關於 量子化定義 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

【人類已知的知識能否完整解讀「生命」的定義？】

儘管在過去的幾十年中，生物學取得了驚人的進步，但是生命仍然是個謎。 沒有人能確定生命是什麼或是如何開始的。

我們所缺乏的是關於「生命」的一般定義，而此定義與生命其底層的化學物質無關。是否存在著即使有我們未知的生命型態，也可以體現出可識別的生命象徵的普遍性原則呢？

#物理 #生命 #量子力學 #生物 #化學 物理雙月刊

摩爾定律放緩　靠啥提升AI晶片運算力？

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-26

對於電子科技革命的即將終結的說法，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的，但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……

人工智慧(AI)的技術發展，被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命，分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭，比如有人說第四次科技革命是生物技術革命，還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術，而且作為資訊技術的組成部分，卻又獨立於資訊技術，即表示它有獨到之處。

電子科技革命的即將終結，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有，但這波革命始終也沒有結束。

AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續，它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度，那麼這個領域自然就不可小覷，就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。

所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現，很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期：電晶體的尺寸縮減速度，已經無法滿足需求，所以就必須有某種專用架構(DSA)出現，以快速提升晶片效率，也才有了專門的AI晶片。

另一方面，摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期，電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益，那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益，不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。

AI晶片作為第三大類處理器，在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時，AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節，燧原科技創始人暨CEO趙立東說：「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數，接近人腦神經元數量，我以為這是最大的模型了，要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題，說最大模型超過萬億參數，又是10倍。」

英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說：「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型，其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪，以及提供運算力的AI晶片不夠高效。

不過作為產業的底層驅動力，半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到，針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現，有些則可能有待時代驗證。

XPU、摩爾定律和異質整合

「電腦產業中的貝爾定律，是說能效每提高1,000倍，就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說，「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算，當時的這種運算形態是超算；到了智慧型手機時代，能效就提高到每瓦1TOPS；未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求，如果依然沿著CMOS這條路去走，當然可以，但會比較艱辛。」

針對性能和效率提升，除了尺寸微縮，半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化，以及處理架構的革新。

(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新，從運算架構的層面來看，針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規，更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長，而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU，即AI處理器)，乃至更專用的ASIC出現，都是這類思路。

CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職，Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情，「整合起來各取所需，用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類，Core CPU、Xe GPU，以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。

另外針對不同類型的晶片，可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令，本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器，也可以是處理器內的某些特定單元，甚至固定功能單元，就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣，這是當代處理器普遍都在做的一件事。

(2)從電晶體、晶片結構層面來看，電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中，只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降，需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後，電晶體變為FinFET結構，在3nm之後，電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET)，其本質都是電晶體本身充分利用Z軸，來實現微縮性能的提升。

劉明認為，「除了基礎元件的變革，IC現在的發展還是比較多元化，包括新材料的引進、元件結構革新，也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段，現在也在發生巨大的變化，特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展，都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」

他並指出，「從電晶體級、到晶圓級，再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding)，精準度從毫米向奈米演進，互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看，則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展，比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮，來彈性擴展性能的方案。

台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶，異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS，Intel的EMIB，而在3D堆疊上，Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案，將不同的裸晶疊在一起，甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。

之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache，將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方，將處理器的L3 cache大小增大至192MB，對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel，台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連，而不是micro-bump，做到更小的打線間距，以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。

這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面，即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說，本文也略過不談。

1,000倍的性能提升

劉明談到，當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候，產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market，理論上應該也屬於成本的一部分。

電晶體微縮方案失效以後，「多元化的技術變革，依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說，「根據預測，這些技術即使不再做尺寸微縮，也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升，到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進；單裸晶儲存容量變得越來越大，IC依然會為產業發展提供基礎。」

500~1,000倍的預測來自DARPA，感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應，而且有更實際的工程問題待解決，比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。

不過1,000倍的性能提升，的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結，而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片，而不是更具通用性的CPU。

矽光、記憶體內運算和神經型態運算

在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路)，WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣，或者仍在商業化的極早期。

(1)近記憶體運算和記憶體內運算：處理器性能和效率如今面臨的瓶頸，很大程度並不在單純的運算階段，而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率，可能是提升整體系統性能時，一個非常靠譜的思路。

這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的，應該不在少數。所謂的近記憶體運算，就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3)，以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」，cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。

這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的，一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量，還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構，也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明，儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。

另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器：IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源，cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作，極大提升頻寬、降低延遲和功耗。

近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中，多層級的儲存結構，資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間，還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。

構建非馮(non-von Neumann)架構，把傳統的、以運算為中心的馮氏架構，變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。

記憶體內運算的就現在看來還是比較新，也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法，儲存單元本身就有運算能力，理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目，畢竟可極大減少海量資料的移動操作。

其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部，部分執行資料處理工作；主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式)，以及這類晶片具體的工作方法上，可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。

對於AI晶片而言，記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時，有比較頻繁的資料存取操作，這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案，在市場上也是五花八門，早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構，用40nm嵌入式NOR，在儲記憶體內部執行運算，不過替換掉了數位週邊電路，改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。

劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中，近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似，把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。

劉明指出，「這是我們最近的一個工作，採用hybrid bonding的技術，與矽通孔(TSV)做比較，hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit，而TSV是4pJ/bit。延遲方面，hybrid bonding只有0.5ns，而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上，前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。

另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍，從64ms提高至128ms，以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit，我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。

記憶體內運算方面，「傳統運算是用布林邏輯，一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體，這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法，然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示，「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存，沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。

「無論是基於SRAM，還是基於新型記憶體，相比近記憶體運算都有明顯優勢，」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算，精準度、能效等方面的對比，記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。

下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究，在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示，「需要高精確度、高運算力的情況下，近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術，這幾年的進步也非常快。」

去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中，有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式，這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題：是記憶體廠商，還是數文書處理器廠商？(三星推過記憶體內運算晶片，三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)

(2)神經型態運算：神經型態運算和記憶體內運算一樣，也是新興技術的熱門話題，這項技術有時也叫作compute in memory，可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是，這種結構更偏「類人腦」。

進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來，劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦，元件層次逼近腦，功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。

傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構，「這片裸晶裡面包含128個小核心，每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說，「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來，構成接近1億神經元的系統，讓學術界的夥伴去試用。」

「它和深度學習加速器相比，沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線，功耗很低，也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為，不採用同步時脈，「刺激的時候就是一個非同步電動勢，只有工作部分耗電，功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」

「而且未來我們可以對不同區域做劃分，比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區，同時進行多模態訓練，互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片，似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。

(2)微型化矽光：這個技術方向可能在層級上更偏高了一些，不再晶片架構層級，不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面，已有應用了，發出資料時，連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號，透過光纖來傳輸資料，另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高，內部元件數量大，尺寸也就比較大。

Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的，就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上，用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間，也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大，也就是所謂的I/O功耗牆，這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。

這其中存在的技術挑戰還是比較多，如做資料的光訊號調變的調變器調變器，據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小；還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號，用所謂的全矽微環(micro-ring)結構，實現矽對光的檢測能力；波分複用技術實現頻寬倍增，以及把矽光和CMOS晶片做整合等。

Intel認為，把矽光模組與運算資源整合，就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上，這類技術還是頗具前景，Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率，並且能效在1pJ/bit，最遠距離1km，這在非本地傳輸上是很理想的數字。

還有軟體…

除了AI晶片本身，從整個生態的角度，包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分，都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面，針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體，透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。

宋繼強說，「我們發現軟體最佳化與否，在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。

在AI開發生態上，雖然Nvidia是最具發言權的；但從戰略角度來看，像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC，甚至還有神經型態運算處理器的企業而言，不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台，用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。

在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下，處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升；而一些新的技術方向，包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光，能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值；神經型態運算這種類腦運算方式，是實現AI運算的目標；軟體層面的最佳化，也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩，AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下，終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg

【更深層的相欠債秘密】
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在量子轉化裡，「相欠債」是我第一個找到的宇宙遊戲法則，它說明了人與萬物之間的能量流動的方式。基本上就是很簡單的物理現象：能量高的往能量低的方向流動。之所以用「相欠債」這個名詞，除了是宇宙認可的名詞以外，我認為剛好也是我們中文裡有的概念，說明起來也是很容易。
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一開始做相欠債非常的厲害，基本上百靈百驗，從我書上寫過的「肚子痛是因為欠三明治」的第一個案例，到後面成千上萬的個案數，相欠債幾乎是所向披靡，戰無不勝。
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但是過了一陣子後，我發現相欠債「不夠用」了，有些問題並不是光調整完相欠債、讓你想要的人事物欠你比較多，問題就可以解決。於是後來我試了許多名詞，發現比相欠債更深的相欠債叫做「功課」。因為不是每個事情都會有功課，難怪不是那麼容易被觀察到。所謂的「功課」，就是你需要為這個（件）人事物做出巨大的改變，就是功課。這通常在比較糟糕的感情或關係內會觀察到，我常常說，當你是對方的功課時，就代表對方對你有愛，他會願意為你改變自己。反過來，兩人之間如果沒有看到功課的話，通常感情是比較淡的，就是沒有一方會愛對方愛到不行的那種；而如果沒有功課，又沒有相欠債的話，那通常就只是緣份的使然，兩人相敬如冰，直到緣份消失，兩個人的關係才有可能結束。
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緣份、相欠債加上功課這樣的組合也是讓我比威猛先生更威猛了一段時日。但是近一兩年來，又出現了「不夠用」的問題。像是我家樓上僅剩的、偶爾的一些噪音，或是經常性遇到的被靈性術法攻擊，以及相關行為而導致的屁股痛，這些都無法使用「緣份、相欠債、功課」等來解決（包含了代表人生剩餘多少體驗的「額度」概念）。
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最妙的是，很多時候我人在不舒服的時候，我測不到這件事情是有任何緣份、相欠債、功課與額度的。這完全不符合邏輯啊，明明在不舒服，就代表一定有問題，不然怎麼會不舒服呢？
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我把問題歸類成兩個方向來探討：第一個是「還沒找對正確的名詞」，第二個是「技巧不夠完整」。
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基本上這兩個東西是相輔相成的，因為量子轉化很需要正確的名詞，才能有相關的設定句出現。就像是「買狗飼料給狗吃是正確的，買金魚飼料給狗就是錯誤的」，先有狗才會出現狗飼料，這樣的概念。
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本質上呢，只要是有問題就必定有相欠債。我認為之所以會有不舒服，代表一定存在著比功課這個詞還要深的相欠債，只是苦在一直找不到是哪個詞。經過空間訊息讀取術，我自己得到的線索是：「接近「功課」的概念，是個功能性、中性的兩個字名詞」。往這個方向去思考，我也查了中英文的線上字典，大概抓到了「work」與「job」這樣的詞句，但是分數都不到滿分。
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有天我就問了我一個靈感度比較高的學生（她算塔羅牌很厲害唷），把線索給她，請她幫我看看上天會不會給她訊息。我們試了一兩個名詞，後來她問我：「老師，這個詞是不是有個『修』字？」我測了一下，發現有耶，這時腦袋馬上出現了「修業」兩個字，分數是滿分，BINGO! 就是它了！
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「修業」，根據字典上的定義，是(1)研習學藝；(2)學生在校受課，跟老師學習；(3)修營功業，營治家業。每個定義都是要花很長時間才能完成的事情啊。
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噢買尬，我朝思暮想、望穿秋水、夢寐以求的名詞終於出現了，接著就是實際操作來印證了。果然，屁股的疼痛幾乎消失了，只有在被攻擊的時候才會短暫出現。現在幾乎可以把頭暈跟屁股痛當做是一個被攻擊的警訊，可以很快的關閉掉這樣的不舒服感。
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只是被術法攻擊這件事情本身還無法因為做了「修業」就一勞永逸地解除，可能背後還有我不知道的機制也說不定。
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當然，因為找到了新的名詞，相對的新的技巧也就衍生出來了。我們可以看一下從相欠債（能量）開始，到功課，到修業，基本上可以確認我們在玩的「人類遊戲」的目的了：就是透過能量的流動來改變自己，人生就是不斷重複這樣的學習，就是修業。其實類似修業的詞我也嘗試過許多，像是學習、破關、升級、修行、進化、work、job等等，但就如我之前所說，量子轉化非常吃正確的詞彙，只要不是使用「修業」兩個字就你就不會得到你想要的結果。
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不過關於技巧的部份就會留在上課的時候才講了，本篇只是要跟大家說明最新發現的法則是「修業」，它是目前已知最深層的相欠債。又或是如同字面上的意思來看，當你遇到有「修業」時，就知道這是人生中非常非常難解決的關卡，就連我也是卡了這麼多年，才終於找到解決之道。
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給學生們：你們都可以去測自己人生遇到的問題中有沒有修業，但是你們的權限應該是完全動不了這個東西（如果可以動到相欠債的權限是1的話，要動到修業需要六百萬的權限），解法也跟相欠債與功課完全不同。目前相欠債已經夠你們練習了，練完了之後還有功課可以玩。雖說上完課未必夠功力可以玩，不過總算是可以了解更多關於宇宙遊戲的全貌了。
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那麼「修業」這個功能，即日起就會加入量子轉化為大家服務，暫時是收強化版的費用，等我案例多一點確認機制無誤後，會收比較多一點的費用，畢竟這也是花了我多年的苦痛才找到與破解的法則啊（大家不用特別要求要做修業，只要你是做強化版，我發現到有修業就會直接處理）。
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備註：這個法則強過「壞軌」，不代表壞軌不存在，只是只要能處理好修業的問題，壞軌自然迎刃而解。
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＃零通靈博士事件簿
＃有種天終於亮了的感覺
＃之前也好幾次以為天亮了
＃之後是不是還會再天亮呢？
＃讓我們繼續看下去
＃希望這樣就都夠用了

【認真玩】2020台北雙年展 | 嚴肅的玩笑 |《你我不住在同一個星球》// 李長潔
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前往2020台北雙年展，台北的天空陰冷，以《你我不住在同一個星球》（You and I Don't Live on the Same Planet）為主題的北美館，並沒有明顯的國際性藝術大展的氣氛，灰白色的天空與牆面，灰白色的大廳與主視覺，一切像是某種策略性的低調，迫使著「台灣人」體驗著在「全球」疫情爆炸時，還能舉辦藝術大展的那種奢華。甚至懷疑，這雙年展，是不是策展人Bruno Latour的一個嚴肅的玩笑。
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▓ #知識論的改革實驗及其展演
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Bruno Latour，當代重要的人類學家、哲學家、社會學家，70年代後期開始，根據科技與社會的交纏關係，展開整個人類智識知識論的規劃，提出行動者網絡理論，重新思考啟蒙時代以來的人文主義，甚至是「有人以來」的人類主義，重新納入多重行動者的視域與軌跡，試圖在《實驗室生活》、《科學在行動》、《巴斯德的實驗室》、《我們從未現代過》、《激情的經濟學》、《面對蓋婭》等一系列的思想實驗與批判裡，獲得一點點解放「眾生」的機會。
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因為Latour的巨型-微型理論的裝置，與他無比的雄心，他的策展論述，看起來就是有種「救贖性」。已經好幾年了，幾乎每一次的大型展覽，都呈現滿滿的末日主義，藝術家與觀眾聯合起來懷舊、批評與哀悼。Latour帶著點科幻意味的拓樸學圖式策展，很容易讓人以為是一種微中二的救贖性，但其根本應該是用力跳離知識思辨與實踐框架的試圖。
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▓ #全球的否定的辯證法
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《你我不住在同一個星球》共分成「全球化星球」、「維安星球」、「脫逃星球」、「另類重力星球」、「實體星球」五個天文體，五個天文體被鑲嵌在一場向量不同的星（全）球解離當中。Latour式的「全球的否定的辯證法」倒轉、抽空、吸收了人類世界裡的所有主題，將我們吸入充滿矛盾的網絡當中，我們再也無法依靠前方的未來，標定逃逸的路線。我在想，這是否也是我看不是很懂這次展覽的緣故，所有的定義、展示、證明、翻譯都暫時失效了，這個失效可能發生在任何一個層次上：觀賞者、藝術家、策展者。
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撇開知識論的難題。到底這展覽好不好看呢？
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▓ #嚴謹的審美
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有幾個作品在藝術性與理論性上，都算是嚴謹又精采，挺奇怪的，嚴謹居然成為藝術批評的論斷之一，說明了當代藝術「跨域」的性質。例如在「實體星球」部分，領土仲介所的《變動的海洋》（Oceans in Transformation, 2020），他用 資料視覺化的方式，模擬 / 詮釋了敏感的海洋資料軌跡，資料數據的「量」的概念，變成了一種兼具審美與分析的溝通。
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▓ #體驗行動者的網絡
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《跨物種影像交會》（Interspecies Cinematic Encounters, 2020），則在諾大的黑色展場空間中，透過大型的鋼架組構裝置，架構出多重世界與複數行動者的觀賞體驗，人類、動物、植物、礦物、水、霧霾、鬼魂、精靈等，在其間互相接觸、調解、感染、融合、轉化彼此。某個程度上，雖然沒有很多，但在佈展上算是比較奇觀而複雜，觀眾似乎可以體驗到行動者網絡理論的表面意涵。
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▓ #辯證劇場與概念地景
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最精采的作品，莫過於《質量／彌撒》（Mass, 2020）的物理學 / 哲學辯證劇場，藝術家在展場打造出一個由影像、光線、聲音、道具所構成的思想劇場，你可以步行穿梭於概念地景中，參與影片中物理學家的哲學對話，探索當代物質性之辯論：對立的兩個物理理論模型，無限大（相對論）和無限小（量子物理學），那是不存在於相同世界的兩種現實。
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▓ #作品之外的作品
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最後，令我關注的焦點，盡然很常發生在非展示場域中。像是比以往更加不明顯、更加低調的展場設計，完全剝除藝術展覽肩負大眾娛樂與教育的目標，回到一種思想與實作的集合體實驗上，如「協商劇場」（Théâtre des négociations）的運行。
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另外，如關閉電源的二樓電梯，讓觀眾自行用身體力量，步上二樓階梯。然後，在二樓展覽開始處，觀眾先看到的居然不是《你我不住在同一個星球》的策展主題，而是「參觀須知」：戴口罩、勤洗手、保持1.5公尺以上距離。你的全球「不是」/「就是」你的全球，深深的、日常的、真切的反諷啊~ 比作品還精彩（誤）

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#官方網站：https://www.taipeibiennial.org/2020

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#值得去看個5次
#比天能燒腦
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Love, 蘿菈教練

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疫情讓我們重視2020由內而外身體健康，一搜尋免疫力，第一秒出現的就是「食物」，沒有人告訴妳為什麼、怎麼做，免疫力根本不是越強越好...新聞標題都會寫著10大免疫力食物，各種聳動標題，讓人邊搜尋邊問號...

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WHAT 蘿菈製作一系列「免疫力 = 療癒力」影片，告訴妳我發明的「療癒金字塔」如何高效反轉一切根源

今天，蘿菈教練教導你...被宣判「免疫失調」怎麼辦，賦予妳權利 #WomenEMPOWERWomen 的秘密，讓妳從此每次想到免疫力，就輕鬆連結腸胃道

首先，先定義...何謂免疫力強？用的語言很重要喔～強化不等於高一定好，而是認識妳的身體

我完全可以同理妳的挫敗感，因為2018年初醫生宣判我「紅斑性狼瘡」的無力感我永遠不會忘記

免疫不是越強越好，而是達到動態體內平衡 Homeostasis！

免疫系統低下，容易受到外界的病毒、細菌入侵，產生嚴重的感染。如果免疫力過強就會產生過敏的疾病，像氣喘、過敏性鼻炎、阿茲海默症、帕金森氏症、自體免疫性疾病，紅斑性狼瘡、類風溼關節炎，這些是免疫系統沒法正常運作的體現

1⃣️ 第一：療癒腸胃道是關鍵：因為免疫系統70%住在腸胃道 Gut 裡面，也是英文中 Gut Feelings 直覺所在地

2⃣️ 第二：學會「療癒金字塔」第二層的「荷爾蒙平衡飲食習慣」！營養不良是現代人「現實」，卻沒有人重視，除了主要營養素之外，重要的微量營養素，每一天都讓你的腸胃道處於幫助你的狀態。去除加工品，開始養好菌

3⃣️ 第三：女人免疫系統與大腦為何比男人強大？女性荷爾蒙變化的超級週期，妳一定知道

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