#经济学人[超话]#双语阅读‖ 经济⛄️人本周讣告
第一段: 这段描述了 Douglas Lenat 和他的妻子 Mary 遭遇一场突如其来的小“危机”。一个垃圾车前面的垃圾开始散落，他们如何应对这种情况是段落的核心。文中还揭示了 Lenat 快速做决策的能力，他能在瞬间分析哪个垃圾袋可以压过去而不会损坏车子。
第二段: 文章引入了计算机处理这类情境的能力。Lenat 快速地分析了情境并作出了决策，但计算机在这方面的表现就没那么理想了。计算机并不了解现实世界的运作，就像 Siri 或 Alexa 不能理解"报纸"是什么一样。
第三段: 这里深入探讨了 Lenat 的事业，他如何花费近四十年时间，试图教计算机像人类一样思考。他和他的团队建立了一个包含超过2500万规则的知识库，名为 Cyc。
第四段: 本段集中讨论了在创建 Cyc 时面临的主要问题 - 歧义。人类可以很容易地理解语境中的信息，但对计算机来说这是个巨大的挑战。这段深入探讨了如何为计算机编写这种知识。
⏳ 第五段: 这里描述了 Cyc 项目的历程，从初始的估计到最后的实际完成时间。文章提到了与 Cyc 相对的新兴技术 - 大型语言模型 (llms) 和它们如何成为 Cyc 的直接竞争对手。
第六段: 文章转到 Lenat 对自己项目的坚持，描述了他对其公司 Cycorp 的态度和为什么他还是选择坚持下去，尽管 llms 可能更有前景。
第七段: 这段回到了 Lenat 对 AI 的初步兴趣。描述了他的学术背景，如何对 AI 产生兴趣，并提及了他以前的 AI 项目 Eurisko 和其成功。
第八段: 这段讨论了 Cyc 的智能水平。虽然 Lenat 犹豫不决，但 Cyc 现在确实可以提供问题的正反两方面的答案，也可以根据情境进行推理。
第九段: 这是一个对 Cyc 是否具有意识的深入探讨。尽管 Cyc 和“心灵”（希腊文）在发音上相似，但 Lenat 认为 Cyc 并不是一个“人”。
第一段: 这段描述了 Douglas Lenat 和他的妻子 Mary 遭遇一场突如其来的小“危机”。一个垃圾车前面的垃圾开始散落，他们如何应对这种情况是段落的核心。文中还揭示了 Lenat 快速做决策的能力，他能在瞬间分析哪个垃圾袋可以压过去而不会损坏车子。
第二段: 文章引入了计算机处理这类情境的能力。Lenat 快速地分析了情境并作出了决策，但计算机在这方面的表现就没那么理想了。计算机并不了解现实世界的运作，就像 Siri 或 Alexa 不能理解"报纸"是什么一样。
第三段: 这里深入探讨了 Lenat 的事业，他如何花费近四十年时间，试图教计算机像人类一样思考。他和他的团队建立了一个包含超过2500万规则的知识库，名为 Cyc。
第四段: 本段集中讨论了在创建 Cyc 时面临的主要问题 - 歧义。人类可以很容易地理解语境中的信息，但对计算机来说这是个巨大的挑战。这段深入探讨了如何为计算机编写这种知识。
⏳ 第五段: 这里描述了 Cyc 项目的历程，从初始的估计到最后的实际完成时间。文章提到了与 Cyc 相对的新兴技术 - 大型语言模型 (llms) 和它们如何成为 Cyc 的直接竞争对手。
第六段: 文章转到 Lenat 对自己项目的坚持，描述了他对其公司 Cycorp 的态度和为什么他还是选择坚持下去，尽管 llms 可能更有前景。
第七段: 这段回到了 Lenat 对 AI 的初步兴趣。描述了他的学术背景，如何对 AI 产生兴趣，并提及了他以前的 AI 项目 Eurisko 和其成功。
第八段: 这段讨论了 Cyc 的智能水平。虽然 Lenat 犹豫不决，但 Cyc 现在确实可以提供问题的正反两方面的答案，也可以根据情境进行推理。
第九段: 这是一个对 Cyc 是否具有意识的深入探讨。尽管 Cyc 和“心灵”（希腊文）在发音上相似，但 Lenat 认为 Cyc 并不是一个“人”。
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阅读群/写作群 https://t.cn/A6NABZiq
第一段: 这段描述了 Douglas Lenat 和他的妻子 Mary 遭遇一场突如其来的小“危机”。一个垃圾车前面的垃圾开始散落，他们如何应对这种情况是段落的核心。文中还揭示了 Lenat 快速做决策的能力，他能在瞬间分析哪个垃圾袋可以压过去而不会损坏车子。
第二段: 文章引入了计算机处理这类情境的能力。Lenat 快速地分析了情境并作出了决策，但计算机在这方面的表现就没那么理想了。计算机并不了解现实世界的运作，就像 Siri 或 Alexa 不能理解"报纸"是什么一样。
第三段: 这里深入探讨了 Lenat 的事业，他如何花费近四十年时间，试图教计算机像人类一样思考。他和他的团队建立了一个包含超过2500万规则的知识库，名为 Cyc。
第四段: 本段集中讨论了在创建 Cyc 时面临的主要问题 - 歧义。人类可以很容易地理解语境中的信息，但对计算机来说这是个巨大的挑战。这段深入探讨了如何为计算机编写这种知识。
⏳ 第五段: 这里描述了 Cyc 项目的历程，从初始的估计到最后的实际完成时间。文章提到了与 Cyc 相对的新兴技术 - 大型语言模型 (llms) 和它们如何成为 Cyc 的直接竞争对手。
第六段: 文章转到 Lenat 对自己项目的坚持，描述了他对其公司 Cycorp 的态度和为什么他还是选择坚持下去，尽管 llms 可能更有前景。
第七段: 这段回到了 Lenat 对 AI 的初步兴趣。描述了他的学术背景，如何对 AI 产生兴趣，并提及了他以前的 AI 项目 Eurisko 和其成功。
第八段: 这段讨论了 Cyc 的智能水平。虽然 Lenat 犹豫不决，但 Cyc 现在确实可以提供问题的正反两方面的答案，也可以根据情境进行推理。
第九段: 这是一个对 Cyc 是否具有意识的深入探讨。尽管 Cyc 和“心灵”（希腊文）在发音上相似，但 Lenat 认为 Cyc 并不是一个“人”。
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第一段: 这段描述了 Douglas Lenat 和他的妻子 Mary 遭遇一场突如其来的小“危机”。一个垃圾车前面的垃圾开始散落，他们如何应对这种情况是段落的核心。文中还揭示了 Lenat 快速做决策的能力，他能在瞬间分析哪个垃圾袋可以压过去而不会损坏车子。
第二段: 文章引入了计算机处理这类情境的能力。Lenat 快速地分析了情境并作出了决策，但计算机在这方面的表现就没那么理想了。计算机并不了解现实世界的运作，就像 Siri 或 Alexa 不能理解"报纸"是什么一样。
第三段: 这里深入探讨了 Lenat 的事业，他如何花费近四十年时间，试图教计算机像人类一样思考。他和他的团队建立了一个包含超过2500万规则的知识库，名为 Cyc。
第四段: 本段集中讨论了在创建 Cyc 时面临的主要问题 - 歧义。人类可以很容易地理解语境中的信息，但对计算机来说这是个巨大的挑战。这段深入探讨了如何为计算机编写这种知识。
⏳ 第五段: 这里描述了 Cyc 项目的历程，从初始的估计到最后的实际完成时间。文章提到了与 Cyc 相对的新兴技术 - 大型语言模型 (llms) 和它们如何成为 Cyc 的直接竞争对手。
第六段: 文章转到 Lenat 对自己项目的坚持，描述了他对其公司 Cycorp 的态度和为什么他还是选择坚持下去，尽管 llms 可能更有前景。
第七段: 这段回到了 Lenat 对 AI 的初步兴趣。描述了他的学术背景，如何对 AI 产生兴趣，并提及了他以前的 AI 项目 Eurisko 和其成功。
第八段: 这段讨论了 Cyc 的智能水平。虽然 Lenat 犹豫不决，但 Cyc 现在确实可以提供问题的正反两方面的答案，也可以根据情境进行推理。
第九段: 这是一个对 Cyc 是否具有意识的深入探讨。尽管 Cyc 和“心灵”（希腊文）在发音上相似，但 Lenat 认为 Cyc 并不是一个“人”。
#巴黎站# 作为今年世锦赛和明年巴黎奥运会的热身，世界杯挑战赛巴黎站吸引了部分主力队员参赛。资格赛前半场，英国选手Jake Jarman挑战直体1260旋成功，以6.8+8.05的高分暂列自由操首位；爱尔兰选手Rhys McClenaghan与英国名将Max Whitlock鞍马同分但tie-break后险胜（6.4+8.85，6.8+8.45）；奥地利选手Vinzenz Hoeck与英国选手Courtney Tulloch吊环同分但tie-break后暂列第一（6.1+8.5，6.2+8.4）。女子方面，墨西哥老将Alexa Moreno难度优势明显，稳居首位（5.4+8.9/5.2+8.8）；巴西名将Rebeca Andrade暂列高低杠首位（6.1+8.45），东道主选手Melanie de Jesus dos Santos暂列第二（6.0+8.25），备受关注的阿尔及利亚选手Kaylia Nemour虽在赛前拿出了7.1的理论难度，但出现掉杠失误，仅以第五晋级决赛（6.4+7.2）。
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