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wolfram在线播放_wolfram alpha 网页版(2024年12月免费观看)

内容来源：惠生活优选所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

wolfram

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Wolfram之所以能做成非常独特的产品，他自身肯定也是极为与众不同的。我感觉他不仅有“信息收集癖”，似乎是一个完完全全的“计算人”[允悲]

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「模型时代」计算范式的未来图景在科技界，Stephen Wolfram（沃尔夫拉姆）应该是一个有点传奇的人物。他 15 岁时开始研究应用量子场论和粒子物理学，并在同行评审科学杂志上发表科学论文；在获得本科学位时，他已发表了 10 篇此类论文。获得博士学位后，沃尔夫拉姆加入加州大学洛杉矶分校任教、Wolfram 进入加州理工学院任教，并于 1981 年成为最年轻的麦克阿瑟奖获得者，时年 21 岁。在大语言模型进入公众视野之后，他也做了大量相关研究，而且写出了一本相当畅销的科普著作《这就是ChatGPT》这只视频是他在马萨诸塞州剑桥市美国艺术与科学学院举办的 "赋能卓越 "活动上发表了题为 "计算范式的发展方向（物理、技术、人工智能、生物、数学......）"的主题演讲。说实话，内容相当跳跃，很多学术内容，有点高深了。不过，即使有兴趣的话，可以作为一个脑洞大开的启发。用克劳德老师总结了5个核心观点： *** 1、计算不可约性:Wolfram眼中的科学预测极限 "如果宇宙的一切都可以预测，时间流逝将毫无意义。他用一个看似简单的计算机程序"规则30"揭示了自然界的惊人特性。这个程序起始只需一个黑色方块，遵循极其简单的演化规则，却能产生令人眼花缭乱的复杂图案。更令人震惊的是，没有任何数学方法能够预测它的具体演化结果。这就是Wolfram提出的"计算不可约性"概念。用他的话说，某些系统就像一部必须从头看到尾的电影，没有任何捷径可以直接跳到结局。这个发现动摇了传统科学的根基。自牛顿时代以来，科学家们一直梦想通过完美的数学方程来预测一切。但计算不可约性表明，即使我们掌握所有规则，某些现象仍然无法预测。这一理论不仅解释了为什么天气预报永远存在不确定性，也为人工智能的发展划定了界限。"即使是最先进的AI，在面对真正的计算不可约系统时也束手无策，"Wolfram指出。不过他认为这并非坏消息。正是这种不可预测性，让科学探索永远充满惊喜，也让时间的流逝变得有意义。在AI快速发展的今天，这个观点无疑给科技界带来了重要启示:与其执着于完美预测，不如思考如何更好地应对不确定性。 2、神经网络的致命短板 "神经网络就像用不规则石头砌墙，而非标准砖块。通过一系列实验，他的团队发现了一个令人意外的现象:即使是最先进的神经网络，在处理基础物理问题时也会遇到瓶颈。比如预测简单的三体运动，或者复现基本的量子力学方程，神经网络的表现都远不尽人意。更有趣的是，当用神经网络预测蛋白质结构时，它能很好地处理规则的ž𚦗‹，却在处理复杂的球状结构时表现欠佳。这个发现印证了Wolfram的核心观点:AI系统面临着一个根本性的权衡 - 要么保持可预测但能力有限，要么获得更强的能力但行为难以控制。 "大语言模型能做什么，计算需要做什么，这个界限正变得越来越清晰，"Wolfram说。他提出了"计算增强生成"(Computational Augmented Generation)的新概念，认为未来的突破在于将神经网络与传统计算方法有机结合。在演示环节，Wolfram展示了一个引人注目的例子:当要求AI系统解决复杂的微分方程时，它不是生成完整的解决方案，而是提供了一个人类可理解的计算框架。这或许预示着AI发展的新方向:不是取代人类的思维，而是为人类提供更好的思维工具。这个视角对当前的AI热潮提供了一个清醒的认识:与其期待AI成为万能的黑盒，不如将其视为增强人类智慧的新型工具。正如Wolfram所说:"真正的突破往往来自于人机协作，而不是完全依赖任何单一方法。" 3、统一物理理论新曙光 "空间不是连续的，而是由无数离散点构成的超图结构。" Wolfram在演讲中首次详细披露了他的物理学统一理论最新进展。这听起来像科幻，但Wolfram用一个出人意料的历史故事开始他的论证：在20世纪初，包括爱因斯坦在内的多数物理学家都认为空间是离散的，但当时没有合适的数学工具来描述这一点。而现在，借助现代计算科学的发展，这个想法终于有了数学基础。在Wolfram的模型中，我们熟悉的三维空间实际上是由大量相互关联的点构成的"超图"。就像社交网络中的人际关系图，每个空间点都与其他点有着复杂的连接。更令人惊讶的是，当这个超图按照简单规则不断重写自身时，自然而然地就会涌现出引力场和量子效应。 "最激动人心的发现是，重力和量子现象可能只是同一个计算过程在不同空间中的表现。"Wolfram展示了一系列计算机模拟，展示了两个微型黑洞合并时产生的引力波，其行为与现实观测惊人地吻合。这个理论还预测了一些可能被实验验证的现象。比如，空间维度可能会出现微小的波动，在某些区域可能是3.01维而不是精确的3维。Wolfram甚至大胆猜测，长期困扰物理学家的暗物质之谜，可能就是这种空间微观结构的宏观表现。 "就像19世纪的科学家发明了热质理论来解释热量流动，也许暗物质只是我们对空间本质认识不足的产物。"他说。特别值得注意的是，Wolfram提到他的团队正在寻找在量子计算机中验证这一理论的方法。如果成功，这将是物理学史上的重大突破。演讲结束时，Wolfram说了一句意味深长的话："有时最深刻的物理真理往往藏在最简单的计算规则之中。"这或许就是他毕生追求的科学美学。 4、极简模型重现生命密码 "如果你能教会一台计算机进化，你就能理解生命的本质。" Wolfram在演讲中展示了他最新的研究成果：用简单的计算模型重现了生物进化的核心特征。这个实验起源于1985年的一个未完成的设想。当时，Wolfram尝试用元胞自动机模拟进化，但受限于计算能力未能成功。而在2024年，借助现代机器学习技术，这个梦想终于实现了。在现场演示中，Wolfram展示了一个仅由简单规则驱动的数字生命体。它从一个简单的红色细胞开始，通过不断突变和选择，逐渐演化出复杂的生存策略。"就像真实的生物进化一样，"他解释道，"有时一个小小的基因突变就能带来巨大的形态变化。" 最引人注目的是，这个模型完整记录了每一条可能的进化路径。"这就像有了一台时光机，"Wolfram兴奋地说，"我们第一次能够看到所有可能的进化历史，包括那些在现实中已经消失的分支。" 这项研究还揭示了一个出人意料的联系：进化路径的数学结构与量子物理中的时空结构惊人相似。这个发现暗示着，也许进化不仅仅是生物学现象，而是一个更基础的宇宙法则的体现。 "昨天我们才发现这个联系，"Wolfram说，"这可能是理解生命本质的一把新钥匙。"这个发现不仅对理论生物学具有重要意义，还可能为人工生命的研究开辟新方向。 5、未来科研新范式：自然语言 "告别繁琐代码，用自然语言做科研。" 当他在新版Wolfram语言中输入"计算椭圆的本征函数"这样的自然语言指令时，系统立即生成了精确的数学表达式和可视化结果。 "这不是简单的人工智能，而是一种全新的人机协作模式，"Wolfram解释道。与当前流行的AI编程助手不同，这个系统输出的不是难以验证的代码块，而是人类专家可以理解和优化的高级数学语言。 Wolfram认为这代表了科研工具的第三次革命。"500年前是数学符号的发明，让我们可以用公式替代文字；50年前是计算机的出现，让我们可以处理复杂计算；而现在，我们正在创造一种新的交互方式，让科学家能够专注于真正的创新思维。" 在回答观众提问时，他特别强调了这套系统与传统AI的根本区别。"我们不是在试图用神经网络替代算法，而是在创建一个智能的'翻译层'，把人类的科学直觉转化为精确的计算指令。" 这个工具已经在处理蛋白质折叠等复杂问题上显示出独特优势。更重要的是，它为解决计算不可约性带来的挑战提供了新思路：当我们无法完全预测系统行为时，至少可以更高效地探索各种可能性。 Wolfram在演讲结束时说："未来的科学突破，将来自于人类智慧和计算工具的完美配合。我们正在见证这个新时代的开始。"高飞的微博视频

「转发抽奖超话」转发抽三本@图灵文化的书《万物皆计算》.@微博抽奖平台11月25日抽。 Wolfram大佬的新书! 本书为Stephen Wolfram的随笔集，汇集了其过去十余年不同场合的文章、讲稿等，以计算思维范式为中心，讲述了沃尔弗拉姆在科学、技术、艺术、哲学、商业等多个领域的思想探索与实践。从为电影 ...

10个AMC自学网站，轻松超越同桌！今天为大家推荐10个非常实用的数学学习资源网站，帮助大家更好地备战AMC竞赛。这些网站涵盖了从基础到高级的各种学习资源，包括数学公式、在线学习、竞赛准备等。 1⃣️ MAA美国数学学会官网 2⃣️ AoPSOnline 3⃣️ OmegaLearn 4⃣️ Wolfram Alpha 5⃣️ Cool math 6⃣️ IXL 7⃣️ YouTube 8⃣️ MyMathcounts 9⃣️ MAA China官网 𐟔Ÿ Beestar 此外，对于备战AMC10的同学，建议阅读以下入门书籍： ✨《Introduction to algebra》 ✨《Introduction to geometry》 ✨《Introduction to counting & probability》 ✨《Introduction to number theory》对于备战AMC12的同学，建议阅读以下中级书籍： ✨《Intermediate algebra》 ✨《Intermediate Counting & Probability》 ✨《Precalculus》这些资源不仅可以帮助大家系统地学习数学，还能在AMC竞赛中取得更好的成绩。加油！𐟓–𐟒ꀀ

时间不是一个独立存在的维度，而是宇宙不断进行计算的进程的体现。——Stephen Wolfram

被遗忘的概念 1981年Wolfrace Sonic超级跑车概念车由Nick Butler开发，以展示Wolframace“Sonic”合金车轮，有六个轮子，两台Rover V8发动机，在汽车经销商处行驶，然后于2010年以100万英镑的价格重新出现。 #军情集结号# #动态连更挑战#

Meta新标杆！Llama3.1 Meta最近发布了Llama 3.1模型，这个系列包括8B、70B和405B三个版本。Llama 3.1不仅在推理能力上有所提升，还支持128K token的上下文窗口，并且能够处理多种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。模型大小与特性 𐟓 8B版本：适用于消费者级GPU的高效部署和开发。 70B版本：适用于大规模AI本地应用。 405B版本：适用于合成数据、LLM作为评审和蒸馏。新模型还具备更长的上下文长度（从8K增加到128K）和工具使用能力，支持搜索和Wolfram Alpha的数学推理。此外，更新的许可证允许使用模型输出改进其他LLMs。多模态模型与评估 𐟓Š Llama 3.1系列模型还支持图像识别、视频识别和语音理解能力，这些多模态模型仍在开发中，尚未全面发布。Meta对Llama 3.1进行了全面的评估，使用了150多个基准数据集，涵盖了多种语言和任务。结果表明，Llama 3.1在通用知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译等方面表现出色，而且在多个实际场景中与闭源模型表现相当。总结 𐟓 Meta发布了Llama 3.1模型，包括8B、70B和405B版本。新模型具有128K token上下文窗口，并支持8种语言。 Llama 3.1 405B在多项任务上与闭源模型竞争。更新的许可证允许使用Llama模型的输出改进其他模型。增强版8B和70B模型提供强大的多语言支持和高级用例。 Llama 3具有出色的编程和推理能力，能够生成高质量代码。模型能够集成和使用多种工具，提升任务处理的灵活性和效率。最大支持128K个token的上下文窗口，处理长文本输入能力增强。开发了支持图像、视频和语音识别的多模态模型。 Llama 3.1 405B是Meta迄今为止最大的模型，训练数据量超过15万亿个token。采用标准的解码器-仅变换器模型架构，优化了训练堆栈。通过将模型量化到8位，提高了推理效率，降低了计算成本。马克ⷦ‰Ž克伯格强调了开源AI的优势，并认为AI的发展将类似于Linux。

4款必备电脑软件，提升效率神器！你是否想过，大神们的电脑上都装了哪些软件？今天就给大家介绍4款既实用又强大的电脑软件，每一款都能让你爱不释手！ 𐟔 Wolfram Alpha Wolfram Alpha不仅仅是一个计算器，它涵盖了数学、化学、音乐、统计、物理和机械学等多个领域。无论是免费版还是付费版，都能满足你的各种需求。更棒的是，免费版还能下载和上传数据哦！ 𐟓𘠦Ÿš子相机柚子相机不仅有电脑版，还有手机版。它提供了各种滤镜和惊艳的图片编辑效果，让你瞬间变身摄影大师。无论是工作还是生活，这款软件都能帮你轻松搞定图片美化。 𐟓‘ FileViewPro FileViewPro是一款多功能文档查看工具，可以打开任何类型的文档、文本文件、网站文件、视频文件和音频文件。一个工具搞定所有文件，是不是很方便？ 𐟖寸 Snipaste 截图是电脑使用中必不可少的功能。Snipaste支持自由截图、文本转换和颜色转换，简单又强大。无论是工作还是学习，这款截图工具都能让你事半功倍。这4款软件每一款都能提升你的工作效率和生活质量，赶紧试试吧！

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