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如何获取一般人不知道的信息，越往上,越内幕！

如何获取一般人不知道的信息，越往上,越内幕！ 我个人特别喜欢搜集信息，搜索信息成为我的日常。经过十几年的信息搜集体会，发现信息其实分不同等级： 1.一手知识：所有从书本网络、他入那里获取的信息都属于二手知识,想要获取一手知识只有一个方法,就是亲自实践！ 2.某些人：指掌握关键信息的人，比如:某领域的KOL某些人，某信息的信息源头、等等。 3.行业专家：与深耕某行业10年以上的专家直接交流一小时,获取的信息密度抵得上自己摸索几个月，道有:行业交流会、专家咨询平台等！ 4.圈内人或知情人：相关理论表明，通过5个人能与世圈内人/知情人界任何一个角落的人发生联系。日常维护好自己的关系网,相当于在各大行业和公司内安插了信息暗桩！ 5.网络爬虫：网络上的信息浩如烟海,你可以利用网络爬虫程序,按照自己的需求爬取数据,比如:利用 Python爬虫获取其城市二手房交易数据！ 6.各行业调研报告：调研报告比一般的新闻资讯更加深度，调研报告的机构有:官方机构各大券商，各大咨询机构常用网站有:国家统计局官网.19T.慧博投研等公开的资讯信息！ 7.公开的信息：大家都看得到的公开信息综合资讯类APP有:每日环球视野红板报等金融资讯类APP有:巨潮资讯东方财富等！

｜Lampa MX 配置IPTV和在线观看

｜Lampa MX 配置IPTV和在线观看 近日备受瞩目的毛子软件Lampa MX，以其独特的全平台、精美的UI和插件功能引发了大家的热烈讨论。 在此，我要特别感谢群内的热心网友Shawn，他深入开发者群内部进行研究，并与我分享了他的发现。以下是逼逼整理的操作步骤，内容详实，需要大家耐心操作。 码字不易，希望大家能多多关注、点赞和转发～ 内容主要分为三个步骤：注册账号、配置IPTV插件、配置在线观看插件 注册账号 1. 访问https://cub.red/add，点击右上角注册，输入邮箱和密码创建一个账户 2. 登录账户后，记下首页显示的6位注册码（有效期20分钟） 3. 在AppleTV上进行操作，进入设置 -> 账户，使用6位注册码进行登录 如果这里提示注册码无效，可以点击更新注册码 配置IPTV插件 1. 打开AppleTV上的Lampa应用 2. 进入设置 -> 扩展 -> 点击「IPTV扩展」，点击「安装」，通过插件商店安装IPTV扩展程序，安装成功后，您将看到绿色运行中的提示 3. 在电脑上打开网址https://cub.red/iptv/添加配置，这里逼逼实测m3u结尾的网址可以正常添加，逼逼之前写过IPTV的教程，建议翻看一下 4. 添加完成后，左滑遥控器至菜单页面，会在电视设备上看到出现的IPTV选项，这里IPTV插件支持台标，左右分类内容清晰，毛子还是有俩把刷子 配置在线观看插件 1. 打开AppleTV上的Lampa应用 2. 进入设置 -> 扩展 -> 添加插件，会提示让输入插件网址，这里添加https://bwa.to/o这个地址后，重新进入到软件，随便打开一个电影，即可实现在线播放，点击平衡器即可切换在线播放地址 彩蛋：种子下载 1. 目前AppleTV暂不支持种子下载 2. 使用电脑打开网页https://lampa.mx/，进入设置 -> 解析器 -> 链接，填写链接地址 jacred.ru,即可开启种子下载功能 软件并非尽善尽美，目前实测遇到的问题有： 1. 「中文字幕」「中文地址源」暂未研究出来 2. 由于插件库及开发者的官方频道不支持中文，目前只能摸索出基础玩法 3. 软件扶梯体验更佳 标签: #AppleTV 频道: @me888888888888 限免怕错过？请及时收藏频道！

两期和大模型有关的播客，值得一听。

两期和大模型有关的播客，值得一听。 1. 《AI大神贾扬清离职阿里后首次受访:创业为什么不做大模型》， 贾扬清老师出来创业，没有选择去做基础大模型，而选择了去做应用开发平台，以下是他对大模型时代的几个基本判断： 1. 开源主导的模式会成为主流。在 AI 领域，模型的保鲜期（shelf life）基本上是一年左右。以 2012 年 AlexNet 为例，6 个月到一年之后就会出现效果接近的模型，基本都是如此。基于开源与公开数据集，我们已经可以训练出非常高质量的模型。因此，我自己的判断是开源主导的模式会成为主流。 2. AI 更像应用，而不像数据库。这是因为像微服务这种写应用的指导很难标准化，基本上没有一个像 SQL 这样的统一标准。 3. 聊天机器人并非应用形态的全部。实际应用中，产品的形态不会是纯问答模式，企业可能有不同的使用形态。 4. AI时代有构建应用开发平台的机会。在开源模型的基础上，如何帮助开发者在各类应用模式与交互模式中，更容易地使用这些语言模型，包括如何更好地部署模型，是否有更弹性的、更稳定的、更低成本的部署模式，等等，这些是更明确的用户需求。这需要有平台作支撑，这可能是主要需求之一。衡量这个平台的关键指标，一个是开发者效率，另一个是核心系统性能指标，即在有限的资源里面，能够帮助用户拉起来多少数量的服务，以及多少体量的服务。这是我们团队创业要解决的问题。 - 2. 《大白话聊 ChatGPT（Sarah & 王建硕）》， 建硕老师的这期播客，虽然是面向零基础小白的，但表达得非常清晰，听下来还是有不少启发。一些核心的观点摘录： 1. 关于GPT原理最为精准的类比来自Ted Chung：GPT就是将人类知识压缩成一张模糊的JPG（然后再用超分辨率的方式还原出来，过程中还原得不精准的地方就是“幻觉”，Hallucination）。建硕老师自己对GPT4的类比是阿帕奇，同时将GPT4的训练数据类比为阿帕奇的帮助文档； 2. GPT分为“快思考”（系统1）和“慢思考”（系统2）。快思考可以类比为“顺口溜” - 唐诗听多了，不会吟诗也会吟；慢思考（chain of thoughts）是指GPT4可以通过步骤拆解来提高正确率； 3. 交互方面，经历了 BUI（Button User Interface，按键交互）、CUI（Command User Interface，命令行交互）、GUI（Graphic User Interface， 图形界面交互）之后，大模型时代的交互方式变成了LUI（Language User Interface，自然语言交互，建硕老师自己的定义）； 4. 类比互联网的发展历程，目前Web3所处的节点相当于互联网的1979年，DNS等很多协议都出来了，但还缺少一个定义性的体验时刻，而AI所处的节点相当于互联网的1994年，浏览器出来的时刻。不幸的是，在此之前的NLP等技术都可以宣告被淘汰了，而幸运的是，浏览器本身只是一扇门，真正的机会属于千千万万的网站和应用。目前大模型的竞争类似于微软和网景对浏览器入口的争夺，尽管微软赢了，但也因此错失了后面整整的一个时代； 5. AI时代的生态想像：很多小机器人相互之间用API连接调用，最终通过一个LUI和终端用户互动。由于小机器人很多，因此需要通过一套类似域名的寻址系统来访问 - 这也是建硕老师正在做的一种服务； 6. GPT4本身并没有太多科研层面上的创新，但这并不妨碍它的伟大。人类历史上的很多伟大的时刻，例如发现新大陆、登月、发明iPhone等等，本质上都是工程的胜利； 7. 尽管国内大模型目前落后GPT4很多，但按照目前投入的财力和决心，最终一定可以做出效果相当的大模型。这就跟哥伦布发现新大陆以后，第二次再去新大陆的难度是一样的。已经有前人指出了一条明路，站在巨人的肩膀之上，难度会低很多； 8. GPT4肯定有智能，但肯定没有自我意识。问题是，人类也很难说自己有自我意识，很多时候只是在自作多情而已。很多时候，我们的人生只是各种硬件（DNA、身体结构）+软件（文化、历史、习惯、教育）所运行出来的结果而已； 9. 失业潮不会到来的，因为历史上的每一次技术革新都创造了新的工作。（这点持保留意见）贫富差距可能会变大，政府可能需要在财政制度上做出相应的调整，来进行财富的重新分配； 10. 对版权、隐私、垃圾内容、虚假信息等问题不必过份担心，这是新事物出现的必然产物，随着社会的发展都会得到自然解决。不要因噎废食； 11. GPT4有可能会促进社会的共识 - 在推荐时代，千人千面的算法让每个人都陷入自己的信息茧房，让社会空前割裂。这可能会在大模型时代得到某种修正。大模型再次让大家看到了一致的世界，在同一个场景下进行有益地讨论（这点持保留意见）； 12. 做一个科技乐观主义者，相信科技会造福人类，同时尽自己所能来帮助年轻人来更好地体验这个新世界。