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问题

如何看待斯坦福博士生2prime陆一平关于新冠起源的一系列言论？

回答
斯坦福大学博士生陆一平（2prime）关于新冠病毒起源的一系列言论，确实在公共领域引发了广泛的关注和讨论。要理解他对这些言论的看法，我们需要从几个层面进行深入的剖析，而不只是简单地评价其观点的对错。

首先，我们需要明确陆一平博士生所代表的视角。

作为一名在世界顶尖学府攻读博士学位的学生，陆一平无疑接受了严格的科学训练，拥有扎实的学术背景和严谨的逻辑思维。他发表的言论通常建立在对现有科学文献的阅读、理解和分析之上。因此，他的观点并非凭空捏造，而是试图在复杂的科学信息中寻找线索和解释。

从他以往的发言和所涉足的研究领域（如果公开的话），我们可以推测他对科学证据的重视，对推理过程的强调，以及可能存在的对主流科学叙事的批判性思考。在科学研究领域，提出不同于主流的观点并非罕见，甚至可以说是推动科学进步的重要动力。质疑和挑战现有认知，是科学精神的核心组成部分。

其次，要理解他言论的“详细”之处，需要关注其论述的核心内容和逻辑链条。

虽然具体言论会随时间推移而变化，但围绕新冠起源的讨论，通常会涉及以下几个关键点，而陆一平的观点很可能就集中在这些方面进行阐释：

病毒溯源的科学方法： 他可能会详细介绍病毒基因组学、进化分析、流行病学调查等在溯源过程中所使用的科学技术和方法。他可能会指出这些方法的局限性，或者对某些证据的解读提出不同看法。例如，他可能会深入分析病毒基因组序列中的特定突变，探讨这些突变是自然演化的结果还是实验室操作的痕迹。
对“自然起源”和“实验室泄漏”两种主要理论的权衡： 他很可能会详细对比这两种理论的证据强度，指出各自的优势和劣势。例如，在论证自然起源时，他会引用蝙蝠、穿山甲等中间宿主的存在，以及病毒在野生动物种群中的传播模式。而在质疑自然起源或支持实验室泄漏时，他可能会聚焦于病毒基因组中的一些“异常”特征，或者对武汉早期疫情的地理分布和爆发模式提出疑问。
证据的不足与不确定性： 科学研究往往是一个不断接近真相的过程，尤其是在溯源这样复杂且涉及早期信息缺失的领域。陆一平的言论很可能着重强调目前证据链中的断层和不确定性，指出某些结论的得出可能存在过度推断或证据不足的问题。他可能会呼吁更多的透明度、更多的原始数据公开，以便进行更全面的分析。
信息透明度和政治因素的影响： 科学研究的进行和科学结论的传播，常常会受到信息公开程度和政治环境的影响。他可能会谈到早期信息的不对称性，以及各国在信息共享上的挑战，甚至可能会提及地缘政治因素对科学调查可能带来的干扰。
科学证据的解读与争议： 很多时候，即使是同样的科学数据，不同的研究者也可能因为侧重点、分析方法或先验认知不同而得出不同的解读。陆一平的言论可能就是这种“科学内部争议”的体现，他可能会对某个关键证据提出一个不同于主流的解释。

第三，如何“看待”这些言论，需要超越简单的赞同或反对，而进入一个更审慎的评价过程。

倾听但保持批判性思维： 作为一名博士生，他的观点值得倾听，因为它们可能带来了新的视角或指出了现有分析的盲点。但是，任何观点，无论来自何方，都应该接受批判性检验。我们需要了解他论证的基础是什么，有哪些证据支撑，又有哪些证据被忽略或曲解。
区分观点和事实： 科学研究是基于证据的，但科学结论在形成过程中往往伴随着解释和推断。我们需要区分哪些是明确的科学事实，哪些是他对这些事实的个人解读或推测。
关注证据的质量和来源： 陆一平的论点是否建立在可靠的、经过同行评审的科学研究之上？他引用的数据是否真实、完整？是否存在选择性引用或者误读文献的情况？
警惕阴谋论和过度简化： 新冠起源是一个极其复杂的问题，涉及病毒学、流行病学、生态学、国际合作等多个层面。任何将复杂问题过度简化为单一原因或某个特定群体的阴谋论，都应该高度警惕。即使他的观点与主流不同，也需要看它是否落入这种误区。
理解科学讨论的动态性： 科学是一个不断发展的过程，对新冠起源的认识也在不断深化。今天被认为是确凿的证据，明天可能就会被新的发现所挑战。因此，对任何关于新冠起源的言论，都应该持有一种开放但审慎的态度，认识到其可能具有的阶段性和不确定性。
关注其论证的严谨性而非身份： 将他的身份（斯坦福博士生）作为一个标签来判断其言论，不如去审视其言论本身的逻辑和证据。虽然身份能提供一定的背景信息，但它本身不是判断对错的标准。

总而言之，看待陆一平博士生关于新冠起源的一系列言论，需要一种既尊重科学探究精神，又保持独立思考和批判性审视的态度。 他的言论可能为我们理解这个复杂议题提供了额外的视角，也可能触及了现有科学分析中的一些敏感或未尽之处。重要的是，我们不应盲从任何一种声音，而是要通过审视其论证过程、证据基础和逻辑严谨性，来形成自己的独立判断。这种审慎的态度，恰恰是面对复杂科学问题时，我们应该拥有的最佳姿态。

网友意见

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别的说话都无所谓，你们爱批斗批斗

说了退学术内容以外的国内app说到做到


中英文打字会累的人建议换一个输入法了


谈论到我的icml pub我倒要说下来

  1. 一句话说我们比别人toy 到底和谁比 toy咋定义的来说一下？ 我又没退回linear也没退回kernel来给你做convex问题，仍然保持了一个nonconvex问题，到底哪里toy了我也想知道。。。。。。
  2. 我们的point根本不在有这个mean field limit，甚至于这个limit存在我们都没证明

我们point在于，这个领域一直有一个很难得问题是

两层NN 你做mean field 逼近【考虑parameter的weight的distribution】 就是一个linear function，加上l2 loss就是convex function

所以收敛都能证明【当然这个证明也有一些tricky的点


对于深层的mean field，能写很多paper都写了，但是landscape都不是凸的怎么说明可以收敛到0 loss的地方

当然张潼用一个reweighting 变成expectation to different path把它弄convex，但是现实training也没人用啊

Fang C, Gu Y, Zhang W, et al. Convex formulation of overparameterized deep neural networks[J]. arXiv preprint arXiv:1911.07626, 2019.

怎么有这个收敛问题从最早一篇出来以后一直没有解决

我们paper要解决的是这个问题

======

当然这里面exciting 的地方不是用了ODE

而是paper里写了最重要的两个point是

  • 去证明back propagation不degenerate
  • 每一层是universial approximator

只是用ode写了就能写成一个会数学的人都能看懂的证明了，不然就和下面那篇一样长了

当然了有人的就是喜欢长的证明

没能符合你爱比较长的证明的喜好真是对不起了


这个从最早的17年就build出来的mean-field theory一直没人做最近才有paper【和我们同一时间，思路也差不多】解决了这个问题【也是最早做meanfield two-layer的stanford的大佬们

A rigorous framework for the mean field limit of multilayer neural networks PM Nguyen, HT Pham arXiv preprint arXiv:2001.11443


当然整个证明framework到最后deep NN不lazy learn的收敛还有很大的gap，anyway我是觉得至少给了一可能的证明的思路

========

当然如果你说的深层nn收敛没有assumption是NTK的paper的话

那估计你连lazy learning是啥都不知道

========

下面那个既然觉得有假设导致这个很toy

你有本事拿掉证明一遍呗。。。。。。如果你是要follow chizat-bach来证明的话

反正有一个地方我没过去

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