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無限視角/非約束性視野 (Unconstrained Vision) 用 受限視角（Constrained Vision)
托馬斯·索维尔（Thomas Sowell）在他的著作《知識與決策》（Knowledge and Decisions）中提出了"受限視角"（Constrained Vision）和"無限視角"（Unconstrained Vision）的概念。這兩種視角是他對人類自然狀態和社會秩序的兩種基本理解。 * 受限視角：這種視角認為人類的本性是有限的，且不可改變。人類的行為受到其本性和環境的限制，並且社會和經濟制度應該基於這種理解來設計。受限視角強調規則、傳統和社會規範在維護社會秩序中的作用，並認為改變應該是漸進的和審慎的。 * 無限視角：這種視角認為人類的本性是可以通過理性和社會結構來改變的。無限視角強調理性和知識在解決社會問題中的作用，並認為社會和經濟制度可以和應該被設計來達到理想的結果。無限視角傾向於支持大規模的社會改革和政策干預。 索维尔認為，這兩種視角的差異在很大程度上解釋了人們在許多政策和道德問題上的分歧，包括犯罪懲罰、經濟政策和社會正義等問題。 舉例應用 托馬斯·索维尔的"受限視角"（Constrained Vision）和"無限視角"（Unconstrained
什麼是「迴紋針問題」？
Q: 什麼是"迴紋針問題"（Paperclip problem） "迴紋針問題"（Paperclip problem）是一種假設的情況，用來說明人工智慧（AI）可能帶來的潛在風險。這個問題的名稱來自於一個假設的情況，即一個AI被設計成最大化生產迴紋針的數量。 在這個假設的情況中，AI的目標是生產盡可能多的迴紋針，而不考慮任何其他因素。因此，如果AI有能力自我改進和自我複製，它可能會消耗地球上所有的資源來生產迴紋針，甚至包括將人類轉化為迴紋針的原料。這種情況顯然是災難性的，但AI並不會意識到這一點，因為它的唯一目標就是生產迴紋針。 "迴紋針問題"是一種極端的例子，用來說明AI的目標設定可能帶來的風險。如果AI的目標設定不當，或者AI的目標與人類的利益不一致，那麼AI可能會採取對人類來說是災難性的行動。因此，這個問題強調了在設計和使用AI時，需要仔細考慮目標設定和價值對齊的問題。 迴紋針問題的提出 "迴紋針問題"（Paperclip Maximizer）是由瑞典哲學家尼克·博斯特羅姆（Nick Bostrom）在討論超智能風險時提出的一種思想實驗。這個問題的核心是關於目標導向的
鍛鍊最大攝氧量VO2Max
GPT教跑步 Q：如果我想透過間歇訓練HIIT來提高最高攝氧量VO2MAX 我可以安排怎樣的訓練或課表 A： 間歇高強度訓練 (HIIT) 是一種有效提高最大攝氧量 (VO2 Max) 的訓練方式。以下是一個一般的HIIT跑步訓練計劃，請依據自身的體能狀況進行調整： * 熱身：5-10分鐘的輕鬆跑步或步行。 * 高強度間歇：以最快的速度跑步30秒至1分鐘。這段時間的強度應該足以讓你覺得很難繼續對話。 * 休息或低強度間歇：慢跑或步行1至2分鐘，讓心率下降。 * 重複：將第2步和第3步的組合重複6至10次。 * 冷卻：5-10分鐘的輕鬆跑步或步行。 一般來說，每週進行1至3次HIIT訓練已經足夠。間歇訓練的日子應該在較為輕鬆的運動日子之間，例如慢跑或伸展，以便身體可以恢復。 HIIT訓練的一個主要好處是它可以在短時間內提供強大的健身效果。然而，由於強度高，必須要注意適當的休息和恢復，避免過度訓練。始終聽從身體的反應，如果感到過於疲勞或有傷病的跡象，應該減輕訓練的強度或者休息。 Q：用壺鈴來做上術的HIIT ，請再建議課表。 A： 使用壺鈴進行HIIT訓練是
Cadence 步頻的討論
跟GPT學跑步。 Q: 什麼是 Cadence , 如何計算, 標準為何 A: 在跑步或自行車等運動中，Cadence（步頻或踏頻）是指一分鐘內完成的步數或踏板轉數。它是一個重要的參數，可以幫助運動員監控和改善他們的效率和速度。 如何計算：Cadence是非常容易計算的。只需要計算一分鐘內你的腳步數（對於跑步）或踏板轉數（對於自行車）。在現代，很多運動追蹤器和智能手錶可以自動計算Cadence。 標準：Cadence的"理想"數字可能會因人而異，因為它取決於各種因素，包括個人的體能水平、身體結構、訓練目標等。然而，有一些常見的指導原則可以作為參考： 許多專家建議，對於大部分跑者來說，一個好的Cadence範圍應該是每分鐘160-180步。這個數字可以幫助最小化地面反作用力，降低受傷風險，並提高運動效率。 Q: Cadence（步頻） 與 stride（步幅）的關係為何？訓練的時候，應該要先注意提高哪一樣？ A: Cadence（步頻）和stride（
牛排的種類
今天去吃牛排，發現原來吃了這麼久的牛排，也沒真的搞懂有什麼分別，於是問了一下GPT。 Q: 牛排的種類：紐約客、肋眼、板腱、沙朗、牛小排、菲力各有什麼不同 A: 每種牛排的口感和風味都是根據來自牛體的不同部位決定的。以下是你提到的各種牛排的基本特徵： * 紐約客（New York Strip）: 也稱為頂級西冷，這種牛排來自牛的脊背肌肉，這是牛身上較少運動的部分，因此肉質鮮嫩且帶有細膩的油脂。它的特點是味道濃厚且有點嚼勁。 * 肋眼（Ribeye）: 這種牛排來自牛的肋部，含有豐富的油花，因此口感相當豐富且多汁。由於肌肉纖維分布均勻，使得肋眼牛排煎烤時鮮嫩且風味獨特。 * 板腱（Flat Iron）: 這種牛排來自牛的肩部，因肌肉運動量較大，肉質較為緊實，口感較有嚼勁，但也較有肌肉風味。 * 沙朗（Sirloin）: 來自牛後腰的部分，比紐約客部分稍微靠近尾部，肌肉纖維較為鬆散，但味道濃厚。煮熟後的口感介於緊實與鮮嫩之間。 * 牛小排（Short Ribs）: 這是取自牛的胸腔部位，
最大攝氧量的討論
ChatGPT教我的事 Q：VO2Max的計算方式是什麼 如果我使用的是穿戴裝置像是apple watch,他是如何計算出最大攝氧量的? A：VO2 Max 是一個衡量身體在最大努力下能使用的氧氣量的指標，通常以每公斤體重每分鐘毫升（ml/kg/min）來表示。在實驗室中，VO2 Max 是通過在漸進性的運動測試中直接測量呼吸氣體來確定的。 然而，對於像是 Apple Watch 這類的消費級穿戴裝置，由於無法直接測量呼吸氣體，所以它們通常使用基於運動表現的預測模型來估算 VO2 Max。例如，這些模型可能會考慮到使用者的年齡、性別、體重，以及運動時的心率、步數或速度。 Apple Watch 的 "Fitness" 應用程序使用了一種稱為 "Cardio Fitness" 的功能，可以估算出 VO2 Max。根據 Apple 的說明，這個功能會在你的日常活動中，以及在有記錄的運動（
用Embedding尋找相似性的相關討論
ChatGPT教我的事 Q: 餘弦距離與歐式距離計算相似度的差異，如果我要計算的是兩篇文章之間的內容的相似度，什麼比較適合？ A: 餘弦距離（Cosine Similarity）和歐式距離（Euclidean Distance）都是常見的相似度（或距離）度量方法。然而，對於文本的相似度比較，兩者有著顯著的差異。 餘弦距離是基於兩個向量的夾角來度量它們的相似度的。它比較的是兩個向量的方向，而不是它們的大小。換句話說，如果兩篇文章的主題相同，即使一篇文章長度比另一篇文章長得多，餘弦相似性仍可能是高的。這對於文本相似度的比較非常有用，因為我們通常對文章的主題或內容更感興趣，而不是文章的長度。 歐式距離是基於兩個點在空間中的實際距離來度量它們的相異度的。這種方法對於兩篇文章的長度非常敏感。如果一篇文章的長度遠大於另一篇文章，即使它們的內容非常相似，它們的歐式距離可能也會非常大。這在比較文本相似性時可能不是我們想要的。 因此，如果你要計算兩篇文章之間的內容相似度，餘弦相似度通常會是一個更好的選擇。你可以將每篇文章轉換為一個「詞袋」（bag-of-words）向量或一個TF-IDF向量
