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经过一段时间的思考，我在想，所有事物都是数据压缩吗？也许可以说是微不足道的？<p>像混沌系统和非混沌系统一样，都可以通过它们的可压缩性来描述。可压缩性越低，混沌性越强[1]。在这里，我们明确地定义混沌是在正的李雅普诺夫指数的范围内。因此，这在动态与信息之间建立了内在的联系。可以比喻地说，信息是宇宙的基本构成。<p>这也是为什么神经网络在预测混沌现象时表现得如此出色的原因，因为它们实际上是在尝试压缩数据空间，而这正是混沌的一个特征。<p>我们之所以说神经网络是不可解释的，或者至少难以解释，是因为它们并不直接展示解决方案。但如果我们将思维模型转变为宇宙只能通过将其压缩成某种形式来描述，那么神经网络就是任何函数的最佳估计器[3]。<p>这意味着神经网络是我们所能得到的最佳工具。因此，我们所能做的就是朝着更复杂的架构努力，以理解任何事物。因为没有任何真正的数据模型，函数近似是我们所能获得的全部[4]。此外，它们能够预测更远的未来的原因在于，我们之前的压缩算法不如现在的好。<p>在我看来，这一切似乎都是显而易见的，或者说甚至可能不如那样，因为似乎没有什么更深的含义，除了肤浅的观察，也许我只是太天真了。因此，我希望有人能指引我阅读或做更多的事情，以理解这些问题。因为我已经组织了一次会议来理解这些想法[5]，我认为我应该再组织一次，但我也不确定如何与这些想法互动，因为我大部分时间都在做地球物理和数据科学，而不是这个。<p>[1] https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0370157301000254<p>[2] https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevResearch.5.043252<p>[3] https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S089360809700097X<p>[4] https://projecteuclid.org/journals/statistical-science/volume-16/issue-3/Statistical-Modeling--The-Two-Cultures-with-comments-and-a/10.1214/ss/1009213726.full<p>[5] YouTube上的会议演讲（并不是所有演讲都被录制，会议的主题也比这篇文章更广泛）。 https://youtube.com/playlist?list=PL6zSfYNSRHalAsgIjHHsttpYfxJ_XIPbt&si=VVWAE-fsv_WfFwfK
嗨，我的名字是安吉尔，我是WhoDB的开发者之一（<a href="https://github.com/clidey/whodb">https://github.com/clidey/whodb</a>）。
我并不喜欢dbeaver、beekeeper、adminer等工具的体验，因为它们臃肿、难看，充其量也只是一般般，而不是特别好。
这就是我开始开发WhoDB的原因。
我们的设计理念是：
- 基于浏览器（Chrome/Firefox）
- 无臃肿
- 类似Jupyter Notebook的体验（Scratchpad）
- 内置AI助手，支持ollama（本地）或OpenAI/Anthropic
我们刚刚推出了查询历史和重放（时间旅行？）功能到Scratchpad中。
希望你能试试看并给我们一些反馈，也欢迎“吐槽”我们：
```bash
docker run -p 8080:8080 clidey/whodb
```
值得思考的问题：
1. 你在使用数据库时遇到的最大痛点是什么？
2. 当前工具中缺少哪些杀手级功能？
我们正在快速接近Homerun Desktop的测试版发布，认为这是在向更广泛的受众推广之前征求反馈的好时机。我们也在寻找勇于尝试的个人，愿意评估Homerun Desktop并提供反馈。