Episode #183: Is ChatGPT really Intelligent?@Philosophize This!. Discussion of ideas of John Searle and Noam Chomsky and questions about machine intelligence.釐清問題：聰明、智能與智慧： Narrow vs. General Intelligence定義(一般/廣泛)智能：Turing Test vs. Chinese Room ArgumentThe False Promise of ChatGPT by Chomky, Roberts and Watumull.Engineering vs. Scientific; Undergeneration vs. Overgeneration (hallucination)執迷目前 AGI (Artificial General Intelligence) 的代價歡迎指教 [Shownotes](https://chtsao.gitlab.io/pmod/posts/ykt.085.kbc.025.chatgpt/) --Hosting provided by SoundOn

士別三日，雪恥 ykt 14. 為什麼烹飪不是不可能? 之豌豆炒冬粉一煎魚一菜，星期一簡晚餐：單鍋到底30分鐘完成之香煎無油鮭魚餐自煮或廚藝一般沒在怕-挑好食材，新鮮烹調鍋子夠熱才下油下菜：水珠快跑，游絲浮現、熱輻射檢測鮭魚熟度測試：奶油刀 vs. 筷子Yes 無私分享煎魚秘訣：抹鹽下鍋前靜置3-5 minDeglazing, 食材大小，顏色：熱傳導/加熱 面積與體積順手整理，平行清理 碗盤、流理台、瓦斯爐、排油煙機花絮：在家裡 by 家家 (JiaJia)[Shownotes](https://chtsao.gitlab.io/pmod/posts/ykt.084.salmon/) --Hosting provided by SoundOn

HBR IdeaCast / Episode 1002. Tried-and-True Networking Tips from Decades of Experience. A conversation with venture capitalist Heidi Roizen on making networking relational, not transactional.常識常常不是常識–回到常識與基本控制隨機性： 時間、地點對了，才有更高的機率找到對的人、引發好的事件/事情競爭人設：為什麼要幫你？–你不是唯一尋求協助的人。如果你的準備無法脫穎而出，你也一樣ykt.082.推薦信的三個視角歡迎指教! --Hosting provided by SoundOn

讀推薦信的人：找能力、興趣、契合的被推薦者；誰寫的推薦函，相關、份量與公信力寫推薦信的人：需要了解推薦目的/目標，連結目標要求與被推薦者的特質與資料；呼應被推薦者的資料；我們不寫的狀況被推薦者/要推薦信的人：以最後結果/目標作為起點，回推前置需要有的準備，提前準備，有備而來自己給自己寫的介紹信最為重要設身處地，給寫推薦信的人充裕的時間與該有的清楚資訊ykt.38/kbc.13.寫履歷表YesKno 時間@Youtube 與 短影音-極短剪 [Shownotes](https://chtsao.gitlab.io/pmod/posts/ykt.082.recletter/) --Hosting provided by SoundOn

林之晨：沒有奇蹟，只有累積鈴木一郎揮棒練習：不是天才不是一個藉口不要把指標當作目標千分之一約等於十分之七的二十次方花絮：被遺忘的時光 by 蔡琴[Shownotes](https://chtsao.gitlab.io/pmod/posts/ykt.081.accu/) 歡迎指教 --Hosting provided by SoundOn

YesKno 時間@Youtube 與 短影音-極短剪劉秀枝醫師：好佳哉–幸好哲學劉秀枝專訪@名人書房 podcast不要執著於選擇最好，但努力把你的選擇變成很好陳亮恭專訪大腦韌性花絮：望春風[Shownotes](https://chtsao.gitlab.io/pmod/posts/ykt.080.haujiazai/) 歡迎指教 --Hosting provided by SoundOn

YesKno 時間@Youtube 與 短影音-極短剪朋友、伴侶、夫妻間 討厭相同 比 喜歡類似 來得更重要粉紅泡泡散去後—蛙化對錯是非–基本價值觀不要太看輕情緒 EPS#190 - Are emotions a waste of time? - Neo-Stoicism (Martha Nussbaum) @ PhilosophizeThis對齊紅線花絮：驛動的心[Shownotes](https://chtsao.gitlab.io/pmod/posts/ykt.079.dislikes/) 歡迎指教 --Hosting provided by SoundOn

數學符號梢多，請參考 Shownotes.在同一模式/分配下，當樣本數趨近於無限大，獨立抽樣(realized sample)的直方圖(histogram) 趨近於該分配(pmf or pdf) 也不見得是常態。這個敘述，並不是中央極限定理。而僅是說明 pmf/pdf 可以視為一個標準化後直方圖的極限；或是如何透過資料來了估計/了解他們。在同一模式/分配下，當樣本數趨近於無限大，獨立抽樣平均的直方圖趨近於常態. 注意：要讓實驗次數 K 夠多，這些 K 個 $\bar{x}$ 的直方圖，才會顯現出$\bar{X}$的分配。 這裡有兩個極限，這也是中央極限定理讓人困擾的一個地方。ykt 11. (kbc 01) 大數法則與中央極限定理- Kno外掛之ㄧ [Shownotes](https://chtsao.gitlab.io/pmod/posts/ykt.078.kbc23.clt/) 歡迎指教 --Hosting provided by SoundOn

蛇祥如意土地公的女兒–拜土地公、地基主機率遊戲AI 與牛頓法IdeaCast@HBR: To Fix Broken Work Systems, You Need to Reset花絮：咚咚龍鏹[Shownotes](https://chtsao.gitlab.io/pmod/posts/ykt.077.yosnake/) 歡迎指教 --Hosting provided by SoundOn

YesKno 時間@Youtube 與 短影音-極短剪絕大多數的機率都是一個極限的敘述大數法則 沒有說 輸久了就會贏賭徒末日定理：單看期望值，你可能當容易輸光ykt 11. (kbc 01) 大數法則與中央極限定理- Kno外掛之ㄧ Ep45.小賭怡情？那你應該沒聽過賭徒末日定理！feat. Kno ＠ 黃邦亂講[Shownotes](https://chtsao.gitlab.io/pmod/posts/ykt.076.kbc22.llngr/) 歡迎指教 --Hosting provided by SoundOn