以下是与 Luiz 和 Joao Batala 的对话，他们是 Firma's Library 的兄弟联合创始人。Firma's Library 是一个用于注释论文的绝佳平台。正如他们在 Firma's Library 网站上所写的那样，皮埃尔·德·费马（Pierre de Fermat）在他的著名“费马大定理”的空白处写下了他的著名最后定理。专业科学家、学者和公民科学家可以注释方程、图表、想法，并在空白处书写。Firma's Library 也是一个非常值得关注的 Twitter 账号。我强烈推荐它。他们发布了许多小型的视觉事实和探索，揭示了数学之美。我非常喜欢。

快速提及我们的赞助商：Skiff、Simply Safe、Indeed、NetSuite 和 For Sigmatic。请在描述中查看他们，以支持此播客。

顺便说一句，让我谈谈科学思想的传播。我相信所有科学文章都应该免费向公众开放。目前并非如此。在我看到的一项分析中，超过 70% 的已发表研究文章都隐藏在付费墙后面。

如果你不知道，研究的资助者，无论是政府还是行业，都不是设置付费墙的人。期刊才是设置付费墙的人，同时利用研究人员的无偿劳动进行同行评审过程。付费墙的所有收入都去哪里了？在这个数字时代，这里的成本应该是最小的。这笔费用可以通过捐赠、广告或公共科学资助轻松覆盖。

所有论文都可以免费阅读的收益与成本显而易见。它们并非免费的事实，违背了科学应代表的一切，即思想的自由传播，以教育和启发。科学不能是一个封闭的机构。越多的人能够自由地学习和协作思想，我们就能一起解决世界上更多的问题，并且我们就能更快地淘汰旧思想，引入新的、更好的思想。科学是美丽而强大的，在这个数字时代，它的传播应该是免费的。

这是 Lex Fridman 播客，这是我和 Luiz 和 Joao Batala 的对话。

Luiz，你提出了一个有趣的想法。想象一下，如果大多数论文都有一个背景故事部分，就像它们有摘要一样。了解作者是如何开始研究一篇论文的，可以非常有启发性。然后你接着为 Feynman 的 QED 论文提供了一个背景故事。顺便说一句，这一切都在一条推文中。我们今天在做推文分析。你认为人类的背景故事在理解论文本身提出的想法方面有多重要？

我认为这为科学家的工作提供了更多的背景。我认为很多人都有这种近乎浪漫的误解，认为许多科学家的工作方式几乎都是顿悟的集合，他们突然坐下来，连续写两篇论文，而且这些论文通常是孤立的。而当你真正审视它时，这些论文是你更复杂的故事中的章节。而 Feynman 的 QED 论文就是一个很好的例子。

所以，Feynman 在写那篇论文之前，实际上正经历一段相当黑暗的时期。他对物理学和做物理问题失去了热情。有一次，他在康奈尔大学的食堂里，看到一个人在空中抛掷盘子，他注意到盘子在空中时有两种运动：盘子在摇晃，但他还注意到康奈尔大学的标志在旋转。他能够找出那些盘子的运动方程。这让他开始思考相对论中的电子轨道，这导致了关于量子电动力学的论文。这 kind of 重新点燃了他对物理学的兴趣，并最终发表了那篇为他赢得诺贝尔奖的论文。

我认为有很多关于论文的非常有趣的背景故事，读者永远无法得知。几个月前，我们和 Ian Goodfellow 一起围绕一篇非常著名的论文——GAN 论文——进行了一次 AMA（Ask Me Anything）。我们进行了一次 AMA，每个人都可以问关于这篇论文的问题，而 Ian 回答了这些问题。他还讲述了他是如何在一家酒吧里获得这篇论文的灵感的，所以这也有一个有趣的背景故事。

我还读了 Cedric Villani 的一本书。Cedric Villani 是这位获得菲尔兹奖的数学家，在他的书中，他试图解释他是如何从一名博士生变成菲尔兹奖得主的。他试图尽可能详细地描述他获得菲尔兹奖的每一步。看到大量的随机互动和与其他研究人员的讨论，有时是在咖啡馆里，以及这些如何导致了他一些最重要的论文中的基本突破，这也很有趣。所以，我认为拥有这种背景故事的背景信息非常有趣。

嗯，Ian Goodfellow 的故事很有趣，也许 Feynman 也是如此。我不知道这是否是在浪漫化，但似乎只需要一些小小的见解和一点点工作，就能完成大部分所需的飞跃。在你回顾历史的过程中，你是否觉得很多你研究过的东西，不一定是像 Andrew Wiles 证明费马大定理那样艰苦的努力，而更多的是一个辉煌的顿悟时刻？

事实上，Ian Goodfellow 有一种近乎悲伤的感觉，因为在那时，尤其是在机器学习领域，尤其是在 GAN 领域，你可以在一台机器上快速编写代码，几乎可以完成发明，从想法到实验验证，就像一个晚上，一个人就可以做到。而现在，有点令人悲伤的是，机器学习中的许多突破可能需要大规模的实验。所以，这几乎就像早期一样。

因此，我想知道科学、数学甚至工程领域中存在多少“低垂的果实”，就像你有一个酒吧里的顿悟，然后只是实施，世界就改变了？

这是一个很好的观点。我认为这很大程度上取决于该领域的成熟度。当你看到像数学这样的领域时，它是一个相当成熟的领域。感觉机器学习，它正在快速发展。而且，实际上非常非常有趣。我查了一下在 arXiv 上带有关键词“机器学习”的新论文数量，其中 50% 的论文是在过去 12 个月内发表的。所以，你可以看到增长的规模。因此，我认为随着领域的成熟，那些时刻自然会变得不那么频繁。这只是一个必然结果。

关于背景故事的另一个有趣之处在于，它可以在某种程度上使其更令人难忘。通过使其更令人难忘，它会在你的脑海中更牢固地沉淀知识。我还记得读过 Dijkstra 的最短路径算法的背景故事，他基本上是在阿姆斯特丹的一家咖啡馆里想出这个算法的，他在 20 分钟内就想出了这个算法。一个有趣方面是他当时没有任何笔或纸，所以他必须在脑子里完成所有事情。所以，如果你只是在脑子里思考，你只能处理那么多复杂性。而当你想到 Dijkstra 的最短路径算法的简单性时，你知道那个背景故事有助于将该算法牢牢地印在你的脑海中，这样你就不会轻易忘记它。

也许是从你那里我看到了一张关于 Dijkstra 的表情包，就像他在试图解决问题，他想出了某种随机路径，然后就像“我父母不在家”，然后他就想出了最短路径算法。我用删除线来表示表情包，但这太搞笑了。我不知道这是否在后期制作中。

我们构建了浪漫化的故事。显然，牛顿并没有被苹果砸到。尤其是在处理具有物理或视觉表现的问题时，感觉世界可以成为你的灵感来源。所以，它不一定完全在纸上。你可以在酒吧里，突然看到一些东西，一个模式会激发另一个模式，你可以可视化它，并以特定的方式重新思考一个问题。当然，你也可以携带纸上的数学知识，并随身携带。所以，当你出现在酒吧时，一点点灵感可能就是改变一切的事情。

在人类方面，无论是物理学的 Feynman、Dirac、Einstein，还是计算机科学的 Turing，还有其他人吗？有没有什么让你印象深刻的背景故事？因为我指的是不一定是什么神奇的事情发生的故事，而是这些人物，他们有很大的自负，有些人非常友好，有些人则自我沉迷，有些人有愤怒问题，有些人……我该如何描述 Feynman？但他似乎对所有形式的美都有欣赏。他有智慧、机智和幽默感。那么，这在科学的构建中起作用吗？

我认为你提到了牛顿。牛顿也是一个很好的例子，可以思考他的背景故事，因为你知道，人们总是谈论牛顿的某个背景故事，但他的另一面也是他作为一个人很大一部分。但他确实对炼金术非常着迷，他花了很多时间思考和写作，并且非常认真地对待它。他非常热衷于解读圣经，并试图根据圣经进行预测。所以，也有一个完整的背景故事。当然，你需要结合牛顿所处的时代来审视它。但这增加了他的个性，了解这些方面也很重要。也许，我不是说人们不为教导小孩而感到自豪，但它很重要，它是他的一部分，也许没有这些，谁知道他还会做什么呢？

嗯，炼金术的酷之处在于，我不知道当时人们是如何看待它的，但它几乎就像象征着梦想不可能之事。大多数突破性的想法在实现之前似乎都不可能。就像实现人类飞行一样。炼金术不可能，这一点对我来说并不完全清楚，或者设身处地地站在那个时代的思维模式下，也许即使现在，你所知道的一些最不可思议的突破，在当时看来都是不可能的。我想知道相信，几乎就像专注于和梦想不可能之事，以至于它实际上在你的脑海中成为可能，而这本身就会显现出实现目标或朝着某个意想不到的方向取得进展。所以，炼金术几乎象征着这一点。

我清楚地记得有过同样的想法，当我了解到原子有质子和电子时，我想“好吧，要制造黄金，你只需要拿走原子量低于它的东西，然后塞进另一个质子，你就有了很多黄金。所以，为什么人们不做呢？”从概念上讲，这似乎是可行的，你可能能够做到，而且实际上，它只是非常非常昂贵。

是的，是的，正是如此。所以，在某种意义上，我们确实有炼金术，也许即使在当时，他如此热衷于此也并非疯狂。但人们就是不喜欢谈论太多。

是的，但牛顿总的来说是一个非常有趣的人。还有其他人让你印象深刻吗？那些让你觉得他们曾经存在或仍然存在于这个地球上让你感到高兴的人？

我认为，对我来说，是 Freeman Dyson。我有机会和他交换了几封电子邮件。他是我遇到的最谦逊的科学家之一，这对我有很大影响。我们实际上试图说服他为 Fermat's Library 注释一篇论文，我给他发了一封电子邮件，问他是否可以注释一篇论文，他的回答是：“我的知识非常有限，我只知道几个领域的事情，我不确定我是否有资格这样做。”这是他的第一个回应。而这个人本应获得诺贝尔奖，并在许多不同领域工作过，做了一些非常非常出色的工作。然后，我每次问他关于他的论文的几个问题时，他总是回答说：“我不是来回答你的问题的，我只是想提出更多问题。”这对我影响很大。这就像一个极其谦逊但成就卓著的科学家的例子。

Feynman 也是一个巨大的灵感来源，因为他能够成为……再次强调，他是一位非常有才华的科学家，但同时在社交方面，他也非常聪明，能够与人互动。他也是一位非常好的老师，并且在向大众解释物理学、激励和激发人们对物理学的兴趣方面也做了很棒的工作。对我来说，这也是一个巨大的灵感。

我喜欢其中一些人那种孩子般的好奇心。就像你提到的 Freeman。我遇到了 Daniel Kahneman，有机会与一些真正特别的科学家互动。让他们特别之处在于，即使在晚年，他们仍然像……他们仍然有那种孩子般的好奇心在燃烧。其中一部分是不要太认真地对待自己，认为自己已经想通了一切，而是几乎认为自己什么都不知道。而这就像进行一次伟大的对话、合作或探索科学问题的第一步。

看到那些可能为他们赢得诺贝尔奖或做出开创性工作的特质，即使在获奖后仍然燃烧着，这很酷。看到这一点很酷，他们似乎是稀有的人。

说到这里，我记得我发给 Freeman Dyson 的最后一封电子邮件是在他的生日那天。他对数论和素数非常感兴趣。所以我做的是，我拍了一张他的照片，然后把它变成一个巨大的素数。我把照片转换成一堆 1 和 8，然后我移动了一些数字，直到它成为一个素数。然后我也把视觉效果发给了他，它看起来仍然像照片。它是由一个棘手的数字组成的，很难做到，看起来比实际的要难。所以，它的做法是，你将较暗的区域转换为 8，较亮的区域转换为 1。然后……

是的，但有一些素性测试在计算上更便宜。但它告诉你的是，它排除了不是素数的数字，然后你得到一组你不知道是否是素数的数字，然后你对它们运行完整的素性测试。所以，你只需要不断地迭代。这很有趣，因为当他看到照片时，他说：“你是怎么做到的？”他也非常好奇。然后我们深入研究细节，而那时他已经 90 岁，我猜是 92 岁左右，那种好奇心仍然存在。所以，你真的可以看到一些科学家身上有这种特质。

我们可以谈谈 Fermat's Library 吗？

绝对可以。它是什么？主要目标是什么？梦想是什么？

它的本质上是一个注释论文的平台。学术论文可能是最密集的内容形式之一，而且通常很难理解。我们的想法是通过添加丰富的注释来使它们更容易理解。所以，我们可以想象在你的浏览器中有一个 PDF 视图，然后在两侧有注释，当你点击它们时，一个侧边栏会展开，然后你就有支持 LaTeX 和 Markdown 的注释。所以，我们的想法是，你可以解释论文中一个更难的部分，有一个不完全明显的步骤，或者你可以添加更多上下文。然后随着时间的推移，论文会越来越容易理解，并且可以以某种方式发展。

这个想法实际上源于我和 Luiz 以及另外两位朋友。我们一直有一个长期习惯，就是我们之间会定期举办一个期刊俱乐部。我们来自不同的背景，我学的是计算机科学，他们学的是物理学。所以，我们阅读论文并互相展示。然后我们试图将其中一些带到网上。那时我们决定建立 Fermat's Library。

随着时间的推移，它逐渐发展成为一个具有更广泛目标的东西。我们真正想做的是帮助科学朝着正确的方向发展。这确实是我们的最终目标，也是我们现在想把它带到的地方。

有很多话要说。首先，对于那些还没有见过它的人来说，界面做得非常出色。执行力在这里非常重要。

绝对是。

其他要提的，对于很多人来说，这对我来说是新的，他们不知道 LaTeX 是什么。所以，它的拼写是 l-a-t-e-x，所以如果你以前没有搜过，请小心搜索。它是……抱歉，我甚至不知道正确的术语，排版。它是一种排版语言，你基本上是在编写一个程序，然后生成一个在排版方面看起来很漂亮的东西。

绝对是。所以，很多学者用它来写论文。我想有很多社区使用它来写论文。

我会说，是数学、物理学、计算机科学。是的，就是这样。因为我目前正在与斯坦福大学的两位神经科学家合作写一篇论文，他们不知道。我正在使用 Microsoft Word、Mendeley 和所有这些东西。我对整个过程非常平静，但它很有趣。实际上有点令人心碎，因为说起来很有趣，而且我们也会谈论开放科学。Fermat's Library 背后的更大使命是真正向所有人开放科学的世界。这些愚蠢的两个事实是：一个社区使用 LaTeX，另一个社区使用 Word，这实际上是他们之间的障碍。这就像，在某种意义上，这很无聊且不实用，但它使得协作非常困难。

就这一点而言，我认为有些人应该获得诺贝尔奖，但永远不会得到。我认为其中一位是 Donald Knuth，因为 TeX 和 LaTeX，以及因为它们在让研究人员更容易发布他们的内容方面产生了巨大影响，比如尽可能地使其统一。

哦，你是说诺贝尔和平奖？

也许，也许几个和平奖，也许是诺贝尔和平奖。

是的，我想是的。我的意思是，他在很年轻的时候就因为他在算法等方面的工作获得了图灵奖。所以，是的，令人难以置信的。就像，我想是在 60 年代，但我认为是在 70 年代，所以当他很年轻的时候，然后他继续做了很多令人难以置信的工作，他的书，以及 TeX，人们不知道。

回到我们最终使用 Fermat's Library 这个名字的原因，我认为这很有趣。我们之所以最终使用 Fermat's Library 这个名字，是因为费马大定理。费马大定理实际上是一个有趣的故事。所以，Pierre de Fermat 是一位律师，他在一本书上写道，他有一个费马大定理的解，但它不适合那本书的空白处。所以，费马大定理基本上说明，如果整数 a、b 和 c 满足 a 的 n 次方 + b 的 n 次方 = c 的 n 次方，并且 n 大于 2，则没有解。所以，没有解。他这么说了，这个问题几乎保持了 300 年未解决。许多最著名的数学家都试图解决这个问题，没有人能够解决，直到 Andrew Wiles，我想是在 90 年代，能够发表解决方案，我记得有近 300 页。所以，这是一个轶事，你知道，很多知识和见解可以被困在空白处。然后，如果你花时间去消化它，你就可以释放很多潜在的能量。这就是名字的起源故事。

是的，你可以与世界分享空白处的内容。

正是如此。这可以激发一个解决方案或一种沟通，然后导致一个解决方案。而且，如果你想到论文，正如 Jean 所说，论文可能是人类能读到的最密集的内容之一。而你拥有这些研究人员，他们是这些领域中最聪明的人之一，他们正在研究新的发现，并在期刊上发表他们的工作，而期刊对他们可以拥有多少页来解释新的科学突破施加了限制。所以，归根结底，论文并没有针对清晰度和内容的恰当解释进行优化，因为有太多的限制。所以，正如我提到的，如果你花时间去消化论文的很多内容，就可以释放很多潜在的能量。

你能解释一下其他事情吗？空白处、Librarian、Journal Club？

Journal Club 是很多人认识我们的地方。我们每周都会发布一篇经过注释的论文，涵盖各种不同的领域，包括物理学、计算机科学、数学。Librarian 基本上是我们用来运行 Journal Club 和托管注释的软件，但我们已免费提供给任何想使用它的人。所以，人们在大学里使用它来运行 Journal Club。所以，我们只是免费提供了它。

然后 Librarian 是我们开发的一个浏览器扩展，它是一种覆盖在 arXiv 之上的叠加层。所以，它的目的是在不离开 arXiv 的情况下，提供一些相同的评论功能，并增加一些额外的便利，比如能够轻松提取你正在查看的论文的参考文献，或者能够提取 bibtex 以便你自己引用该论文。所以，它是 arXiv 的一个叠加层。想法是，你可以在不离开 arXiv 的情况下拥有评论界面。

这真是太不可思议了。我以前不知道。一旦我了解了它，我就想，“哇，为什么它不更受欢迎呢？考虑到 arXiv 的受欢迎程度，每个人都应该使用它。”

arXiv 很糟糕。或者，让我换个说法，它很有限。

是的。就有趣而言，arXiv 是一个非常了不起的项目。而且，在某种程度上，它的增长是完全线性的。如果你看看 arXiv 上发表的论文数量，它在过去 20 年里几乎是一条直线。特别是如果你来自创业背景，然后你想做 arXiv，你可能会尝试各种增长策略，然后尝试提供付费功能等。这可能会毁了它。所以，这里有一个微妙的平衡。我不知道你可以改变它的哪些方面。是的，对于科学中的一些工具，它们只是需要时间来成长。

arXiv 已经成立 30 年了，我想是的。

对于不知道 arXiv 的人来说，它是一个在线存储库，人们在那里发布预印本，也就是论文在真正发表到期刊之前的版本。

a-r-x-i-v，没错。

是的。对于不知道的人来说。而且，实际上，在上述的数学和计算机科学领域，它是一个非常活跃的发布论文的地方。

没错。

它始于数学和物理学，然后在过去的 30 年里，它得到了发展。现在，计算机科学实际上是 arXiv 上比物理学和数学更受欢迎的类别。而且，还有我不太了解的生物医学版本，BioRxiv。

是的，BioRxiv。

它很新。它很有趣，因为如果你看看这些预印本平台，它们实际上扮演着非常重要的角色。因为如果你看看数学这样的类别，有些数学论文可能需要近三年才能在期刊网站上上传论文，然后论文才会在期刊网站上发表。这实际上是互联网上最长的上传时间。在这三年里，他们的内容只是被锁定了。所以，这就是为什么人们拥有像 arXiv 这样的网站如此重要，这样你就可以在它进入期刊之前与世界分享。

事实上，Poincaré 猜想的证明是由 Perelman 在 arXiv 上发布的。然后，你还有像机器学习这样的领域，这个领域发展得如此之快，以至于人们甚至不等论文发表到期刊上就开始在此基础上工作。所以，他们将它们发布在 arXiv 上，然后其他人看到它们，开始在此基础上工作。arXiv 在构建托管论文的核心平台方面做得很好。但我认为，在构建更多功能方面存在巨大的机会，而不仅仅是托管论文，比如协作、注释，以及除了论文之外的其他东西，比如代码和其他东西。因为在机器学习领域，正如我提到的，人们开始在预印本的基础上工作，他们假设那个预印本是正确的。但你确实需要一种方法，例如，它不是同行评审，而是区分 arXiv 上的好作品和坏作品。

所以，像 Librarian 这样的评论界面对此很有用，这样你就可以区分这一点。在一个发展如此迅速的领域，比如机器学习。然后，你还有专注于生物学的平台，BioRxiv 是一个很好的例子。

BioRxiv 也非常有趣，因为实际上有一个有趣的实验是在 60 年代进行的。所以在 60 年代，NIH 支持了一个名为“信息交流小组”的实验。当时，研究人员可以通过邮件或使用图书馆分享生物学预印本。而这个项目在 1960 年代被取消了，就在开始的六年之后。这是由于期刊的巨大压力，要求取消这个项目，因为他们害怕与期刊行业竞争。Crick 也是一位反对信息交流小组的著名科学家。

有趣的是，现在如果你分析首先作为预印本出现的生物学论文数量，只有 2% 的论文是预印本。而这距离那个首次实验已经将近 50 年了。所以，你可以看到，期刊取消那个预印本存储库的初始版本的压力对生物学预印本论文的数量产生了巨大的影响。它大大延迟了那场革命。但现在像 BioRxiv 这样的平台正在做这项工作，但仍有很大的增长空间。而且，我认为这非常重要，因为那些论文是开放的，每个人都可以阅读。

好的，但如果我们只看科学的整个过程作为一个大系统，我们可以谈谈它如何被革新吗？你有一个想法，取决于领域，你想让这个想法具体化，你想运行一些实验。在计算机科学中，可能有一些代码，有一个数据集。对于更偏向生物学、心理学等领域，你可能正在收集数据集，称为研究，对吧？那是方法论的一部分。所以，你把所有这些都写成论文形式，然后你得到一些结果，然后你提交给一个地方进行审查，通过同行评审过程。

有一个过程，你如何总结同行评审过程？但它真的只是少数人看你的论文，评论，并根据此决定你的论文是否好坏。

与此同时，我喜欢亚马逊上的评论系统，比如……对于……评论系统，无论它是什么。

所以，有很多革命的可能性。然后还有另一面，那就是科学的协作方面，即人们注释、人们评论，可以说是低投入的协作，有时评论可以改变一切，但你知道，或者高投入的协作，比如更多的注释，甚至为论文做出贡献。你可以想象论文的协作更新。所以，所有这些可能性都可以做得更好。

我们可以谈谈这个领域的想法吗？你正在研究的一些想法？你还没有研究但应该被革新的想法？因为看起来 arXiv 和像开放评审这样的东西就像科学界的 Craigslist。就像，是的，我非常感激我们拥有它，但感觉就像是……10 到 20 年了。它感觉不像是一个功能，它的简单性是一个功能，感觉它是一个……它是一个 bug。

[音乐]

但话又说回来，反击是，维基百科也有类似的简单性，而且它在众包方面似乎运作得非常好。抱歉，桌子上有很多事情在进行。让我们随机挑一些我们可以谈论的东西。

维基百科，对我来说，它是互联网的宇宙常数。就像，我认为我们很幸运生活在一个有维基百科的平行宇宙里。是的，因为如果几年前有人向我推荐维基百科，一个公开编辑的百科全书，我想，我不知道有多少人会说它会成功。

我的意思是，这几乎没有道理。就像拥有一个每个人都可以编辑的 Google 文档，而那将是知识最可靠的来源。我不知道有多少，但有数十万个主题。

是的，没错。太疯狂了。太疯狂了。而且，你有用户，有一个用户编辑了维基百科上三分之一的文章。所以，你拥有这些非常非常强大的用户，他们构成了维基百科成功的重要组成部分。所以，没有人会想到会发生这种情况。

所以，这是我完全同意你刚才所说的。我也想简要打断一下，也许让我们把这个注入到其他所有讨论中。我也相信，我在 Stack Overflow 上也看到了这一点。一个人或一小群人贡献或革新了社区的大部分。如果你为 arXiv 或像 Open Review 这样的东西创建一个非常强大的系统，让它变得非常容易、引人注目和令人兴奋，让一个人，而不是一个 10 倍的贡献者，去做他们的事情，那将改变一切。这似乎是改变维基百科一切的机制，也是改变 Stack Overflow 一切的机制，就是游戏化，或者让它变得令人兴奋，或者只是让它变得有趣、愉快或令人满意。对于那些疯狂到回答数千个问题或写数千个事实并进行研究和检查所有这些事情，或者阅读数千篇论文的人来说。

是的，Stack Overflow 是另一个很好的例子。而且，它们都是极其富有成效的社区，创造了巨大的价值，几乎没有获得任何回报。而且，你知道，在某种程度上，这几乎是……人们认为这些社区会存在和繁荣，这非常违反直觉。而且，这样的社区真的很少。

那么，我们如何为科学做到这一点呢？你有什么想法吗？你正在研究其中的一些。

这里有几个非常有趣的实验，人们正在进行。一个例子是 Polymath 项目。这是一个社会实验，由菲尔兹奖得主 Tim Gowers 创建。他的想法是尝试证明，是否有可能在互联网上以大规模协作的方式进行数学研究。所以，我们决定选择几个问题进行测试，他们发现，对于特定类型的问题，即那些可以分解成小块并逐步解决的问题，它是可能的。就像开源一样，你可能需要有人偶尔重新组织一下，然后人们会抛出很多想法，然后你取得一些进展，然后重新组织，重新定义问题，逐步进行。但他们确实能够证明，可以在线协作并取得数学进展。

所以，我相信还有其他途径可以探索。

我们可以谈谈同行评审吗？

绝对可以。我认为在同行评审方面，我认为我们需要着眼于科学出版生态系统的整体图景。因为对我来说，整个过程有很多问题。所以，如果你看看传统的期刊出版意味着什么，你有支付作者文章费用的期刊，然后他们可能会支付审稿人来审稿。最后，他们支付分发内容的分发者。

在科学出版界，科学家们通常由政府资助，他们免费提供他们的论文。然后，其他科学家会审阅他们的工作。这个过程被称为同行评审过程，再次是免费的。最后，政府资助的大学和图书馆又买回了所有这些工作，以便其他科学家可以阅读。对我来说，这很奇怪。政府资助了研究，支付了科学家的工资，支付了审稿人的工资，又买回了他们工作的成果。

我认为这个系统的问题在于，它为什么如此难以打破这种次优均衡，是因为当前的学术界运作方式以及你如何在学术生活中取得进步。在很多领域，学术界的竞争确实非常激烈。有数百名博士生试图获得教授职位。而且竞争非常激烈。获得教授职位的唯一方法就是发表论文，最好是在高影响因子期刊上。

在计算机科学领域，会议也很有声望，甚至比期刊更受尊敬。

所以，这是一个有趣的领域，我的意思是，这与我们讨论的事情有关。在欧洲计算机视觉会议（ECCV）、计算机视觉模式识别会议（CVPR）等会议上，它们比期刊更受尊敬，或者至少和期刊一样受尊敬。但没关系，过程就是这样。

所以，对于不知道期刊影响因子的人来说，它基本上是发表在该期刊上的论文的平均引用次数。所以，你真的可以认为影响因子的一个问题是，它是一种将论文变成会计单位的方式。让我来解释一下，因为影响因子几乎就像一个贵族头衔。因为论文在被任何人阅读之前就带有影响。所以，研究人员没有动力去关心这篇论文是否会对世界产生长期影响。他们的目标是发表论文，这样他们就能立即获得价值。对我来说，这是其中一个问题。这确实造成了指标的暴政。因为归根结底，如果你是一名院长，你想雇佣的是在有高影响因子期刊上发表论文的研究人员，因为这将提高你大学的排名，并允许你收取更高的学费等等。

而且，尤其是在竞争非常激烈的领域，你知道人们会试图游戏化这个系统，并且会出现不当行为。有一本关于这个话题的非常有趣的书，叫做《游戏化指标》（Gaming the Metrics），作者是研究员 Mario Biagioli。它深入探讨了影响因子和指标如何对科学产生负面影响。而且，思考起来很有趣，尤其是在引用方面。如果你看看早期关于引用的工作，有很多工作是由 Eugene Garfield 完成的。这个家伙早期的引用工作是想从描述性的角度使用引用。他们想创造一张地图，一张地图会创造影响力的视觉表示。引用将是论文之间的链接，理想情况下，它们会代表你阅读了别人的论文，并且对你的研究产生了影响。我认为这启发了 Larry 和 Sergey 的工作，对吧？谷歌。

没错。

我认为他们甚至提到了这一点。

但当你开始计算引用时，你就创造了一个市场。同样，尤金·加菲尔德的工作对拉里和谢尔盖的 PageRank 算法是一个巨大的启发，该算法导致了谷歌的创建。他们甚至承认这一点。而且，如果你想想，这就像搜索引擎优化（SEO）有一个巨大的市场，人们试图优化……网页在谷歌上的排名。论文也会发生同样的情况，人们会试图优化他们的……影响因子和他们获得的引用。这造成了一个非常大的问题。

而且，分析起来非常有趣。如果你看看高影响因子期刊的影响因子分布，你会发现《自然》的引用因子大约在 40 左右。然后是《科学》，大约在 30 多。然后有一系列很好的期刊，影响因子在 10 到 30 之间。然后有一个巨大的长尾，影响因子低于 2 的期刊。你真的可以看到两种经济体。你看到……大学可能不太有名，不太为人所知，那里的教职员工被迫发表论文，无论期刊如何。我想做的是提高我大学的排名。所以，他们最终在低影响因子期刊上发表尽可能多的论文。不幸的是，这代表了全球大部分地区。

然后你还有奢侈品经济。所以，例如，对于……奢侈品经济也有问题。所以，如果你看看像《自然》这样的期刊，影响因子在 40 左右。你不可能仅仅通过吸引科学家的注意力来维持如此高的影响因子。我的意思是，对于期刊来说，发表在《自然》上的文章需要达到《纽约时报》的水平。它们需要登上……主流媒体。因为这是吸引足够注意力来维持如此高引用水平的唯一方法。

是的。当然，这会造成问题，因为人们会再次试图游戏化这个系统，并拥有……标题或摘要，比数据或论文内容所能支持的更大。你会看到点击诱饵标题或点击诱饵摘要。而且，这都是指标和科学计量学的结果。而且，我认为这是一个非常危险的循环，很难打破，但它现在正在学术界的许多领域发生。

这是否根本上是指标的存在，还是指标只需要得到显著改进？因为，就像我说的那样，亚马逊上用于购买……我不知道，计算机零件的指标，在选择哪些是好的，哪些是不好的方面，相当不错。以同样的方式，如果我们有一个像亚马逊那样的评论系统，在科学思想领域，感觉那些指标会好一些。

当它……当它对互联网的众包性质，对科学互联网更加开放时。也就是说，与……我一直以来对同行评审最大的问题是，通常只有五六七个人，通常甚至更少。而且，通常没有人有动力做好整个过程。也就是说，它在某种程度上是匿名的，这种匿名性并不能激励……它不会游戏化或激励伟大的工作。而且，它也不一定需要是匿名的。

必须有……整个系统……不鼓励实际的……严谨的审查。例如，开放评审确实……鼓励那种协作评审过程。但它也不完美。

感觉亚马逊拥有的东西，就是成千上万的人为产品贡献评论。感觉这可以应用于科学，你正在用 Fermat's Library 做的事情，但规模要大得多。感觉这应该是可能的，考虑到研究生数量，考虑到……普通公众的数量。

例如，我个人，作为一个接受过数学和计算机科学教育的人。

科学，就像，嗯，我可以，我可以成为一个，被引用的，被引用的，在很多事情上的评论员，比，比我的确切的，专业知识要广泛得多。如果我是成千上万的评论员之一，如果我是唯一的评论员，或者五分之一，那么我最好成为该领域的专家。但如果，如果我，嗯，我从新冠疫情中学到了这一点，那就是，你可以用你作为数据分析师的基本技能，来为评审过程做出贡献，以及论文中的一个特定的细微方面，并能够发表评论，能够，嗯，引用一些挑战所提出观点的参考文献，或者丰富所提出的观点，或者，你知道，感觉就像众包评审过程，能够让你在论文的质量方面拥有指标，更能代表其在世界上的实际影响，其在世界上的实际价值，而不是某种任意的、游戏化的影响版本。我同意这一点。我认为我们肯定有潜力，至少是建立一个比我们今天拥有的系统更具弹性的系统，而且我认为这有点像你所描述的，亚历克斯。而且，我的意思是，在某种程度上，我们有点像海森堡不确定性原理，当你选择一个指标时，一旦你这样做了，它可能在短时间内作为一个很好的启发式方法起作用，但很快人们就会开始游戏化，是的，但然后你肯定可以有更能抵抗游戏化的指标，它们将作为更好的启发式方法来尝试将你推向最佳方向。但我猜你说的根本问题是，嗯，学术界职位短缺，这对我很重要，是的，而且，所以他们会不断地游戏化指标。这有点像零和博弈，竞争非常激烈，这是一个竞争非常激烈的领域，而这通常发生在竞争非常激烈的领域。是的，是的，但我认为，像同行评审问题的一些方面，规模是有帮助的。我认为，而且，看看你提到的，将其分解成更小的部分，让更多人参与进来，嗯，这很有趣。但这绝对是一个问题，而且，正如我所提到的，同行评审问题与学术职业发展问题相关，而且它们是相互交织的。这就是为什么我认为很难打破它。嗯，现在有一些非常有趣的事情正在进行。例如，有一些期刊，它们是建立在像Archive和Bioarchive这样的平台之上的叠加期刊，它们希望将更传统的期刊排除在外。所以本质上，期刊只是论文链接的集合，嗯，它们试图做的是，移除这个中间人，并试图让评审过程更加透明。而且，而且，而且不向大学收费。嗯，有一些，有一些更著名的，有一个是数学中的离散分析，有一个叫做量子期刊，我们实际上正在与他们合作，我们与他们有合作关系，以便在量子期刊上发表。他们还可以获得格式注释。而且他们做得很好，他们已经能够大幅增长。那里的问题是达到临界质量，所以又是说服研究人员，特别是那些需要影响因子、需要论文引用才能不发表在传统期刊上，而是去开放期刊上发表他们工作的年轻研究人员。我认为有一些非常高调的科学家，比如Tim Gowers这样的人，他们正在努力激励那些已经获得终身教职、不需要这些的著名科学家，来提高这些期刊的声誉，以便其他可能更年轻的科学家也能开始在上面发表，这样他们就可以尝试打破传统期刊的恶性循环。我的意思是，打破这个循环的另一种可能方法是提高公众意识，并强行禁止付费期刊，就像它们到底为世界贡献了什么一样，基本上是非法的。嗯，所以这是一个非常糟糕的景象，但为什么知识会如此昂贵呢？嗯，每个人都在为公共利益工作，然后就有这些守门人，你知道，大多数人无法阅读大多数论文而不付费，这没有任何意义。这应该是非法的。我的意思是，你说的完全正确。我的意思是，例如，对，我在这里的美国上过学，我们在欧洲学习，你会一直问我下载论文并寄给他，因为他就是拿不到，而且是他研究需要的论文。但是他是个学生，他，是的，他是个研究生，他曾经是个研究生，但是，你知道，我甚至指的是普通人。哦，是的，好的，那个也是。是的，而且我认为，在2020年，由于新冠疫情，很多期刊对某些类型的冠状病毒或论文取消了付费墙。但这只是给了我一个迹象，表明这应该对所有事情都这样做。这太荒谬了，人们应该对这些障碍感到愤怒。所以，一旦你解散了期刊，初创公司就有机会在Archive之上构建东西。这将是一个机会，让像Vermont的图书馆能够站出来，扩大到更大的规模。我的意思是，那是Google的初衷，我一直很钦佩，那就是让世界信息变得易于访问。实际上，有趣的是，Google还没有，也许你们可以纠正我，但是他们，他们创建了Google Scholar，这是不可思议的，而且他们扫描了书籍，但他们并没有真正尝试以这种方式让科学变得易于访问，除了做Google Scholar之外，他们还没有深入研究论文。嗯，嗯，特别是考虑到Louise所说的，对，这有点像他们的起源，你知道，研究与我们的论文相互引用，并且由此构建一个网络。有趣的是，像Google，但我认为，没有意图，Google Plus是那个被取消的Google社交网络，被很多研究人员使用，是的，它确实是，虽然我认为这只是一个，你知道，附带的，附带的副作用，然后很多人最终迁移到了Twitter，但这不是故意的。但是，是的，我同意你，他们还没有，超越了Google Scholar。嗯，你知道，虽然Google Scholar是不可思议的，对于不熟悉的人来说，它是所有科学工作中最好的聚合之一，特别是连接所有这些工作的网络。什么网站，什么，也试图聚合所有可用的论文版本，并尝试将它们合并，以便一个特定的工作，即使它在很多地方都有，也算作，你知道，像那个工作的中心枢纽，跨越多个版本。但这似乎只是Google内部几个工程师的一个有趣的业余项目，而不是一个认真努力让世界科学变得易于访问的努力。但是，但是回到期刊本身，当你谈论那个的时候，Lex，我相信在那方面，我认为我们可能已经过了事件视界。所以我认为，期刊的商业模式，你知道，没有意义。它们是一个中间层，没有增加太多价值。而且你看到了很多动态，就像在欧洲，欧盟资助的很多论文，它们必须对公众开放。而且我认为，比尔·盖茨，就像，盖茨基金会资助的东西，他们要求它对每个人都开放。哦，有趣。所以我认为，这只是时间问题，直到那堵墙倒塌，这将打开很多可能性。因为，你知道，想象一下，如果你有，就像，那个巨大的论文层，所有都在网上可用。你知道，这为人们在其之上构建东西解锁了很多潜力。但我认为，你说的是，这很奇怪。你可以直接在手机上收听任何曾经制作过的歌曲。你打开Spotify，你可能甚至不付费，你可能使用的是免费版本，而且你可以收听几乎任何曾经制作过的歌曲。但是，你无法访问很大一部分学术论文，而这只是我们都在资助的基础知识，但你个人无法访问它。而且，你知道，音乐的问题得到了解决，但论文仍然是，它还没有，它可以是广告支持的，所有这些东西。而这，希望这将改变我们做科学的方式。这对我来说是最令人兴奋的事情，特别是当我开始制作视频，做这个愚蠢的播客时，我开始意识到，如果你想做科学，最有效的方法之一就是将论文与一套YouTube视频结合起来，解释它。就像，是的，这似乎也有很大的颠覆空间。论文2.0会是什么样子？我认为，像LaTeX和PDF，如果你看看Nature上发表的第一篇论文，再看看今天Nature上发表的论文，并排对比一下，它们在根本上是相同的。即使是今天发表的论文，你知道，你甚至可以获得代码，就像现在人们把代码放在PDF上一样，而且今天有很多与论文相关的东西，你知道，你有数据，你有代码，你可能需要视频来更好地解释概念。所以，我认为对我来说，很自然，那里也会有一个演变，论文将不再仅仅是静态的PDF或LaTeX。将会有一个下一个，下一个界面。在学术界，很多被评判的东西，你被评判的标准通常是数量而不是质量。我想知道是否有机会，我倾向于根据人们有史以来做过的最好的作品来评判他们，而不是，我想知道是否有这种可能性来鼓励，嗯，专注于质量，而不一定是论文形式，但可能是论文的一个子集，一个想法的子集，甚至是一篇博客文章或一个实验。为什么它必须发表在期刊上才能合法？而且，他提到这一点很有趣，我也认为，是的，为什么，为什么这是唯一的格式？为什么博客文章或，我们几个月前还在尝试，你实际上可以发表一些东西，或者，嗯，一个新的科学突破，或者，你发现的东西，以一套推文的形式，是的，推特线，为什么这不可能？而且，我们一直在尝试这个想法，我们甚至，是的，我们运行了几个，一些人提交了几个，我认为限制是三到四条推文。是的，也许这是一个看待证明或其他东西的新方法。但我认为这只是表明，应该有其他方式来发表，不适合论文格式的科学发现。但是，即使是推特线，也应该有一种正式化它的机制，并将其变成一个NFT，一个可以引用的具体东西，一个唯一的链接，因为，我的意思是，我们一直在说的所有这些，虽然是真的，但也是真的，论文的限制和形式化确实有效。它就像，它迫使你，限制，迫使你缩小你的东西，然后，字面上地写下来。但是，你知道，我同意，具体化。这就是为什么，我的意思是，它没有坏，它只是可以更好，而这才是主要想法。我认为写作，无论是博客文章、推特线还是论文，都有一些非常好的东西，可以具体化一个特定的想法，然后这个想法可以被其他想法引用，然后可以被其他想法在其之上构建。所以，让我问你，你读过很多论文，你注释过很多论文。让我们谈谈这个过程本身。你如何建议人们阅读论文，或者也许你想把它扩展到论文之外，只是阅读具体的信息来理解其中蕴含的见解？我得说，特别是对于论文，我会带回路易斯谈到的。重要的是要记住，论文并没有针对易于理解进行优化。所以，你知道，它们在大小、格式和语言方面都有各种限制。所以，重要的是要记住这一点。所以，如果你在努力阅读一篇论文，这可能并不意味着潜在的材料实际上很难。所以，所以这绝对是，特别是对我们来说，我们阅读论文，大多数时候，这些论文完全超出了我们的舒适区，我猜，而且对我们来说是全新的领域。所以，我总是试图记住这一点。所以，通常有一种结构，比如摘要、引言、方法论，取决于社区等等。关于阅读过程，有什么技巧吗？你是想快速浏览一下，试着找到容易理解的部分，还是多次阅读？我记得，费曼有这种技巧，当他阅读论文时，他基本上，我想我相信他会读论文的结论，然后试着，看看他是否能自己花几分钟时间弄清楚如何得出结论。而且，他读了很多论文。我认为费米也几乎做到了，费米以做很多估算而闻名，他在这方面是大师。在阅读论文方面，我认为很多人可能会感到沮丧，第一次阅读时，你知道，很难掌握，或者你不理解论文的很大一部分。而且，我认为，在我一生中读了很多论文后，我认为我已经接受了，你可能会花几个小时，你只是在读一篇论文，然后从一篇论文跳到另一篇论文，阅读引用，而且，你对论文的理解程度有时接近于零。然后突然，你知道，一切都变得有意义了，而且，在你脑海中，然后，你知道，你有一个量子飞跃，突然之间，你理解了论文的宏观图景。而且，我，而且，这是我阅读论文时必须做的一个练习，特别是更复杂的论文，比如，你理解不了，因为你只是在经历这个过程，然后继续下去，而且，它可能感觉非常混乱，特别是如果你在引用之间跳跃，你知道，你可能会打开20个标签页，你读了很多其他论文，但只是相信这个过程，最终你会找到光明。而且，我认为，当我阅读论文时，这是一个很好的框架。这很难，因为你知道，你可能会花很多时间，而且看起来你迷路了，但是，但是这就是理解论文内容的实际过程。是的，我认为我喜欢这个过程，我发现这个过程非常有价值，特别是对于我领域之外的东西，阅读很多相关工作部分，然后沿着这条路走下去，获得该领域的宏观背景。因为，特别是当它们写得好的时候，相关工作部分会注入观点，什么工作重要，什么不重要。如果你阅读多个相关工作部分，它们互相引用或不引用，你就能感觉到这个领域在哪里，这个领域的张力在哪里，这个领域在努力的方向在哪里。这有助于你将这项工作置于背景中，无论它是激进的，还是夸大了自己，还是低估了自己。所有这些东西。而且，在此基础上，我发现相关工作部分通常是论文中最容易理解和阅读的部分，因为它很简短，直截了当，它试图，嗯，总结。它几乎就像维基百科风格的文章。引言应该是一个引人入胜的故事，或者别的什么，但它通常是夸大的，引言中有一个议程。相关工作通常议程最少，除了几个方面，你试图，嗯，贬低以前的工作，你试图推销你做得更好。但除此之外，当你只是描绘这个领域从何而来，或者这个领域站在哪里时，这真的很有价值。而且，再次，只是同意找到结论。我从宽度优先搜索中获得了很多价值，比如，读结论，然后读相关工作，然后浏览相关工作中的参考文献，读结论，读相关工作，然后一直向下走，直到你遇到死胡同，或者咖啡喝完。然后通过这个过程，你回到树的上面，现在你可以看到结果在它们适当的，在它们适当的背景下。除非，当然，这篇论文确实具有革命性，即使是那个过程也会帮助你理解它确实具有革命性。你还，你谈到了在推特线中进行深度优先搜索，你谈到了你读了，关于Grisha Pearlman Go to Brahman的书，然后你写了一个非常好的推特线。你在做笔记。所以，在高层次上，你有什么建议可以提供，关于如何做好的笔记，无论是注释，还是只是为了自己，试图把想法写下来，当你随着工作的进展，以便更好地理解工作？对我来说，我总是试图不要低估六个月内你能忘记多少。就在你读完某样东西之后。我以为你会说五分钟，但是的，六个月很好。或者甚至更短。所以，我总是试图记住这一点。而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且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随着时间的推移，更多的人加入其中，并添加了更多的注释，因此论文会随着时间的推移变得越来越容易和易于理解，但你仍然在看原始内容，就像作者最初想要的那样，只是有了更多的背景信息，而最难的部分则有了更深入的解释。

好的，我认为有很多有趣的文章。我记得读过弗里曼·戴森写的一篇关于他第一次解释或提出戴森球概念的论文。他把它写出来，又是一篇一页纸的论文。他解释说，如果一个文明发展壮大，最终会有一个点，行星上的资源将不足以满足该文明的能源需求。所以，如果你想更进一步，你需要去下一个恒星，并从该恒星提取能量。做到这一点的方法是，你需要建造一个围绕恒星的某种罩子来提取能量。

所以他理论化了戴森球这个想法，并继续分析如何建造它，这个球体的稳定性，比如如果发生什么事情，比如一个小小的振荡会导致这个球体坍塌到恒星上，或者不会，会发生什么。甚至还进一步提出，寻找地外智慧生命迹象的一个好方法是寻找这些戴森球的信号。因为，根据热力学第二定律，在提取恒星能量的过程中，会产生大量的红外辐射。如果我们观察天空，应该能够看到这些红外信号。

但所有这些，从概念的引入，到如何建造戴森球，拥有戴森球的问题，如何探测，如何将其用作智能信号，真的，所有这些都在那篇论文里，都在一张纸上。对我来说，这很美。

这篇论文发表在哪里？我不记得了。像这样的论文能够发表，真是太迷人了。是的，我的意思是，写出这样一篇论文需要多大的勇气，你知道，这挑战了我们之前关于论文的讨论。我的意思是，论文可以很美，你可以玩转格式，对吧？但那里有很多东西需要解读，那是起点，但能够把它写在一页纸上，然后人们可以在此基础上继续发展，这很美。关键思想都在那里。

是的，没错。你有没有看过科学史上那些重要的开创性论文？比如爱因斯坦的论文，有没有被注释过？

是的，是的，我们有一些更重要的论文，人们会听说过。我们有关于 DNA 双螺旋的论文，有关于希格斯玻色子的论文。是的，有些论文我们知道，它们不会因为我们而被发现，但我们认为这些论文应该被更广泛地阅读，并且人们会从一些注释中受益。所以我们也有很多这样的论文，很多关于基本粒子等的发现论文。我们有很多来自我们图书馆的。是的，我希望我们还没有注释过黎曼猜想，那也是一篇非常有趣的论文。但我们还没有注释过它，但平台上有很多更具历史意义的地标性论文。

你有没有看过庞加莱猜想，还有佩雷尔曼的？那太多了，对我来说太多了。但很有趣的是，回到我们的讨论，庞加莱的论文是在 arXiv 上发表的，而不是在期刊上，是三篇论文。

你对此有什么看法？我是说，他是一个如此迷人的人。

是的，我私下跟你提过我要去俄罗斯，我真的很想采访他。

嗯，我肯定会采访他。我相信我能做到，只是不知道怎么做。我知道你住在哪儿。

好的。我的希望是，我的猜测是，如果我直接去他家，并且看起来足够绝望，或者威胁，或者两者兼有，那么摆脱我的唯一方法就是把事情做完。这就是希望。

这很有趣，你提到了这一点，因为我几周前在搜索关于佩雷尔曼的在线资料，结果在一个 Twitter 账号上，一个自称是佩雷尔曼助理的家伙。他一直在发布很多照片，比如在佩雷尔曼旁边，你可以看到佩雷尔曼在图书馆里，他就在他旁边，自拍，或者佩雷尔曼在街上散步。也许你可以联系一下这位助理。我会把这个 Twitter 账号发给你。也许你有什么线索。

不，但回到佩雷尔曼，他非常有趣，因为他把证明发布在 arXiv 上，这也是他的一种方式，因为他非常不喜欢科学出版业，以及必须付费才能访问文章，这是一种抗议形式，所以他把那些论文发表在那里。

我是说，我认为佩雷尔曼是一个迷人的角色，对我来说，他就是数学家应该是什么样子的柏拉图式理想。你知道，他是一个非常非常关心数学的人，他关心公平的署名，他不在乎钱，以及他把论文发布在 arXiv 上就是一个很好的例子。

关于菲尔兹奖，他拒绝了菲尔兹奖，这是怎么回事？

是的，我的意思是，如果你看看他拒绝菲尔兹奖的原因。佩雷尔曼在美国做完博士后回到了俄罗斯。你知道他的英语说得怎么样吗？

我认为相当不错，相当好。我认为非常好，尤其是在美国大学讲课。但我一直没能听到任何东西，当然也听不到，但我一直没能让任何人，因为我认识很多人都听过他的讲座，我无法了解他的口音有多重，我们说的是什么，这必须用俄语还是英语？这很迷人，但他用英语写论文，所以这是真的。

但是，有这么多迷人的角色。在他大约 28 或 29 岁时，他证明了一个非常著名的猜想，叫做索恩猜想，我相信它是一个非常简短的四页证明，这是一个巨大的突破。然后他去了普林斯顿大学讲学。讲座结束后，普林斯顿大学数学系的系主任，一个叫彼得·萨纳克的家伙，走上前去试图招募佩雷尔曼，试图给他提供普林斯顿的职位。在某个时候，他问佩雷尔曼要简历，佩雷尔曼回答说：“我刚讲了一个非常难的问题，你还需要我的简历吗？我不会寄给你，我刚证明了我的价值。”

但回到菲尔兹奖，当佩雷尔曼回到俄罗斯时，他到达的时候，博士后工资与通货膨胀相比非常低，他们几乎没有钱。人们甚至懒得去领月票，因为这太可笑了。但幸运的是，他有一些他在博士后期间赚到的钱，所以他只专注于庞加莱猜想问题。当他接受这个猜想时，它被一位名叫理查德·汉密尔顿的数学家重新定义，他以一种方式提出了这个问题，使其变成了一个超级数学奥林匹克问题，具有完美的边界，定义清晰，这非常适合佩雷尔曼去解决。所以他花了大约七年时间研究这个问题，然后在 2002 年开始在 arXiv 上发表论文，人们开始阅读这些论文，引起了很大的轰动。

几年后，有两位研究人员，我相信他们来自哈佛大学，他们借鉴了佩雷尔曼的工作，打磨了一些细节，然后重新发表，说“基于佩雷尔曼的工作，我们能够解决庞加莱猜想”。然后在 2006 年的国际数学家大会上，他们将颁发菲尔兹奖，当时有很多争论，关于谁应该为解决这个大问题获得荣誉。对佩雷尔曼来说，他感到非常难过，人们甚至认为他不是解决这个问题的人。而且那些研究人员在佩雷尔曼之后发表的说法是错误的，他们只是打磨了一些细节，佩雷尔曼做了所有艰苦的工作。所以仅仅是他们怀疑佩雷尔曼做到了这一点，就足以让他说“我对这个奖项不感兴趣”，这也是他拒绝菲尔兹奖的原因之一。

他还拒绝了克莱数学研究所的奖项。庞加莱猜想是千禧年大奖难题之一，与这个问题相关的奖金是一百万美元。这与他们授予奖项的事实有关，我认为必须在期刊上发表证明。是的，佩雷尔曼的原则再次在这里发挥作用。而且他也不在乎钱。他说，克莱数学研究所是一家企业，这与数学无关，他不在乎这些。这也是他拒绝奖项的原因之一。

是的，很难用语言表达，但在麻省理工学院，我清楚地意识到，当我们谈论想法时，人们的谈话方式与谈论政治、资金或自负的争吵声是不同的。我清楚地认识到这两者。对我个人而言，快乐就是围绕着那些政治的东西、金钱的东西、自负的东西打转。我认为佩雷尔曼也是如此。就像菲尔兹奖一样，一旦你开始有任何关于荣誉分配的戏剧性事件，那些事情就不那么重要了，戏剧本身就会阻碍对想法的探索，或者阻碍科学如此美丽的基本事物。

而且你确实可以看到，这也是俄罗斯科学体系的产物。你知道，在冷战时期，很多数学家没有钱，他们做数学只是为了数学本身，为了解决一个困难问题的智力乐趣。是的，即使这是一个有缺陷的系统，有很多问题，但他们确实取得了成就。对我来说，佩雷尔曼是那个体系的完美产物。他只关心解决难题，不关心其他任何事情，只是数学，纯粹的数学。

是的，对于更广泛的观众来说，另一个例子是职业体育和奥运会。我尤其在俄罗斯看到过这种明显的区别，因为国家管理着俄罗斯奥运会的很大一部分。人们知道兴奋剂。是的，是的，是的。但除了兴奋剂之外，运动员可以专注于运动的纯粹艺术性，不必担心金钱。他们谈论它，他们思考它，他们定义卓越的方式，与美国橄榄球、棒球、篮球等资本主义体系相比。

讨论的重点是金钱。当然，归根结底是关于卓越和艺术性。但是，当文化如此丰富地植根于对金钱的讨论以及这种资本主义式的商品和商业时，它就改变了活动的性质。而且，这是一种很难用语言描述的方式。但是，当它纯粹是关于活动本身时，你几乎可以平息所有的噪音，以便听到信号，听到美。每当你谈论金钱时，营销人员和商人，非创造者就会出现，他们会填满房间，他们会制造戏剧，他们知道如何制造戏剧和噪音，而不是那些真正擅长自己领域的人。当移除所有金钱，让事物闪耀时，真正的卓越才能出现。

这就是共产主义制度，苏联，至少对我来说，作为一个热爱体育、热爱数学和科学的人来说，有效的一点是，将金钱排除在外。我不是说贫困对科学有好处。在某种程度上，不担心金钱对科学有好处。这很奇怪，我也不确定该如何看待，因为资本主义确实运作得很好。但是，找到平衡是棘手的。

有一位菲尔兹奖得主，值得关注，我想你之前也提到了，那就是塞德里克·维拉尼。他可能是唯一一位既是菲尔兹奖得主又是政治家的人。他是一位杰出的法国数学家，获得了菲尔兹奖。之后，他决定，他可以发挥最大影响力的途径之一，是推动科学朝着他认为科学应该发展的方向发展，那就是进入政界。所以他这么做了。我不知道他是否赢得过任何选举，但我认为他正在竞选巴黎市长之类的职位。

他是一位杰出的数学家，在获得菲尔兹奖之前，他一直是一位杰出的数学家。但之后，他决定进入政界，试图产生影响，并改变他以前抱怨的一些事情。所以也有这方面。

而且，我一直认为数学和科学应该像詹姆斯·邦德一样。在我看来，如果他做数学，会更性感。我们作为一个社会，应该把数学上的卓越与徒手杀人放在同等水平。这些都是有用的特质。这是值得称赞的。这会让你，这会让你这个人很有趣。精通历史或哲学，擅长数学，徒手杀人，在我看来都一样。我认为这些都对动作明星有用。我认为社会将受益于给予这些更多的价值。

美国文化中让我烦恼的一件事是，我不知道该用什么词来形容，但科学相关的“书呆子气”。在美国文化中，“书呆子”不是一个好词，因为它被视为软弱。它有一些形象。你可以有各种各样的外形、颜色和个性。但对我来说，拥有精深的科学知识，擅长数学，并不意味着你软弱。事实上，可能恰恰相反。

这是一个有趣的事情，因为它在苏联的看法截然不同。所以我确信，作为一个存在证明，它不必如此。但我也觉得我们在榜样方面确实缺乏。如果问人们，让他们说出一个他们认识的在世的数学家，我认为很多人会难以回答这个问题。而且，我爱尼尔·德格拉斯·泰森。但有更多的榜样是好的，不同类型的人。他很有趣，还有比尔·奈科学小子，你们知道他吗？所以，那个光谱。

但是，费曼已经不在了，那种严肃的，不玩闹的，不为自己的知识感到抱歉的个性。是的，正是如此。不为自己的知识感到抱歉。事实上，那种让你感到不自在的能量，因为你没有思考过这些问题。就像我看到詹姆斯·邦德时，我感到难过，我从未杀过人。我需要确保我能解决这个问题。我就是这种感觉。所以，同样，我想有这种感觉。卡尔·萨根说话时，我感觉我需要对科学有同样的严肃态度。如果我不知道某件事，我想知道。

那特伦斯·陶呢？他可以说是超级巨星。你对他的看法是什么？

他可能是当今最著名的数学家之一。而且，无论他是否获得了菲尔兹奖，他都是一位非常聪明和有才华的数学家。他也是我们工作的一个重要灵感来源，至少是我们使用 Fermat's Library 进行的一些工作。

特伦斯·陶以拥有一个大型博客而闻名，他对他的研究非常开放，他也试图通过他的博客文章让他的工作尽可能公开。事实上，几年前有一个非常有趣的问题得到了解决。陶在研究一个埃尔德什问题。保罗·埃尔德什是一位来自匈牙利的数学家，他以很多事情而闻名，但他也以埃尔德什问题而闻名。他总是提出问题，通常会附带奖金。他的很多问题仍然悬而未决，有些问题可能会悬而未决几百年。我认为这实际上是一个让他与未来数学家合作的有趣技巧。你知道，他的名字将继续出现在未来几代人的讨论中。

所以，陶在研究一个叫做埃尔德什差异的问题。他写了一篇关于这个问题的博客文章，但遇到了一个死胡同。然后，突然有一个来自德国的家伙在他的博客文章上评论说，“好吧，这个问题有点像数独游戏，我们用来解决数独的一些工具也可以用在这里。”这实际上是解决埃尔德什差异问题的关键。

所以，他在博客上发表了一个评论，我认为这对我来说是一个如何再次进行在线协作科学的例子，以及它所拥有的力量。但是，陶也对成为一名数学家的一些挣扎非常公开，甚至他写了一些关于拥有非凡能力的一些意想不到的后果，并以自己为例。他从小就非常有数学天赋。陶在 10 岁时就获得了 IMO 的金牌。他提到，在他成长的过程中，尤其是在大学里，当他上他喜欢的课时，对他来说非常自然，他不需要努力就能轻松取得好成绩。当他发现课程很无聊时，他就学不进去了，他勉强及格。我认为他在大学里几乎不及格两门课。

他谈到了这一点，以及他如何将这些学习习惯带到了普林斯顿攻读博士学位。当他开始深入研究更复杂的问题和课程时，他遇到了很多困难，因为他没有那些习惯。他没有记笔记，他没有努力学习。当他遇到问题时，他没有努力学习。他几乎不及格他的博士学位，他几乎不及格他的博士学位考试。他谈到了与他的导师的谈话，导师指出，“你这样做不行，你可能要离开这个项目了。”这对他来说是一个转折点。这对他职业生涯非常重要。

所以，我认为陶也是一个这样的人物，除了他是一位杰出的数学家之外，他还非常公开地谈论成为一名数学家需要付出什么，以及这类职业的一些挣扎。我认为这在很多方面都非常重要。他是开放科学和开放人性的贡献者。他通过沟通成为一个开放的人。

斯科特·阿伦森是计算机科学领域的另一位人物，他的风格非常不同。但是，博客有一些真实和真诚的东西，它让我们得以一窥这些才华横溢的人的思想和灵魂。所以，这绝对是一份礼物。

让我问你一个关于 Fermat's Library 在 Twitter 上的问题。我不知道该如何形容它。人们绝对应该关注 Fermat's Library 在 Twitter 上。我一直在关注和取消关注 Fermat's Library，因为它会让我陷入很多有益的兔子洞。但是，你在 Twitter 上发布的帖子只是这些美丽的东西，揭示了数学的某个美丽方面。你有什么可以说的关于那里的方法吗？也许更广泛地说，你觉得数学有什么美？然后更具体地说，你如何将其转化为一种严谨的过程，在推文中揭示它？

这是一个好问题。我认为数学有一些东西，你知道，很多数学内容，你知道，论文就像小小的证明。你知道，在某种程度上，它们有一种无限的半衰期。我的意思是，如果你看看欧几里得的《几何原本》，它今天和 2000 年前创造时一样有效。而这对于许多其他科学领域来说并非如此。

所以，关于 Twitter，我认为它从学习的角度来看也是一个被严重低估的平台。我认为，如果你看看 Twitter 上的内容，它很容易消费，很容易阅读。尤其当你试图解释某件事时，你知道，如果我们学到新东西，我们人类就会获得多巴胺的刺激。这是一种非常强大的感觉，这就是为什么人们会去上课，当你有一个非常好的教授时，你知道，这是在寻找那些多巴胺的刺激。而这正是我们在 Twitter 上创作内容时试图探索的东西。

想象一下，如果我们可以在线预订一家餐厅，你可以用手机学习新东西，而不是去社交网络。我认为提供这种感觉有时非常困难，因为你需要消化内容，并以一种能够容纳 280 个字符的方式来呈现。这需要很多时间，即使它很容易消费，也很难制作。但一旦你能够给人们带来那种顿悟的时刻，那是非常强大的。他们会获得多巴胺的刺激，你会创造一个反馈循环，人们会回来寻求更多。而且，与在线课程或书籍相比，Twitter 的辍学率为零。人们会阅读内容。

所以，这取决于创作者，创造内容的人。如果你能够获得那种反馈循环，那将是超级强大的。

但是，有些东西是，我怎么找到的？我不知道为什么它如此吸引人。这是几天前的，我只是读出来。23456789 是最大的连续递增数字的素数。我的意思是，这太酷了。这就像瞥见了某种深刻的宇宙真理，即使它只是一个数字。我的意思是，这太随意了。为什么它如此令人愉悦？但它确实在某种程度上，几乎就像是瞥见了某种更大的东西。

而且，我认为，尤其是当我们谈论科学时，有一个独特之处。你经常从不知道某事到知道某事，这在科学、数学、物理学中非常普遍。而这再次是极其令人上瘾的。这就是为什么我认为人们如此热衷于我们的推文，并陷入兔子洞。然后，我们从素数开始，突然间，你花了几个小时阅读数论的东西，你进入维基百科，你浪费了很多时间。

但是，多样性也真的很有趣。有关于人的事情，有物理学的事情，有数字方面的事情，就像我刚才提到的。但也有更严谨的数学内容。有与数学史和证明相关的，还有视觉的，有循环的动画，揭示了某些东西。有安德鲁·怀尔斯。我正在变得聪明，这只是我，我现在在忽略你们，只是在浏览。

哦，是的，我们有点像数学毒贩，我们只是想让你上瘾。我们只是想给你那一剂，让你上瘾。是的，有些人比其他人更聪明。但我真的相信，大多数人都可以达到相当不错的数学水平，如果他们愿意处理那些心理问题，如何处理被卡住的情况。

是的，这确实有些道理。这在研究方面，在初创公司方面也是如此。你经常被卡住，直到你取得突破。而且，忍受那个过程是困难的。因为你不是想处于那个位置。我认为，大多数人会被卡住的状态击垮，或者被摧毁。我一直很清楚，社交媒体越来越普遍，分心也随之而来。那个卡住的时刻，你的大脑会想去做一些与卡住无关的事情，而你应该卡住。我指的是小的卡住，比如你正在设计某样东西，结果是个死胡同。基本上是死胡同套死胡同，编程上的死胡同，试图思考某件事，然后你的大脑就会想……

这就是工作与生活平衡文化的问题，就像“休息一下”，好像休息一下就能解决一切。有时它确实能解决很多问题，但有时你需要坐在卡住的状态里，受点苦，然后再休息。但你绝对需要……而且大多数人都会因为这种心理斗争而放弃。所以成功就是那些坚持下去的人。

是的，是的。在创作过程中也是如此。我前几天在读关于音乐家艾德·希兰的创作过程。他用了一个水龙头来类比。当你打开水龙头时，一开始会流出脏水，你只需要继续相信，总有一天会流出干净的水。但你必须忍受这个过程。一开始会是脏水。

实际上，我的整个 YouTube 频道和这个播客都遵循了“脏水”的哲学。我确实相信，你必须先把所有的糟粕都排出来。有时，这都是些糟糕的工作。我倾向于非常自我批评，但我确实认为，对某些人来说，数量会带来质量。以我的思维方式，就是不断地发布东西，不断地创作，质量就会随之而来，而不是坐在那里等待，直到一切看起来完美。因为完美可能永远不会到来。

但是，关于我们的 Twitter 个人资料，我真的很……有时当你看到一些推文时，它们可能看起来相当……你知道，为什么这很有趣？它如此原始。它只是一个数字。但我真的相信，尤其是在数学或物理学方面，让每个人都爱上数学或物理学是可能的，即使你认为你讨厌它。这不是学生的问题，也不是另一边的人的问题。我认为这完全取决于你如何解释他们之前没有意识到的隐藏的美。这并不容易，但我认为这很大程度上是创作者的责任，能够向另一个人展示这种美。

我认为其中一些是人类固有的。我们有好奇心。你看看小孩子，他们试图弄清楚事情。我们天生就想要理解，想要弄清楚周围的世界。所以，这不应该是人们是否会享受它。我也坚信，每个人都有能力爱上数学和物理学。

你提到了初创公司。你认为要建立一个成功的初创公司需要什么？

是的，那就是路易斯所说的，你需要能够忍受被卡住的状态。我认为最好的说法是，初创公司没有线性的奖励函数。你通常得不到努力的回报。在我们的大多数生活中，我们都会经历一些过程，这些过程会为你付出努力提供小小的奖励。在学校里，你努力学习，通常会得到好成绩，然后你每个学期都会得到好成绩，所以你会慢慢得到奖励，并被推向正确的方向。

而初创公司，初创公司并非唯一如此，但对于初创公司来说，你可能付出了巨大的努力，却得不到任何回报。就像西西弗斯推着巨石上山，你推到山顶，它又滚了下来。我认为很多人都无法应对这种情况，这会令人非常沮丧，尤其是当这种情况发生不止几次的时候。

但我认为，坚持下去绝对是至关重要的，因为初创公司的本质是，你经常处理非显而易见的想法，以及可能与众不同的事情。所以你会遇到很多这种情况，你会做一些不起作用的事情。你需要做好准备来应对这种情况。但我们刚从大学毕业，你还没有准备好。我不确定是否有办法训练人们应对这些非线性奖励函数，但这绝对是我认为做初创公司最困难的事情之一。研究有时也会发生这种情况。

我们谈论的是默认研究被卡住。你尝试各种方法，得到零结果，关上门。你不断关门，直到你找到东西。是的，这是一件大事。

关于你被卡住的时候，有一个决定，是继续坚持你一直以来的方向，还是像很多初创公司或企业那样进行调整？你如何决定放弃某个特定的想法，然后调整它，或者完全改变它？

我认为这是初创公司面临的核心问题，我问过自己。而且我从来没有想出一个很好的框架来做这些决定。我认为这是那些创办公司的人必须处理的许多最艰难问题中的核心。我认为我能想出的最好的框架是，当你用完了想法，你知道，你正在探索某件事，它不起作用，你尝试从不同的角度，你知道，你尝试不同的商业模式。当你用完了想法，你就没有更多的牌了，就换吧。

这并不完美，因为你也有很多初创公司的故事，人们坚持不懈，然后就得到了回报。然后你也有“快速失败，快速调整”的理念。所以，很难平衡这两种世界，并理解什么是最好的框架。我的意思是，如果你看看 Fermat's Library，也许你可以纠正我，但感觉你在一个有很多东西被打破或可以显著改进的空间里运作。所以感觉有很多调整的可能性。或者，你如何革新科学？你如何革新知识的聚合、注释、评论、围绕知识结构的社区？我的意思是，这正是 Stack Overflow 和 Stack Exchange 一直在努力寻找解决方案的问题，他们也提出了一些有趣的解决方案，我认为这些解决方案也有一些缺陷，但比其他选择要好得多。

但还有很多其他的可能性。如果我们只看论文，就像我们谈到的，有很多可能的革命。而且，在这些革命中可能有很多钱可以赚，再加上对人类的好处。所以，你坐在那里，我不知道有多少人真的从商业角度在玩这些想法。感觉有很多想法。

是的，确实如此。你现在是在朝着某个特定的方向努力吗？你心里有没有一个五年的愿景？

对我们来说，更像是一个 20 年的愿景。我们有意识地决定，我们运行 Fermat's Library 是一个副业项目，它是一个独立的，也就是说，它不是我们全职工作的项目。但我们的论点是，我们实际上认为，至少在 Fermat's Library 的这个阶段，这是一件好事。而且，因为有些项目，如果你从初创公司的角度来看，你可能会试图在三到五年内将每个想法都变成能够改变世界的东西。而有些问题需要更长的时间。

所以，你知道，我们谈论的是 arXiv，我非常怀疑你能在两三年内将 arXiv 发展成今天的样子，无论你投入多少钱。有些事情需要更长的时间，但你需要能够坚持下去。但是，如果你把它看作是一个公司，一个初创公司，我们必须快速增长，我们必须筹集资金，那么有时你可能会放弃这些想法，因为它们不太适合典型的初创公司框架。

所以，对我们来说，Fermat's Library 是一个我们可以接受它缓慢增长的东西，也许需要很多年。这就是为什么我们认为它不是一件坏事，它是一个副业项目，因为它在某种程度上使其更容易接受，能够接受这一点。

也就是说，我认为，如果你不断推出新的小功能，新的小想法，我觉得有些想法就会变得病毒式传播，然后你就无法阻止它，它就会彻底改变事情。感觉需要有……病毒式想法改变科学的机会绝对存在。也许我们还不知道它们是什么。可能是一个非常小的东西。也许你甚至不知道，这应该是一个营利性公司吗？这是维基百科的问题。

是的，这是关于这个领域的一些非常根本的问题。我的意思是，你看看维基百科，你试着把它当作一个初创公司来运营，到目前为止，我们就会有一个付费墙，你每个月要支付 9.99 美元才能阅读超过 24 篇。这是一种观点。另一种是广告驱动模式。他们拒绝了广告驱动模式。我不知道我们是否……这是一个困难的问题。如果 arXiv 由广告支持，我不知道这是否对 arXiv 不利。如果 Fermat's Library 由广告支持，我不知道。我不知道，这对我来说并不简单。

我和很多人不同，我不反对广告。我认为，当广告做得好的时候，它们真的很好。我认为 Facebook 和所有社交网络的问题在于它们使用数据的方式缺乏透明度，以及用户对他们的数据缺乏控制。而不是数据被收集和用于销售广告。这是缺乏透明度，缺乏控制。如果你在这方面做得很好，我认为这是一个很好的方式来免费提供东西。

例如，就像 Stack Overflow 一样。我认为他们在这方面做得不错，尽管正如我们所说，他们只捕捉了他们所创造价值的一小部分。但这使它成为一家可持续的公司，他们提供了很多……这是一个非常棒且富有成效的社区。

让我问一个荒谬的跑题问题。你写了一篇关于《权力的游戏》中临冬城之战的论文。只是作为一个小小的……我很抱歉，我确定你做过很多这样的荒谬事情。我只是注意到那个特别的。我说的荒谬是指你非常棒。你能描述一下这项工作的处理方法吗？我相信这是一篇合法的出版物。

回到最初，当我们谈论论文的背景故事和重要性时。这实际上是当该剧的最后一季播出时。这是在公司午餐期间。在最后一季中，有一场对抗邪恶势力和善良势力的巨大战斗，称为临冬城之战。在这场战斗中有两支军队。他们必须考虑一个非常特殊的事情，那就是在亡灵军队中，如果一个活人军队中的某个人死了，那个人就会变成亡灵军队中的士兵。是的，所以这是一个需要考虑的重要因素。

初始条件是，你指定双方大约有十万人。是的，所以根据一些图像和之前的剧集，我能够确定军队的规模。所以，我们想做的是，我们想理论化的是，活人军队中的一个士兵必须杀死多少士兵才能摧毁亡灵军队，而不会失败。因为每次一个好士兵死去，他就会变成另一边。所以，我们理论化了这一点，我写了几篇微分方程，我能够根据军队的规模计算出，我认为比例必须是 1.7。所以，军队必须杀死 1.7 名亡灵士兵才能赢得战斗。

嗯，是的，这就是科学。它是最强大的。这在某种程度上也是一个招聘的推销。这就是你做的科学。

是的，正是如此。嗯，事实证明，正如看过这些剧集的人都知道，每次你试图预测即将发生的事情，你都会惨败。事情就是这样。所以，这根本不重要。但我们最终还是把它发表了，很多人分享了它。我认为剧中的一些演员也转发并分享了它。所以很有趣。

我希望在制作这部剧的时候，或者在制作的时候，也能进行这种计算。我喜欢。例如，我现在认识亚历克斯·加兰，他是《机械姬》的导演。

而我喜欢它，他似乎不是很多人这样做，但当我看到导演和故事的作者真正深入思考技术细节时，我真的很喜欢，比如他们知道，即使是科幻小说，如果你要尝试这样做，你会怎么做，比如斯蒂芬·沃尔夫勒姆和他的儿子在创作电影《降临》时，他们与电影合作设计了外星语言，你如何与外星人交流，比如你如何真正拥有一个基于数学的语言，它能够跨越外星人和人类，所以我喜欢他们拥有那种规律性，《火星救援》在这方面也很重要，比如书和电影都围绕着“我们真的能做到吗？这可能吗？这会发生吗？”这一切都是关于那个，这真的能让你沉浸其中，比如有时的小细节，我的意思是写《火星救援》的那个家伙还有另一本书，里面也充满了这样的东西，当你意识到“好吧，这些都基于科学”时，这真的能让你沉浸其中，是的，就像有一本关于月球殖民地的书，他详细介绍了建立月球殖民地所需的所有细节，以及他不会想到的事情，比如他们会，你知道，很难把空气带到月球，所以他们不会，他们如何让那里变得可呼吸，你需要带氧气，但你可能不会带氮气，所以你所做的就是，而不是拥有一个100%氧气的环境，你降低压力，这样你就有和地球上一样的氧气比例，但降低了这里的压力，所以水在较低的温度下就会沸腾，人们会喝咖啡，咖啡会更冷，所以月球环境出现了一个问题，这些都是书中的小事，但我学的是物理，所以当我读到这个时，我就会陷入各种联想，开始研究，我真的很喜欢阅读书籍和观看电影，当它们深入到那个科学细节层面时，是的，我认为《星际穿越》也是一个例子，他们也咨询了很多人，是的，我认为甚至导致了几篇关于黑洞可视化的论文，是的，还有更多关于这些奇幻的有趣科学的例子，我们曾经读到过，比如那些试图弄清楚托尔金的中土世界是否是圆的，它是否是球形的，它是否基于地图和书中一些参考文献的人，是的，我们实际上，我认为我们发过推特，根据城市之间的距离，你可以证明那可能是一个球体或一个椭球体的地图，你甚至可以计算那个行星的半径，这太迷人了，我的意思是，是的，这太迷人了，但计算数字，比如你为《权力的游戏》中的临冬城之战所做的精确计算，有一点很迷人，因为这不像数学非常数学化，而是基于物理学，这真的很令人兴奋，我的意思是，这就像将数学注入奇幻，我看到了一种魔法，对我来说，这就是为什么我认为当你看到像费马大定理这样的东西时，问题非常自成一体，而且很容易陈述，是的，我认为那篇论文也是如此，很容易理解问题的界限，你知道，对我来说，这就是为什么那些，这就是为什么数学如此吸引人，这些问题也对公众如此吸引人，并不是因为它们看起来简单，或者人们认为它们很容易解决，但我认为很多时候它们在智力上是民主的，因为每个人都理解起点，你知道，你看费马大定理，每个人都理解，这是问题的宇宙，也许那篇论文也是如此，每个人都理解，好吧，这是起始条件，是的，它变得在智力上民主，我认为这是人们巨大的动力，这就是为什么这么多人被吸引到黎曼猜想、费马大定理或那篇只有一页的简单论文，它非常简单，我刚和一个人谈过，我不知道你是否认识他，雅科·威尔林克，他这个人除了其他事情之外，还热爱军事战术，所以他可能会发表一篇后续论文，也许你们应该合作，但他会认为他开始那篇论文的基本假设是有缺陷的，因为你知道，还有龙，对吧？你必须整合战术，因为它不是一个同质的系统，你没有考虑到龙，他会说战术从根本上改变了系统的动力学，所以，是的，所以至少从科学角度来看，他是对的，但他从未发表过，所以就这样吧，让我问一个最重要的问题，你们俩都来自葡萄牙，对吧？那么，有史以来最伟大的足球运动员是谁？是的，我认为我们在这个话题上有点偏颇，但我的意思是，我有马拉多纳，我对他所取得的成就非常非常尊重，而且我认为足球是你可以成为世界上最好的球员之一的运动，如果你有天赋，即使你不努力训练，你也可以成为世界上最好的球员之一，我认为罗纳尔多就是这样，当然他有天赋，但没错，他来自葡萄牙，不是巴西人，罗纳尔多一无所有，他可能是比赛中最努力的运动员之一，我认为关于最佳球员的讨论，很多人倾向于关注，你知道，这个人有天赋，而另一个人必须努力工作，好像他必须努力工作才能做好某事是一件坏事，我认为很多人都陷入了这种陷阱，很多人陷入这种陷阱的原因是，如果你说某人通过努力工作而变得优秀并取得了巨大的成功，而不是因为某种天赋而取得成功，那么你就无法解释为什么这个人天生就有这种天赋，这告诉你什么？它告诉你，也许如果你在很多领域努力工作，你就能取得很多伟大的成就，我认为这对很多人来说很难接受，从这个意义上说，罗纳尔多鼓舞人心，我认为你发现努力工作，他可能，但他长得太帅了，这很好，你知道，就是这样，我不喜欢他，不，我喜欢他努力工作的部分，以及他成为足球界最努力的运动员之一，所以他就是你心中有史以来最伟大的球员吗？他排在前面吗？他是第一名吗？你同意这个说法吗？我当然不同意，我的意思是，我非常喜欢他，他很努力，我钦佩，我钦佩，他是不可思议的得分手，对吧？但首先，莱昂内尔·梅西，我一直说马拉多纳是我最喜欢的球员，但我想莱昂内尔已经超越了他们，对我来说，是梅西，然后是马拉多纳，然后是贝利，原因是我欣赏某些我欣赏的美学定义，无论它是通过努力工作还是天赋，对我来说都不重要，我欣赏某些美学上的天才，尤其是它不必像梅西和罗纳尔多那样稳定，即使是天才的时刻，马拉多纳在那里真的很闪耀，即使那没有转化为结果和进球，是的，这就是挑战，他们之所以这样做，是因为人们告诉我，莱昂内尔·梅西即使在强大的球队中也没有带领国家队赢得世界杯，对我来说，赢得从来不重要，更重要的是天才的时刻，但你是在谈论人类的故事，是的，克里斯蒂亚诺·罗纳尔多无疑有一个美丽的人类故事，我认为你无法，对我来说，很难将这两者分开，我不仅看成就列表，我还看他是如何做到的，以及他在近40岁时如何不断突破界限，这为我们树立了一个榜样，也许10年前，我从未想过世界上最好的球员之一可以在37岁时成为顶尖球员，有一个有趣的转折，人类的故事真的很重要，但如果你看罗纳尔多，他是一个孩子们可以效仿的人，但同时我也喜欢马拉多纳，他从很多方面来说都是一个悲剧人物，你知道，毒品，脾气，所有这些东西也很美，我不认为我需要完美，我同意，从个性角度来看，这些缺陷也很美，但是的，努力工作很重要，而且还有一个关于成为弱者并能够带领球队的问题，这是马拉多纳的一个论点，我不知道你是否能对梅西和罗纳尔多提出这个论点，因为他们一生的大部分时间都在超级巨星球队效力，所以我不知道他们会怎么样，当他们不得不像马拉多纳那样肩负球队时，佩莱也一样，所以取决于背景，也许你可以在葡萄牙国家队中提出这个论点，但我们有一支好球队，但也许就像马拉多纳在那不勒斯和其他一些球队所做的那样，这似乎令人难以置信，这就是比赛的美妙之处，我们谈论所有这些不同的球员，特别是如果你比较梅西和罗纳尔多，他们有如此不同的比赛风格，甚至他们的身体也如此不同，但这两位非常不同的球员都能处于比赛的顶峰，而其他很多运动都没有这种情况，你知道，你对篮球运动员有一个心理形象，顶尖的篮球运动员都符合那个心理形象，他们的外表也一样，但足球不是这样的，我认为这很美，但这确实为这项运动增添了东西，你自己踢足球吗？你一生中踢过吗？你觉得这项运动的美妙之处在哪里？是的，我认为它是葡萄牙最大的运动，所以从小我们就经常踢球，你看了DeepMind的那篇论文吗？我没看，他们正在对足球策略进行一些分析，是的，很有趣，我保存了那篇论文，我还没读，实际上，我在大学时做过一些关于在体育比赛中应用机器学习和统计学的研究，在我们的案例中，我们是为篮球做的，但他们实际上试图做的是，你看过《点球成金》吗？是的，他们试图做类似的事情，在这种情况下，篮球，采取统计方法来处理篮球，有趣的是，棒球更多的是离散事件，这些事件在相似的条件下发生，所以更容易采取统计方法，而篮球是一个更具活力的游戏，更难衡量，很难复制这些条件，所以你必须以略微不同的方式思考它，所以我们在这方面做了很多工作，并且与凯尔特人队合作分析他们拥有的数据，他们在体育场里有这些摄像头，他们在追踪球员，所以他们有大量的数据，但他们不知道该怎么做，所以我们在这方面做了很多工作，而足球可能更进一步，是的，它是一个你没有那么多，在篮球中，你有大量的投篮命中，所以你可以衡量成功，足球，它更像一个泊松过程，你进球了，或者两次，在指标方面，我想知道是否有办法，我过去也想过这个问题，但从未找到任何好的解决方案，是否有办法明确地说梅西和罗纳尔多是史上最伟大的球员，就像你说的，将足球比赛转化为指标，但是那些天才的时刻，比如，如果只是关于进球或导致进球的传球，感觉就没有捕捉到他们的天才，他们会，你知道，就像你在国际象棋中拥有更多的指标，对吧？你可以尝试理解一个动作有多难，你知道，有鲍比·菲舍尔的那个动作，我记得它被称为“世纪之举”，你必须深入到树的深处才能理解那是正确的动作，你可以量化它有多难，所以尝试思考那种指标会很有趣，但对于足球来说，计算机视觉为我们解锁了其中一些，这是一种可能性，我有一个很酷的想法，一个你可以为足球构建的计算机视觉产品，我正在做笔记，如果你能检测到球，想象一下，这似乎是完全可行的，但如果你能检测到球何时进入球门，并且在你和朋友踢足球时，每次你进球时都有人群为你欢呼，或者有欧冠歌曲响起，然后你和朋友踢足球，你打开它，有一个计算机视觉程序分析球，检测球，每次进球时，如果你错过了，球迷们都会对此做出反应，然后这应该很简单，我认为那里有一个机会，所以，是的，我只是随便说说，顺便说一下，我从来没有发布过，我曾想过把它放在GitHub上，但我写了完全一样的东西，那就是球员身体的追踪器，这实际上是困难的部分，检测球员身体和球并不难，难的是在一段时间内对每个球员进行非常稳健的追踪，所以我写了一个追踪器，它相当不错，这是开源的吗？我不知道，我从未发布过，因为这很有趣，因为我想，我需要，这是完美主义，因为我知道它会吸引我，而且它还没有真正完成，所以我从未真正参与过一个活跃的GitHub项目，我不想让它，我知道有非零的概率，它会成为我半年的生活，这就是我有多热爱足球和所有这些事情，最终这一切都是为了分析比赛的乐趣，我对此很赞同，我记得你还在一集里提到过，你也做了很多眼动追踪分析，就像乔·罗根那样，那是我生活的科研部分，有趣，你拥有那个图书馆，你下载了所有剧集，据称，我没有，如果你是律师听这段话，不，我当时正在听你提到那个的剧集，我实际上，我可能会向你索取那个图书馆的访问权限，据称，但我当时正在做一些，不是关于眼动追踪，而是关于分析乔·罗根剧集中沉默的分布，我为埃隆的对话做了这个，你只需要把乔问问题后埃隆回答的所有沉默都拿出来，然后绘制分布图，看看它看起来像什么，我认为这是一个巨大的机会，尤其是长篇播客，比乔的更大，但它必须是未经编辑的播客，这样你才不会剪掉沉默，我做这个播客的一个好处是，我们今天录制的内容有单独的音频，我有原始信息，不，它发布时，所有内容都合并在一起，还有单独的视频源，即使你在听，我通常不听，我只显示一个视频流，我可以追踪你的眨眼等等，但最终的希望是你不需要原始数据，因为如果你不需要原始数据来进行任何分析，那么你就可以做大量的项目，因为现在数量正在迅速增长，尤其是喜剧演员，有很多喜剧演员有长篇播客，他们有很多面部表情，他们有很多乐趣，所有这些事情，它很容易进行分析，而且有很多有趣的事情，那个想法实际上是受到启发，我当时正在看史蒂夫·乔布斯在麻省理工学院的一次问答，他做了一个演讲，然后问答开始了，人们开始问问题，我当时在工作，一边听，有人问了一个问题，他回答问题前沉默了20秒，我不得不检查视频是否暂停了，我想，如果这是一个人的特征，比如他们平均需要多长时间来回答一个问题，这太迷人了，这与他们有多深思熟虑有关，而且它会随着时间而改变，但它也可以是一个非常迷人的指标，因为它也是问题的函数，如果你对这个人进行标准化，你可能可以推断出很多关于问题的信息，所以这是一个很好的标志，沉默的长度相对于他们通常的沉默是一个非常强的信号，所以沉默是衡量他们有多深思熟虑，而那个特定的沉默并不衡量问题的深思熟虑程度，这真的很令人兴奋，是的，我刚刚分析了埃隆的剧集，但我认为还有探索的空间，我认为喜剧演员的平均时间会很短，因为他们经过训练，我会认为他们正在回应嘘声，他们正在回应各种事情，他们必须非常快，也许是吧，但一些最伟大的喜剧演员非常擅长坐在沉默中，你知道，露西·凯，他们玩弄节奏，你知道，戴夫·查普尔，最近在乔的节目中出现的喜剧演员，他有，尤其是在他只是聊天的时候，他会长时间停顿，这很酷，因为它是让人们沉浸在你话语中的方式之一，就是玩弄停顿，玩弄沉默和强调，以及在句子中间，有很多不同的事情，真的很有趣，但对我来说，足球仍然是，那就是那个，那个很迷人，我只是想要一个决定性的声明，关于梅西和罗纳尔多的足球集锦太多了，我觉得原始数据就在那里，因为你没有佩莱的，但有大量的超高清数据，令人讨厌的，困难的事情，这对于追踪来说真的很难，实际上我就是在这里放弃的，因为我没有付出太多努力，但我也放弃了，足球比赛通常的拍摄方式是他们会切换摄像机，他们会切换不同的视角，所以你必须，这是一个非常有趣的计算机视觉问题，当视角切换时，你仍然有很多重叠的球员，但视角足够不同，以至于你必须重新计算一切，所以有两种方法可以解决这个问题，一种是完整的方法，你一直在做SLAM问题，你一直在进行3D重建，并将其投影到3D世界中，但你也可以，可能有一些技巧，我不知道，一些技巧，当视角转移时，你可以进行高概率的追踪，从一个物体跳到另一个物体，但我认为尤其是在激动人心的时刻，当你传球时，你正在穿越球员，你正在进行一次带球跑动，然后你切换视角，当你在进攻时，他们经常这样做，如果你切换视角，感觉很难自动做到，但那样的话，我认为如果有人发布了那个数据集，或者你只是拥有所有这些，一个包含从罗纳尔多和梅西那里来的所有比赛的大型数据集，然后你只是把它放进去，比如任何CSV格式，以及一些公开可用的数据集，我认为人们会做很多很酷的事情，你只需要把它释放出来，然后世界就会自己去做，然后就会出现有趣的事情，顺便说一下，我有那个数据集，我做的两个这样规模的事情是足球，所以是足球的身体姿势和球的追踪，然后我追踪了，它是乔·罗根和其他一些播客的瞳孔追踪和眨眼追踪，所以这是我拥有的两个数据集，你分析过你的播客吗？不，我认为我开始做这个播客是在我做完那项工作之后，而且可能很难，我可能会害怕我发现的东西，我已经厌倦了我自己的声音和视频编辑，但也许这是诚实的事情，因为用计算机视觉分析自己的一件有用的事情是，我知道我当时在想什么，所以你可以开始将你眨眼、眯眼、闭眼的方式等行为上的怪癖联系起来，谈论细节，比如，我刚刚闭上了眼睛，这是眨眼还是不是？在时间和眨眼动力学方面弄清楚这一点很棘手，这非常可行，我认为关于什么是眨眼，什么是闭眼，所有这些事情，加上化妆和睫毛，都有普遍的规律，我确实有恼人的长睫毛，我记得当我做很多这项工作时，我会剪掉我的睫毛，尤其是，有趣的是，我的女性同事们会说，“你在做什么？不，保留睫毛”，因为这会阻碍计算机视觉，使其更加困难，但非常有趣的话题，但说到数据，仍然在体育数据集的话题上，有一篇论文，我实际上在费马那里做了注释，它发表在90年代，90年代，我记得是80年代或90年代，我忘了，但研究人员实际上在研究篮球中的“手热”现象，对吧？也就是说，你刚刚投进一个球，如果你在下一次尝试时更有可能投进它，还是没有？这非常有趣，因为我的意思是，他找了大约100名本科生，来自斯坦福和康奈尔，问人们，“你认为如果你刚刚投进一个球，你更有可能投进罚球吗？”大约68%的人说是的，他们相信，然后他查看了数据，就像我说的，几十年前，他查看了大约5000个罚球的数据集，他发现，尤其是在罚球的情况下，他没有，对于汇总数据，他没有发现，他找不到那种“手热”的相关性，所以如果你投进了第一个，你更有可能投进第二个，他发现的是，他们只是在第二次投篮时做得更好，因为你可能只是练习了一点点，你只尝试了一次，然后你就会在下一次投篮时做得更好，然后我去了，Kaggle上有一个包含60万次罚球的数据集，我重新运行了相同的计算，并证实，你可以看到一个非常清晰的模式，他们只是在第二次罚球时做得更好，这很有趣，因为我认为网球也有类似的分析，他们有，比如失误，当你发球时，他们有分析，如果你错过了第一个发球，你最有可能错过第二个发球吗？是的，我认为是这样，这很酷，当心理学以这种方式转化为指标时，在体育运动中尤其如此，因为它是一个受限的系统，你可以真正研究人类心理学，因为它重复出现，它受限，很多事情都被控制了，这在现实世界的心理学实验中很少见，所以这很酷，而且每个人都喜欢它，体育运动真的很有趣，人们实际上关心结果，我仍然认为，是的，我肯定会发表关于梅西与罗纳尔多工作的，我希望它能得到客观的、完全客观的同行评审，是的，这是非常真实的，这还没有通过同行评审，让我问一个关于建议的问题，给年轻人的，你一生中探索了许多有趣的想法，你创办了一家初创公司，研究过物理学，在计算机科学领域工作过，你会给今天的高中生，也许是大学一年级学生关于生活、职业、科学和数学的什么建议？我记得，我记得读到过，法国一家杂志问庞加莱关于他给年轻人的建议和他教学理念是什么，他说，父母应该教给孩子的最重要的事情之一是如何对世界之谜保持热情，他说，在教育中取得这种平衡实际上是最重要的事情之一，你知道，你想让你的孩子对世界之谜充满热情，但你也不想让他们受到创伤，如果你真的强迫他们做某事，我认为，尤其如果你年轻，你应该保持好奇心，我认为你应该充分探索这种好奇心，直到你甚至成为那个主题的专家，你可能从一些小事开始，你可能对数字和如何将数字分解为素数感兴趣，然后突然你迷失在数论中，然后你发现密码学，然后突然你购买比特币，我认为你应该尝试实现这种好奇心，你应该生活在一个允许你实现这种好奇心的社会中，这也很重要，我认为你不应该这样做是为了获得某种地位、名声或金钱，但我认为这是迭代过程，我认为这是找到幸福的方式，我认为这也是找到你生命意义的方式，我认为这一切都取决于保持好奇心，并能够满足这种好奇心，以及满足你好奇心的道路，从小处开始，让火焰燃烧，这是一种有趣的思考方式，你永远不知道你会去哪里，就像，对我们来说，这是一个很好的例子，我们开始只是在公司内部做这件事，然后我们开始把它推出去，现在很多人都在关注它，知道它，你仍然不知道Femalibra最终会走向何方，确实如此，所以，是的，我认为这就是我的建议，当然经验非常有限，但是的，是的，我同意，我同意，从计算机科学和物理学的角度来看，有什么区别吗？你后悔没有学物理吗？你后悔没有学计算机科学吗？哪一个更明智，更好的人类？这是梅西对罗纳尔多，它们是非常不同的学科，我不知道你是否同意，但它们非常不同，实际上，我脑子里也有这个问题，我在本科时上过物理课，除了我必须上的课之外，这绝对是我曾经考虑过的事情，而且我确实觉得，晚年，这可能是我不确定“后悔”这个词是否恰当，但它有点像我能想象在另一个宇宙中，如果我进入物理学，会发生什么，我试着这样想，这取决于你的道路最终走向何方，但它并不那么重要，你决定主修什么并不那么重要，我认为，蒂姆·奥尔本，这位博主，有一个很好的可视化，就像，他有一张图片，你有很多可以追求的道路，然后你可能在中间，所以有些道路对你来说是无法获得的，但你面前的树仍然为你提供了很多选择，所以有两点可以从中学习，我们现在有很多选择，而且你可能只是其中之一，试图从你迄今为止走过的一条小路上推导出智慧可能是错误的，因为你本可以走所有其他道路，所以，一是鼓舞人心的，你可以选择任何道路，二是，你迄今为止走过的道路只是众多可能道路中的一条，但它确实似乎，物理学和计算机科学都打开了很多扇门，很多不同的门，这很有趣，是的，在这种情况下，尤其是在我们的案例中，因为我可以看到区别，我在欧洲上大学，然后在美国上大学，所以我可以看到区别，欧洲的体系更僵化，也就是说，当你决定学习物理时，你没有很多，尤其是在早期，你不能选择学习计算机科学课程，你没有太多自由去探索，与美国不同，在那里你有更多的自由，我认为这很重要，我认为这构成了一个好的教育体系，一个能够随着你的进步而迎合学生兴趣的体系，但我认为为了做到这一点，你需要探索不同的领域，我感觉，如果我能在大学里有机会上更多的计算机科学课程，我可能会选择那些课程，但，是的，我最终可能过于专注于物理学，我认为，至少我的看法是，你可以探索更多的领域，但有一种，很有趣，但物理学可能很难，所以我没有看到太多计算机科学的人探索物理学，它只是其中一个有益的事情，物理学感觉，那是拉瑟福德说的，基本上物理学是难的，其他一切都很容易，所以，某种意义上，一旦你掌握了一些基本的物理学，就不需要物理学的工具来理解其他学科，而是你通过做困难的事情而获得力量，最终我认为可能是数学，是的，所以也许只是做困难的事情，并证明自己能够做到，无论那是什么，这不积极，我相信，不积极，我认为，在我创办公司之前，我曾在金融行业工作过一段时间，我认为拥有物理学背景，我感到不害怕学习金融知识，我认为当你来自这些背景时，你通常不害怕进入其他领域并了解它们，因为，是的，我认为他们学了很多困难的事情，而且，是的，我认为这是一个额外的好处，这是一次令人难以置信的谈话，路易斯，若昂，我们从费曼开始，最后以梅西和罗纳尔多结束，所以这是一次完美的谈话，今天你们浪费了这么多时间和我在一起，这真是我的荣幸，非常有趣，谢谢，非常感谢你们邀请我们，非常感谢，感谢收听路易斯和若昂的谈话，感谢Skiff，SimplySafe，Indeed，Netsuite和ForSigmatic，在描述中查看它们以支持此播客，现在，让我用理查德·费曼的一些话来结束，没有人能真正弄清楚生命的意义，这并不重要，探索世界，几乎所有东西，如果你深入研究，都非常有趣，感谢收听，希望下次再见。

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Luís and João Batalha: Fermat's Library and the Art of Studying Papers | Lex Fridman Podcast #209

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