笔记类的应用，用了这么多。最后还是感觉系统自带的 Apple Notes 最方便，启动速度快，多设备无缝同步，随时随地，只要有一个设备就可以纪录，该有的功能都有，也没有其他花里胡哨的功能，有的也都挺朴素实用。
Telegram 真是一个功能非常强大，且开放、扩展性非常强的一个平台。今天在telegram 上建了一个机器人，可以通过里面的机器人，自动发送消息到 memos 上纪录，这样就省去了打开 memos 来纪录。因为最近 memos 上的 chrome 插件失效了，无法发送到 memos 平台，捣鼓了一阵就放弃，删掉了插件。
Memos 一个简单清爽的个开源且免费的自托管知识库，提供了 docker 的安装，基本上一键就可以搞定。其实对于个人来说，就是纪录一些碎片化的消息，随手就发过去，也没有什么太多的需求。特别是在工作的时候，打开 App 有些太麻烦，一个网页试的平台就非常方便了。 不过自己chrome 插件不能用，麻烦了一点，用 telegram 暂时解决。另外一点，就是数据都是在自己平台，自己搭的服务，不想存到第三方平台，也没有什么审查。
今天花了一些时间在读论文，《Data-centric Artificial Intelligence: A Survey》，一篇非常好的综述论文，阐述了 AI 时代的数据中心建设，其实更多的是在阐述数据从采集到处理到维护的一系列 pipline 的流程，不涉及具体的算法和技术，但整体上架构挺好，给人一种宏观的指导。
今天还有一个很有意思的论文《Will we run out of data?……》，大概的意思就是讨论人类的数据用尽的情况下，如何产生高质量的数据来供机器训练。首先，我认为前提可能是错的，数据这东西就跟历史上的石油、小时候老师说的自来水、近几年说的 IP 地址一样。从静态的视角看，从技术的角度看，就会得出一个煞有逻辑且合理的结论。但是，首先，这个世界是动态变化的，需求在变，供给也在变，而且很多情况下是以一种相互影响的方式在变化，可能从线性到幂指的变化；其次，这不只是一个技术问题，还是一个经济问题、社会学问题，因为这类的例子太多了，当一个事物在聚光灯下的时候，金钱和资本会快速在其周围聚集，解决问题的速度也是不可想象的前进；其次，AI 的发展，不只是数据的作用，还有架构、算法、算力共同促进，算法也会改进，算力也会以摩尔定律甚至超越摩尔定律在发展。而这一切，都会带来积极的作用和效果。就如那本书明一样： Same As Ever，一如既往。
阅读，连续阅读第 346 天。
今天继续读《人生的选择》，作者讲了在非洲做支援医生的事情，特别是对所谓的“流行病”的调查，最终结论是营养的问题，而不是流行病。印象最深的还是通过数据分析，科学的方法来做研究，科学的价值体现在任何地方，无论贫穷还是富裕，无论白人还是黑人，科学依然是最闪亮的那颗星。当然，如作者书里说的，如果没有亲身的下到基层，去了解第一线的情况，仅靠科学有时候也可能很难揭露出真相。所以，科学的方法 + 人性的使用，最终会取得理想的结果。这在任何社会和场景都是适用的。
运动，今日无运动。
好了，事情就是这样。
晚安！
文章评论