见信好！
周末是奥克兰的台湾节。我们全家出动，连吃带玩。在小吃街上排队买蚵仔煎，排我后面的一个台湾妹妹说，这家的蚵仔煎最正宗，因为它就像台湾士林夜市一样，会在上面放上白菜，其他的都不会放。我开始想，所谓正宗与否，其实就是文化复制体对于母体的还原度。一件东西越"正宗"，也就说明它和最初的形式非常相似，没有太多变化。但文化本身是需要用复制体来传播的，在过程中必然会有变体。就像在阿拉伯国家的当地师傅做的中国川菜，可能就不会那么麻辣。对我来说，最初这个想法是来自于20年前玩小岛秀夫的《合金装备2》，其中大段大段关于迷因的影片，让我开始懵懵懂懂地开始接触文化与迷因的关系。看来玩游戏，也可以帮助学习和认识这个世界。
今天我分享以下几个内容：
《俄罗斯方块》的插图版书籍
思考任务途中不要刷社交媒体
边散步边参加全员大会
德托罗的作品手稿集《珍奇柜》
Sam Altman的速度感
473 / 从吴恩达的课程看生成式AI
《俄罗斯方块》的插图版书籍
读完了这本插图漫画《俄罗斯方块》。这本书的故事基本上在《游戏结束：任天堂的故事》那本书里，还有AppleTV的电影《俄罗斯方块》里面都已经讲过了。但以漫画的形式来看，也别有一种韵味。
《俄罗斯方块》诞生的故事绝对比常规的电影情节要精彩。其中的商业版权的起落、谈判的兜心斗角、最大权力的争取，不同利益集团，比如雅达利、任天堂、前苏联数字知识产权局等不同机构之间的纠葛，加上具体的几位主角他们的性格与选择，非常精彩。
这本书除了讲述后期多方为了争夺游戏版权的精彩谈判之外，还讲到了在游戏诞生的初期，佩特罗夫，也就是俄罗斯方块的发明者，如何构思出这个可以说历史上最精巧、影响面最广的电子游戏，以及如何将其实现的过程。最让我觉得惊叹的就是他在构想具体方块形状时，使用了类似ASCII代码的方式来实现，非常地有想象力，而用漫画的形式来呈现，效果也非常震撼。
游戏可以改变人生，改变人的命运，也可以是人探索世界的手段。从这一点来说，这个游戏是伟大的，就像发明和推广它的人一样。
思考任务途中不要刷社交媒体
我听了Huberman Lab的一期播客，谈的是多任务处理。这证实了我的想法：当你从一个思考任务转移到另一个时，不应该在过程中去刷社交媒体，邮件或是新闻。原因是新信息可能会干扰你的注意力，减慢你的思考速度。
我们的大脑不像电脑那样，它们需要时间准备开始或停止某件事。可能需要几分钟，或许2到10分钟，才能真正进入你正在做的事情。所以，当你从一个任务切换到另一个任务时，你应该给自己一些时间来准备或放松。当你在做很多事情时，关键是在这些切换时间不要塞进另一个任务。
比如说，当你在做一些需要深思熟虑的工作时（比如写帖子或者阅读某份文档），在休息的时候，不要开始刷社交媒体或新闻。同样，也尽量避免去Slack上看新的消息或是去回复邮件。这样做只会增加心理负担，并迫使你的大脑花更多时间进行任务切换，从而更降低你的效率。
边散步边参加全员大会
我这周尝试了一件很酷的事情—-边散步边参加全员大会。感觉不错，走了整整40分钟，还了解了工作上的所有最新动态。
在大公司经常会有像全员大会或季度更新这样的信息密集型会议。通常，你不需要说太多，但有很多东西需要听—-商业策略、团队成就、最新更新，应有尽有。
那么，为什么不边走边听这些会议呢？我们大多数人的手机套餐都有充足的数据。这样，你既可以利用这些数据，又可以锻炼身体！
我发现走路有助于我更专注于聆听，而不是分心于屏幕上弹出的评论或表情符号。而且，我还可以瞥一眼幻灯片，或者稍后通过观看录像来了解详细信息。
我非常推荐尝试这种方式。如果你也做过类似的事情，告诉我吧！
德托罗的作品手稿集《珍奇柜》
图书馆借了导演德托罗的作品手稿集《珍奇柜》（Cabinet of Curiosity），这本书和Netflix上他制作的剧集同名。书中包含了德托罗的手稿、展品以及创作电影时的思路、灵感和各种素材。作品集体现了他对黑暗和洛夫克拉夫特风格的喜爱。特别是他的书房，里面放满了各种怪物、形象、作品，甚至有一个真人大小的洛夫克拉夫特蜡像。洛夫克拉夫特身高1米9，可以想象那个书房的气氛！
书中收藏了他的各种手稿，包括《潘神的迷宫》、《地狱男孩》和《环太平洋》等经典作品的设定。这些内容非常精彩，艺术家的笔记本真的是一种珍藏品。德托罗的作品非常值得一看，除了最近的《皮诺曹》，《潘神的迷宫》也是一部必看的佳作。
Sam Altman的速度感
Sam Altman 是一个非常重视速度的人。在 OpenAI Dev Day 发布会上，他举的 GPT 的例子就是，当别人提出一个创意时，反问对方为什么没有用更快的速度去发布。同样，这次全球瞩目的 OpenAI 董事会肥皂剧，他被请出公司又重返公司，回到OpenAI后他发的第一条帖是：通用人工智能的发展进程被延迟了四天。你可以看出他对于推进通用AI的那种决心和保持速度的意志。可能这一点也是他能得到投资人和员工信赖的重要原因吧？
473 / 从吴恩达的课程看生成式AI
本期播客深入探讨了吴恩达的"Generative AI for Everyone"课程，通过我的学习笔记，分享了生成式AI在生活和工作中的应用，以及我个人的九大收获。
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Bear，于奥克兰
狗熊来信
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