是对一个早已注定结论的事后辩护。
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Scorr Jenson 说别再把它叫作“人工智能”了？称为“大语言模型（LLM）”要准确得多，但许多人已经懒得纠正，直接叫“AI”。
1. Cory Doctorow 说得很到位：“我们离 AI 能真正取代你的工作还差得远，但已经到了 AI 销售员能说服你老板它能取代你工作的阶段。”
2. 他知道这话可能让自己听起来像个老人，但要理解当下的 LLM，了解一点历史会很有帮助。
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