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2025-06 运动次数: 17 运动距离: 169.18 km 运动时长: 17:40:32 平均距离: 9.95 km 平均心率: 147 bpm 平均配速: 6:16 / km 2025-06-01 时间： 2025-06-01 06:33:11 距离： 15.09 km 时长： 1:32:01 配速： 5:59 / km 心率： 146 bpm ...

累计数据 运动次数: 405 运动距离: 3587.03 km 运动时长: 15d 3:19:22 平均距离: 8.86 km 平均心率: 154 bpm 平均配速: 6:04 / km 2025 运动次数: 63 运动距离: 583.54 km 运动时长: 2d 11:55:15 平均距离: 9.26 km 平均心率: 149 bpm 平均配速: 6:09 / km ...

2025-05 运动次数: 14 运动距离: 150.43 km 运动时长: 15:22:32 平均距离: 10.75 km 平均心率: 149 bpm 平均配速: 6:07 / km 2025-05-02 时间： 2025-05-02 06:40:34 距离： 5.20 km 时长： 32:16 配速： 6:12 / km 心率： 136 bpm ...

如果人生是一场强化学习 早上跑步听枫言枫语142期《橘子：ListenHub听见好奇心》，嘉宾Orange提到“如果人生是一场强化学习，你的奖励函数是什么？”。想象一下，我们每个人都是一个复杂的、不断学习的智能体。我们生活在一个庞大而动态的环境中，每天都在做出无数的决策和行动。这些行动会带来不同的结果——有时是愉悦、满足，有时是痛苦、遗憾。我们从这些结果中学习，调整自己的行为策略，以便在未来获得更多“好”的结果，避免“坏”的结果。 这听起来是不是很像人工智能领域的一个重要分支——强化学习？ 在强化学习中，一个智能体的目标是通过与环境的交互，学习一个最优策略，以最大化其获得的累积奖励。这个奖励信号由一个预先设定的“奖励函数”来定义。智能体并不知道最优策略是什么，它只能通过“试错”和从环境反馈中学习。 如果我们将这个框架套用在人生上，会发现惊人的相似之处： 智能体 (Agent): 就是我们自己——每个人。 环境 (Environment): 我们所处的社会、家庭、工作、自然界，以及我们自身的生理和心理状态。 状态 (State): 我们在特定时刻的处境、知识、感受、拥有的资源等等。 行动 (Actions): 我们做出的选择、说出的话、采取的行动，大到职业规划、婚姻选择，小到今天午饭吃什么、对同事微笑还是板脸。 策略 (Policy): 我们基于经验和认知形成的决策模式、习惯、价值观，它指导我们在特定状态下采取何种行动。 奖励/惩罚 (Reward/Penalty): 行动带来的即时或长远的结果，可能是积极的（奖励）或消极的（惩罚）。 那么，问题来了：如果人生是一个强化学习过程，我们的奖励函数到底是什么？ 是什么在驱动我们的学习和行为？是什么构成了我们追求的“奖励”？ 这不像训练一个玩游戏的AI那样简单，游戏规则和得分机制是明确的。人生的奖励函数是隐晦的、多样的、甚至是个体化的。以下是一些可能的构成要素： 生存与繁衍的本能奖励： 这是最底层的激励。食物、安全、舒适、性的满足感，这些是生物进化刻在我们基因里的奖励信号，确保个体和物种的延续。饥饿得到满足是奖励，受到伤害是惩罚。 快乐与痛苦的感知： 我们的神经系统对快乐（如愉悦、欣喜、成就感）和痛苦（如疼痛、悲伤、恐惧）有直接的感知。追求快乐、逃避痛苦构成了重要的激励来源。但这往往是即时且主观的。 社会认可与连接： 作为社会性动物，来自他人的认可、赞美、爱、归属感是强大的奖励。被孤立、批评、排斥则是惩罚。这驱动我们去适应社会规范，建立人际关系。 成就与掌控感： 完成一个目标、掌握一项技能、解决一个难题、获得权力或财富，这些都能带来成就感和掌控感，是重要的内在或外在奖励。 意义与价值的追求： 当基本的生存和社交需求得到满足后，许多人开始追求超越个体的小我，为更大的事业、理想或他人做出贡献。这种“意义感”和“价值感”是更高级的奖励，它可能要求我们放弃即时快乐，甚至承受痛苦。 好奇心与成长： 探索未知、学习新事物、实现自我提升，这些过程本身就能带来满足感。对许多人来说，持续的成长和学习是重要的内在激励。 动态变化的奖励函数：人生不同阶段的追求 如果说人生是一个强化学习过程，那么随着我们进入不同的人生阶段，我们的“奖励函数”确实也在发生变化。我们所追求的目标和理想不同了，意味着对不同结果的“奖励”权重也随之调整。 这就像一个智能体在完成一系列连续的任务，每个任务都有其特定的奖励机制。在人生的不同阶段，我们面临的“任务”和环境挑战不同，自然驱动我们去寻求不同的奖励： 童年和青少年时期： 这个阶段的奖励函数可能更侧重于即时满足、来自父母和老师的认可、探索世界带来的好奇心奖励。学习新技能（如走路、说话、骑自行车）本身就是一种奖励，因为能带来掌控感和自由。惩罚可能更多是生理上的不适或直接的批评。 青年时期： 奖励函数开始向来自同伴的认可、成就感（学业、事业的初步成功）、建立亲密关系以及经济独立倾斜。对未来的憧憬和理想也成为重要的激励来源，即使实现过程充满挑战。 成年及中年时期： 奖励函数可能变得更加复杂和多元。事业上的进一步发展（成就）、家庭的稳定与幸福、子女的成长、对社会或行业的贡献成为核心奖励。健康的重要性凸显，对风险的规避（减少惩罚）也变得更重要。 老年时期： 奖励函数可能再次发生转变。健康与舒适、与家人朋友的联系、回顾人生所获、为后代留下遗产或经验可能成为主要的追求。对物质和外部认可的权重可能下降，而内心的宁静和满足感变得更加珍贵。 为什么奖励函数会变化？ 这种变化并非随机，而是由多种因素驱动： 生理和心理发展： 随着年龄增长，我们的生理需求、认知能力和情感状态都在变化。 社会角色和责任： 从学生到职员、从单身到为人父母、从工作到退休，社会角色的转变带来了新的责任和期望，这些都影响我们认为“有价值”的事物。 经验的积累： 过去的成功和失败经历会重塑我们对不同结果的预期，从而调整我们对这些结果的“奖励”或“惩罚”评估。 价值观的演变： 随着阅历的增加，我们对人生、幸福、成功的理解可能发生变化，这直接影响我们对内在和外在奖励的优先级排序。 这种奖励函数的动态性，解释了为什么我们在不同年龄会有不同的烦恼和追求，为什么年轻时愿意冒险追求梦想，年长后更倾向于稳定和安逸。它也意味着，人生这个强化学习过程，不仅是学习如何在固定的奖励机制下优化行为，更是学习如何适应甚至主动调整那个不断变化的奖励机制。 人生的奖励函数之所以难以捉摸，在于它往往不是单一的，而是以上各种因素的复杂组合。更重要的是： 奖励信号可能延迟： 很多有价值的奖励（如长期的健康、深厚的感情、事业的成功）需要长期的努力和延迟满足，而短期的行动可能带来即时但有害的奖励（如沉迷游戏、暴饮暴食）。 奖励之间可能冲突： 追求事业上的巨大成功可能意味着牺牲与家人相处的时间；坚持原则可能意味着失去社会认可或物质利益。 奖励函数是动态变化的： 年轻时可能更看重物质和认可，年长后可能更追求健康和内心的平静。人生的不同阶段，我们对奖励的权重会发生变化。 奖励函数是主观且隐性的： 我们可能自己都意识不到真正驱动我们的是什么。有时我们以为自己在追求A，但潜意识里真正想要的是B。 理解奖励函数的重要性 将人生视为一个强化学习过程，并反思自己的奖励函数，具有深刻的意义： ...

2025-04 运动次数: 13 运动距离: 106.74 km 运动时长: 10:56:01 平均距离: 8.21 km 平均心率: 154 bpm 平均配速: 6:08 / km 2025-04-08 时间： 2025-04-08 06:56:29 距离： 5.20 km 时长： 31:42 配速： 6:05 / km 心率： 154 bpm ...

推荐一个开源项目u14app/deep-research，基于Google的Gemini模型实现Deep Research，最近Gemini 2.5 Pro很能打，一推出来就上榜首了。 ### 功能 快速深度研究：约 2 分钟即可生成综合研究报告，显著加快您的研究进程。 多平台支持：支持快速部署到 Vercel、Cloudflare 和其他平台。 由 Google Gemini 提供支持：利用先进的 Google Gemini 模型进行准确而有见地的分析。 思维与网络模型： 采用先进的“思维”和“网络”模型，兼顾深度与速度，快速获得高质量结果。支持切换研究模型。 Canvas 支持研究内容的编辑，提供所见即所得和 Markdown 两种编辑模式，可调整阅读级别、文章长度以及全文翻译。 研究历史： 支持保存研究历史，可以随时回顾以前的研究成果并再次进行深入研究。 本地和服务器 API 支持：提供灵活的本地和服务器端 API 调用选项，以满足您的需求。 注重隐私：您的数据保持私密和安全，因为所有数据都本地存储在您的浏览器中。 多语言支持：英语、简体中文。 采用现代技术构建：使用 Next.js 15 和 Shadcn UI 开发，确保现代、高性能且视觉上吸引人的用户体验。 MIT 许可：开源且可根据 MIT 许可免费供个人和商业使用。 此项目需要使用 Gemini API key，您可以在 Google AI Studio 上免费申请。如果需要 API 代理地址，可以参考之前的帖子如何优雅流畅的使用Google Gemini 1.5 pro服务，也可以找到一些公益的 Gemini API 代理，或者使用 Cloudflare AI Gateway 项目支持的部署方式： 一键部署项目，可以选择部署到 Vercel 或者 Cloudflare docker部署 静态部署 非常值得推荐 在最新的 Gemini 2.5 Pro 的加持下，研究结果大幅提升，如果说之前是大学生水平，那么在 Gemini 2.5 Pro 的加持下，甚至可以达到博士生的论文水平。 ...

2025-03 运动次数: 2 运动距离: 12.67 km 运动时长: 1:19:34 平均距离: 6.34 km 平均心率: 152 bpm 平均配速: 6:16 / km 2025-03-28 时间： 2025-03-28 06:40:57 距离： 5.20 km 时长： 34:04 配速： 6:32 / km 心率： 155 bpm ...

各位音乐爱好者和自托管服务器的同好们！今天我们来聊聊一个我心心念念的话题：如何在手机上完美地享受我们精心整理的个人音乐库。如果你和我一样，可能已经花了不少时间搭建自己的音乐服务器（比如用了超棒的 Navidrome），那么接下来的挑战就是：找到一个真正配得上它的安卓客户端。 坦白说，我之前在不同的 Subsonic 客户端之间反复横跳。用过 Ultrasonic，它确实能完成任务，但我个人在使用中遇到了一些小毛病和不顺畅的地方，这让我一直想寻找一个更顺滑、更……原生的体验。 然后，我发现了 Tempo。 Tempo 是什么？ Tempo 可以直接连接到你的 Subsonic 兼容服务器（是的，完美支持 Navidrome！），并提供一个设计精美、流线型的界面来浏览和播放你的音乐。让我印象最深的是它的理念：Tempo 不会试图用什么花哨的算法来决定你应该听什么。相反，它的界面是围绕着你的听歌历史和一定的随机性来构建的，这种感觉非常清爽自然。 为什么 Tempo 成为了我的 Navidrome 首选客户端 以下是为什么 Tempo 对我来说如此契合，并解决了我之前在其他应用中遇到的问题： 与 Navidrome 无缝集成: 这是我的硬性要求。Tempo 连接我的 Navidrome 实例毫无障碍。浏览艺术家、专辑、流派、播放列表（甚至年代！）都快速且直观。一切都如你所期望的那样正常工作。没有奇怪的同步问题，没有意外崩溃——只有对我的音乐库流畅的访问。 需要 Scrobble（同步播放记录到 Last.fm）？没问题！ 作为一个会虔诚地在 Last.fm 上记录听歌历史的人，可靠的 Scrobble 功能是必不可少的。Tempo 可以直接与 Last.fm 集成（前提是你的服务器支持发送必要的“正在播放”信息，Navidrome 是支持的）。它能准确地捕捉我的播放记录，让我的 Last.fm 档案保持最新，无需任何额外操作。这一点是我之前在其他客户端上偶尔会觉得不稳定的地方。 真正原生且流畅的体验: 这就是 Tempo 相比我过去（比如播放列表错乱的 Ultrasonic）的体验，真正脱颖而出的地方！UI 干净、现代，在安卓上感觉非常对味。导航如丝般顺滑，播放稳定，像无缝播放这样的功能也是开箱即用。它不像是把一个网页应用塞进手机壳里，而是感觉就像一个为音乐爱好者设计的、正儿八经的安卓应用。 你会爱上的丰富功能 除了解决我的特定需求外，Tempo 还带来了更多实用的功能： 简洁直观的 UI: 围绕你的习惯定制，而非某种通用推荐。而且还有漂亮的浅色和深色主题！ 强大的浏览与搜索: 按你喜欢的方式深入探索你的音乐库。 流媒体与离线模式: 轻松在线播放。离线模式目前正在积极开发中，令人期待！（注意：当前在使用多个服务器时可能有限制）。 播放列表管理: 随时随地创建、编辑和管理你的播放列表。 无缝播放: 对于那些概念专辑或现场录音来说至关重要。 Chromecast 支持: 将你的音乐投射到 Chromecast 设备（目前功能还比较基础，但已经有了！）。 播客与电台: 如果你的服务器支持，Tempo 也能直接收听播客和电台节目。 转码支持: 需要节省流量？你可以在 App 内直接配置转码设置（需要服务器支持）。 Android Auto 支持: 这点超赞！完整的 Android Auto 集成意味着你可以在开车时通过车载屏幕轻松控制和收听音乐。重要提示： 开发者建议使用 GitHub 版本 以获得最佳的 Android Auto 和 Chromecast 支持。 ...

2025-02 运动次数: 8 运动距离: 58.85 km 运动时长: 5:46:52 平均距离: 7.36 km 平均心率: 148 bpm 平均配速: 5:53 / km 2025-02-05 时间： 2025-02-05 06:58:58 距离： 7.51 km 时长： 43:05 配速： 5:44 / km 心率： 147 bpm ...

2025-01 运动次数: 9 运动距离: 85.66 km 运动时长: 8:49:44 平均距离: 9.52 km 平均心率: 149 bpm 平均配速: 6:11 / km 2025-01-01 时间： 2025-01-01 06:57:35 距离： 11.12 km 时长： 1:15:43 配速： 5:42 / km 心率： 151 bpm ...