著名科技專家 John Carmack 最近分享了他對美國計量單位的看法。他表示，美國在計量單位方面有其獨特之處，尤其是在購買液化天然氣時使用的單位 DGE（柴油加侖當量），讓他感到驚訝。這一觀察引發了對美國計量系統的討論，並突顯了其與其他國家標準的差異。

知名遊戲開發者 John Carmack 最近透露，他與 Id Software 的 Marty 之間發生了溝通誤會。Carmack 表示，Marty 曾要求他提供一段視頻，但由於對於視頻提交時間的理解不一致，最終未能在紀念日之前完成這項工作。這一事件突顯了在創意工作中的溝通重要性。

知名科技專家John Carmack於1月8日啟動了一項為期一個月的計畫，每個工作日閱讀一篇學術論文並做筆記。儘管因為葬禮和時間管理問題錯過了兩天，他仍然平均花費超過兩小時閱讀每篇論文。Carmack表示，這段經歷對他的工作日產生了一定影響，他已經根據其中六篇論文撰寫了代碼，並考慮未來進行類似的“論文周”計畫。

知名科技專家 John Carmack 最近回顧了他在 Id Software 時期的研究經歷，提到他曾經有一段時間每天閱讀一篇與計算機科學和渲染相關的論文。不過，他對於1970年代後的航空相關文獻並不感興趣，認為這些研究多數缺乏價值，內容多為模擬和計畫的研究。這番言論引發了對於學術研究價值的討論。

在最新的研究中，DreamerV3模型被應用於超過150項多樣化任務，並在多個任務中取得了優異的成績，尤其是在Minecraft中挖掘鑽石的挑戰。儘管媒體報導稱「AI解決了Minecraft」，但實際上這一過程經歷了3000萬步的環境模擬，且挖掘過程經過了特別的調整。該研究顯示了強化學習代理在無需模仿學習的情況下取得的進展，並在多個基準測試中實現了顯著的改進。

知名科技KOL John Carmack 最近在社交媒體上分享了他對於80年代青少年時期所閱讀的平裝書的懷念。他表示，雖然貿易平裝書仍然存在，但這種文化似乎正在逐漸消逝，標誌著一個時代的結束。Carmack的回憶引發了對於書籍形式變遷的討論，並反映了數位時代對傳統閱讀習慣的影響。

著名科技人士 John Carmack 最近在社交媒體上提到，他去年購買了一本舊版平裝書，並計劃在未來閱讀。這本書在許多地方被熱情提及，顯示出其持久的影響力和受歡迎程度。Carmack 的分享引發了對於經典文學和知識傳承的思考，讓人重新關注這些曾經影響深遠的作品。

在最新的研究中，DreamerV2 模型在 Atari 遊戲中達到了前所未有的表現。與其前身 DreamerV1 相比，DreamerV2 針對離散世界模型進行了多項改進，成功解決了更具挑戰性的任務。此研究不僅展示了模型的高效能，還詳細說明了改進過程中的嘗試與失敗，為未來的研究提供了寶貴的參考。

在最新的研究中，John Carmack 探討了名為 Dreamer 的算法，該算法在行為學習方面表現出色，性能超過了當前最先進的無模型算法。Dreamer 結合了傳統強化學習的策略與價值函數，能夠在想像的狀態轉換中學習，從而實現長期獎勵的分配。這一方法在多種控制任務中均顯示出顯著的優勢。

John Carmack指出，高端複合材料飛輪轉子在真空環境中磁懸浮時，能達到近乎1 kWh/kg的旋轉能量儲存能力。他提出將飛輪安裝在車輪中央的概念，透過磁性減速飛輪來加速車輪。儘管飛輪僅佔系統質量的1%，仍能提供足夠的能量使整個系統加速至600 mph。這一技術雖面臨實際工程挑戰，但其潛力引人關注。

在最新的快訊中，John Carmack 分享了2019年的研究《Learning Latent Dynamics for Planning from Pixels (PlaNet)》。該研究探討了如何從原始像素中學習遊戲規則，並進行有效的規劃。Carmack 指出，這一模型基於狀態轉移和獎勵模型，雖然在預測未來狀態時面臨挑戰，但透過結合確定性和隨機性計算，能夠提高性能。這項研究為後續的強化學習代理系列奠定了基礎。

知名科技專家John Carmack近日分享了關於Blackwell架構的性能表現。他指出，與Hopper架構相比，Blackwell架構下的代理代碼性能提升了50%。這一結果與他們之前的測試結果相呼應，當時Hopper架構的性能較Ampere架構也提高了50%。雖然這一增長未能達到Intel過去的規模擴展水平，但在無需任何代碼變更的情況下，這一進展仍然令人欣慰。此外，Carmack還提到，針對特定架構的調整將帶來更多的性能提升潛力。

在最新的研究中，John Carmack 介紹了一種創新的強化學習算法，該算法利用通用的 LSTM 元網絡來取代傳統的目標生成方法。這種方法不僅提高了性能，還展示了優異的遷移學習能力，即使在未見過的環境中也能保持高效表現。研究指出，這種元網絡能夠適應不同的代理網絡架構，並且在訓練過程中顯示出優越的效率和效果。

在最新的討論中，知名科技專家John Carmack指出，生物大腦在神經元連接上具有更多的稀疏權重，這使得其神經元的連接空間相當龐大。他提到，生物神經元在低階生物如蠕蟲中展現出優於人工神經元的性能，但在大規模應用中，人工神經網絡可能具備更好的擴展性。

在最新的討論中，John Carmack 提到 LeJEPA 論文，強調其在自我監督學習領域的創新。該研究提出了理論上的最佳嵌入分佈，並提供了相應的證明，指出等方差高斯分佈在多種下游任務中最為有效。LeJEPA 以其架構獨立性和對小型數據集的優越性能而受到關注，顯示出在訓練過程中能夠有效過濾不重要的信息。

在近期的討論中，知名科技專家 John Carmack 提出了對流模型配置的看法。他詢問是否嘗試過不同於四層的配置，並指出一般來說，較寬的兩層模型應該能夠更快訓練，除非流問題具有需要更多抽象的特性。這一觀點引發了對於模型設計與訓練效率的深入思考。

在最新的研究中，John Carmack 討論了流模型在價值基強化學習中的潛力，特別是如何通過流匹配訓練批評者來提升計算效率。他指出，傳統的單一激活神經網絡在近似價值函數時存在挑戰，而流模型則能更有效地表示複雜的映射。這種方法可能有助於解決訓練過程中的噪音問題，並改善學習動態。

知名遊戲開發者John Carmack指出，將G-Sync與com_maxfps設置在顯示器限制以下，應能實現更流暢的幀率。雖然這一方法在理論上有效，但他表示自己尚未嘗試在現代硬體上調整舊遊戲，因此可能存在一些未發現的問題。此外，理想情況下，幀率應由滑鼠輸入驅動，但原始代碼並未提供這種選項。

知名科技專家 John Carmack 在社交媒體上提到液態金屬的特性，並提出該材料在從反應爐中移除後不會長時間保持液態的問題。他詢問是否有相關資料可以進一步了解液態金屬是否已被驗證為噴霧狀的微滴，顯示出對該材料應用的濃厚興趣。

在最近的分享中，知名科技專家John Carmack提到，他在過去的工作中感到自己像是在對著虛空喊話，並且經常被忽視。他曾經有過一段時間，認為自己有可能被賦予領導職位，但他認為作為一個“VR獨裁者”來指揮他人，與當前的協作管理理念相悖。

知名科技專家John Carmack近日在社交媒體上表示，他依然堅信軌道遮陽板是解決氣候問題的直接且實用的方法。他形容這一技術如同為地球安裝了一個恆溫器，能有效調節地球的氣候狀況。Carmack的觀點引發了對於創新科技在應對全球暖化方面潛力的討論。

知名科技專家John Carmack指出，超寬的顯示比例在性能上會略有影響，主要是因為物件的剔除數量減少。他認為，雖然這種顯示比例在視覺上可能會讓大多數人感到不適，但可以考慮將其設為進階選項，而非預設配置。這一觀點引發了對顯示設定的討論，尤其是在遊戲和影像處理領域。

知名遊戲開發者 John Carmack 在社交媒體上表示，關閉垂直同步後，Quake 3 的運行幀數應該能輕鬆達到 1000 幀每秒。他建議用戶可以將當前版本與原版進行比較，以找出可能存在的問題。

隨著近期對於太空中大量數據中心的討論，John Carmack 提出了對 Kessler 症候群的思考，該現象指的是太空垃圾造成的連鎖碰撞，使得某些軌道變得無法使用。他認為，許多人低估了軌道空間的廣闊，並指出將太空垃圾碰撞視為與地面坦克爆炸相同的碎片潛力可能過於悲觀，但這一風險仍不可忽視。Carmack 也提到，或許目前擁有世界上最佳的數據驅動模型，特別是在 Starlink 高度範圍內，並詢問是否有討論過與太空垃圾相關的失敗案例。

在最近的發言中，John Carmack 表示，Meta 的首席執行官馬克·祖克柏對他在虛擬實境（VR）領域的公開批評給予了直接支持，並每年邀請他擔任主題演講者。Carmack 認為，這種支持是值得讚揚的，儘管最終他被要求停止與公司官方立場不符的言論，並因此選擇離開。Carmack 強調，這樣的自由度並非所有新員工都能擁有，但仍值得被指出來。

在最新的研究中，John Carmack 提出了梯度一致性過濾（GAF）技術，旨在提升平行優化的穩健性。該方法主張過濾掉那些之間具有較大餘弦距離的獨立梯度，而不是將其平均化，從而避免某些可能對訓練損失有幫助但實際上對泛化有害的梯度。此理論的核心在於，若訓練過程中出現正交梯度，則可能是過擬合的跡象，應考慮跳過這些微批次以提升模型的泛化能力。

在一則貼文中，John Carmack 表達了對 D&D 創始人 Gary Gygax 的敬意，並分享了他對 Gygax 的了解過程。Carmack 提到，儘管在青少年時期對 Gygax 的認識有限，但他在閱讀相關書籍後，意識到 Gygax 對 D&D 的深遠影響超越了經濟收益。Carmack 也反思了 Gygax 的人生旅程，並提醒中年人注意健康，因為 Gygax 在69歲時因健康問題去世。

在最新的討論中，John Carmack提出了一種名為CLOP的局部特徵交換方法，旨在提高強化學習中的泛化能力。這種方法通過隨機交換3D張量中的相鄰位置來減少過擬合，並強調在潛在空間進行數據增強的效率。雖然在純監督學習任務中的結果不顯著，但CLOP的應用仍有潛力。

John Carmack 最近分享了一篇關於謹慎權重衰減的研究，提出在優化過程中，當權重移動方向與當前優化步驟相反時，應避免應用權重衰減。研究顯示，這一方法在多種優化器和模型中均能帶來穩定的改善，且不需調整超參數。Carmack 也計劃進一步測試此方法，以確認其有效性。

在最新的研究中，John Carmack指出小批量訓練在語言模型中可能與大批量訓練表現相當，甚至更好。他強調，調整Adam優化器的beta2參數是關鍵，且小批量訓練對超參數的穩定性更高。此外，使用狀態無關的優化器可節省75%的內存，這使得對整個模型進行微調變得更具可行性。

在一篇關於強化學習的研究中，John Carmack 指出，雖然現代大型視覺模型在傳統基準測試中表現良好，但在價值基於的強化學習任務中卻未能提供預期的幫助。他提到一種簡單的模型架構，雖然不如最先進的模型，但在基準測試中表現超過基線，顯示出簡單設計的潛力。

著名遊戲開發者 John Carmack 最近在社交媒體上分享了他在新達拉斯辦公室的第一天工作情況。他表示，團隊正在尋找程序員來擴充人手，並鼓勵有興趣的人聯繫他。這一消息引起了業界的廣泛關注，顯示出該團隊對未來項目的期望與需求。

在最新的討論中，John Carmack 分享了他對自我監督學習的看法，特別是針對圖像的聯合嵌入預測架構。他認為，重要的預測應該集中在內部表示而非像素上，這使得生成模型在某些任務中可能顯得低效。此外，Carmack 提到自我監督訓練在大型數據集上進行，並且在訓練簡單的線性分類器後能獲得不錯的表現，但這些模型在不同任務中的適用性仍存在差異。

在最新的研究中，John Carmack 探討了深度學習中標準殘差網路的限制，並提出了一種基於 Householder 矩陣的新型區塊。該研究旨在提高參數效率和性能，並對信息處理方式進行了創新性改進。雖然該研究未進行實驗驗證，但其數學基礎和理論推導引起了廣泛關注。

知名科技專家John Carmack近日表示，他將開始每週至少瀏覽一篇收藏的研究論文，以深入了解有趣的科技議題。他提到了一篇關於自動回歸模型的研究，探討如何利用層次化的目標設定來提升強化學習的效果。該研究以模擬環境為基礎，並提出了一種新的方法來學習高層次的行為目標，儘管目前的成功率仍有待提高。

知名科技KOL John Carmack在社交媒體上發表看法，表示希望一些曾經活躍於Twitter的創作者能夠回歸。他指出，許多創意工作者和開發者的缺席使得平台的體驗受到影響。雖然一些因對Elon Musk的不滿而離開的人可能不會回來，但許多人是因為模糊的文化原因而選擇 disengage。他建議，透過技術上的調整，或許能讓這些用戶感到更舒適。此外，Carmack也提到，獨立的回音室存在是可以接受的，只要不對某些群體的表達進行限制。他鼓勵大家主動聯繫那些曾經活躍的朋友。

知名科技人士 John Carmack 表示，雖然他對委內瑞拉的情況並不熟悉，卻在此時閱讀《獨裁者手冊》，讓他對政治問題有了新的思考。他認為這本書引發了他對政治的興趣，儘管他通常會避免相關話題。

近期，知名科技專家John Carmack分享了一則消息，指出另一支強化學習（RL）團隊成功重現了他的物理Atari研究，並將其基準代理與多個標準算法進行比較。這一成果展示了強化學習在遊戲環境中的應用潛力，並引發了對算法性能的深入探討。

著名科技專家 John Carmack 最近在社交媒體上分享了他對物理 Atari 工作的後續進展。他指出，許多只在快速且簡單的模擬環境中使用強化學習的研究者，可能會忽略在更複雜的物理環境中進行實驗的重要性。Carmack 強調，這樣的研究能夠提供更深入的見解，並推動技術的進步，特別是在遊戲和人工智慧領域。這一觀點引起了廣泛的關注，並促使更多人思考如何在實際環境中應用強化學習。

知名科技專家 John Carmack 表示，Pytorch 在標準化簽名 64 位元索引方面做出了正確的決定。他指出，如果仍然有選擇使用 32 位元整數的可能性，他可能會陷入不必要的個案決策中，顯示出舊習慣的影響。

知名科技專家 John Carmack 最近在社交媒體上分享了他使用 Readwise 來回顧 Kindle 上的重點摘錄的經驗。他指出，這些摘錄大多數是技術性內容，但他也會標記一些讓他感到愉快的小說片段。Carmack 的這一做法不僅幫助他整理知識，也讓他在繁忙的學習中找到了一絲樂趣。

在最近的實驗中，John Carmack分享了他們的“物理Atari”強化學習框架的研究成果。他指出，雖然完美的模擬器在實際應用中表現不佳，但即使是從一個理論上相同的機器人轉移到另一個機器人，也會面臨顯著的性能損失。儘管如此，透過持續的在線學習，這些機器人最終能夠恢復性能。Carmack強調，高端機器之間的性能差異會更小，但人形機器人的關節公差可能仍然會造成顯著的變異。

著名科技專家 John Carmack 最近分享了他對 Windows Terminal 的一項新發現，這項功能被稱為「Quake Mode」。透過按下 Win + Backtick（波浪鍵），使用者可以快速在螢幕頂部開啟或關閉終端機，這一功能讓他感到驚訝，因為他在四年前就應該已經知道這一點。這項功能的設計旨在提升使用者的工作效率，適合需要頻繁使用終端機的開發者和技術人員。

在最新的音樂包推出的第一周，John Carmack 分享了他在遊戲中的體驗。他提到，通常會先在專家級別進行一次遊玩，然後再轉換到專家+級別。然而，他觀察到許多優秀玩家並不會選擇專家級別，導致他在專家+級別的排名通常低於專家級別。

知名科技專家John Carmack提出一個引人深思的問題：如果學術論文採用法律代碼並使用變數名稱，而非傳統的希臘字母伪代碼，是否會遭到拒絕？這一問題引發了對學術界標準的討論，尤其是在代碼可讀性和可理解性方面。Carmack的觀點挑戰了目前學術界對於代碼表達的慣例，並促使人們思考如何提升論文的清晰度與可讀性。

近日，一位使用者在設定中意外發現 Windows Terminal 的新功能，稱為「Quake Mode」，這項功能允許使用者透過快捷鍵快速開啟或關閉終端機。

近期進行的實驗顯示，物理Atari強化學習框架在模擬環境與現實世界之間的轉換存在顯著挑戰，尤其在機器人之間的性能轉移上也出現了問題。持續的在線學習有助於改善這些問題。

一位KOL提出了關於學術論文格式的討論，探討使用法律代碼及變數名稱是否會影響論文的接受率。此問題引發了對於學術界標準的思考。

在新音樂包的首周，許多玩家對於排名表現出色，尤其是在專家難度（Expert）和專家加（Expert+）之間的選擇上，顯示出不同的遊玩習慣。