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在关闭笔记本电脑之前，写下一句话： “明天，我应该从……开始。” 这可以减少启动时的阻力，使重新回到工作状态变得更加轻松。 一个小习惯，意外的高回报。

来自不同阵营的人们会喊出那些流行的名字：Python、R、SQL。今天，数据语言正是你所使用的语言。人工智能——这个超级编译器——在技术栈中又增加了一层。就像我们中的许多人没有学习汇编语言一样，未来的数据工程师实际上并不需要学习SQL。事实上，它将你所说的话翻译成的目标语言很可能是JavaScript，因为它可以同时在浏览器和服务器上运行。

已经建立了一个可扩展的系统，目前在巴厘岛和瑞士活跃，想看看是否有人愿意加入我。

你好！我和许多人一样，对人工智能未来的不确定性感到相当焦虑。尽管我一般认为我们的世界会变得更好，但人工智能末日的可能性让我感到不安。 这就是我启动这个名为Aegize的开源项目的原因。目前，我们的重点是构建一个工具层面的安全防护。通过身份、政策、权限等多个层次进行控制。我的目标是为人工智能与其可能接触的任何基础设施之间提供一个安全层。我希望这能赋予社区掌控人工智能安全的能力，并且我会努力争取大型科技公司的采用。 我在这里发帖是想与社区分享并获取反馈。你认为这是正确的方法吗？你对集中式人工智能安全系统还有其他想法吗？

今天早上我喝着茶时意识到，目前AI热潮的很大一部分其实只是关于“人工智能叙事”的炒作。大型语言模型（LLM）技术本身只是一种数字工具，和之前出现的许多工具一样，但关于“人工智能是未来”、“学习它否则就会被淘汰”、“机器很快会取代人类”等等的讨论，使得这一话题频频出现在新闻中，实际上是在无中生有。然而，人们却因此失去了精力和睡眠，这就成了一个问题。许多本无恶意的企业也被误导，认为这项技术能创造奇迹，这对那些推销这些“桥梁”的人来说是一种极大的失职。 对于我们这些厌倦这种无聊叙事的人来说，与其与之抗争，不如尝试将叙事转向决定论。几个世纪以来，我们被训练去避免甚至恐惧宿命论（决定论的一个负面方面），并希望未来能够更好、更繁荣。怀有希望并没有错，但在已知历史上第一次，“未来将会辉煌”的主题似乎并不那么光明，至少对于许多与基层紧密相连的人来说是如此。 为了反击这种叙事，我们需要将决定论转变为一种积极的力量，或者至少是一种比其他选择更可取的力量。即使在大型语言模型领域，大多数实用的事情发生在低端、开源和本地的LLM领域，这些领域在方法上更具决定性。我们能做些什么来重新唤起人们对常规决定性编程（如C、Java和Python）的兴趣呢？