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执行力的20个杠杆 简介：在《执行力的20个杠杆》这本资料中，你将获得关于执行力的20个杠杆的系统性学习体验。从基础到深入，涵盖多个知识点，让你轻松掌握相关内容，并运用到实际生活或工作中。 标签： #执行#学习#成长#进步 文件大小NG 链接：https://pan.quark.cn/s/6089c00a7351

【社交光谱】莱特《执行力能量系统》无尽的执行和自律能量

【社交光谱】莱特《执行力能量系统》无尽的执行和自律能量 0.欲望与恐惧：我是如何从懒狗走向情感自由的？ 1.系统：自律可能不存在！点破假大空的自律神话 2.节点：大多数拿不到结果的学员缺乏的是什么？3步实现自驱力闭环系统 3.寻找：只属于你的路，找到你执行力的共性 4.执行力被抹杀的真相：内在动力 VS 外在动力 5.道理我都懂，但不愿行动拖延症怎么办？克服严重拖延症简单有效的方法 6.漏洞：识别执行力能量的小偷！斩断被资本设计的上瘾狗链 7.执行总是胡思乱想、焦虑如何停止精神内耗从内耗到变现，我是怎么做的 8.借力：揭露学习上瘾的本质，利用外部反馈促进内化成为领域专家 加餐：训练营先导课：破解加到女生之后不会聊的怪圈

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《战斗任务弓箭手2》 简介：玩家在游戏中扮演弓箭手，执行各种战斗任务。需要运用精准的射击技巧，搭配不同的武器和道具，完成任务目标，如消灭敌人、保卫据点等，体验弓箭手的战斗冒险 标签： #战斗任务弓箭手2 #动作游戏 #弓箭手 #战斗任务 文件大小 NG 链接：https://pan.quark.cn/s/01aec635b9a7

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强烈建议大家去试试，看看 AI 是怎么理解目标，拆解目标为任务，再一步步完成任务的。 （虽然3.5 的能力有限，估计最后很难完成

强烈建议大家去试试，看看 AI 是怎么理解目标，拆解目标为任务，再一步步完成任务的。 （虽然3.5 的能力有限，估计最后很难完成任务。 测试地址，请自备API key : 试了一下 AgentGPT，让它列出过去24小时内所有的谈过 AI 这个关键词的推文。 它给自己设置了任务： 第一步找到符合要求的推文 第二步判断哪些推文更相关 它自己拆解： 1. 做一个算法来识别 2.微调一个Bert模型来 3.找到微调模型的数据集 4.开始从网上找数据 我赶紧停了下来，这样下去我的API要爆掉了…

新研究表明为什么不需要完美就能完成任务

新研究表明为什么不需要完美就能完成任务 研究人员发现，动物在执行觅食等任务时经常会采用"足够好"的策略，这些策略虽然不是最优的，但仍然有效，这对行为优化的传统观点提出了挑战，并为理解这些策略的关系和更广泛的适用性提供了一个新的框架。当神经科学家考虑动物完成某项任务（如寻找食物、捕猎猎物或在迷宫中穿行）可能使用的策略时，他们通常会提出一个单一模型，概述动物实现目标的最有效方法。但在现实世界中，动物和人类可能不会使用最佳方法，因为这种方法可能会耗费大量资源。相反，它们会使用一种足以完成任务但耗费脑力较少的策略。在新的研究中，Janelia 的科学家们着手更好地了解动物成功解决问题的可能方式，而不仅仅是最佳策略。这项研究表明，动物可以通过多种方式完成一项简单的觅食任务。它还为理解这些不同的策略、它们之间的关系以及它们如何以不同的方式解决相同的问题提供了一个理论框架。研究人员发现，在完成任务的过程中，有些不那么完美的选择几乎和最优策略一样有效，但却省力得多，这让动物们可以腾出宝贵的资源来处理多项任务。赫尔蒙斯塔实验室的博士后马子轩（Tzuhsuan Ma）是这项研究的负责人。新框架可以帮助研究人员开始研究这些"足够好"的策略，包括为什么不同的个体可能会适应不同的策略，这些策略可能如何协同工作，以及这些策略在其他任务中的通用性如何。这将有助于解释大脑是如何在现实世界中实现行为的。Janelia 小组组长 安·赫尔蒙斯塔说："这些策略中有许多是我们从未想过的解决这项任务的可能方法，但它们确实很有效，所以动物也完全有可能使用它们。它们为我们理解行为提供了新的词汇。"这项研究始于三年前，当时马子轩开始思考动物在完成一项简单而普通的任务时可能采用的不同策略：在两个选项中做出选择，而获得奖励的几率会随着时间的推移而变化。研究人员有兴趣研究一组介于最优解和完全随机解之间的策略：这些"小程序"资源有限，但仍能完成工作。每个程序都根据过去的观察结果指定了不同的算法来指导动物的行动，从而使其成为动物行为的模型。事实证明，这样的项目有很多，大约有 25 万个。为了理解这些策略，研究人员首先研究了少数表现最好的策略。令人惊讶的是，他们发现，尽管使用了较少的资源，但它们所做的事情基本上与最优策略相同。"我们有点失望，"马说。"我们花了这么多时间寻找这些小程序，结果它们都遵循着同样的计算方法，而这个领域已经知道如何用数学方法推导出这些计算方法，不需要我们花这么多精力"。不过，研究人员还是有动力继续寻找他们有一种强烈的直觉，那就是一定有一些程序是好的，但与最优策略不同。当他们把目光投向最优秀的项目之外时，他们发现了他们正在寻找的东西：大约有 4000 个项目属于"足够好"的类别。更重要的是，其中 90% 以上的项目都有新意。他们本可以就此打住，但一位杰内里亚人提出的问题刺激了他们：他们怎样才能知道动物使用的是哪种策略呢？这个问题促使团队深入研究各个计划的行为，并开发出一种系统的方法来思考整个战略集合。他们首先开发了一种数学方法，通过连接不同程序的网络来描述程序之间的关系。接下来，他们研究了这些策略所描述的行为，并设计了一种算法来揭示这些"足够好"的程序是如何从另一个程序演化而来的。他们发现，在保持表现的同时，对最优程序的微小改动也会导致行为的巨大变化。如果其中一些新行为在其他任务中也有用，这就表明同一个程序足以解决一系列不同的问题。"如果你认为动物不是只解决一个问题的专家，而是解决许多问题的通才，那么这确实是一种新的研究方法，"马说。这项新工作为研究人员提供了一个框架，让他们开始思考如何超越单一的、最佳的动物行为程序。现在，研究小组正集中精力研究小程序对其他任务的通用性，并设计新的实验来确定动物可能使用哪种程序来实时执行任务。他们还在与 Janelia 的其他研究人员合作，测试他们的理论框架。赫尔蒙斯塔说："归根结底，掌握动物的行为是了解大脑如何解决不同类型问题的必要前提，包括一些我们最好的人工系统也只能低效解决的问题。关键的挑战在于，动物使用的策略可能与我们最初假设的大相径庭，而这项工作正在帮助我们发现这一可能性空间。"编译自/ScitechDailyDOI: 10.1126/sciadv.adj4064 ... PC版： 手机版：