#网友投稿 ：各位缅甸华人同胞们大家好，针对经期以来特别是近三天以来看到很多网络爆料的新闻，是真是假 有个人参考判断，因为每个人

#网友投稿 ：各位缅甸华人同胞们大家好，针对经期以来特别是近三天以来看到很多网络爆料的新闻，是真是假 有个人参考判断，因为每个人的观点不同。 接下来给大家说明几个情况原因如下； 第一；作为华人华夏民族我们拥有世界上第二大的语言之称，也可以说最先进的语言，华人在世界的个角落 都有唐人街，无论走到哪里都有汉字。华人都有挣钱的能力，在东南亚更是有一定的影响力，就因为都会挣钱做生意， 每个人都有 自己的想法都想当老大 不愿意做下属，导致不团结。 2009年 就因为（彭 - 白 ）两大家族争夺利益 ，发生 果敢 8.8 事件，百姓跟着遭殃， 直至今日战火不断 ，跟着一起遭殃的华人还有果敢百姓，这不是我们想要的结果，但我们没有办法，我们也看到政府也在努力。 第二 ；有人在网上发表，是否要组建一个华人军 专门对抗 同盟军 的一支部队。那么 在这里给大家一个总结；由于同盟军是联盟组织， 首先 你将要面对的是常年在枪林弹雨 ，打游击战的同盟军，他们也有主力部队，后勤部队等， 然后就是他那两个盟友（ 德昂军 ）和（ 若开军 ）。在对抗缅军的路上，他们互相派兵武器支持 都是经常发生的 ， 他们的背后就是佤联军 和 猛拉军 支撑，克钦军 更是在2012年 拉咋总部 以自助枪，支援军同盟军 。 有些人只听说过 三联盟 ，没听说过 七联盟。 那就是佤联军领到北方七联盟 ；（FPNCC）（ 缅北七大武装联盟） 在这么一个强大的组织下，政府军打了半世界都没能消灭，只要有一个倒下，总能被扶持起来，所以想要击溃同盟军只能说比登天还要难 ，几乎是不可能 ！（只说事实不为任何立场）我们作为百姓无能为力，只能说 不要慌，政府会处理的。 第三 ；同盟军组织干出来的事情，不受当地华人的支持和同情，代表不了所有果敢百姓，更不是所有华人 。有必要这说明一下 ；对同盟军有意见的，尽量用 同盟军这一词汇来形容他们，而不是辱骂果敢人，果敢民族等，请把描述词用在合适的地方！！不要以民族来做对比，民族和战争没有关系！ 新闻网上 很多 （德佑和老m）看见我们互相干，只会给他们见笑 ！果敢 -猛稳百姓都是贴对联， 吃腊肉，过春节的 缅甸华人，（不说参与同盟军）我们应该团结一致，因为我们生在一个常年内战的国家，应该互相理解，尊重，才能继续维持生存。 订阅柬埔寨八卦频道 @bgc555 欢迎投稿爆料：@tq135

爆火Sora震惊威尔·史密斯 OpenAI技术路线或早在1月被成功预言

爆火Sora震惊威尔·史密斯 OpenAI技术路线或早在1月被成功预言 你以为，上面是一年前的AI视频，下面是如今的AI视频？错！这个所谓AI生成的视频，其实正是威尔史密斯本人！威尔·史密斯吃意面这个“图灵测试”，曾让Runway、Pika等屡屡翻车。Runway生成的，是这样的但如今，Sora已经做到了逼真似真人、毫无破绽，所以才让威尔史密斯成功骗过了大众，这太可怕了！Sora的出现，其实在今年1月就已被人预言1月5日，一位前阿里的AI专家表示我认为，Transformer框架和LLM路线，将是AI视频的一个突破口和新范式，它将使AI视频更加连贯、一致，并且时长更长。目前的Diffusion+Unet路线（如Runway、Pika等），只是暂时的解决方案。无独有偶，斯坦福学者李飞飞在去年年底，就用Transformer就做出了逼真的视频。而马毅教授也表示，自己团队去年在NeurIPS一篇论文中也已经证实，用Transformer可以实现diffusion和denosing。马毅团队提出：假设数据分布是mixed Gaussians，那Transformer blocks就是在实现diffusion/扩散和denoising/压缩能想到Sora技术路线的，肯定不止一个人。可是全世界第一个把Sora做出来的，就是OpenAI。OpenAI为何总能成功？无他，唯手快尔。Runway和Pika“点歪”的科技树，被OpenAI掰正了在此之前，Runway、Pika等AI视频工具吸引了不少聚光灯。而OpenAI的Sora，不仅效果更加真实，就是把Transformer对前后文的理解和强大的一致性，发挥得淋漓尽致。这个全新的科技树，可真是够震撼的。不过我们在开头也可以看到，OpenAI并不是第一个想到这个的人。Transformer框架+LLM路线这种新范式，其实早已有人想到了。就如同AI大V“阑夕”所言，OpenAI用最简单的话，把最复杂的技术讲清楚了“图片只是单帧的视频。”科技行业这种从容的公共表达，真是前所未见，令人醍醐灌顶。“阑夕”指出，“图片只是单帧的视频”的妙处就在于，图片的创建不会脱离时间轴而存在，Sora实际上是提前给视频写了脚本的。甚至无论用户怎样Prompt，Sora AI都有自己的构图思维。而这，就是困住Runway、Pika等公司最大的问题。它们的思路，基本都是基于一张图片来让AI去想象，完成延伸和填补，从而叠加成视频。比拼的是谁家的AI更能理解用户想要的内容。因此，这些AI视频极易发生变形，如何保持一致性成了登天般的难题。Diffusion Model这一局，是彻底输给Transformer了。ChatGPT故事再次重演，Sora其实站在Google的肩膀上让我们深入扒一扒，Sora是站在哪些前人的肩膀上。简而言之，最大创新Patch的论文，是Google发表的。Diffusion Transformer的论文，来自William Peebles和谢赛宁。此外，Meta等机构、UC伯克利等名校皆有贡献。William Peebles和谢赛宁提出的框架纽约大学计算机系助理教授谢赛宁在分析了Sora的技术报告后表示，Sora应该是基于自己和William Peebles提出的框架设计而成。这篇提出了Sora基础架构的论文，去年被ICCV收录。论文地址： Peebles加入了OpenAI，领导了开发Sora的技术团队。图灵三巨头之一、Meta AI主管LeCun，也转发了谢赛宁的帖子表示认可。巧合的是，谢赛宁是LeCun的前FAIR同事、现纽约大学同事，William Peebles是LeCun的前伯克利学生、现任OpenAI工程师。AI果然是个圈。最近，谢赛宁对说自己是Sora作者的说法进行了辟谣CVPR“有眼不识泰山”，拒掉Sora基础论文有趣的是，Diffusion Transformer这篇论文曾因“缺乏创新性”被CVPR 2023拒收，后来才被ICCV2003接收。谢赛宁表示，他们在DIT项目没有创造太多的新东西，但是两个方面的问题：简单性和可扩展性。这可能就是Sora为什么要基于DIT构建的主要原因。此前，生成模型的方法包括GAN、自回归、扩散模型。它们都有各自的优势和局限性。而Sora引入的，是一种全新的范式转变新的建模技术和灵活性，可以处理各种时间、纵横比和分辨率。Sora所做的，是把Diffusion和Transformer架构结合在一起，创建了diffusion transformer模型。这也即是OpenAI的创新之处。时空Patch是Google的创新时空Patch，是Sora创新的核心。它建立在Google DeepMind早期对NaViT和ViT（视觉Transformer）的研究之上。论文地址：“An Image is Worth 16x16 Words”。论文地址：“Attention Is All You Need”的历史重演。2017年6月12日，8位Google研究人员发表了Attention is All You Need，大名鼎鼎的Transformer横空出世。它的出现，让NLP变了天，成为自然语言领域的主流模型。论文地址：... PC版： 手机版：

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为什么？社会生活中的理由

为什么？社会生活中的理由 描述：这是一本关于我们所给定的理由以及这些理由如何给定的书。它考察了我们在日常生活中给出的理由如何取决于社会关系，并反过来构建社会关系。本书以简易平实的风格探讨了人们如何通过不同的理由来确认、建立、协商、修复或终止与他人的关系。 蒂利将人们所给出的理由分为四类：惯例、故事、准则和技术性说明。人们会根据谈话对象和场合的不同给出不同类型的理由，有时还会在不同类型的理由之间进行转换。例如，一个医生可能使用生物化学的专业语言来理解病症，但在不懂生物化学的病人面前，他会诉诸惯例和故事。 全书随处可见关于（包括作者本人的）日常生活体验的精彩轶事。本书告诉我们，故事是人类最伟大的发明之一。 编辑推荐： 顶尖社会学者对日常生活的有力透视 一部洞察幽微、机智轻快的大家小书 作者查尔斯是20世纪下半叶和21世纪初世界最杰出的社会科学家之一、“21世纪社会学之父”、“美国最多产、最有趣的社会学家” 一本不一样的社科书！没有社科文本通常的呆板沉闷气味，充满了丰富的联想，机智的比喻和明快的笔触，给读者带来阅读的享受和想象的空间。 链接：https://www.aliyundrive.com/s/cVk1Jv114RT 大小：10.63M 标签：#社会学 #生活 #社交 #通俗读物 #人类学 #角度 来自：雷锋 版权：版权反馈/DMCA 频道：@shareAliyun 群组：@aliyundriveShare 投稿：@aliyun_share_bot

马化腾撰写文章支持中国重振私营经济的政策，小米CEO雷军对此遥相呼应

马化腾撰写文章支持中国重振私营经济的政策，小米CEO雷军对此遥相呼应 亿万富翁腾讯控股有限公司联合创始人马化腾撰写了一篇长篇评论文章，支持中国重振私营部门的承诺，成为支持北京释放大范围经济束缚的最著名企业家。 中国第三富豪呼应了周三发布的一份官方政策文件中的许多观点，该文件呼吁复兴私营企业，而此时世界第二大经济体正在努力获得动力。小米公司联合创始人、智能手机大亨转型为电动汽车企业家雷军也加入了他的行列，雷军在另一篇社论中将这些政策比作高质量增长和创新的宣言。 马化腾很少发表自己的观点，但过去曾公开支持重要政策，他为国有央视撰写了一篇文章，称私营企业对国家至关重要，并明确引用了中国国家主席习近平此前就此事发表的声明。他谈到了人工智能的出现以及该国如何需要拥抱下一代技术。 马化腾在中央电视台网站发表的专栏文章中写道：“我们必须再次拥抱即将到来的工业革命带来的机遇。” 以政策为指引，“我们将满怀信心、再接再厉”。

#人型 #机器人 #投资 #具身智能

#人型 #机器人 #投资 #具身智能 现在大家都在看人型机器人和具身智能，但都没搞明白投资具身机器人到底是投资什么。 现在我们看到大部分的投资，讲的故事都是说五年内会有居家性的机器人卖到消费者手上，但如果我们看现在实际的案例和学术理论这种假设是基本上没法成立的。 现在机器人技术上能解决的比较好的，就是1）如何在不同的环境能够维持平衡并且行动，这个包括轮式，双足、四足；2）还有就是不同自由度的机器臂进行预定好的，提前设置的，提前规划的移动。这种技术已经非常成熟了，所以在工业场景进行简单的搬运、组装、上下料，这个完全没有任何问题。 但是如果要进行在居家环境里面进行稍微比分拣不同东西更复杂的操作的话，现在还没有任何模型能够胜任。甚至现在去进行这些复杂动作的数积集和模型框架都不成熟。 现在generative人工智能之所以这么火，是因为在学术界有两个很大的突破，一个是attention is all you need (transformer), 另一个是latent diffusion。那大家可以想一想，在机器人和现实世界的互动中，就现在的理论知识去解决这个问题够吗？ 这个突破还没出现。 那投资人实际应该去投资的是什么呢？答案是5年前类似openai的公司，openai在过去五年期间我一直关注，大家可能忘了，他们做了很多理论的突破，都没有寻求变现，而是去验证模型本身的可行性。我第一次关注到他们是在游戏里面，他们用强化学习模型打赢了星际争霸的韩国冠军。这个没有进行任何变现的技术突破，在后来的GPT 3.5模型的收敛和人工矫正aligment效果上面是有趣大贡献的，就是大家现在所谓的RLHF。第二次关注到他们是基因序列模型，Alpha fold，这个在医疗领域，当时是轰轰烈烈的大突破，但他们也没有将它进行直接变现。第三次关注到他们是GPT3语言大模型的发布，但这个模型出来后，他们也没有进行变现。我想说的是，学术领域的突破到实际应用的落地是需要接受很长一段时间的没有任何变现的（没有任何收入的）积累。