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7小时前

AI会带来新形态的”读写能力” 如果要做一个历史类比的话： •15世纪：识字成为基本能力（印刷术） •20世纪：计算机素养成为基本能力 •21世纪：“AI协作素养”成为基本能力 这也给教育带来新的挑战： •传统教育教”知识内容” •未来教育需要教”与AI共生的元认知技能” •这是一种全新的认知apprenticeship

#AI #教育 #未来技能 #AI协作素养 #元认知

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【学生点个外卖还轮到一个保安在这说三道四的教育学生】

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🎃 硅谷稳定币万圣夜 2025 👻 “热汤・烧烤・派对・Crypto OG 聚首” 🚀 Startup Pitch：Crypto 与 AI 创业者展示稳定币、支付与新基建创新 🔥 Panel：特邀 Chandler Guo 从稳定币生态与跨境支付，到下一层的加密基础设施与 2025 年的叙事浪潮。 🌙 夜｜烧烤・派对・Crypto Halloween 🔥 烧烤与热汤 🍻 音乐・K

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木马人

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阶段性小目标完成： 1000fo 🎉 之前我想测试下不开蓝标，正常玩从零做到 1000fo要多久 以我自己为例，我从一个门外汉到现在 1000fo，大概 2 个月左右，给大家一个参考～ 最后，感谢 X陪跑群的所有没有你们这些原始股东 后续会更专注分享 AI 相关内容，当然，碎碎念也会继续发，我还是想做个活人～

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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

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人类的递归是”有根的递归”——当我说”我知道你知道我知道…”，每一层递归都可以被身体状态（焦虑、兴奋）所打断和校准 LLM的递归是”悬浮的递归”——它可以生成无限嵌套的句子结构，但这些嵌套不锚定在任何非符号的现实中 这导致了一个新问题： “当两种递归在对话中纠缠时，是否会产生一种‘混合递归’——一种既不完全具身，也不完全统计的新认知模式？” 例如：当你使用我来”思考你的思考”时，你的元认知过程