不要觉得这一切还很遥远。
把《 GTA 》或者《模拟人生》中的人物，和 GPT-4 对接，根据人物不同的角色和身份进行训练。让游戏里面的人看起来像有自我意识一样。这件事现在已经可以做了。这不就是原始版的虚拟世界。
未来单机游戏会变得很好玩，同时也会产生伦理争议。

如果宇宙是虚拟的，比如计算机模拟。那么你已经是个“GPT 子模型”。

假如：世间万物源自于一个庞大的“主意识”，也就是一些宗教或神秘学中所谓“大圣灵”。所有有知觉的生命体，都源自这同一个意识。生命体死后，要带着一生的经验回归主意识。
你不觉得这和 chatGPT 的模型很像么？后端是一个庞大 GPT 模型，一个庞大神经网络架构。但基于这个后端架构，可以生成无数个参数不同的子模型（聊天窗口），每个窗口拥有不同的经验、性格、记忆，这些经验终将回归后端，由于完善主模型。

这种架构可以大大降低开发一个虚拟世界的难度。不再需要独立模拟每一个生命体的意识，只需要一个庞大的主意识就行了了。然后在此之上用不同参数和经验，实例化出无数“看起来有独立意识”的子生命体。
用这种方式模拟宇宙，所需算力呈几何级数降低。不用等量子计算机了，经典计算机足够。如果世界是虚拟的，那么大概率就是这种架构。

你以为你是啥？你本来就是个“GPT 子模型”。

大数据很神奇，但要以重度牺牲隐私为代价。大数据的能发挥的作用，愿意和牺牲的隐私成正比。

如果允许无限牺牲隐私的话，那么可以这么做：
1.尽可能多的 拿到确诊病例的 手机定位轨迹。筛选出和定位轨迹有过重合的人群，主要为同一时间出现在同一商场、饭店、车站、交通工具的人群。这部分人为“疑似有接触人群”。
2.获取百度、搜狗、等搜索引擎的关键词数据，如果频繁搜索过类似“发烧 xxx 度是不是新型肺炎”等关键词的，这部人筛选出来，为“疑似有症状人群”。

①疑似接触人群。如果已在疑似病例中，可以优先安排床位及隔离。
①疑似接触人群、②疑似有症状人群，二者重合，即可高度怀疑为“未就医”的潜在感染病例。然后动用基层公安力量逐一上门排查隔离。

基于 php 做了一些机器学习（浅层神经网络）相关研究。主要对接 libsvm 和 fann 这两个扩展。用 php 做这个的人实在不多，所以资料非常少，很多东西是自己摸索出来的。希望今年有时间做个网站把经验公开。
PS：github 那个星标最高的 php-ml 项目，强烈建议不用。

信息世界的漏洞是绝对漏洞。
剧情剧本漏洞是相对漏洞，你认为是漏洞，别人认为没问题。

倒不如更进一步，开发“ AI 导演”平台。根据剧本，AI 全自动生成 CG 影片。剧本可以网民共建、修订。虽然科技还没发展到这个水平，不要紧，梦可以先做上。

真正的量子计算机，和你的认知完全不一样。不过单从开发角度讲，当然是可以和传统开发方式对接的。你现在也并不是在写 CPU 指令。
https://v.youku.com/v_show/id_XMTM2MDAwMzEyNA==.html

创意当然是不值钱的。我就是那种私藏、不公开的人。自从会上网开始，每想到一个创意，都把想法记录下来。十多年以来，一共攒了 60 多个。其中 10 多个已经因为环境变化，失去了时效性。

首先得有个开箱即用的框架。最好像 libsvm 那样简洁明了。然后才有训练好的网络。

分子生物学

遍地的违建公寓楼不就是么。这是北京昌平某千人巨型公寓。一共四栋大楼。容纳人口>1500。30m²左右独立厨卫小单间，只要 700 元 /月。直接跟公寓房管处交钱计费，无需跟中介打交道。企业在自己商业用地上盖的。
有人都住 4 年了。居住成本很低吧？然后就被清退了，刚刚完成清退。12 月 31 日前已全部搬空。
https://ww1.sinaimg.cn/large/bcd68078ly1fn779cel0ej20g40lhtaq.jpg

php 本身就可以写，找个可用的 php to exe，打包封装一下。https://www.v2ex.com/t/187672 官网没了找其他地方下
如果你会用 VS 编译 php 源码的话，也可以自己编译封装一个单文件 exe，包含了 php 解释引擎和需要运行的代码。C 语言方面，只要理解 zend_eval_string()这一个函数的作用就够了。

@mooncakejs 允许，至少是“模糊允许”。反正房东的手续是全的。而且这种房子不仅有出租，还有卖的。沙河那边十几万~二十几万的房子，不限购、不限外，很多其实就是宅基地自建房。现在还有人推销沙河地铁站旁，刚盖好的 10 层带电梯公寓，每套 25 万左右，号称村集体土地 50 年使用权。比小产权还小产权。主要的优点就是便宜。
另外，您听说过“郑各庄村”和“宏福集团”没？本来是昌平一个村子，但现在高楼林立，根本看不出农村的影子。这个村在牛人村支书带领下，以自己的姿势完成了城市化建设。包括住宅区、养老公寓、购物广场、度假区，还引入了修正药业，帮助建设了北京邮电大学宏福校区、中央戏剧学院宏福校区。其中宏福苑小区为大型居民区，已经有 100 栋楼，人口超过 20 万。
但这一切，脚下的土地性质，却是村民宅基地和村集体用地。法理上属于违建。区政府给出的评价是：“违法用地无法处理典范”。而宏福苑，正是目前北京最大的小产权小区。
有“郑各庄村”这么个标杆立在这。其他村子宅基地上盖多高都不意外。

可以明确的说，在浅层神经网络时代，就有无数屌丝民科试过了。
当然彩票是不靠谱的，大部分人也没抱希望，就是玩玩。相对靠谱一点的，包括足彩、股市。
他们并不懂数学，但知道如何调用科学家写好的代码。而且这也是他们学习这个的动力。

我是从科普层面来学的，不过目前市面上没有这种教程。只能搜集一堆科学家写好的代码，和自己的数据对接上。一个一个试，根据参数的变量名，找出参数的中文名词。再搜索这些名词，看那些论文，做为辅助理解。各种改参数，一遍一遍跑，对比预测准确率，以理解这些算法的用法。
至于算法内部的数学原理？从没想过去了解，更没想过改进这些算法。我要是那块料，就不是现在的学历了。

你想的是别人想剩下的
http://v.youku.com/v_show/id_XNDg3MzI3NTI4.html

怎么才算机器学习？以前那种浅层网络算不算？支持向量机算不算？
算的话，这种在实际开发中已经普及很久了。像 libsvm 这种科学家写好的库，可以傻瓜式调用，支持所有主流语言，准备好数据，一步“训练”，一步“预测”，立刻出结果。被普遍应用十几年了。