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📌 為什麼你勤勞但不富有?因為勞動並不能創造財富!財富的源頭來自權利|政經孫老師 Mr. Sun Official

📌 為什麼你勤勞但不富有?因為勞動並不能創造財富!財富的源頭來自權利|政經孫老師 Mr. Sun Official

Original URL: https://www.youtube.com/watch?v=y9DND9zkUb0 📌 為什麼你勤勞但不富有?因為勞動並不能創造財富!財富的源頭來自權利|政經孫老師 Mr. Sun Official 好的,這是一份將影片內容總結為五個部分的純文字格式輸出,不使用 Markdown 語法或符號: --- ⓵ 容易懂 Easy Know 親愛的同學們,你是不是也覺得很努力讀書、很努力做家事,可是好像沒有得到很多獎勵或零用錢呢?這就像大人們努力工作,卻沒有變得很有錢一樣。為什麼會這樣呢?其實,賺錢就像種菜一樣,不只是努力把菜種好就好,還要看這塊地是不是你的,有沒有人會隨便把你的菜拔走。如果你的菜會被別人拿走,那你再努力種也沒用。而且,每個時代大家覺得「最有價值」的事情都不一樣。以前種田很重要,後來工廠生產很重要,現在科技和金融很重要。所以,就算你很努力,如果你的努力不是現在這個時代最需要的,可能就比較難賺到大錢。
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📌 爲什麼同年同月同日同時出生的雙胞胎命運也會不同?有的是老闆,而有的卻是普通人?別再死算命了!告訴你決定你一生的,除了八字,還有這5件更重要的事

📌 爲什麼同年同月同日同時出生的雙胞胎命運也會不同?有的是老闆,而有的卻是普通人?別再死算命了!告訴你決定你一生的,除了八字,還有這5件更重要的事

Original URL: https://youtu.be/QoJegFEHVyI 📌 爲什麼同年同月同日同時出生的雙胞胎命運也會不同?有的是老闆,而有的卻是普通人?別再死算命了!告訴你決定你一生的,除了八字,還有這5件更重要的事 **容易懂 Easy Know** 想像一下,每個人的八字就像一張藏寶圖,但這張圖不是唯一的!很多人跟你同時拿到一樣的圖,但挖到的寶藏卻差很大。為什麼呢?因為藏寶的地點(時代背景、居住地)不同,有些人出生在和平時代,容易賺錢,有些人卻生在戰爭時期,連飯都吃不飽。而且,挖寶的工具(家庭環境、學習)也不一樣,有些人有爸媽幫忙,有些人卻要靠自己。最重要的是,你過去累積的「福氣存款」有多少,決定了你能不能真的挖到寶!所以,八字只是個起點,後天的努力和選擇,才能真正決定你的人生會變成怎樣喔! *** **總結 Overall Summary** 影片探討了同年同月同日同時出生的人,
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📌 AI失业潮是伪命题?经济学家不敢说的真相! - YouTube

Original URL: https://youtu.be/kXeMUg2IKSE 📌 AI失业潮是伪命题?经济学家不敢说的真相! - YouTube 好的,以下是針對您提供的文章所做的五部分總結,以繁體中文呈現,不包含任何 Markdown 格式符號: ❶ **總結(Overall Summary):** 本文深入探討了人工智能(AI)對普通工作者帶來的挑戰,以及在AI時代個人應如何自我發展。文章首先指出,AI的崛起正改變企業對勞動力的需求,從追求更高效、廉價的勞動力轉向直接用AI取代,這使得傳統的教育和職業發展路徑面臨失效的危機。許多人擔心AI會取代自己的工作,但同時又堅信自己的行業無法被AI取代。然而,作者引用了《人類簡史》作者尤瓦爾·赫拉利的觀點,強調AI與過去技術革新的本質區別在於AI擁有自主決策能力,這將對就業市場產生深遠影響。 文章接著分析了傳統大學教育的本質,指出其主要目的是服務於工業文明,培養符合企業需求的勞動力,而非培養個人的獨立思考和創造力。這種「奴隸教育」模式在AI時代顯得尤為過時,因為企業不再需要大量的傳統勞動力。作者認為,未來的工作將更多地轉向
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📌 历史已经证明,大众的认知无法改变,试图唤醒别人是没用的!苏格拉底与《毒堇之杯》 - YouTube

📌 历史已经证明,大众的认知无法改变,试图唤醒别人是没用的!苏格拉底与《毒堇之杯》 - YouTube

Original URL: https://www.youtube.com/watch?v=-AfL1SxOkQ4 📌 历史已经证明,大众的认知无法改变,试图唤醒别人是没用的!苏格拉底与《毒堇之杯》 - YouTube ⇣ 好的,以下是根據您提供的文本所做的總結,以繁體中文呈現: ❶ **總結 (Overall Summary)** 這段影片介紹了英國歷史學家貝尼塔·休斯的著作《毒堇之杯》,並藉此深入探討了古希臘哲學家蘇格拉底的生平與思想。影片首先闡述了著名的「洞穴寓言」,這個由柏拉圖記錄、蘇格拉底講述的故事,比喻人們常被表象迷惑,難以認識真實的世界。而蘇格拉底就像是那個試圖將人們帶出洞穴、看見真相的人,卻因此被視為異端,最終以「瀆神」和「腐化青年」的罪名被判死刑,從容飲下毒堇。 蘇格拉底生活於雅典的黃金時代(約公元前480年至前431年),見證了雅典由盛轉衰的過程。黃金時代的雅典不僅在軍事、政治、經濟上領先,文化藝術更是輝煌,這一切都歸功於其民主制度。雅典政治家伯里克利曾自豪地稱讚雅典的民主制度,
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📌 【人工智能】资本、AGI与人类野心 | 鲁道夫·莱纳 | AGI时代权利将更为固化 | 更容易购买劳动成果 | 原始资本积累很难创造奇迹 | 劳动力替代型AI | AI取代人才 | 国家不再关心民众 - YouTube

📌 【人工智能】资本、AGI与人类野心 | 鲁道夫·莱纳 | AGI时代权利将更为固化 | 更容易购买劳动成果 | 原始资本积累很难创造奇迹 | 劳动力替代型AI | AI取代人才 | 国家不再关心民众 - YouTube

Original URL: https://youtu.be/4-CuksybdoM 📌 【人工智能】资本、AGI与人类野心 | 鲁道夫·莱纳 | AGI时代权利将更为固化 | 更容易购买劳动成果 | 原始资本积累很难创造奇迹 | 劳动力替代型AI | AI取代人才 | 国家不再关心民众 - YouTube ⇣ 好的,以下是針對該文本的五個部分總結,以繁體中文呈現: **❶ 總結 (Overall Summary):** 這篇文章主要探討了人工智慧 (AI),特別是勞動替代型 AI (labor-substituting AGI) 普及後,對資本、人類勞動和社會權力結構可能產生的深遠影響。作者認為,隨著 AI 逐漸取代人類勞動,資本的力量將會進一步集中,社會階層可能會變得更加僵化,底層人民逆襲的可能性也會大幅降低。更令人擔憂的是,國家機器可能會因為不再依賴人民的勞動和支持,而減少對人民福祉的關注,甚至不再將其視為重要的資源。文章並非一味地悲觀,也提到在 AI 創造巨大財富的前提下,透過財富重新分配,
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📌 李鴻章訪美:美總統接見,大街隨地吐痰被罰款,見識紐約高樓後沉默不語「曉涵哥來了」 - YouTube

📌 李鴻章訪美:美總統接見,大街隨地吐痰被罰款,見識紐約高樓後沉默不語「曉涵哥來了」 - YouTube

Original URL: https://youtu.be/hkBqJAbgv_Q 📌 李鴻章訪美:美總統接見,大街隨地吐痰被罰款,見識紐約高樓後沉默不語「曉涵哥來了」 - YouTube ⇣ 好的,這是針對您提供的文本所做的五部分總結,以繁體中文呈現: **❶ 總結 (Overall Summary):** 這篇文章主要講述晚清重臣李鴻章於1896年訪問美國的歷史事件。李鴻章身為清朝的代表人物,在內憂外患的時代背景下,被慈禧太后委以重任,負責處理與列強的外交事務。他的訪美之行,除了尋求與美國建立良好關係以平衡列強在中國的勢力外,也希望透過美國的工業和軍事援助來發展中國。李鴻章在美國受到了極高的禮遇,但同時也對美國的現代化程度感到極大的震撼。尤其是在紐約,他親眼目睹了高聳入雲的摩天大樓,以及現代化的辦公室場景,這些都與當時的中國形成了強烈的對比。這讓他深刻意識到,單憑軍事武器的進步並不足以使中國強盛,還需要科技、人才和制度的全面提升。這次訪美之旅,雖然促進了中美之間的交流,但也讓李鴻章更加感受到清朝的落後與危機。儘管他努力在外交上為清朝爭取利益,但最終仍未能扭轉清朝衰敗的
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📌 【人工智能】Ilya预言预训练时代将终结 | NeurIPS 2024演讲 | 深度学习假设 | LSTM | Scaling Laws | 联结主义 | 预训练时代 | 数据耗尽 | 超级智能 - YouTube

📌 【人工智能】Ilya预言预训练时代将终结 | NeurIPS 2024演讲 | 深度学习假设 | LSTM | Scaling Laws | 联结主义 | 预训练时代 | 数据耗尽 | 超级智能 - YouTube

Original URL: https://youtu.be/-ioEYIRq2oc 📌 【人工智能】Ilya预言预训练时代将终结 | NeurIPS 2024演讲 | 深度学习假设 | LSTM | Scaling Laws | 联结主义 | 预训练时代 | 数据耗尽 | 超级智能 - YouTube ⇣ 1. 總結 (Overall Summary): 在NeurIPS 2024會議上,Ilya Sutskever的演講引起了轟動,他宣布預訓練時代將結束,並預言AI未來的發展方向在於具備自我意識的超級智能。他回顧了十年前在序列到序列學習的研究中所提出的概念,強調深度學習假設和自回歸模型的重要性。儘管當時的技術挑戰重重,但通過合理的設計,如並行化和大規模數據集,突破了技術瓶頸。Ilya指出目前AI的進步很大程度上得益於預訓練技術,尤其是GPT-2和GPT-3。然而,他警告說,儘管計算能力在硬體、算法和集群的改進下持續增長,數據量卻因為互聯網信息有限而達到瓶頸。 2. ✔︎ 觀點 (Viewpoints) : Ilya Sutskever認為預訓練時代已經接近終點,未來
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