Hacker从看见走向理解
表示与理解
同一个对象，可以是一串数、一幅图，也可以是一次运动。换一种表示会让哪些结构显出来，又会让我们误以为自己理解了什么？
8篇阅读 · 三条路径
换一种表示，哪些事实才会显出来？
不必先补完数学课程。从“换一张图，会看见什么”这个具体问题进入。
开始阅读 ↗换个视角，结构才会出现
先比较表示方式，再用几何视角重新认识矩阵。
看起来如此，实际上呢？
图像、证明和运动之间，分别缺了哪一步？
如何让理解的缺口显出来？
让反馈和重新解释暴露“我以为懂了”的地方。
换一个领域，带走一个问题。
下面的连接来自已有主题，不代表两个领域使用相同的证明标准。
测试与评测 →已整理的主题关系The Expert Myth · 16:33 ↗ The Expert Myth · 16:22 ↗ 在全局图查看这些联系 →
熟悉的题与真正的掌握
在熟悉条件下表现出色，可能只是认出了见过的模式。两篇都要求换一种情境再检验，无论被考的是模型还是学生。
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a valid environment, many repetitions, timely feedback, and thousands of hours of deliberate practice.At its core, expertise is recognition.软件与系统 →已整理的主题关系Hammock Driven Development - Rich Hickey · 4:27 ↗ Hammock Driven Development - Rich Hickey · 37:44 ↗ 在全局图查看这些联系 →
先想清楚，还是先试
Rich Hickey 认为多数软件问题出在构思，主张离开键盘先想清楚；另一篇把这种慢思考与即时反馈并置：快速试错能暴露现象，却不一定纠正错误的构思。
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most of the big problems we have with software are problems of misconceptionyou're going to try stuff and go back学习与智能 →已整理的主题关系Transformers, the tech behind LLMs | Deep Learning Chapter 5 · 14:28 ↗ Vectors | Chapter 1, Essence of linear algebra · 8:45 ↗ 在全局图查看这些联系 →
词也是向量
Transformer 把词变成高维向量，空间里的方向带有语义。理解这一点需要另一篇建立的直觉：一列数既是坐标，也是空间中的箭头。
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directions in the space have a kind of semantic meaningthe ability to translate back and forth between them