演算法
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聊天型AI也存在著相同的邏輯。而且，AI的用戶往往會更主動地嘗試讓AI理解自己。我們巴不得AI對我們的想法瞭如指掌，這樣它才可以快速且充分地為我們服務。然而，我們根本無法避免這些數據被人拿去「破解我們」。就算山姆．奧特曼的團隊不會這麼做，馬斯克或祖克伯的團隊會、威權國家的政府部門也一定會這麼做。
本書起源自作者對於咖啡廳越來越像的觀察，從而思考這種品味趨同的狀況，最後連結上社群或影音網站的演算法，思考這些構成我們日常生活一部分的科技產品，是否也決定了我們的品味？
本書原書名是篩選世界，不過書內要呈現的其實是被篩選過的世界，所以換成扁平一詞，其實還滿不錯的。
3/5扁平時代
阿薩解釋，我們可以把這件事情理解為，在臉書、Google等企業的伺服器裡「有個小巫毒娃娃，『它』是你的模型」。一開始，每個人的模型都是一些沒有明顯特徵的通用模型，但它們會不停紀錄、蒐集你的點擊軌跡、搜尋內容、使用偏好、在網站上停留的時間等你自己都不在意的小細節，用它們來調整這個娃娃。
演算法、通知提醒與AI工具的發展把這個「智慧型」的進程又往前推了一步，我們不再需要主動安排自己的時間、主動選擇自己要做什麼、工作中一大部分的思考也委託給AI來完成。一定程度下，我們貨真價實地成為了「機器的一根螺絲釘」，為什麼出現在那裡？為什麼旋轉？不清楚，電腦決定的。
昨天在聽過Derik Fein 的 Don't Matter 以後，演算法跳出了這首-Too sweet。
歌手是Hozier。
跟昨天一樣，我不清楚他是誰。
但是，我喜歡他的聲音，喜歡他清澈的高音，喜歡他真假音順暢的轉換。
喜歡開頭有力又低沉的貝斯聲，喜歡背景輕快的鼓聲。
在模擬群聚行為時，隨著boid的數量越來越多，需要的計算量也會越來越多，導致程式的執行速度也跟著越來越慢，最後甚至於動彈不得。要克服這個問題，在寫程式時使用效率比較好的演算法，就是個不錯的主意。
當初在IG的廣告上看到的，雖然只有副歌，但Bear覺得超好聽。
後來去找了完整版，果然很好聽。
我對他還不熟悉，但相信過不久，他的名字就被演算法再次帶回我的眼前。
到那個時候，就會有更多人認識他了吧。
這首歌以吉他為主要伴奏，混有古巴風情。歌手聲音清晰又滄桑，歌詞鼓舞人心。
快去聽聽吧
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內插搜尋法（Interpolation Search）是一種改進版的 二分搜尋法，但它不是直接取中間值，而是 根據目標值的位置，預測索引的範圍，類似於人類在 查找電話簿 或 字典 時的方式。
本章節將帶你了解此演算法概念，並透過C語言實作。
