与「脑科学」相关的搜索结果

这个博主叫real屠龙的胭脂井 在复旦的这场分享里 对品牌营销的拆析鞭辟入里 一看就是经过大量减法后找到的更加底层的东西 不知道这些学生会不会在很多年后才能理解这场分享的价值 这个博主是有脑科学和认知科学背景的 我觉得这在AI时代至关重要 尤其是利用建模来辅助决策 我认为做任何事都应该这样 做营销更应该计算数据 但怪就怪在 大部分从业人员 都缺少这种最基础的认识 往往依靠一个错误的虚荣指标指导自己进行愚蠢的工作

2. 走路速度快（'哈佛大学'） 3. 房间整洁（'普林斯顿大学'） 4. 重视睡眠（'斯坦福大学'） 5. 认真听人说话（'加州大学洛杉矶分校'） 6. 亲近自然（'埃克塞特大学'） 7. 坚持运动（'英属哥伦比亚大学'） 8. 阅读（'耶鲁大学'） 9. 立即行动（'麻省理工'） 10. 养成感恩习惯（'乔治敦大学'） 世界顶尖大学研究证实，从脑科学和心理学角度，这就是最大化能量循环的'高波动逻辑'本身。

最近看到有自媒体 抹黑陈天桥老师 了 ... 给那个科学家洗白 ，说是 科学家 融资成功， 投资机构不满 首富 ‘空手套白狼’ ，想把首富踢出局，所有有了纠纷 ... 自媒体应该是收钱买了广吧， 他不知道 科学家所‘创建’的公司本身就是 陈老板 100% 独资 专门做基础科学研究突破的 盛大创新院 的涅槃重生 版本 ， 100% 公益项目，只为了 做 脑科学 、 大模型 、 神经科学 、罕见病医疗 方面的 基础科学突破 ，招收了很多不求 赚钱 ，很理想主义的科学家。 至于自媒体说的 ‘融资顺利’，也是很 ‘皇帝用金锄头还是银锄头’的说法 ， 如果完全不差钱 ，陈老板 既是 董事长 又是 CEO 的 ， 自己的其他业务本身就能养活这些理想主义者 ，为啥还要融资 ... 自古以来，都是穷人才要融资啊 ...

目前国内的成熟的应用方向： 脑控拼写、脑控无人机、脑控车辆 未来还有神经治疗，以及很多好处 涉及到脑科学、认知科学、神经科学、电子材料、信号分析、前后端处理等等

@yijiangren 我补充一下 我说大陆没人做侵入式因为伦理审查过不去，大规模不行 但是具体的实验案例肯定有，25年就有一例，中科院完成 北京师范大学很厉害，脑科学、心理学、认知科学都是强势区间

晚点 LatePost 发了一篇 DeepSeek 深度报道《V4 发布前的 DeepSeek：特质、组织和梁文锋的独特目标》 时间点卡在 V4 发布前夕。信息密度很高，摘几个最值得关注的点。 【1】核心成员离职，但没有成组流失 四位已确认离开的成员里，分量最重的是 DeepSeek-R1 核心作者郭达雅，近期正式离职，可能入职某大厂。另外还有去年底被腾讯姚顺雨挖走的王炳宣（第一代 LLM 核心作者），以及 OCR 系列核心作者魏浩然、多模态方向的阮翀。 猎头给 DeepSeek 成员开出的条件是“翻 2 到 3 倍”，有公司直接给 8 位数总包。加上智谱、MiniMax 上市股价高涨，阶跃和 Kimi 的 IPO 也提上日程，DeepSeek 那份没有明确标价的期权让一些成员产生了疑问。 梁文锋正在想办法给公司估值，给团队更多确定性。 【2】V4 可能 4 月发布，大概率开源最强但不会碾压 1 月左右，V4 的小参数版本已经给到一些开源框架社区做适配。原本乐观预期是春节前后发大参数版，现在推迟到 4 月。 晚点的判断是：V4 大概率仍是开源最强模型，但很难是碾压级的强。原因是进入 Agent 时代后，“强”的标准越来越多元，不同场景、不同用户的体感差异很大。 【3】DeepSeek 的“反主流”路线 梁文锋有两个不太主流的优先级：一是基于国产芯片生态做大模型，DeepSeek 已经在做国产 GPU 适配，把底层算子库从 CUDA/Triton 换成了北大开源的 TileLang；二是做“原创式创新”，包括统一多模态的 Janus 系列、形式化证明的 Prover 系列、用图片方式理解文字的 OCR 方案，甚至招了神经科学和脑科学顾问来探索仿生学习机制。 代价是，DeepSeek 在 Agent 和编程这条当前最热的赛道上投入相对少。R1 之后，智谱更新了 5 版模型，MiniMax 4 版，Kimi 3 版，都在针对 Agent 和 coding 强化。OpenRouter 过去 30 天的 token 消耗排名里，DeepSeek-V3.2 排第 12，前 10 中有 6 个来自中国公司。 【4】不过，变化已经开始 DeepSeek 最近首次在招聘启事中提到了具体产品名，要招 Agent 方向的“模型策略产品经理”，岗位要求里写着“熟悉并深度使用过 Claude Code、OpenClaw、Manus 等知名 Agent”。 梁文锋从去年秋天起开始更多提产品化和商业化。DeepSeek 已有小几十人的产品团队，但目前 C 端仍然只有一个标准 Chatbot。 【5】不卷文化依然在 DeepSeek 可能是全球唯一一个“不卷”的核心 AI Lab。多数员工下午 6 到 7 点走人，早上不打卡，没有明确的绩效考核和截止时间。梁文锋的逻辑是：一个人每天能高质量输出的时间很难超过 6 到 8 小时，加班疲劳下的昏庸判断反而浪费算力。 研究团队约 100 多人，只有梁文锋和研究员两个层级。梁文锋本人参与最多的是基模架构团队，会出席每个团队的会议，是串起不同模块的“粘合剂”。研究员可以自由组队，“有时开始一个新方向，就是因为三五个人都觉得一个 idea 不错，然后就一起做了。” 接近 DeepSeek 的人说：“留下的人多少还是有些理想的。” 在当前这个所有 AI 公司都在拼命卷 Agent 和编程的窗口期，DeepSeek 选择花精力做国产芯片适配和仿生学习，这到底是远见还是错过了最佳出手时机？ 完整内容：

越来越多的线索让我相信物理学家Eric Weinstein的合理怀疑：Jeffrey Epstein不只是个变态的富豪，很可能是情报界精心打造的"钩子" - 主力是美国和以色列，其他大国情报机构可能也有染指或试图渗透。 为什么要做如此推测？ 1、异常的崛起路径 Epstein没有名校学历，没有正规投行背景，却能迅速积累巨额财富。他的"对冲基金"客户名单极不透明，多名华尔街专家公开质疑：这个人的钱到底哪来的？他真的是金融家吗？ 2、反常的司法保护 2008年佛州性侵未成年案，Epstein仅被判13个月，实际服刑更短，还享受"工作释放"特权——这被称为"史上最宽松的性犯罪者协议"。 更诡异的是：当时的联邦检察官Alexander Acosta后来透露，他被上级告知"Epstein属于情报界，别管他"（belonged to intelligence, leave it alone）。 3、战略性渗透科学界 Epstein系统性地资助和接触顶尖科学家，几乎全部集中在：量子信息、人工智能、遗传工程、脑科学和进化动力学等领域。这些恰恰是各国军方和情报界最想获得压倒性优势的前沿领域。 4、 物理学家 Eric Weinstein的亲身经历 Eric Weinstein是哈佛数学博士、著名理论物理学家，他曾在2000年代初被权势人物劝说，与Epstein在纽约会面。 他震惊地发现：Epstein对他几乎无人知晓的研究细节"异常了解"，远超业余爱好者或普通富商的水平。 Weinstein的结论是："他不是普通人。他更像是某个情报体系构造出来的产物（construct of intelligence community）"。 5、 Epstein完美的"蜜罐"操作模式 - 拥有私人岛屿、多处豪宅装满监控设备 - 系统性地将政商科技界名流引入"圈子" - 提供金钱、美女、社交地位作为诱饵 - 收集把柄、建立影响力网络 这哪里是变态亿万富豪的游戏，纯粹是教科书级的情报资产控制与操作。 6、涉及的科学家名单触目惊心 斯蒂文霍金、MIT Media Lab主任、哈佛遗传学家、诺奖物理学家、量子信息专家……这些人掌握的知识，正是各大国拼命想要获得领先地位的核心。 洒家的看法 洒家并不是阴谋论者，但我相信中华民国风险管理大师周树人的告诫：“一定要以最大恶意揣测包括美国人和中国人在内的所有人，权势越大、财富越多，越要做极端的推理，把他们丫想得越邪恶，获得真相的几率就越高。” 面对不断爆出来的各类线索，洒家认为保持"合理怀疑"和“恶意揣测”才是对自己负责任的态度。 Epstein案揭批出来的绝对不是性丑闻、券前交易这些，而是更深层次的问题： 1、情报机构全面渗透科学界，不是为了造福人类； 2、如何利用性欲、贪欲、丑闻来操控政商精英； 3、无论是从政、经商、还是科研，伦理的界限都极其脆弱，而法律力有未逮的地方又太多。 的确是人类史上的大案要案。