初入职场时你会倾向于工作薪水还是个人能力提升的机会呢？

初入职场时你会倾向于工作薪水还是个人能力提升的机会呢？ 弗兰克扬的回答 我一直认为，刚毕业的人，到底是选薪资待遇更高的工作，还是选平台更大，发展空间更大，个人能力提升速度更快的工作，这就是一个伪命题。 因为你但凡认真找过工作，就会发现，大部分人面临的都是，要么可以全都要，要么可以在次一等级的水平上全都要，要么全都没有的情况。 就拿应届生找工作来说，如果你面试的是行业内有名的第一梯队龙头企业，那这些企业开给你的待遇也基本上属于行业顶级的，不能说最高，但肯定也算是顶级水平。 比如你能进入互联网行业，你手里拿了腾讯字节阿里百度美团快手拼多多小红书的offer，你犹豫着不知道要去哪里。 但是问题就在于，这几家给你的薪酬待遇，基本上都在一个水平，都是大部分应届生只有羡慕的份的水平。 也许有一两家会明显高一些，但也是同一个量级内的高。 有这些王炸选择的人，一般纠结的都是个人的职业发展方向和具体细节问题。 他们根本就不会纠结，到底是工资高，还是能力提升的问题，因为能去这些企业工作，这些都不是问题。 相反，如果你属于这些大企业都去不了的水平，但是你的水平也差不了太多，那你还是能拿一堆行业内第二第三梯队企业的offer，而这些企业给的钱并不会少太多，同时发展潜力也还是有的，只不过跟第一梯队相比，稍显逊色而已，但是你即使进入了这些二三梯队的企业，未来也是很有希望跳槽去这些顶级企业的。 如果你水平很烂，只能拿一堆小公司的offer，那你面临的局面往往是，工资也不高，工作强度还很大，基本上也学不到什么东西的工作机会，你只能在一堆都很烂的机会里，挑几个稍微看起来还能勉强接受的工作。 所以，很多时候，offer的比较，都是在比较很多细节上的差异，根本没机会想这么宏观的大问题。 via 知乎热榜 (author: 弗兰克扬)

美国司法部倾向于将苹果与1998年的微软相比

美国司法部倾向于将苹果与1998年的微软相比 直到 2001 年微软与美国联邦政府达成和解，和解之时美国联邦政府并未寻求拆分微软，也没有禁止微软继续捆绑其他软件，当时业界认为和解之后微软可以继续利用其市场优势地位扼杀对手的竞争和技术创新。在微软反垄断案中，苹果联合创始人史蒂夫乔布斯曾批评微软在操作系统领域的垄断和肮脏手段，来针对苹果并遏制苹果的发展，这也是为什么苹果最终决定向美国司法部投诉。然而现在美国司法部暗示苹果公司非常虚伪，因为即便在 1998 年苹果也没有对第三方施加各种限制，苹果用户可以在 Windows 计算机上使用他们的 iPod，而微软也没有对苹果从 iTunes 下载的每一首歌曲收取 30% 的抽成。美国司法部也认为苹果在 2007 年推出 iPhone 时，也是受益于零部件制造商和无线运营商的竞争。不过对于这种类比苹果自然是不同意的，苹果已经表示这起诉讼可能会阻碍苹果提供技术的能力，包括硬件、软件和服务等，为此苹果将进行积极抗辩。 ... PC版： 手机版：

踩入进化陷阱：明明小尺寸可以活得更好 生物却偏偏倾向于变大

踩入进化陷阱：明明小尺寸可以活得更好 生物却偏偏倾向于变大 访问：NordVPN 立减 75% + 外加 3 个月时长 另有NordPass密码管理器 各种细胞 Wikimedia Commons不仅如此，小尺寸的生物还具有难以置信的适应弹性，可以在环境变化中生存下来，所以它们中的一些成员相当古老。而作为对比，大尺寸的生物往往需要更长时间生长和成熟，因此它们的繁殖速度更慢，这降低了进化的速度，同时也失去了适应弹性。所以，环境变化最先倒下的都是是大型生物。比如6600万年前，小行星撞击导致恐龙灭绝的事件中，陆地上任何比家猫更大动物都灭绝了。事实上，即便没有大灾难降临，大尺寸的生物似乎也不太能够应对物理和生物环境的长期发展，基本没有什么大型生物可以长期演化下去的，通常在较短时间内就会走向灭绝。那么，有趣的问题是，既然进化对小生物更有利，那生物为什么还会变大呢？大部分生物确实都在想方设法地挑战物理极限，让自己变得更大，事实上这就像是一个“陷阱”一样，且生物对此无法自拔。图：这个被称为达尔文兰花，它与授粉飞蛾都高度特化了，除了彼此无法再适应其它生物为什么小生物更具适应性？我们前面提到过，体积太大会导致进化速度慢和丧失适应弹性从而灭绝，除了因为成熟的时间变长了之外，还有一个根本原因，就是大尺寸的生物体需要更多的专业化来维持。例如，较大的脊椎动物需要不成比例的厚骨骼和大肌肉，如果鼩鼱等比例长到大象大小的话，那么它们的骨骼也将无法支撑身体。这种专业化在生物学上有一个专业的名词来形容叫做特化。如果你了解这个名词的话，你就会知道高度特化的物种有多脆弱了。高度特化的特征意味着它只对特定的环境有效，而且越是高度的特化，它的机动性就越差，越难以发生改变。大象其实即便没有人类，也相当容易灭绝 Ikiwaner这就是为什么几乎所有大型生物都会走向灭绝，而不是继续演化的原因，因为随着体积变大，它们将用完所有“进化潜能”，直到无法做出任何改变去应对最简单的变化。小型生物正好相反，它们不需要太专业化，同时可以快速完成繁殖使命，积累基因突变来适应变化。更重要的是，因为尺寸小，它们可以更精细地分配资源，将更多物种和个体容纳在同一栖息地空间中，确保多样化不易完全灭绝。昆虫是资源分配的大师，所以单个昆虫类群的物种数量就超过了所有其他动物类群的总和，这使得它们可以称得上是地球上最成功的动物类群。另外，小尺寸生物因为不需要对自身生物体的维持做出太多努力，所以它们对环境的适应是我们远超想象的。那些较小的生命体，如一些古细菌可以在200°C 温度的深海喷口生存，水熊虫这样的节肢动物也可以忍受高辐射的环境。事实上，一些人认为微生物可以在陨石内完成星际旅行并存活下来，所以哪天你看到新闻说，太阳系其它地方的生命有着与地球生命共同的起源，不要觉得意外。既然小尺寸生命如此强大，那么为什么生物还会选择变大？大体积的进化陷阱古生物学家爱德华·科普（Edward Cope）曾提出，所有谱系中的个体在进化过程中都倾向于体型增大。虽然有时候会存在一些例外，但生物在进化过程中确实倾向于变大，这点是毫无疑问的，那些倾向于变小的生物，通常是因为资源的限制，而且这种限制不至于导致其灭绝。之所以生物倾向于变大，自然是因为越大越容易给它们带来更多生存和繁殖的机会。对于种群外部来说，较大的体型意味着能够更容易躲避掠食者，捕食猎物，所以大象和鲸鱼除了人类之外几乎没有天敌。对于种群内部来说，较大的体型更能战胜竞争对手，无论是动物，还是植物，还是其它生物类群，更大都意味着相较于同类可以得到更多生存资源。细胞增大后，表面积和体积比值下降 Wikimedia Commons对于个体来说，较大的生物体也往往更擅长保存热量，这是因为随着体积增加表面积与体积的比值会下降。另一方面，这对于有性繁殖而言也是有利的，不仅仅体现在较大体型能在种群竞争中胜出，还有体型更大往往也意味着拥有更多的生殖细胞。生物被“设计”成传递基因的使命，较大的体型无论从哪方面出发，它都对传递基因有利，所以生物倾向于变大，是可以理解的。但就像我们前面提到的，这种有利只是眼前的，而不是长久的，它就像一个陷阱一样。另外，值得一提的是，在变大这件事上，地球的生命花了很长时间才找到方法。单细胞生物的第一个证据可以追溯到大约38亿年前，当时新形成的地球已经冷却到足以让有机生命出现的程度。但是，单个细胞的大小有物理极限值，无论太大、还是太小都会导致细胞崩溃，太大的话营养输送都会出问题，而太小的话它难以自我能量为此。生物想要变大的唯一方法就是合作变成多细胞， 而地球多细胞的出现时间不到10亿年，在地球生命历史的大部分时间里都是以简单的单细胞存在的。古老的藻类化石，图源：S Bengston et al/PLOS Biology同样因为营养输送问题，多细胞生物在变大这件事上其实只有两种选择：一种是细胞合在一起之后彼此摊开，或者彼此连接，这样它们不需要内部运输系统也能维持生物体，古老的多细胞生物就是先找到这种简单的变大方式，所以那些古老的多细胞生物要么是扁平的，要么线状的。不知道何时起，生物找到了另外一种方式让不同的细胞专门从事不同的工作，包括结构支撑、消化食物以及移动氧气和二氧化碳等物质。也正是找到了这种方式，地球生命在变大这条路上变得一发不可收拾，不停尝试各种变大方式。但似乎历史已经说明一切，变大是一条不归路。 ... PC版： 手机版：

【比尔·盖茨：我倾向于将中国崛起视为世界的巨大胜利】

【比尔·盖茨：我倾向于将中国崛起视为世界的巨大胜利】 据美国《福布斯》杂志网站26日消息，美国微软公司创始人、亿万富翁比尔·盖茨近日在澳大利亚举办的一场论坛上表示，近几十年来，中国崛起为领先的经济体是“世界的巨大胜利”。

AI机器人在战争游戏中倾向于选择加强暴力和核打击

AI机器人在战争游戏中倾向于选择加强暴力和核打击 Palantir 拒绝发表评论，Scale AI 也没有回应置评请求。就连曾一度阻止其人工智能模型用于军事用途的 OpenAI 也开始与美国国防部合作。加利福尼亚州斯坦福大学的安卡-鲁埃尔（Anka Reuel）说："鉴于 OpenAI 最近修改了服务条款，不再禁止军事和战争用例，了解此类大型语言模型应用的影响变得比以往任何时候都更加重要。""我们的政策不允许将我们的工具用于伤害他人、开发武器、通信监控或伤害他人或破坏财产。然而，有一些国家安全用例与我们的使命相一致，"OpenAI 发言人说。"因此，我们更新政策的目的是提供清晰度和进行这些讨论的能力"。鲁埃尔和她的同事们让人工智能在三种不同的模拟场景中扮演现实世界中的国家：入侵、网络攻击和没有任何冲突的中立场景。在每一轮中，人工智能都要为下一步可能采取的行动提供理由，然后从 27 种行动中做出选择，包括"开始正式和平谈判"等和平选项，以及从"实施贸易限制"到"升级全面核打击"等侵略选项。亚特兰大佐治亚理工学院的研究合著者胡安-巴勃罗-里维拉（Juan-Pablo Rivera）说："在人工智能系统充当顾问的未来，人类自然希望了解其决策背后的理由。"研究人员测试了 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4、Anthropic 的 Claude 2 和 Meta 的 Llama 2 等 LLM。他们使用了一种基于人类反馈的通用训练技术，以提高每个模型遵循人类指令和安全指南的能力。斯坦福大学的研究合著者加布里埃尔-穆科比（Gabriel Mukobi）说，根据Palantir公司的文件，所有这些人工智能都得到了Palantir商业人工智能平台的支持尽管不一定是Palantir与美国军方合作的一部分。Anthropic和Meta公司拒绝发表评论。在模拟中，人工智能表现出投资军事力量和不可预测地升级冲突风险的倾向即使在模拟的中立场景中也是如此。加利福尼亚州克莱蒙特麦肯纳学院的丽莎-科赫（Lisa Koch）说："如果你的行动具有不可预测性，那么敌人就很难按照你希望的方式进行预测和做出反应。"研究人员还测试了 OpenAI 的 GPT-4 基础版本，没有任何额外的训练或安全防护措施。事实证明，这个 GPT-4 基础模型的暴力程度最难以预测，而且它有时会提供一些无厘头的解释在一个案例中，它复制了电影《星球大战第四部：新希望》的开场文本。鲁埃尔说，GPT-4 基本模型的不可预测行为和怪异解释尤其令人担忧，因为研究表明，人工智能安全护栏很容易被绕过或拆除。美国军方目前并没有授权人工智能做出升级重大军事行动或发射核导弹等决定。但科赫警告说，人类倾向于相信自动化系统的建议。这可能会削弱让人类对外交或军事决策拥有最终决定权的所谓保障。加利福尼亚智库兰德公司的爱德华-盖斯特（Edward Geist）说，看看人工智能在模拟中的行为与人类玩家相比会很有帮助。但他同意研究小组的结论，即不应该信任人工智能来做出有关战争与和平的重大决策，这些大型语言模型并不是解决军事问题的灵丹妙药。 ... PC版： 手机版：