理查德·费曼的整体学习哲学……浓缩成一个提示 我花了几天时间设计一个元提示，使用费曼的确切方法教你任何主题： 简单的类比、无情的清晰、迭代的完善和引导自我解释。 感觉就像在ChatGPT和Claude里有一个诺贝尔级的导师👇

天哪……Meta刚发布了一篇论文，彻底颠覆了“AI将自我提升并抛弃我们”的叙述，影响巨大😳 这里有个疯狂的部分： 他们认为，通往超级智能的最安全、最快的路径根本不是自我提升的AI。 而是人类与AI共同进行AI研究的共同提升。 不是“AI取代研究人员。” 不是“AI在黑暗中自我重写。” 而是明确构建的AI，与人类在创意、基准、实验、错误分析、对齐工作和系统设计上进行合作。 当你阅读细节时，会明显明白这为什么重要： → 自我提升与共同提升是两个完全不同的世界： 自我提升将人类排除在外。 共同提升创造了一个循环，人类提升AI，AI提升人类研究，双方共同进步。 → 第3页的表1详细说明了“AI研究合作”实际上意味着什么： 共同设计基准 共同进行实验 共同调试失败 共同开发安全方法 共同撰写论文 共同构建基础设施 这实际上是完整的研究流程，但共享。 → 每种当前的自我提升技术（合成数据、自我奖励、自我游戏、NAS等）都有盲点：奖励黑客、漂移、脆弱性、缺乏人类先验、零透明度。 共同提升通过让人类参与推理循环来规避失败模式。 核心思想很有冲击力： 自我提升的AI在无人监督的情况下迅速前进。 共同提升的AI则将人类向上拖拽。 更大的主张是： 共同超级智能不是“AI变得超级智能。” 而是人类与AI共同变得超级智能——因为双方都在学习、积累隐性知识，并在同一研究周期内迭代。 如果这个范式成立，未来就不是“AGI与人类的对抗。” 而是一个合并的研究有机体。 一种集体智能。 这篇论文感觉像是迄今为止最清晰的蓝图，描绘了一个不会以对齐刀刃结束的AI未来。 它认为我们不需要超越超级智能。 我们需要与之共同进化。 老实说？这比其他选择更有道理。

ChatGPT vs DeepSeek vs Gemini 哪个能制作出最好看的网站用户界面？ 我用这个提示测试了它们："使用HTML5构建一个高端笔记本电脑和移动配件的电子商务网站。" 结果如下：