我有两个身份：
- 我以程序员为生
- 作为爱好，我经常攀岩（包括冰攀）
<p>故事1</p>
当我开始进入雪崩危险区域时，我很快意识到在发生意外之前，我需要接受一些专业培训。我参加了一个为期两天的课程。尽管讲师是一位非常优秀的专业人士，但在课堂上进行的8小时讲座还是很难理解。尤其是当讲师介绍一种叫做“专业雪崩风险评估方法”的东西时，大家都听不懂。但在晚上，我们去了酒吧，点了几杯啤酒，讲师拿出了所谓的“雪地安全卡”（https://www.snowsafety.nl/wp-content/uploads/2015/11/Snow-Safety-Cards-Additional-Cards-v7.3-EN.pdf）。尽管我们随着每杯啤酒的饮用而越来越醉，但我们开始理解这种方法。
<p>故事2</p>
我加入了一个新的IT项目。我们团队的一位老兵说服创始人，认为将刚刚扩展了三倍的团队整合在一起，在公司“圣诞派对”上见面会很好。我们先进行了正式的晚餐，然后去了酒吧。在喝了几轮酒后，我拿出了这些卡片（https://punkx.org/unix-pipe-game/ext-0.1/）。我们开始玩。令我惊讶的是，15位程序员中没有一个知道什么是Unix管道！连那位老兵也不知道。但人们开始在游戏中逐渐学习。我不用告诉你，我并不是游戏的赢家（可能是因为这个游戏不平衡，并不是为了这个目的而创建的——主要是为了教孩子们）。看到这一切让我感到很有趣，这和雪崩卡片的情况是一样的。人们对这个主题毫无头绪，但即使在大脑前额叶麻木的情况下，他们也能轻松地学习。
尽管这些事情发生在几年前，我仍然在思考。是什么现象使得游戏能够帮助你进入一个相当抽象/技术的领域，即使在没有教学的模式下？这让我想起那些研究海豚的科学家说，海豚有50%的时间在玩耍，而人类则相对较少。我想知道是否有人尝试让海豚喝醉，并研究它们在玩耍时获取知识的能力。
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我制作了一个关于经营人工智能初创公司的闲置/点击类游戏。你从一个猫狗分类器开始，努力向通用人工智能（AGI）迈进，但《纽约时报》因训练数据起诉你，Yann 在推特上表示规模化已经死去，而你被解雇的机器学习工程师泄露了 Slack 聊天记录。
我一直在研究如何通过故意打破DDR4时序规则，在DRAM中运行BitNet b1.58。同时，我还制作了一个视觉解释器：<a href="https://pcdeni.github.io/CaSA/explainer/" rel="nofollow">https://pcdeni.github.io/CaSA/explainer/</a>。这个方法已经在商业现货内存中进行了测试，并在FPGA中使用了定制的内存控制器。相关的基础效应在学术论文中得到了很好的表征（如cmu safari、simra、dram bender等）。在实现这一过程的过程中，我还发现了关于DDR行为的先前未记录的现象：<a href="https://pcdeni.github.io/CaSA/explainer/xor-spread.html" rel="nofollow">https://pcdeni.github.io/CaSA/explainer/xor-spread.html</a>。
总体来说，这个方法有点慢，因为即使实际上只需要计算‘1’位的数量（popcount），也需要移动完整的行数据。为了使其具有竞争力，可能需要对内存芯片进行一些改动，但不需要像将计算和内存合并为一个硅片那样激进。这将有助于避免当前行业面临的内存墙问题。