bound用于被动吗

bound 这个词中读音上和 bind 动词捆绑有关，而且 bound 也是 bind 的过去分词。 bound 的作形容词表示必然的肯定的，其实就是和某个因素捆绑着一起发生的。 比如说 you were bound to feel nervous about your interview。 面试的时候你肯定会紧张，也就是说面试跟你紧张这两件事肯定会捆绑着发生，或者说 it was about to happen sooner or later， 这种事迟早会发生。 那 bound 做形容词呀，也可以表示受束缚的，受约束的，或者法律或者道德上有义务的，其实还是被绑定的。被束缚的嘛，比如说 you are bound by the contract to pay before the end of the month。 那么按照合同的规定啊，你必须在月底前付款。那么另外 bound 也可以当动词，表示漂 抱着往前走。不过这个 bond 和 bind 绑就没有关系了，而是和 bomb 炸弹有关。 prom 是一个拟声词，有点类似于汉语里的砰砰爆炸了，跳着往前溅溅一大片啊。那 bound 作动词表示跳跃的前进，比如说 the dogs down did ahead。 也就是说那些狗在前面蹦蹦跳跳的跑，就这个意思 ok？ the limits of your language are the limits of your world。 语言观决定世界观。

嘿，大家好，今天咱们聊一个特别火的概念，叫 ai 智能体，或者说 ai agent， 你 可能觉得不就是聊天机器人吗？哎，这次可不一样，咱们正进入一个 ai 不 止能说，还能做事的全新时代。 你看啊，让 ai 写个邮件这事现在大家都会了，对吧？但你想想啊，如果它不光能写邮件，还能顺手把邮件里提到的那个附件给找出来，再帮你把会议给安排好，甚至连会议室都给你定了。 哎，这一切完全不用你操心，怎么样，这就是 ai 智能体厉害的地方，我们今天要聊的核心呢，就是它的这种能动性。 所以问题来了，到底什么才算是 ai 智能体？它跟我们天天用的聊天机器人到底有什么不一样？其实啊，最核心的区别就是一个词的转变，从被动地执行你的指令，变成了主动去实现一个目标。 好，我们来看一下这个稍微有点正式的定义，简单来讲，你可以把它想象成一个数字化的员工，你给他定个目标，再给他一套工具，然后呢，他就能通过像深层设这样的东西来感知周围的环境，再用执行去，也就是他的手和脚去自主的采取行动， 最终的目的就是完成你交给他的那个大目标。这个比喻咱们可以再延伸一下，你看，一个智能体就像一个人，他的大脑呢，就是现在最火的大语言模型 l l m， 专门负责思考和做计划。 他的眼睛和耳朵，也就是他的感官，就是各种 api 接口，用来感知和获取外部世界的信息。 然后他还有手和脚，就是各种各样的工具，用来执行具体的任务。当然了，所有这一切最关键的地方就在于他有自主性，能自己做决定。 那么问题又来了，这种自主决策到底是怎么实现的呢？其实啊，他的内部又有一个一直在跑的核心工作循环，你可以把他理解成这个智能体的大脑操作系统，或者说是他思考和行动的秘诀。 这个秘诀呢，就是这个著名的思考、行动、观察、循环，一个三步走的流程。第一步，思考，他的大脑会想， ok， 根据我现在知道的情况和我的最终目标，下一步干点啥最合适？ 第二步，行动，想好了就干，都要用一个工具去执行计划。第三步观察，干完之后看看结果怎么样，把这个新情况记下来，更新自己的认知。然后呢，这个循环就一直转，一遍又一遍，直到最初那个大目标被搞定为止。 我知道，光说理论可能有点干巴巴的。别急，咱们来看一个特别实际的例子，这样一下就清楚了， 假设你有一个智能旅行助手，你给他下达了一个指令，帮我规划一次去北京的旅行。 好接到任务，他的思考行动、观察循环，就开始转动了。第一步思考，他的大脑就开始琢磨了，嗯，用户想去北京玩，那我得先干嘛呢？ 对了，我得先看看北京那边的天气怎么样，不然怎么推荐活动呢？对吧？你看，他就把一个大目标分解成了一个具体的可以执行的小任务， 想明白了，循环就进入第二步行动。他就在自己的工具箱里翻了翻，找到了最合适的一个工具，就是这个 get weather， 一个专门查天气的工具。然后他就调用这个工具，并且很聪明地把参数北京给传了进去。 行动结束，就到了循环的最后一步观察这个工具，很快就给了他一个结果，北京天气晴朗，有微风。 好了，这个信息现在就成了他的新知识，有了这个知识，他下一步的思考就会完全不一样了。他可能会想，哦，天气这么好，那我就推荐一些户外活动吧，比如去逛逛故宫，爬爬长城，而不是推荐去博物馆。 刚才这个例子里，我们反复提到了一个词，叫工具。你看，这个智能体调用了查天气的工具，那这个工具到底是个啥玩意？它又是怎么让一个 ai 拥有这么多超能力的呢？ 其实很简单，你就可以把工具理解成一个个的技能包。你想啊，大语言模型，它自己本质上就是一个特别会聊天、会写东西的文科生。 但是一旦你给了他各种工具，他就好像突然打通了任督二脉，学会了上网搜索、订票、画图、写代码，一下子就从一个文科生变成了什么都会的全能型选手。 而且啊，这个工具枪里的东西啊，可是五花八门，小到上网搜个东西，大到直接执勤一段代码，甚至他还能够通过 a p i 接口，直接帮你订机票、查日历。 基本上所有能跟现实世界互动的功能，都可以打包成一个工具，塞给这个智能体，让它的能力无限扩展。 说到这，你可能会觉得智能体是个很新的东西。其实呢，智能体这个概念已经存在很久了，它是一步步演化过来的，只不过呢，我们现在看到的这种由大语言模型驱动的新一代智能体，可以说是一次巨大的飞跃， 它让 ai 第一次真正有了从一个工具变成我们队友的可能。咱们简单回顾一下这个进化史，最早的智能体特别简单，就像你家的恒温器，只会做条件反射，如果温度低了，我就开暖气。 后来呢，它进化了，有了记忆，就像自动驾驶汽车，能记住前面那辆车在哪儿开多快。 再后来，他又学会了规划，就像 gps 拿岛，你告诉他要去哪儿，他能帮你规划出一条完整的路线。而到了今天，大语言模型的出现，给了他真正强大的推理能力，让他能去处理那些非常复杂甚至有点模糊的目调。 所以你看，传统智能体和现在这种 l l m 驱动的智能体，区别就非常明显了。 传统的呢，就像一个机器人，你必须给他一张非常详尽的地图，写好所有规则他才能走， 他的能力完全是程序员一行行代码写出来的。而现在的 l l m 智能体呢，它更像是拥有一个通过海量数据训练出来的世界观，它不依赖死板的规则，而是能更灵活地像人一样去思考，去应对各种意想不到的情况。 好，了解了原理和历史，咱们再来看看最实际的问题，在我们的工作和生活里，到底该怎么用这玩意？我们应该把它看成一个更厉害的工具呢？还是说他已经是一个全新的合作者了？ 要回答这个问题啊，我们得先分清两个概念，工作流和智能体。这俩个不一样，你看工作流，它就像一个工厂的流水线，流程是死的，一步接着一步，非常讲话，你必须把每一步都规定的清清楚楚。 而智能体呢，他更像一个项目经理，你只需要告诉他我们的目标是这个，然后他自己会去思考，去规划，去动态调整，想办法把事办成。 所以现在呢，就出现了两种主料的协助模式，第一种是把智能体当成一个超级副驾驶，最典型的例子就是编程助手，他帮你写代码给你建议，但最后拍板的还是你。 第二种模式呢，就更进一步了，我们把他当成一个真正的协作者，甚至是一个虚拟团队，你给他一个比较大的宏观的目标，然后就放手让他自己去组织，去分工，去执行，最后给你结果。 这句话我觉得总结的特别到位，他点出了一个根本性的转变，我们现在努力的方向已经不只是开发一些用来执行特定任务的自动化工具了，我们正在构建的是那种能够自己去理解问题，并且自主找到解决方难的系统， 这背后的思路完全不一样了，这就把我们带到了最后一个，也是最引人深思的问题，当 ai 不 仅学会了思考，更重要的是学会了行动的时候，我们究竟会解锁一个怎样的新世界？ 从彻底颠覆我们的工作方式，到以我们无法想象的速度去加速科学发现，这扇门背后无疑是一个充满无限可能的新时代。好了，今天就聊到这里，感谢大家。

咱们现在啊，可以说是正在站在一个人工智能巨变的门槛上。你想象一下未来的 ai， 我 们可能不再是简单地告诉他去做什么，而是我们正在创造一个能够自己学习、自己进步的 ai。 这可不只是个小升局那么简单，这简直就是一场关于 ai 本质的彻底底的改革。 哎，那这个根本性的转变到底是什么意思呢？你看这张图，一下子就明白了。左边就是咱们熟悉的过去的 ai， 一个被动的工具，你叫他干啥他干啥。但是右边呢，就是我们正在走向的未来，一个主动的学习者，他能自己去学，自己去改进。 这也就是咱们今天要聊的重点。 ai 到底是怎么实现从一个听话的工具到一个会思考的伙伴的飞跃的呢？ 好，那问题就来了， ai 要怎么实现这次飞跃，从一个工具变成一个自主的学习者呢？嗯，答案其实就藏在一个关键概念里，那就是自主智能体，也就是我们常说的 agent。 这种智能体的核心能力啊，就跟咱们人一样，它能根据经验和反快自己去反思，然后呢，还能动态地去调整自己的计划。 所以你看，我们的目标其实很明确，就是要超越像早期 auto、 gbt 那 样的自动化工具。那超越的秘诀在哪呢？就在这个自我反思循环里， 你可以把它想象成是 ai 的 一种复盘能力，它干完活不是就完了，而是会回头看看我刚才哪做的好，哪做的不好，从成功和失败里吸取教训，这样一来，它就能不断地进化，让自己变得越来越厉害。 好，那要让一个 ai 拥有真正的心智，我们得从哪下手呢？没错，第一步，也是最最关键的一步，就是给他一个记忆。哎，这个不是简单的让他记住咱们聊过几句话，而是要给他构建一个能进行长期思考和认识的基础。 但问题是，这个记忆到底是怎么回事儿？一个 ai 怎么才能记住的不只是我们刚才聊的那几句话呢？你还别说，这恰恰就是普通的聊天机器人和高级智能体之先最根本的区别。 其实啊，这事跟咱们人还挺像的，你想想我们的大脑，对吧？高级 ai 也需要一个特别复杂的记忆系统，里面有好几种不同的记忆来干不同的活。比方说，有处理当前对话的短期记忆， 有像个大知识库一样的长气记忆，还有帮他学新技能的程序性记忆和理解这个世界各种概念的语义记忆。 不过，在所有这些记忆里头，有一个概念可以说是重中之重，它叫世界模型 world model， 你 可以把它想象成 ai 在 自己脑子里画的一张关于外捕世界的地图。有了这张地图， ai 就 能在真正动手之前，先在脑里子模拟一下我这么干会怎么样，那么干又会怎么样。 所以你看，关键点就在这，有了世界模型，这个智能体就不再是那种撞到南墙才回头的被动反应者了，他变成了一个能深思熟虑、提前规划的高手。这个能力，你想想，要去处理那些特别复杂、一步透一步的任务，那简直是太关键了，对吧？ 好嘞，那现在 ai 有 了记忆，接下来干嘛呢？当然是思考了，这就把我们带到了智能体最核心的部分，它的推理过程，也就是它到底是怎么想问题的。 以前啊， ai 思考问题那叫一个直来直去，我们管它叫思维链，它就像一条单行道 分析问题，定一个计划，然后就一条道走到黑。这最大的毛病是什么呢？就是一旦中间哪一步走错了，就像咱们开车导航拐错了一个弯，那整个任务可能就全完蛋了。 你看，很多研究都指出了这个问题，有份报告就说的特别到位，我给你念一下，传统的思维链是现行的，很容易就陷在一条错的路上出不来。就是因为这个致命的弱点，研究人员才必须得去找一种更牛的思考模式。 现在真正有意思的来了，这就是全新的方式思维树 tree of thoughts， 这个可就厉害了，你看，它不再是一条直线，而是一棵会分叉的树， 它能让 ai 同时去想好几种不同的可能性，就像咱们开会头脑风暴一样，它能评估哪条路更有希望，也能从死胡同里退回来，最后呢，再选出那条通往最佳答案的路。 所以说，就是因为有了这种推理能力的飞跃，新一代的 ai 才能搞定那些以前把老模型难得抓耳挠腮的复杂逻辑题。它不再是一条道走到黑了，而是有了在复杂迷宫里自己找路选路的能力。 当然了，聊到这一个特别现实，也特别重要的问题，就来了，一个 ai 都这么牛了，能记东西，能做计划，还能深度思考，那它的安全问题怎么办？我们怎么保证它靠谱呢？ 对，没错，你想想，一个能自己思考、自己做计划的 ai， 我 们到底要怎么才能保证他既安全又值得信赖呢？这可不是等出了问题再打补丁的事，而是从一开始设计的时候，就必须把安全刻在他的骨子里。 这些风险可不是闹着玩的，而且都特别具体。就比如说有人可能会用提示词注入这种招数，偷偷给他下一些坏指令，控制他的行为。或者呢，诱导他滥用工具，把他连接的 app 搞得一团糟。 当然还有可能造成信息泄露，把一些非常敏感的数据给泄露出去。那怎么办呢？你看解决方案就是这个一套层层设防的纵深防御体系。这就像给 ai 的 核心造了一面坚不可摧的数字盾牌， 第一层，把它关在沙箱里，让它在一个隔离的环境里运行。第二层，给他上严格的访问控制，限制他的权限。第三层，所有进去和出来的东西都得经过内容过滤和审查，最后还得有一套持续的监控系统，确保万无一失。 好了，咱们把今天聊的这些都拼起来看，我们给了 ai 高级的记忆，给了它深度的推理能力，还给他套上了一层强大的安全保护。 这么一来，我们正在见证的可能就不再是一个更聪明的工具了，而是一个拥有初步新质的全新的 ai 诞生。 所以你看咱们今天拆解的这个核心架构，说白了就像一张建筑蓝图，我们用世界模型打地基，让它有了记忆，用思维树单框架让它有了推理能力。最后呢，再用一个全方位的安全体系作为保护层，把它整个包起来， 这三大支柱就构成了下一代 ai 智能体的核心。那么最后我想留给你一个问题，一个挺值得咱们琢磨一下的问题，如果一个 ai 它真的能学习、能记忆，甚至还能从自己的错误里去反思、去改善， 那我们此刻正在创造的到底是个什么东西呢？

棒球的英文名字是 baseball， 日语名字直译过来是野球呀！ q， 没错，就是你们知道野球权那个野球。 棒球应该是世界上最具观赏性和游戏性的球类运动之一，但是可能受到场地所限，或者更重要的是说规则太麻烦了，所以说普吉里远远没有足球和篮球高。 今天呢，我们就用简单的几分钟来普及一下棒球规则，希望大家能喜欢上这个运动。 我们先说场地，望旧的场地是每边九十英尺近似菱形的区域，理论上向外无限延伸，每一个角上放一个包垫就是垒。由本垒顺序逆时针数分别是一垒、二垒和三垒。在边线以内的地区叫做内，也 超出那野的红土区叫外野。由本垒到一垒和三垒的边线延长所包括的区域就是界内，其他的区域是界外。头手所站的地方在临行的中央就是头手区，本垒后面一点的区域是捕手区。 棒球的正式比赛共九局，每一局分上下两个半局，一至五局为上半场，六至九局为下半场，最终按双方的总分定胜负。每一局里两个队轮流的进攻和防守， 攻方就是在场上的击球员和击球员成功击球后进行跑垒的跑垒员。防守方就是其他人员，包括场上的头手、补手、雷手和野手。进攻队员的任务是得分，防守队员的任务是刺杀三人出击 局，三人出局后攻防转换进入下半局或者开始新局。正式的积分卡上呢，还有三郎、 r、 h、 e 分别对应得分 run 安打 hit 还有犯规 era 总数。 我们先说进攻方的任务，进攻方每次有一名打击手啊，也就是击球员，又名称 striker， 上场打击。打击手的任务是将球击出之后，从奔垒起跑，采用逆时针的方向， 经过一累、二累和三累，最终回到本累，获得一分。本累可以视为旅途的起点和终点，一累二累、三累可以视同为沿途的风景。 如果有可能打出非常难以接到的球，接连跑过了一、二、三垒，回到了本垒，可以称之为全垒打，或者是本垒打 直接获得一份。大部分情况下，为了防止贸然进垒被杀出局，需要和队友逐一攻占每个垒包。在打出一球并顺利攻占一个垒包之后，可以称之为一个安达。 如果跑过一类，攻占二类，则成为二类安达。如果接连跑过一类，二类攻占三类，则成为三类安达。 下面说防守方的任务。防守方的任务在整个棒球系统里是重中之重，因为防守方负责刺杀进攻队员出局。 将进攻球员杀出局的方式有几种，第一种是三阵出局，也叫头杀，头手投出三次好球被击中，则击球手直接出局。好球就是投出球的位置在好球区。好球区是指本垒的上方，高度在击球员的肩膀和腰部的中间线到膝部以上的范围， 大概就是这么一个方块。如果投手投出了四个坏球，就会进行四坏球保送。保送的意思是击球手直接进到一垒，如果一垒上有队员，那么直接进到二垒，以此类推。 第二种是当打击手打出的球位接触地面，被任何一个防守队员直接接到并牢牢控制住打击者直接出局，这种方式叫接杀。 第三种是封杀。当任何一个防守队员接到球并传到某一垒附近的己方球员， 防守队员抢在进攻球员之前接触雷包，则相应了攻方队员出局。这里有个前提，这个进攻队员必须是被动上垒才会被封杀。什么是被动上垒呢？就是打击手打出球进到一垒，原来一垒球员就必须被动进到二垒，三垒被动 进到本垒，因为在规则上不允许同一磊晨有两名进攻队员。第四种也是应用范围最广的一种，就是触刹。触刹指的是防守队员牢固持球后，用持球的手触碰到攻防队员的身体，则该攻防队员出局。 主动上来和被动上来都可以被触杀。换句话来说，只要进攻队员没有在垒上，都有被触杀的风险。 好，现在让我们进入比赛策略部分。第一，跑垒。一般来说，当打击手击球后，应当迅速奔向一类其他位置的跑垒员，也应当预备跑垒，具体跑几个可以自行判断， 以尽量不被刺杀出局为准。但需要注意的是，一旦被击杀击球员将直接出局。剩下的 跑磊员必须顺序回到原磊后，再开始看情况是否选择跑磊。如果万一因为没有配合好一个磊包上出现两个进攻队员后，进磊的必须回到原来的磊包。如果原来的磊包已经有人了，那就等着被杀出局吧。 第二，道垒。当头手预备头球时，理论上在一二、三垒的抛了源都可以跑向下一个空垒豹，或者下一垒的队友也要道垒。而即将形成的空垒豹， 当击球员没有打到球，且道磊球员没有被触杀时，道磊成功，到本磊成功可以直接得一分，道磊的收益大，但风险也大。好手和补手发现道磊后，都可以把球直接传为给离道磊的进攻队员、最近的防守队员加以触杀。第三， 出界打手将球打出界，一般会被直接判定为好球，但是如果是最后一个会导致三阵的好球，则既不算好球，也不算坏球，投手继续投球。 第四，不死三阵这个情况发生的不太多，当头手第三个好球出现爆头了，差不多可以理解为头球太猛导致补手没接住，或者补手划手将球掉地下了，在其捡球并回传到一垒前击球员仍然可以攻占一垒， 此时虽然会被记入疑似三阵，但击球员不出局，这个叫做不死三阵。规则。我们今天就讲到这， 其实棒球规则远不止这些，如果再算上各种战术的组合运用，那规则讲起来一个小时可能也说不完，但今天介绍的这些如果能探懂，那看比赛就没问题了，希望大家好好欣赏比赛。