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2026-06-08 07:00:00

（重寫）Power Chord 的民主性

Power Chord 是搖滾音樂裏最簡單，也最有效的聲音結構之一。它通常只由根音和五度音組成，有時再加上一個八度音。因為沒有三度音，它本身不明確屬於大調或小調，故保留了一種情緒上的開放性，讓旋律、節...
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2026-06-08 01:00:00

風水格局：古人對空間資料的演算法化

我們今日談風水，很容易只想到迷信、擺設、方位、招財、避煞。但如果先不急著判斷它真或假，風水其實可以被理解成一套古人處理空間資料的方法。 風水的基本邏輯並不複雜：人住在某個地方，而地方不是中性的。山的...
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2026-06-07 22:00:00

懸梁刺股是把痛苦道德化

「懸梁刺股」長期被當成勤學苦讀的典範。故事要傳達的訊息很清楚：人若想成事，就要對自己狠。這種敘事在傳統教育裡很有力量，因為把努力具體化。努力是能夠看見的身體代價。頭髮綁住屋樑，錐子刺向大腿，痛感變成證...
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2026-06-07 20:00:00

佛法如何產生「不可逆的理解」？

佛法中有一種很重要的轉變，即某些理解一旦發生，心便不能完全回到過去的狀態。這種理解可以稱為「不可逆的理解」，它是一種認知結構的重組。當人真正看見某個現象的生成方式，原本支撐執著、恐懼或迷信的內在結構便...
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2026-06-07 17:00:00

（重寫）手相與面相：古代的「影像辨識系統」？

手相與面相通常被歸入玄學或民間信仰，但如果先不急著判斷它真或假，可以把它看成一種古代的「特徵判讀系統」。在沒有攝影、資料庫與演算法的年代，人類已經嘗試透過臉、手、骨相、氣色、眼神等外部特徵，推測一個人...
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2026-06-07 14:00:00

為何短片總要先替我們笑出聲？

有時候看短片，最先令人不舒服的是背景聲音。 畫面可能只是一個人講錯字，一個小朋友做出某種尷尬表情或者一段本來不算特別好笑的日常片段，但下一秒，背景忽然爆出一陣尖銳的笑聲。那種笑聲很密，很急，很假，好...
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2026-06-07 11:00:00

一張選票不夠，為何足以令一個社會失眠？

一張選票不夠，表面看似一個行政錯誤。有人可能會說，只要之後補印、延長時間、讓市民最後可以投票，事情就算解決。但選舉不是排隊買票，選票是市民與制度之間最基本的契約。當一個人走進票站，發現自己有投票權，卻...
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2026-06-07 07:00:00

旋律是一種語言嗎？

旋律是不是一種語言取決於我們如何理解「語言」。如果語言只是指一套有明確詞彙、文法、指涉對象和可翻譯內容的系統，那旋律當然不是語言。旋律不能像句子一樣清楚說出「我明天下午三點在車站等你」，也不能準確交代...
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2026-06-07 01:00:00

大運、流年與人生週期：為何人需要相信時間有節奏？

人對時間的理解不只是鐘錶上的數字。鐘錶時間是均質的，一分鐘就是六十秒，一年就是十二個月。但人的生命經驗不是這樣運作。某些年份好像特別沉重，某些階段好像事情突然推進，某些時候則無論怎樣用力都像卡在原地。...
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2026-06-06 22:00:00

鑿壁偷光的漏洞：我們為何喜歡把貧窮說成勵志？

「鑿壁偷光」通常被理解成一個關於勤奮讀書的故事。匡衡家貧，晚上沒有燈，見鄰家有光，便在牆上鑿洞，借鄰家的微光讀書。後來他勤學成才，故事也因此被放進傳統教育之中，用來告訴孩子：只要有心向學，即使環境艱難...
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2026-06-06 20:00:00

修行是否一種「模型更新」過程？

如果把佛法理解為一套心智操作系統，修行便可以進一步理解為一種「模型更新」過程。這裡所說的模型是人類心智用來理解世界、預測事件、生成反應與維持自我感的內在結構。每個人都活在自己的模型之中。人如何看待自己...
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2026-06-06 17:00:00

模型如何變成國家權力的一部分？

過去我們理解科技公司，通常會把它們放在市場框架之內。它們開發產品，吸引用戶，出售服務，擴大市佔率，最後成為平台或基礎設施。這套理解方式對搜尋引擎、社交平台、雲端服務、電商平台大致有效。但到了 AI 公...
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2026-06-06 14:00:00

AI 時代的能力為何開始需要煞車？

在過去的科技產業裡，能力越強，通常越應該盡快公開、推出、商業化。新產品的速度代表競爭力，技術突破代表市場優勢，誰能更早把能力交到用戶手上，誰就更易取得資本、數據與品牌位置。這套邏輯在互聯網、智能手機、...
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2026-06-06 11:00:00

一隻從後座伸出的「鹹豬手」

一件發生在巴士上的非禮事件，最容易被寫成一個簡單的道德故事：有一個變態男子，有一個受害少女，有一段令人憤怒的片段，然後大眾譴責，警方介入，事件進入新聞循環。這樣理解沒有問題。侵犯他人身體的人應該被追究...
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2026-06-06 11:00:00

AI 會不會切斷一代人的成長梯？

AI 對職場的衝擊最易被理解成「工作被取代」。這種說法仍然太表層，值得注意的是某些職位在組織內原本承擔的訓練功能會否一同消失。尤其是初階職位。表面上，初階職位往往是低效率、重複性高、需要大量監督的工作...
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