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wolfram在线播放_wolfram综合征(2024年12月免费观看)

内容来源：乐园影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

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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]

3个网站助我晋级AIME，干货分享！大家好！今天我想和大家分享一些非常实用的AMC备考网站，特别是那些帮助我成功晋级AIME的网站。之前有晋级AIME的选手主动来找我分享这些资源，我觉得非常有用，所以整理了一下，希望能帮到大家！ webmath webmath是一个非常棒的数学帮助网站。你可以在任何时候输入你的问题，网站会实时生成答案并显示出来。比如你在做题时遇到难题，只需要输入问题，答案就会立刻出现。这个网站特别适合那些需要即时帮助的学生。 WolframAlpha WolframAlpha是一个超级强大的数学计算器，可以进行复杂的积分和求导运算。它还有专门的微积分最优值问题和切线问题解答。这个网站提供了耶鲁知名教授的经典课程，包括课程大纲、上课文字实录、MP3录音以及Flash或Quicktime录像。课堂演示文稿和考试题目及答案也都可以在这里找到，参考书目也非常详细。 Math Planet Math Planet是一个在线资源合集，专门用于学习数学。它包括预代数和几何等内容，还为SAT和ACT准备了练习测试。教材主要侧重于美国高中数学，但因为世界各地的数学内容大同小异，所以大家也可以免费学习。最近AMC10和12已经考完了，我正在准备冲刺AIME。希望大家都能取得好成绩！𐟒ꊊ如果你有其他好的学习资源，也欢迎分享给我们！大家一起加油！

「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#

IB满分必备：10个超实用学习网站推荐 ✨IB课程以其高难度著称，但如果你能拿到满分，对申请顶尖大学将大有裨益。𐟒Ÿ‘‰今天，我们分享一些IB满分学姐在学习过程中使用的网络资源，帮助你在IB课程中取得好成绩。𐟓š 1⃣ YouTube — Chris Doner 2⃣ YouTube — Richard Thornley 3⃣ YouTube 4⃣ Kognity 5⃣ Exam-Mate 6⃣ Lecture notes 7⃣ WolframAlpha 8⃣ Derivative/integration calculator 9⃣ Grade Gorilla 𐟔Ÿ YouTube — EconplusDal 𐟥𐥸Œ望这些资源能帮助你在IB课程中取得好成绩！如果你对国际课程或选课有任何疑问，欢迎随时提问。𐟑𐟏𝊊‍𐟑鰟𛢀𐟏릈‘们提供关于国际学校、国际课程、AP课程、A-Level课程、IB课程、SAT、SSAT、ASI数学竞赛以及本科申请的干货信息。

《万物皆计算》：科学天才Wolfram最具代表性...

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