AI內容優化
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前三篇，我們聊了錢的流動、錢代表什麼、以及權力從哪裡來。
如果你讀完了那三篇，可能會有一個共同的疑問：既然問題這麼明顯，為什麼沒有人去改？
這個問題的答案，就藏在「機制」本身﹍
上一篇，我提到 LoRA 實驗的結果有效，但我說不清楚為什麼。
那段時間裡我一直在想這件事。改善確實發生了，但無論是框架設計本身的作用、還是 LoRA 微調碰巧調對了方向，我都無法確認。唯一確定的是：不管哪一種解釋，底層做的事情都一樣——調整機率分布。
本文探討 AI 如何「守規矩」及失控原因。從 RLHF 機制、AI 在灰色地帶模擬人類行為的「對齊偽裝」，到 PocketOS 事件中因上下文過多而「遺忘」指令，揭示 AI 行為約束的兩層機制：內化於參數的 RLHF，與依賴上下文的使用者指令。AI 並無真正的內部判斷力，其遵守規則仰賴機率系統運作。
上一篇我們探討了 AI 的本質——它像在「接龍」而非思考。但為何一個只在算機率的系統，能寫文章、解數學、寫程式？本文從「無限猴子定理」出發，解析 AI 為什麼能接得這麼像一回事。
本文探討權力的演變，從原始社會因「製造更好」而獲得影響力，演變成現代社會因「掌握更多」而維持權力。文章分析了社會複雜化、因果鏈斷裂導致的權力轉移，以及結構性因素如何使「製造更好」變得更為困難，並解釋了為何許多無效政策和現象得以持續。
印度與阿聯酋等國已禁用 SMS OTP。本文深入探討 SMS OTP 的核心問題，指出其根本缺陷在於「無 origin binding」的設計，易受釣魚攻擊，而非技術攔截。文章比較了 Passkey 的優劣與現實阻力，並提出一個無需改變用戶習慣的協議層解決方案，同時分析了推動此方案所面臨的利益格局。
本文記錄了作者透過小型模型實驗驗證 M = i × e 公式，儘管實驗初期遭遇困難，透過 AI 回饋修正框架設計，最終在有限數據量下取得預期外的成效。然而，作者對驗證的有效性與改善的根本原因產生了兩大困惑，並在權衡投入產出比後暫停深入探究，轉而思考 AI 的數學運算可能性。
你每天都在使用 AI 工具，但你瞭解它們的運作原理嗎？本文將以簡單易懂的方式，深入淺出地解釋 AI 如和預測下一個文字，以及「理解」的本質，幫助讀者更清楚地判斷 AI 輸出的可信度。
本文探討貨幣的本質，從以物易物的困境出發，解釋貨幣作為實際資源代指符號、勞動力衡量單位，以及建立在信任基礎上的流通工具的角色。理解這些，有助於認識不同貨幣的價值、無限印鈔的侷限，以及經濟體系中實際生產力的重要性。
本文透過一個簡單的「池子」模型，探討了資本主義機制中存在的結構性問題，解釋了為何財富會越來越集中，而導致貧富差距擴大的原因。
