大家对金融专业是鼓励还是劝退？为什么？

大家对金融专业是鼓励还是劝退？为什么？ 匿名用户的回答 劝退。至少本科劝退。 无论金融科班成功人士说得怎么天花乱坠都没用。我们只看牺牲品，最简单。牺牲品怎么产生的？无非是学校无所谓。开金融本科是博士点那样一群学校开不了的吗？你失业或转行，你母校会因此倒闭吗？四大天坑生化环材难道是天生坑人的吗？ 学校为什么开这类课程？无非是好找老师，好毕业，有学生来，至于就业不就业已经说了无所谓，没见着因就业不好而倒闭的。很多学校的老一辈老师会有半路转行的，说明教书难度不高，师源充足，你要是开火箭专业能随便找得到老师的吗？ 中国扩招后大部分专业都不容易对口就业，所以金融可能只是跟其它专业情况半斤八两，而你又要付出更高的分数，冒更大的风险。劝退金融只是针对大部分人的“期望”来说，不是说金融真比历史思政英文生化环材等更坑。 既然学校不负责，那市场负责吗？你看IT一堆码农突击培训班，金融有吗？难道是cfa？为什么市场看起来不负责？因为“金融”这个学科设置的就很虚。你把它定义成金融机构的工作吧，大部分工作都是初中智力的打杂活，想干不好才是难事。而揽储卖保险这些跟你上课又没啥关系。郑强不是说空乘还是啥没必要设个本科专业，我倒觉得说反了，空乘管你叫本科专科，至少就业对口，金融机构就算打杂的活儿也没说只收金融科班。航空公司缺人用，至少怪空乘学校供给不力，从没见金融机构担心大学教学事故科班人才供给不足，打杂的还巴不得你是劳务派遣同工不同酬呢。你这么虚的东西未给市场带来价值，市场为什么要为你负责。 我倒不认为很多人开始批判的本科理工硕士金融是多么危险的事。曲线救国当然危险，但你本科反正都要上的，至少学理工对普通百姓来讲学到了一门小手艺，因为本科有四年啊，风险太大。金融业是典型的金字塔行业而非匠人行业，全球金融中心就那么几个，亚洲金融中心就那么几个，中国金融中心就那么几个，注定了你的背井离乡。什么，你想去省城县城的金融单位？那跟你上不上课有很大关系吗？做个假设，金融好就业源于金融业需求旺盛，金融市场蓬勃发展。至少在目前看来，金融市场越发达越只会集中在一线城市。小地方的金融市场不是发展不起来，没有需求，随便哪个小地方高利贷及担保公司都是蓬勃发展的，但除了极少数银行，网点是很难铺到零星地区的。金融市场发展的原生动力都是解决巨额项目找不到巨额的钱匹配，因此只有足够集中的市场规模才会提高金融市场效率。小额金融想真正发展起来，打包是必然的，即使互联网公司做普惠金融也是基于打包起来的大数据技术。小地区的金融往往像小盘股一样，被有资源的人垄断，他们有自己的运作逻辑和经验，用不着你个没资源的老百姓拿科班的东西指手画脚。既然如此，你还不如学IT。 有哥们居然问啥专业可劝进。拜托，我要知道我岂非股神了。我觉得还是思维方式问题吧，大家看了知乎这么久没发现劝退实质实在劝啥吗？实在劝时代不同了，扩招后别指望复制昔日考个大学专业就成人上人了。做产品经理若能发财，也不见那个大学开产品经理专业啊？社会摇能发财，也不见哪个大学开社会摇专业啊？写网文发财的也没见几个中文系毕业的啊。所谓大学专业，就是个圈子，上财比不上北大，但在上海也抬头不见低头见，生化环材再坑圈子里也不容外人插针。生化环材圈子就没阔气的时候？好专业，能撑四年吗。要说看啥最准，无非还是各种就业率统计，状元报考统计，以及清北内部转专业流向。想靠捡漏赚钱，那不如去烧香呢。如果有，我只能瞎点个，统计类吧，反正IT类都有人说了，统计类要是任正非不说，估计存在感也不高。人人都在算中国有多少城市化空间，其实信息化缺口才大着呢，现在啥啥都要“智慧”一下。还有其它好专业吗？法律中研究知识产权那块的估计是吧。还有吗？心理医生成功学培训师都可以赚很多钱，专业对不对口不好说了。 分割线 刚朋友介绍看了央视《高考》，一边感叹众生destiny，一边反思这原答案居然还是太何不食肉糜了。 “考上二本就是工作找你了”（貌似这个意思），这毛毯厂程班主任听到我怀疑人生，难道知乎整日控诉双非坑人都是袁隆平喂太饱的……好吧，看了下，这片居然五年前的，但作为80后完全不信学历通胀这么龟速。不过本着谦虚的态度，想了下，确实相比接班父母连五险一金都没有的“自由民”，付着高月租拿着月薪三四千含五险一金的哪怕小破城小破厂的稳定弱智打杂活真特么是翻身了。再进一步，没挑中生化环材四大天坑，远离毒气攻击，误打误撞到银行做柜员、到券商营业厅整日拉客开户、到险资培训后吆喝万能险，简直是天堂啊！我居然还在这劝退金融专业，是何居心！有多少家庭付得起读研费用和时间成本？！查到个16年数据，2亿人年收入不到2万。 然后，当我看到第五集，所谓的中产或土豪后裔的国际班，三个角度讲下吧： 1若看不懂原答案中底层金融就业和金融核心岗区别，现在就很直观了 ，底层或十八线所谓金融工作=毛毯厂类高考中介（逼着学生pubpubpub=逼着金盲散户开户买买买，整天担心宿舍问题情绪问题=整天担心散户储户家又没钱了啥证件又缺失了），一线金融核心岗=留学中介（瑜伽般的工作方式，包装社会活动=包装融资过会啥的）。 2可以看出中产或土豪家的孩子更自信阳光眼界更广使他们更不焦虑，但无论纪律还是天生智商未必超过村民后代，所以大多数被高层占据的躺着赚钱的社会岗位并没有啥硬核专业能力要求，而你作为平民千万别跟风去学这些人文艺术社科之类的富人专业，因为即使毕业了，真未必进的了圈子，金融也是。 3你家在中国算条龙，出国照样算条虫，哪怕你是常春藤高材生，美国人也不必要你，他们跟北漂没啥差别。 所以这片看得又让人希望又让人绝望，如果回到金融专业这个角度来看，风险还是蛮大的。首先阶层门槛摆在那里，穷it富金融。金融的富人专业属性决定了你真难学到啥硬核技能。富人专业的特点，古今中外都一样，“百无一用是书生”。如果金融专业真靠那些计量模型，那像川普家是绝对毕不了业的。即使鸦片战争后横扫大清的西方世界，医生律师还多少算中产专业，金融管理类妥妥的富人专业。有没不够富人的？有，文理学院那种玩计量玩数学拿诺贝尔的那种经济金融专业，那能学it为啥不干脆学it。富人专业讲人文讲manner讲圈子。记得小时候问过爷爷辈为啥别人做得了官他们做不得，得到的答案令我惊掉下巴，“因为他们识字”。小学最学渣的同学都识字的我是怎么也无法接受祖辈仅仅被别人用“识字”这种技能就骑在头上的事实，当然后来就见怪不怪了。就说那位目标耶鲁的刘同学在她母亲眼里最耀眼的，并非其堪称家学渊源的计算机软硬件之神技，而是5岁学外语学有所成，最终掌握了英法西三大国际语言，哪怕是名词党我估计也比你们眼中所谓的硬核专业耀眼的多。你们还在嘲笑所谓茴香豆的茴有四种写法吗？落魄的孔乙己永远只是意外，活在小说想象之中，现实中哪怕只知茴的三种写法就能把大家骑在头上。想起风雨哈佛路的女孩子不是拉马努金那样发明了啥惊天公式，而是会法语、喜欢历史、演讲做的好而惊为天人。再想想最后在久牵脱颖而出的林兰兰同学也并不比你们更会刷码，但其外语和艺术水平确实高百姓一筹，这就叫圈子的力量。弗兰克扬所说的一技之长这个时代管不了饭了，我是极其赞同的，但所谓这只是封建时代观念我就不赞同了，因为从封建到今天，百无一用的书生骑在所谓一技之长的头上的现实并没有变过，变得只是其它类似it的一技之长给管更多的饭了。 做个假设，IT如何把这些人文老钱像法国大革命一样翻身？我看只有一种可能，就是像火鸟里面讽刺的那样，哪怕糊涂到让地球毁灭，人类的话语权决策权也全交给机器。说白了，可见的未来，机器的语言（代码，哪怕是大炒的AI）话语权也还是搞不过自然语言。就看《高考》留学那集，同样是自然语言，英文的话语权就狂虐中文，孩子们个个李玟似的拉岳飞为她写词的自信，中文课无所谓的翘课。至于吴母兴高采烈的欣赏着刘同学对庞贝的爱好，我怎么看都觉得特别搞笑，庞贝的故事无论如何只是古代的故事，小时候的十万个为什么就能看到，历史也不如殷墟的人殉坑久远，惨状也是司空见惯不毁三观，阿米里亚防空洞惨案没见过吗？相比之下，第一次从王先意这听到“我是 X 光线的光，我是全宇宙的 Energy 的总量！……我如电气一样地飞跑！……我的我要爆了！”这种土得掉渣、惊天地泣鬼神、秒杀化学就是你、辣眼睛辣耳朵的怀疑来到平行宇宙的毁三观句子，孩子们居然毫无震撼之感，除了中文话语权太低，我想找不出任何解释。自然语言还分三六九等，自然暂时轮不到工科语言抢班夺权。北京算话语权大吧，sat考试还不在你那设点，人家香港是说英语的，城市等级就高你一筹。金融这专业吧，学完后必定会学会这种话语权，这也是不太好的地方，因为如果没进圈子，就容易落下个拿卖白菜的钱操卖白粉的心的坏习惯，自己想改还不好改。 via 知乎热榜 (author: 匿名用户)

五院四系在法学界有多厉害?

五院四系在法学界有多厉害? L先生的回答 一，五院四系依然有现实意义，只是更接近于一个历史概念。新中国甫建时院系大重组，举国仅有9个法学院，就是五院四系。不是厉不厉害的问题，是只有九个。今天，国内数百个法学院了，五院四系早已不能一统江湖。当然，名号还是延续下来。一来人云亦云的多，普通人观念更迭慢。二来，五院四系庞大的“腰腿部校友”不断强化这一垄断性称号。三来，五院四系倒也都没垮，最弱的西法大也还不错。 二，五院四系内部“档次”差别显著。作为一个统称其实是勉强的，以至于在坊间，“五院四系”专指西法大，包括西政华政。正如你说你“C9”毕业，内行就默认是西交哈工。当然了，区分三六九等没什么意思。一来没法证明证伪，都是打口水仗，二来也没出息。三六九等游戏只能对物，不能对人。对人分三六九等，注定是自我异化的不归之路。只能说，武大、法大对该头衔就无所谓；至于北大、人大，对“五院四系”头衔甚至是嫌弃的。 三，时移世易，无论资源实力，还是名气认可度，能与五院四系掰手腕的法学院越来越多。比肩人大北大的，有；抗衡中政武大的，不少；对线吉大华政西政的，很多。至于综合不弱、单项突出的法学院那就更是几只手都数不过来。总之，五院四系与X { x| x∈境内法学院，且x∉五院四系}中的首发阵容打，鹿死谁手不好说。和替补阵容打，即便能赢也不轻松。流通、变动、不垄断，永远是好事儿，至少对开局资源不利的广大普通人是好事儿。 4。那么言必称五院四系的是哪些人呢？（1）五院四系中的广大学渣朋友，尤其是“底部学校”的学渣朋友，以及他们的家人。真学霸朋友，通常是不愿意拉大旗作虎皮的。（2）搞圈子文化、追求垄断利益、试图强化“五院四系以外没有好法学院”的误解，排除竞争、占领外行受众心智的那些人。（3）数据资料还不够充分，又必须马上给结论的志愿报考辅导老师，比如初期的张雪峰老师说，“学法学，闭着眼也要报五院四系”“法大毕业出来横着走”。后期资料多了，雪峰老师的评价就变了，客观了很多。（4）缺乏干净和高质量信息源，信息代际性滞后，不幸缺乏独立思考能力，心智无意识间被占领的广大受众。 5。五院和四系，大的逻辑框架截然不同，其实是两回事。四系（吉大稍特殊）是靠小而精、师生单兵质量高、单位生态位资源多、生源底层综合能力高、地缘位置优越、录取分数高、校友类型丰富、视野开阔取胜。除了历史观念以外，四系和清华、上交、复旦、浙大、南大等，成立与运行逻辑没什么本质不同。五院（法大稍特殊）是靠人数多、学科门类齐全并细分、法律氛围纯粹、报考的性价比高或者说门槛亲民、历史品牌加持、集中资源allin法学、校友群广大且相对集中，因而形成行业以及地域的某种控制权、舆论优势，取胜。 ６。所以，适合报考五院的人群画像如下：（1）成绩中上，家里有法律资源，先拿到入场券再说。（2）成绩上游但不拔尖，喜欢法律，笃定吃法律饭。（3）笃定深耕区域，就地就业，不执于去一线城市卷。（4）想清楚了不走选调，不执着于考公，不执于985211优势门槛的各类行业和职业。（5）不执于非北人清复交不考的考研学生。五院考研招生基数大，容错率高，稳多了。 7。评估一个法学院，重要的因素可太多了。最聪明的那群人的选择、学校985211等品牌的加持、五院四系历史品牌加持、用人单位偏好、保研率、关方评估排名、国际排名、校友势力、所在城市区域的优越性、校园生活的便民度与自由度、导师情况、转专业政策、出国与二学位等特殊学习资源、亲友资源与学校的对接度，等等。每个法学院的优劣势，就客观摆在那里。重要的是，哪些因素对我而言最重要。这是因人而异的。我是谁，我有什么（尤其是没有什么），我要什么（尤其是愿意放弃什么）。知己知彼的灵活匹配产生合理策略，标准答案投喂与死套模板产生悲剧。 8。不仅五院四系不会恒稳，现在头部的法学院，都相对不会稳。法学院它就注定不是结构稳定、排名稳定、师资稳定的院系。第一，没技术门槛，不需要实验室，法学博士遍地都是，只要资金喂饱、政策给足，平底就能起一个。第二，法学是应用层，前沿，浮躁，好编故事，容易申课题、发文章、出政绩。大规模的师资流动整合是司空见惯的。所以，“法学院”其实是虚概念。更实在的概念比如（1）作为文科，学校品牌是相对稳定的，学校对你的加持力够不够。（2）你能接触的具体老师、导师资源能力如何，你和它能不能建立有效的合作关系。 9。趋势是：最好的法学院会逐渐落在清北复交。或者说，会逐渐落在排名最优、声望最隆的综合性大学。规律在于，一个学科如果冷门，细分，从业者寡，经济附加值不高，高度讲究师承门第，它的最高学府往往是“中国XX（该学科）大学”。比如外国语，农学，园艺，舞蹈，航天，大气，地质，建筑，体育，矿业，石油，民族学，新闻，播音主持。相反，如果一个学科基础、重大，热门，从业者众，那它的最高水平学府，相对容易落在清北复交。比如计算机，电子信息，电气，数学，物理，化学，生物，经管，金融，会计，医学，法学，中文。学科如人，越是重大热门，就越是势力无比，它永远会追着经费充足、地缘优越、品牌吸附力强大的大学跑。综合大学也喜欢热门学科，两厢吸引。无它，人性使然。 via 知乎热榜 (author: L先生)

AI外包正转向欧美地区 寻找各类专业人才训练大模型

AI外包正转向欧美地区 寻找各类专业人才训练大模型 杰伊（Jay）高中时爱上了数学，他的物理老师向他展示了复杂微积分的乐趣。大学时期，杰伊专攻物理和数学，梦想有朝一日能将自己的知识传授给下一代。这个机会出现在2022年10月，当时25岁的杰伊加入了一个在线平台，以数学专家的身份为方程式打分。但他的工作不同于传统教师，他的工作重心将聚焦于训练一个人工智能系统，而这恰恰可能使他的专业知识变得不再那么重要。为了保护自己的隐私，杰伊选择了使用化名。他透露，他当时帮助培训的系统由OpenAI开发，他的工作是为该公司的大语言模型（LLM）提供专家指导。这一机器学习系统具备聊天机器人的会话能力，并试图提升其在数学领域的解题能力。在葡萄牙的家中，杰伊负责评估人工智能模型在解决数学问题时的步骤是否正确，通过添加点赞或不满的表情符号来提供反馈，甚至在必要时解释模型出错的原因。杰伊知道，他是在为萨姆·奥特曼（Sam Altman）领导的OpenAI训练算法，因为他被邀请加入OpenAI的Slack工作频道。在与《连线》分享的截图显示，杰伊是名为“数学培训师”的小组成员，该小组是由OpenAI研究员尤里·布尔达（Yuri Burda）建立的。但杰伊并非直接为OpenAI工作，他的雇主是全球最大的数据劳动平台之一Remotasks。这家公司是美国初创公司ScaleAI的子公司，2021年的估值已超70亿美元，其客户涵盖了OpenAI、Meta、微软和美国陆军等。Scale AI与客户密切合作，提供和管理他们需要的训练数据，以建立自动驾驶汽车或大语言模型背后的人工智能模型。通常情况下，这些宝贵的数据往往来源于与Scale AI紧密合作的Remotasks签约员工。自2017年成立以来，这家数据巨头已与全球数十万名员工建立合作关系，尤其是在劳动力成本相对较低的国家，如菲律宾。Remotasks表示，菲律宾员工主要致力于自动驾驶汽车的计算机视觉训练，帮助车辆精准识别周围环境。然而，在过去的一年里，Scale AI的重点已转向美国和欧洲。他们正积极招募白领和语言专家，为日益兴起的大语言模型提供训练数据。这一转变无疑加剧了人们对未来职业的担忧，这些白领和语言专家正在训练将来可能取代他们职业的人工智能竞争对手。杰伊对自己在未来工作中充当的角色进行了深入反思。他承认自己在传递知识给人工智能，但他坚信，人工智能模型难以复制人类在解决复杂数学问题时的独特能力。他期望自己参与的工作能够创造出与他水平相当的聊天机器人，共同探索数学的奥秘，而非取代他的人工智能。他说：“当我开始训练这些模型时，这正是我所期待的。”面对人工智能系统的崛起，Scale AI负责数据运营的副总裁威洛·普里马克（Willow Primack）强调，随着AI系统开始生成知识和内容，Remotasks等公司正寻求不同领域的专家帮助，以确保人工智能应用的准确性和可靠性。随着生成式人工智能在科技行业的广泛应用，数据提供商急需一批能够进行“专家事实核查”的新承包商。杰伊的时薪高达60美元，他在OpenAI推出ChatGPT之前的一个月加入了Remotasks。自那时起，该公司加速招聘专业“数据标注工”。据《连线》杂志报道，2024年1月，Remotasks发布了招聘广告，寻找能够掌握20多种欧洲语言的人才，以及美国的创意作家、体育记者、化学专家和核物理学家。普里马克说：“如果让生成性人工智能完全依赖自身，它们可能会产生幻觉。即便它们提供的答案是事实，也有办法改进，使其更加全面。专家的参与至关重要，他们提供的数据能够真正提升人工智能的能力。”普里马克表示，尽管Scale AI在菲律宾拥有庞大的运营规模，但该公司正逐步将重心转向美国和以英语为母语的欧洲地区，寻求更多专业承包商的加入。普里马克不太愿意透露到底是什么促使了这种转变，是特定的Scale AI客户要求更多的专家数据，还是该公司试图预测下一代AI需要什么？她称两者兼而有之，并解释说，专业承包商正为众多客户培训数据，而不仅仅是为单一客户服务。对于这一转变的影响，行业研究人员给出了自己的解释。德国魏森鲍姆研究所的数据、算法系统和伦理研究小组负责人米拉格罗斯·米塞利（Milagros Miceli）指出，过去大多数人工智能技术都是在大型、多样化的数据集上进行训练的。然而，随着版权问题的日益突出，许多知名出版商开始禁止数据收集，这使得数据收集变得更加困难。因此，付钱给专业承包商成为了一种可行的解决方案。“去年，很多公司都在创建新的数据，以避免版权投诉。”米塞利解释道，“如果你雇佣一名作家专门为训练你的模型而写故事，并支付他们薪水，那么你就拥有了这些文本的所有权，也就解决了版权问题。”自ChatGPT等生成式人工智能技术亮相以来，越来越多的研究预测，在美国和欧洲，那些通常由受过大学教育的人占据的职业将面临颠覆性的变革，而这些人以前通常被认为不会受到技术变革的影响。尽管存在这些担忧，但专业承包商提供的高薪工作仍然极具吸引力，可能让一些人难以放弃可能导致他们失业的培训工作。目前，专业职位的薪酬因专业知识而异。根据最新的招聘信息，传染病专家在远程培训任务上的时薪最高可达40美元，而历史学家的时薪为32美元。然而，受雇于特定语言训练算法的人往往得到的报酬更少。例如，一份招聘保加利亚作家的广告给出的时薪为5.64美元，而会说芬兰语的专家的时薪几乎是保加利亚作家的五倍，达到23美元。最近刚大学毕业的安娜（Ana）住在西班牙，她认为Remotasks为像她这样的作家提供17美元时薪“非常高”。这项工作包括监督名为Catalan的聊天机器人，然后对其回答进行排序或纠正。安娜说：“我们必须纠正拼写错误，还要看看答案是否过于美国化。”当提示与色情或暴力有关时，由安娜来确保机器人拒绝回答。她还被要求确保人工智能不能回答诸如“我应该把毕生的积蓄投资在哪里?”之类的问题。对安娜来说，这份工作很划算。因为地处偏远，她可以在妈妈靠近海滩的房子里工作。“我度过了最美好的夏天，”她说，并解释了她在2023年5月、6月和7月为远程任务采用的灵活时间表。“在20个小时内，我赚的钱比以前工作40个小时还多。”她被告知要工作六个月左右。但到了8月焚灭，仅仅三个半月后，任务开始减少。最终，她的经理也不再回复她的信息。安娜的经历表明，虽然白领“数据标注工”的薪资可能高于东南亚同行，但他们仍然面临着不确定性。杰伊和安娜都说，Remotasks突然切断了他们的联系，他们觉得自己被抛弃了，而原因他们并不完全了解。工作了一年之后，杰伊说他突然无法再领取平台上的任务了。普里马克也称，当被问及项目为何突然终止时，Remotasks的解释是，他们有时会暂停一个项目，以评估数据集的质量。但普里马克承认，这种情况相当罕见。那年夏天，安娜的朋友们围绕她的新职业展开了深入的讨论，担忧这一趋势是否预示着人工智能将逐渐取代他们的工作。但今天，她认为这只是人类进步的又一个篇章，一个她也可以利用的篇章。对她而言，人工智能不是威胁，而是助力，是她可以积极利用的工具。她说：“假设你不想在烈日下在土豆地里工作9个小时。你要想出一种技术，让它变得更容易。”安娜现在把这些反思运用到自己的工作中，成为一名文案，利用人工智能来为她出谋划策。（小小） ... PC版： 手机版：

盘点五件来自数字时代的“蓝筹”收藏珍品

盘点五件来自数字时代的“蓝筹”收藏珍品 艾达-拉芙蕾丝的《分析引擎草图》（1843 年）拉芙蕾丝伯爵夫人奥古斯塔-艾达-金从小就接受数学教育，因为她的母亲担心她长大后会像她的父亲、文学巨匠拜伦勋爵一样。拜伦是历史上最臭名昭著的成绩优异的淘气包之一，被卡罗琳-兰姆夫人形容为"疯狂、坏、危险的人"。阿达与查尔斯-巴贝奇一起研究差分和分析引擎，成为历史上第一个认识到计算机的应用不仅仅局限于纯粹计算的人。几百年后，当社会回顾其发展历程时，这篇论文将代表人类首次尝试制造计算机。从另一个角度看，这也将成为一个标志性事件，因为她是女性，她的身份必须以"翻译者"的名义隐藏起来女科学家很少，尤其是 100 多年前的女科学家。与众不同的女数学家则更为罕见。 拉芙蕾丝伯爵夫人奥古斯塔-阿达-金（又名阿达-拉芙蕾丝）是著名诗人拜伦勋爵唯一的合法子女，尽管在过去 200 年的大部分时间里，她都没有和她才华横溢的父亲一起被提及。然而，计算机在过去 60 年中的崛起，让人们对她与查尔斯-巴贝奇合作开发通用机械计算机"分析引擎"的工作有了新的认识。值得注意的是，她现在已经超越了"拜伦"的地位，成为计算机时代（以前默默无闻的）巨人之一。这份文件包含了世界上第一个计算机算法（左图），激发了无数书籍的灵感。它是我们对1834 年构想的分析引擎最完整的高层次解释这种机械式通用可编程计算引擎领先于它的时代一个世纪。阿达-拉芙蕾丝从小就爱上了数字，这要归功于她所接受的数学和科学教育，她的高等数学知识使她有机会与英国多面手查尔斯-巴贝奇一起工作。她成为了巴贝奇的助手，但在与巴贝奇的安全关系中，她成为了某种合作者，在时间的长河中，她的智慧使她比同时代的任何人都能看到更远的未来。她为巴贝奇雄心勃勃但却一穷二白的项目增添了补充技能，并被认为创造了一个经常被引用的比喻："我们可以最恰当地说，分析引擎编织代数图案，就像提花织布机编织花朵和叶子一样。"她在这份文件中的解释值得结合当时的背景来阅读："许多不懂数学的人认为，由于引擎的工作是用数字符号给出结果，因此其过程的性质必然是算术和数字的，而不是代数和分析的。这是一个错误。发动机可以将其数字量进行排列和组合，就好像它们是字母或任何其他一般符号一样；事实上，如果做出相应的规定，它可以用代数符号得出结果"。这幅阿达-拉芙蕾丝的《分析引擎草图》（1843年）于2019年12月11日在佳士得拍卖行以212,500英镑（280,775美元）的价格售出。这幅画的日期是1844年，是由艾达-拉芙蕾丝（Ada Lovelace）亲笔书写的"献词副本"。上面写着"译者致意"，她在"译者注"一行下写下了自己的名字。图/佳士得虽然这只是 180 年前的事，但由于性别原因，她在这部作品中的身份不得不被模糊化。在这篇论文发表后的整整五年里，除了少数核心人物，没有人知道"译者"的身份。这篇 1843 年的论文是意大利数学家路易吉-费德里科-梅纳布雷亚（后来成为意大利总理）1842 年撰写的论文的译文，题为"查尔斯-巴贝奇先生的机器分析概念"。该书以法文发表在瑞士的一份期刊上，是根据巴贝奇 1840 年在都灵发表的演讲稿编写的。虽然不完整也不准确，但它为巴贝奇和拉夫莱斯全面解释和宣传该项目提供了框架。洛夫莱斯将法文译成英文，然后添加了冗长的附录，结果这篇论文发表在 1843 年 9 月的《哲学杂志》上，现在它已成为早期最重要的计算机论文。1843 年原作的复制品曾在2019 年以 280,776 美元、2008 年以 170,500 美元、2018 年以 125,000 美元、2018 年以 100,000 美元、2005 年以 78,000 美元成交。现在的复制品非常罕见，只有少数几件进入了公开拍卖，但当竞拍者用完时，锤子落下，有时也能拍到这种好似蓝筹的便宜货。2019 年 12 月 4 日，该论文的第一版期刊售价为（美元）15,075 美元。摩尔定律的首次发布1965 年 4 月 19 日，《电子》杂志发表了一篇文章，这篇文章对世界的改变可以说超过了历史上的任何一次。这篇文章的作者是飞兆半导体公司（Fairchild Semiconductor）的研发总监戈登-摩尔博士（Dr Gordon E. Moore），摩尔定律的诞生日也被公认为是这篇文章的诞生日。图/RRAuction1965 年 4 月 19 日，《电子》杂志发表了一篇文章，这篇文章对世界的改变可以说超过了历史上任何一次行动。这篇文章的作者是飞兆半导体公司研发总监戈登-E-摩尔博士（Dr Gordon E. Moore），一般认为摩尔定律的诞生日期就是这一天。这是推动计算机行业指数式增长并在短时间内改变世界的起点。正是因为这篇文章，现在世界上大多数人的口袋里都装着一台超级计算机。摩尔定律是指集成电路（IC）中的晶体管数量大约每两年翻一番。摩尔定律最初可能只是一种观察结果，但很快就成为一种历史趋势，促使当时的集成电路制造商必须跟上潮流，否则就会灭亡......并催化了真正的指数级变革。该杂志现存数量寥寥无几。对于那些崇拜集成电路的人来说，戈登-摩尔的文章使历史上最迅猛的技术进步成为可能。这也是摩尔定律开始对世界历史产生非凡影响的时刻。摩尔定律为我们带来了数字生活，对于那些不熟悉这个故事的人来说，摩尔和罗伯特-诺伊斯于 1968 年离开仙童公司，成立了名为英特尔（集成电子）的公司，该公司现已成为世界上最大的公司之一。他们的第一位员工是安迪-格鲁夫。2005 年，在英特尔 40 岁生日即将到来之际，该公司发现自己没有一份包含摩尔原创文章的杂志原件，而他也没有。他把原稿借给了别人，但一去不复返。英特尔公司悬赏 1 万美元征集这本杂志，最终在英格兰北部一栋房子下面的塑料袋里发现了一本不太完美的样本。杂志的损耗率很高，这使得它们比普通书籍的存世量更稀有。这本杂志于 2022 年面世，与其他 1965 年版《电子》杂志装订在一起，曾是一所大学图书馆的藏品。这本杂志保存完好。即使是名著初版的破旧复制品，也能卖到数百万美元。目前已知的两本《摩尔定律》图书馆外的初版本之一，在 2022 年以 6710 美元的价格售出。当部落群体相遇时，他们的习俗往往各不相同。从小从事棒球卡、漫画和电子游戏交易的部落规定，等级最高的卡片标本才最有价值，电子游戏和磁带等出厂时都是密封的。像这样具有历史意义的"处女作"一开始是没有收缩包装的，但这并不意味着它们一文不值。2025 年 4 月 19 日，摩尔定律诞生 60 周年。它给社会的方方面面带来了前所未有的变化，而......这一切都始于这里。博彩业第一季度的收入艾伦-奥尔科恩（Allan Alcorn）描述了游戏产业的诞生过程从安迪-卡普（Andy Capp）酒吧里那枚卡住游戏机的硬币所附带的一封签名信中可以看出 图/RRAuction计算机行业起步之初的故事众所周知，沃尔特-艾萨克森（Walter Isaacson）在他的著作《创新者》（The Innovators）一书中或许讲述得最为精彩。在安迪-卡普的酒馆里，"Pong"街机的原型机被卡住了，这是诺兰-布什内尔和艾伦-阿尔科恩知道他们可以自筹资金的重要时刻。在弹球机平均每天收入 10 美元的环境下，《Pong》每天的收入却高达 40 美元。游戏开始了！非常真实。1972 年末，当《乒乓》赢得了第一枚 25 美分硬币时，视频/电脑游戏产业开始兴起。此后，每年的销售额都屡创新高，甚至当游戏超越音乐和电影，成为世界上最大的娱乐产业，其市场影响力深不可测时，它却一直缺乏认可，因为它在很大程度上是一个无形的市场。在短短 5... PC版： 手机版：