https://blog.frankmao.me/ Yi's 2026-10-15T23:37:07.661Z https://github.com/jpmonette/feed Yi ravenclawfrank@gmail.com https://blog.frankmao.me Yilin and Yiran's blog https://blog.frankmao.me/favicon.png All rights reserved 2026, Yi <![CDATA[Construct ]]> https://blog.frankmao.me/construct 2026-09-27T14:00:00.000Z
刚接触computational social science的时候， 发现很多Construct（构念）都没有唯一的定义，例如幸福、例如爱，在不同的情境下，不同的社会群体下，不同的人格下，理解都不一样 而数学或者计算机专业中，每一个概念都有一个清楚的定义和公式，例如accuracy怎么算，如何定义一个Graph
这两个领域的区别，让我很困惑，花了很长时间去适应
但随着这几个月做human study，我慢慢意识到正是因为construct一直没有一个唯一的定义，这才是人文社科的乐趣所在，因为你可以提出自己的问题，确定你要研究的construct，并找到合适的方法去measure这个construct，当然已有的参考文献并没有统一的方法去measure这个construct，所以重要的部分，应该就是如何找到合适的方法去measure你想要测试的construct。
其实随着评估LLM的Benchmark越来越多，很多社科学家会诟病CS领域测试的construct并不reliable和valid，例如如何定义Trust，如何定义fairness？这也是CS学家需要认真思考的问题
]]> lin <![CDATA[Mathematics is Always about Human Understanding]]> https://blog.frankmao.me/math-human-understanding 2026-09-24T14:00:00.000Z
最近整个数学community都在讨论AI对数学的影响，数学的未来应该何去何从。
不同的人有不同的看法，有人坚守古法证明的路线，也有人非常积极的拥抱AI。但是实话说，没有人知道数学的未来会是怎样的。
不过，除非人类被AI灭绝，不然数学一定不会消失。古往今来，从Galois发现polynomial roots的对称性到Wiles证明费马大定理，
mathematics is always about human understanding.
我相信工程类的研究未来可能会被AI自动化取代，甚至于AI的研究都会被AI取代，但是AI自动化研究数学代替人类数学家确是不现实的。并不是说数学家狂妄自大地觉得AI的能力不足以研究数学，而是说这样的自动化研究没有意义。毕竟，数学是人类的数学，我并不认为数学在这个宇宙的文明之中具有一般性。昨天Dan提出了一个问题，
如果AI生成的证明是正确的，但是没有人能理解，那么这个证明有意义吗？
我想是没有意义的。
当然，数学虽然不会死，但是AI一定会对数学带来变革。以后也许论文不再那么重要，而seminar和talk会变的越来越多。因为这样才能更好的检验理解而不仅仅是证明的正确性。人类也不是没有这样的经验。前苏联在解体前的数学文化就是这样的，论文短小精悍只有要点，而seminar才是研究评价体系的核心。
]]> Yiran Mao <![CDATA[从特殊到一般or从一般到特殊？]]> https://blog.frankmao.me/general-special 2026-07-30T14:00:00.000Z
去年在学Analysis II的时候我们参考的是Stein的Real Analysis的教材，虽说这是一本享誉世界的经典数学教材，但是我一直觉得写的非常屎，一方面定义不明，definition都不明确写出；另一方面，Stein大师非常喜欢从特殊到一般的逻辑顺序去写，导致所有的propositions都非常的复杂混乱，这不是我喜欢的方式。
nlab则完全是另外一个极端，倾向于用最一般，最抽象的定义去定义所有别的事物，看上去虽然非常有逻辑有条理，但是极大的增加了读者的阅读成本，毕竟很多概念并不是初学者所掌握的。在nlab上查找资料有一种“递归查找”的感觉，为了查一个名词的解释，需要把定义里别的生疏概念都点进去看，我想，这也是不好的。
所以说，学习和教育还真是个学问。因材施教，在一般于特殊之间找到平衡的切入点才是最好的。当然，这并不容易。
]]> Yiran Mao <![CDATA[我的研究方向]]> https://blog.frankmao.me/my-research-topic 2026-07-17T14:00:00.000Z
我的研究聚焦于AI (大语言模型LLM）和社会科学的交叉领域，主要包括三个部分：
第一部分是LLM作为“社会心智”（Social Minds）：研究LLM在何种情况下、以及如何表现出类似“心智”的特征，例如认知、道德、偏见、行为和推理等。比如：LLM是否具有类似人格特质和价值观？这些是否与人类一致？
第二部分是LLM社会（LLM Societies）：关注Multi-agent互动与社会模拟 (social simulations)。具体来说，研究Multi-agent之间的互动如何产生涌现性的集体行为，例如合作、规范形成等。
第三部分是LLM与人类的互动（LLM-Human Interactions）：探讨人们如何感知和信任LLM，这种互动如何影响人类的思维、创造力和协作方式，以及这些变化带来的新机会、风险与治理挑战。
在博士阶段的早期，我主要关注前两个部分，例如：
  • LLM是否具有类似人类的人格特质？
  • LLM是否存在“言行不一致”（价值—行动差距）？
  • 在什么条件下，LLM可以用于模拟人类行为，从而服务社会科学研究？
目前，我的研究重点转向第三部分：将LLM视为信息中心，探讨它如何影响人类的认知与决策。
]]> lin <![CDATA[独立判断，充分论证]]> https://blog.frankmao.me/dlpd-cflz 2026-07-15T14:00:00.000Z
我在和导师开会的时候，尝试就两个实验设计询问导师的建议，“应该选择哪个实验比较好”
老师的反馈是：不要让导师直接告诉你做哪个实验更好。而是你要想清楚我们应该基于什么标准来决定？以下是老师提供的两个标准作为参考：
  1. research questions 的重要性：这两个实验可以回答的问题不一样，哪个实验对应的问题最重要。如果必须放弃其中一个问题，你更愿意放弃哪个？
  1. literature gap：有没有已有研究已经回答了某个问题？如果一个问题重要但还没有被很好回答，那就是值得做的 gap。
所以你自己要先决定你想做哪个，然后试着说服老师为什么这是正确选择。 这不只是为了说服老师，也是为了未来写 paper 时说服读者。
当你决定要选择哪个实验时，就要准备 arguments：为什么这个 design 更好？它回答了什么更重要的问题？为什么这个问题更贴近现实、更有文献 gap、更值得读者关心？
事后反思：
  1. 虽然这两个实验，我都列举了相关的研究问题以及侧重点，但是提供的信息仍旧比较模糊，导师并不能帮助我来判断。
  1. 不要把判断外包给导师，始终要知道这是你的PhD，你要学会独立判断哪些研究问题是重要的，并提供可信的论证以说服导师
]]> lin <![CDATA[Miniflux设置媒体代理]]> https://blog.frankmao.me/miniflux-media-proxy 2026-06-27T14:00:00.000Z
我和Lin老师都不太喜欢社交媒体的推荐算法，而更青睐于RSS这样‘Old School’的信息获取方式。但是我一直发现有些RSS信息源的媒体显示有问题。比方说，少数派和BBC中文的所有图片都无法显示。
经过一番搜索，我发现这源于他们的防盗链措施。少数派屏蔽了没有携带 Referer 的图片请求，而 Miniflux 为了保护隐私和防止追踪，默认会通过设置 Referrer-Policy: no-referrer 或者内部的代理服务将请求头抹除，导致客户端请求图片时被拒绝（403 错误）。
要解决这个问题，可以通过调整 Miniflux 端的设置来实现。
Miniflux 自带一个强大的 Media Proxy 功能，可以把图片路由到它自己的服务器上代为请求。我们可以通过配置环境变量，让 Miniflux 在代求图片时自动补全少数派所需的 Referer 头。
实测在最新版的Miniflux中只需要配置以下环境变量：
配置重启之后在RSS客户端就可以成功看到图片了！
]]> Yiran Mao <![CDATA[自建 Obsidian LiveSync]]> https://blog.frankmao.me/obsidian-livesync 2024-11-21T13:00:00.000Z
从最开始使用Obsidian到现在差不多一年半的时间里，几乎所有的内容和笔记都是在我的MacBook上完成的。Obsidian作为一个严肃的生产工具，我是很少在手机/平板这类移动端上使用它的（手机或者11英寸iPad Pro在打字上捉襟见肘）。不过几个月前剁手了二手含键盘的Tab S8 Ultra，14英寸的大屏幕加上键盘，使得我萌生了在平板上使用Obsidian的想法。自然地，就会考虑到跨设备vault同步的问题。
我先尝试了两个月（本来是想一个月的，但是忘记取消了😂）的付费官方服务：Obsidian Sync。教育优惠完的standard套餐是3USD一个月，算是合理的价格？
notion image
效果嘛，不算惊艳（确实，就是实时双向同步，能有什么特别的），实际使用下来和iCloud同步Notes和Freeform的效果大差不差，基本上延迟在5s以内。不过当然是比把vault直接扔在Onedrive或者iCloud里要强不少的。
后来无意间在Reddit和Youtube上看到了Obsidian LiveSync这个插件加上docker自建的服务器端的使用效果视频，着实惊到我了：
liveSync插件效果展示
liveSync插件效果展示
加之免费，self-host，支持端到端加密等一系列隐私友好的特性，这就是多设备使用Obsidina的利器啊！
这周终于有点空闲时间，在todo list里看到了这个，说干就干，参考这篇帖子在我的Azure Ubuntu上部署了CouchDB，效果很满意，和以上的效果图几乎没区别。
完善度非常之高，推荐每一个有vps/homelab的Obsidian用户安装！
]]> Yiran Mao <![CDATA[Obsidian vs Notion]]> https://blog.frankmao.me/obsidian-vs-notion 2024-11-18T13:00:00.000Z
Notion和Obsidian同时在用，写一点个人见解。先说一下两者的技术特性：
自由度，隐私性 Obsidian > Notion 稳定，多端同步 Notion > Obsidian
两者都是all-in-one的笔记类软件，理论上两者都可以完成几乎所有的笔记任务，但是个人觉得在定位和用途上有不同的倾向。
Database是Notion中的核心概念，这使得其更像一个中枢，负责管理生活、学习、工作的方方面面，但本身并不那么适合执行具体的任务。 比方说，我用Notion管理我的所有旅行，在这个看板上，我可以一目了然我去过哪些地方，以及我最近正在计划的旅行。每一个旅行的页面打开也包括了打包清单，日程，地图，预算等等的Block。
旅行看板
旅行看板
今年新推出的Notion Calendar更是将这些功能更进一步，所有有Calendar View的database都可以显示在日历上了。
相比之下，Obsidian虽然也可以通过插件实现所有的以上功能，但是体验不如Notion稳定统一而且可以实时多端同步，多人协作。Obsidian更适合文档，wiki，或是第二大脑类的工作。通俗一点说，Obsidian更适合承担具体的，知识梳理型的笔记任务。Obsidian的Graph View是其核心功能，基于此，可以清楚地看到不同知识块之间的联系，便于梳理知识脉络的同时，也有利于思考和今后的查找。Obsidian Publish和一众插件可以快速地将知识库发布到网上，同时得益于笔记文件就是md文档，发布的网页也可以极大程度上个性化。
Graph View
Graph View
当然话说回来，工具应为人所用，工作流应简单化。如果对管理有强需求而不太需要一个知识库的话就可以在Notion中全部完成，反之Obsidian。如果对管理和知识库都有强需求，就可以两者兼用，互为补充。
]]> Yiran Mao