Anne-Laure Le Cunff在NESS LABS的一封Newsletter提到了一个概念：Overfunctioning，意为承担过多的责任或任务，超出原本的职责范围，过度承担者。分析一下造成这种情况出现的原因，可能是以下几种：

• 管理自己的焦虑。通过承担他人的责任来缓解自身的焦虑，这种焦虑一般来源于害怕出错和不安全感，想要通过过度承担任务来获得一种控制感，避免不确定带来的不安。
• 完美主义的性格特点，它通常表现为对高标准的追求和对细节的过度关注
• 通过帮助他人来逃避自己的责任和问题，另外一个角度是能满足自我的存在感和价值感
• 对外部的帮助请求难于说不，不懂拒绝
• 在关系中常见的功能失衡现象。过度承担者和处于被动的一方存在依赖的共生关系，前者需要通过“帮助别人”来感到有价值，而后者则依赖前者来满足自己的需求。这种动态不平衡的关系模式，可能无意中会助长后者的依赖性。
• 在某些文化中，忙碌和承担额外责任被视为积极的品质

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AI is the new plastic。把AI比喻成塑料，我们可以从塑料的快速普及和大规模发展，到逐渐意识到其潜在危害性的历程中，汲取对AI发展的深刻启示。正如塑料，AI是一种新兴的材料和工具，它正在重塑我们的生活和工作方式，催生新的工作模式和信息交互形式。尽管AI带来了显著的进步，但它也伴随着风险，正如塑料对环境的破坏性影响一样，我们同样需要关注AI的潜在缺点，包括工作岗位的转移、隐私泄露和伦理问题等。

AI一种能快速给出答案或结果，但结果的准确性或好坏并不确定的手段，其关键点在于喂给AI的提示词是什么？你是否明确清晰的表达了自己的诉求。生成式 AI 通常基于概率模型，它会预测最可能的答案或文本，而不是确定唯一正确的答案。这种方法有时会导致结果偏离真实需求。但如果是需要快速产生想法、创意或进行初步探索时，AI 的效率和广度非常有用，即使结果有不确定性，也能为进一步优化提供方向。而且AI的准确性也基于人类监督和矫正，它不是取代一切，而是我们工具箱中的新材料。

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🚩 简单说来，各种"距离"的应用场景简单概括为：

• 空间：欧氏距离用于度量二维或三维空间中的直线距离，非常适合用于几何空间中的距离计算；

• 路径：

  • 曼哈顿距离：网格路径计算，只允许沿着水平和垂直方向移动，而不考虑对角线方向的距离；
  • 切比雪夫距离：用于度量国际象棋国王的最短路径距离，适用于只考虑水平、垂直或对角线的移动

  闵可夫斯基距离是欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离的统一形式

• 加权：标准化欧氏距离，用于需要考虑各维度不同权重的情况，例如数据分析中不同特征维度具有不同单位或重要性时；
• 排除量纲和依存：马氏距离，用于消除不同变量间的依赖性和量纲影响，适用于多元数据分析和异常检测；
• 向量差距：夹角余弦，适用于文本分析等高维向量空间中，比较角度而非距离；
• 编码差别：汉明距离，用于度量字符串或编码之间的差别，常用于错误检测与纠正（如纠错码）中；
• 集合近似度：杰卡德相似系数与距离，常应用于推荐系统和文本相似性计算中；
• 相关性：相关系数（如皮尔逊相关系数）用于度量两个变量间的线性关系，相关距离作为一种距离度量，用于数据分析中；
• 时间序列：DTW距离用于时间序列的相似性度量，适合变速率或变形的时间序列数据；标准化欧式距离也可以用于等长时间序列的简单相似度比较

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方可成10.25号的newsletter:"关于I人的时代"。里面有句话，很认同：

内向与外向只是汲取社交能量的方式不同，内向不代表不会沟通，内向者不一定不合群，甚至还可以在群体和人际关系中做出独特的贡献。

以往认知中普遍认为内向的人不合群，不擅长沟通，缺乏有效沟通的能力，是一个贬义词。但这种情况已经发生了一些变化，现在的年轻人会把“我是I人”、“我好I”挂在嘴边，丝毫不会认为其中有什么负面的意味。之所以会发生这些改变是人们对个体差异的理解越来越深入，很多特质在慢慢的被看见。从另一个角度来说，I人的流行可能也暗示着年轻人在公共生活中的失落感。比如沟通交流不畅，得不到回应等等，这些事情都在加速E人向I人转变。那么我们应该做些什么呢？笔者认为首先是要重拾沟通的勇气，从家人开始，去表达去参与，去听听家人们的回响

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