联想到一个有趣的话题是，当我们与机器进行交互时，应该期望它更接近人类，还是保留「硅基生物」的特点？

是尽可能地去模仿人类的声音，还是选择机械的、毫无感情的声音？
是使用人类语言那样容许歧义和不确定性的对话模式，还是提供具体、精确和算法性的交互接口？

一个解决方案哪怕想要稍微多覆盖几个应用场景，这些问题恐怕都不是那么显然的。

Yiming 总结了这期播客录制时出现的意外状况，发现 Agile 的思想在这里也是完全适用的。
https://dsdshcym.github.io/blog/2019/03/29/agile-podcast-recording/

作为重度网瘾患者，我觉得自己的线上形象也是人格的重要组成部分。我在不同的平台上呈现（和经营）的是人格的不同切面。比如在 Blog 和 Telegram 上，我试图呈现的是一个理性思考、乐于分享的自己。如果没有定期审视自己过去发表的内容，就会觉得人格缺了一块。

这种体验或许是这个时代的人们越来越多地依赖于外部记忆的一个写照。这个短篇中提出的由于存放在外部设备中的记忆发生交错从而导致用户之间出现记忆交换的设想，或许没有那么天方夜谭。

说是「经营」，其实这个频道只有两条原则：
1. 我相信改变是由 5% 的人促成的，这个频道会尽量避免嘴嗨吐槽剩下 95% 的人。那些内容有别的去处。
2. 好好写中文。即使是通常来说中英夹杂会比较容易表达的内容，我也会尽量用中文去写。这个想法源于李如一的某条状态，大意是与其抱怨中文互联网的内容低质，不如坚持多输出高质量的中文内容。

你觉得以下哪家公司会最先崩盘？
anonymous poll

Facebook – 35
👍👍👍👍👍👍👍 73%

Apple – 8
👍👍 17%

Amazon – 3
👍 6%

Google – 2
▫️ 4%

Microsoft
▫️ 0%

👥 48 people voted so far. Poll closed.

太难过了，本科的时候无数个夜晚都是 wowaka 的音乐陪我度过的。
RIP

https://www.oricon.co.jp/news/2133153/amp/

「我一直认为的个人成长与人生选择过程中的三个悖论：18岁在对学科与知识一无所知的时候就被要求选择自己的专业；22-25岁在对商业世界运行规则毫无概念的时候就被要求选择工作方向；25-28岁在对自己和人际关系一知半解的情况下就被要求确定长期伴侣；这样想来，其实人生出问题是一个大概率事件。」

https://www.douban.com/people/crazysmallsuger/status/2458855807/

所以我说，「每个人都应该把自己当做一家创业公司，接受失败和试错的常态，在考虑多个机会时偏向于能够更多更快地学到新东西的那个选择。」

当然，由于创业失败的例子随处可见，同理可得在人生中「失败」也是很平常的事情。

https://dnc1994.com/2018/12/last-5-years-lessons/

有生之年对科技进步的奢望一个是太空移民，另一个就是赋予人类新的感官了。
https://neu-reality.com/2019/04/09/the-brain-the-story-of-you/

感谢利器推荐了我三年前写的文章。

其实这篇文章对我而言意义非凡，那是我第一次尝试整理和分享知识并得到他人的认可。我现在所坚持的输出高质量内容的原则，也正是从那个时候开始建立起来的。

https://liqi.io/learning-how-to-learn/

最早是在推特上看到这样的投票，一时起意在这个频道也统计了一下，FB 第一 Apple 第二的结果跟推特上的反响也很接近。

尽管不认为行业崩盘会在短期内发生，但我依然时常会去设想这种崩盘的可能性对现在的自己有什么指导意义。一方面在于我大部分时候是个悲观主义者，另一方面也是因为历史上有太多类似的例子。

Software Clown #4 (https://codewithoutrules.com/softwareclown/) 讲了这样一个故事：dot com 泡沫破裂之前的 1999 年，在软件行业工作的作者坐拥一份可观的收入。他投资的股票节节高升，哪怕想换工作也是易如反掌的事情。而他没有意识到的是，他的工作、他找到下一份工作的能力以及他所投资的科技股这三者之间是高度正相关的。当泡沫破裂时，一切都崩溃了。

It's just something to think about.

这是下一篇博客的一些候选话题，你最想先看到哪篇？
anonymous poll

关于成为一个好的软件工程师，理论和实际之间存在多少差距？（结合 Google 工作经历分享） – 30
👍👍👍👍👍👍👍 39%

为什么英文写作这么难？如何写得更好？ – 26
👍👍👍👍👍👍 34%

如何 DIY 一档播客节目？ – 15
👍👍👍👍 20%

是否存在一套能够用来解决所有问题的方法论？ – 5
👍 7%

👥 76 people voted so far.

这个博客里全是这种有趣又贴近生活的数学问题，推荐一下。

https://possiblywrong.wordpress.com/2019/04/06/follow-up-i-found-two-identical-packs-of-skittles-among-468-packs-with-a-total-of-27740-skittles/

几年前有一部叫 Mr Robot 的美剧，主线剧情是一个黑客团伙试图通过摧毁全世界的货币系统从而实现财富的强制重分配。我虽然被这样的设定所吸引，却很难从根本上理解为什么有人会设想这样的场景。后来在一家互联网创业公司实习的时候，我体会到了这个行业普遍认可的发展模式所存在的问题：当你拿了投资人的钱或者 IPO 了以后，公司就不再是你自己的了。我进而开始对资本的弊端有所思考，并最终在内化了各种观点之后得到了一些不成熟的结论。

就如同优化一个复杂的函数一样，一个系统在演化的过程中往往会陷入局部最优。人类经历了认知革命而成为地球的主宰，但意识对生物来说却并不见得是优势（参考《盲视》）；资本主义在提高社会生产力的同时也做了无数的恶；彻底改变了世界面貌的互联网虽然蓬勃发展到今天，却已然是充斥着民粹暴力、仇恨言论以及数据和隐私的贩卖，并且有着进一步封闭和分裂的迹象。

天马行空地讨论的话，如何从局部最优中跳出来呢？在意识的问题上，无数 SF 作品有过各种大胆的设想，比如 EVA 的人类补完计划；在互联网的问题上，Aaron Swartz 设想过 Programmable Web，Tim Berners-Lee 在研究名为 Solid 的去中心化网络，还有一众也不知认真与否的区块链项目；而 Mr Robot 的思路可能就是，我们来借鉴一下模拟退火吧！把整个系统破坏掉再让它自行重建，说不定就能抵达一个更好的局部最优。一次不行就多试几次好了。

以上是一些由来已久的零碎想法，读了这篇文章以后有感而发：https://alistapart.com/article/nothing-fails-like-success/