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我发现很多人都有信息焦虑,尤其是变化较快的互联网、AI的从业者更是如此。 其实有个非常简单的办法来缓解焦虑提升认知 1.简单来说就是选定一个你认为的值得学习的人(初学者最好选择公认的比你厉害很多的人。) 2.不用经过ta的允许当ta的远程助理。 3.跟着ta学习至少三个月基本你的感觉就培养起来了 4.此方法也适合出海、调研某个群体等 怎么当其实很简单,在推特上选择你想要关注的某个领域的人,然后每隔一段时间查看回复栏就行。 这里面的逻辑是评论是所有用户行为最花时间也最有价值的,尤其是财富水平或者科研水平在世界顶尖的人都愿意花时间评论的内容是不是值得你花一点点时间了解一下呢? 当然这么做最大的好处是了解未知的未知,你可以把你关注的人的每一次评论和转发都当做是你的老板带你去见“某件事”并且你不需要做任何事。很多未知的未知都会随着你关注的人的高频转发和评论在你记忆中变成已知的未知,再之后就看你的热情有多高了。

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一个很好的网站:1988-2023:互联网发展里程碑。尤其是互联网早期发展的历程和节点,对现在新技术创业者投资人会尤其有启发。 当很多人说(AI、Web3、Metaverse)等就是互联网的(1993,1994,1995,1998)年的时候,究竟在这些时间点互联网行业发生了什么?

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Sora 详细的技术报告发布了,相关从业者可能都需要看看。 里面有 Open AI的训练思路以及 Sora 详细的技术特性,我从里面找了一些要点,详细的可以去看完整内容。 简单来说 Sora 的训练量足够大也产生了类似涌现的能力。 技术特点: 三维空间的连贯性:Sora可以生成带有动态相机运动的视频。随着相机移动和旋转,人物和场景元素在三维空间中保持连贯的运动。 模拟数字世界:Sora还能模拟人工过程,如视频游戏。Sora能够同时控制Minecraft中的玩家,并高保真地渲染游戏世界及其动态。通过提及“Minecraft”的提示,可以零样本地激发Sora的这些能力 长期连续性和物体持久性:对视频生成系统来说,Sora通常能够有效地模拟短期和长期的依赖关系。同样,它能在一个样本中生成同一角色的多个镜头,确保其在整个视频中的外观一致。 与世界互动:Sora有时能够模拟对世界状态产生简单影响的行为。例如,画家可以在画布上留下随时间持续的新笔触,或者一个人吃汉堡时留下咬痕。 训练过程: Sora 的训练受到了大语言模型(Large Language Model)的启发。这些模型通过在互联网规模的数据上进行训练,从而获得了广泛的能力。 Sora实际上是一种扩散型变换器模型(diffusion transformer)。 首先将视频压缩到一个低维潜在空间中,然后将这种表现形式分解成时空区块,从而将视频转换为区块。 训练了一个用于降低视觉数据维度的网络。这个网络以原始视频为输入,输出在时间和空间上都被压缩的潜在表示。Sora在这个压缩的潜在空间上进行训练,并在此空间中生成视频。还开发了一个对应的解码器模型,它能将生成的潜在表示映射回到像素空间。 对于给定的压缩输入视频,提取一系列时空区块,它们在变换器模型中充当标记(token)。这种方案同样适用于图像,因为图像本质上是单帧的视频。基于区块的表示方法使Sora能够针对不同分辨率、持续时间和纵横比的视频和图像进行训练。在推理过程中,可以通过在适当大小的网格中排列随机初始化的区块来控制生成视频的大小。 随着 Sora 训练计算量的增加,样本质量有了显著提升。 Sora训练时没有对素材进行裁切,使得Sora能够直接为不同设备以其原生纵横比创造内容。 针对视频的原生纵横比进行训练,还可以提高构图和取景的质量。

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#重磅新闻:#杭州警方正在对加密货币从业者进行系统性摸排 在过去的24小时内,杭州已有加密行业从业者被警方口头通知前往派出所. 受访者被要求携带笔记本电脑,并在现场配合完成数据采集、信息恢复及笔录记录. 受访者声称警方使用的采集设备恢复出了其已卸载的Telegram、Slack软件中的聊天记录 目前已确认的案例中 警方操作:事先电话或直接上门通知,要求本人配合了解情况,通常需前往辖区派出所;被要求携带笔记本电脑与手机前往;进入派出所后,警方对电脑和手机进行数据采集、数据恢复操作,现场提取文件、浏览器记录、钱包信息、聊天记录等;使用一种外形类似充电宝的电子设备,插线后可对数据进行自动镜像,包括恢复了Telegram的聊天记录(当事人声称);随后进行完整的笔录流程,询问内容集中于是否参与代币发行、是否运营社区及产品、资金如何进出等问题,受访者通常不会获得正式传唤单、也未收到搜查或扣押通知书. 所有过程在非涉案、非刑事的背景下完成 #调查重点人群画像 从目前掌握的样本来看,警方关注的对象集中于以下几类: 1.有参与 Token Launch 或项目融资经历者 2.在境外募资、融资回流、有跨境转账或USDT场外活动记录的公司或个人 3.运营社区或拉新用户背景者,如DAO管理者、节点运营者、内容营销人 警方的提问显然是系统化准备的,他们关注的不是单一行为,而是整个项目的结构逻辑、项目成员关系和链上链下资金流路径 采集设备:它能获取哪些数据? 受访人描述的那台设备“五个字、体积如充电宝、带屏幕与数据线”, 基本可以确认公安配发的便携式电子数据取证终端 其能力包括: 1.提取微信、Telegram聊天内容、浏览器访问记录、文件目录、通信录等数据; 2.自动检索敏感关键词(如“币安”、“钱包”、“USDT”“Tornado”、“空投”、“返佣”等) 3.对电脑端自动扫描开发工具、钱包插件、API配置、节点命令行历史等信息; 可现场生成数据镜像并上传至警用终端系统做后续分析,换句话说,如果你曾在本地设备上进行过开发、交易、传播或组织行为该设备几乎都能捕捉到相关痕迹 杭州为何是第一站? 这轮排查率先发生在杭州,并非偶然. 杭州公安在电子侦查、数据治理方面技术储备领先,全国首批引入鹰眼、数字足迹建模等系统 加密人才密集:大量Web3项目注册于杭州,ZK与钱包相关团队尤为集中;资金跨境敏感:不少杭州项目参与国际融资、生态建设,涉及跨境投资回流,税务与外管问题频繁出现,杭州长期作为数字金融治理实验区,这类排查有可能是 #全国范围排查的前奏 从业者应该如何应对? 首先要明确:任何时候都不应触碰法律底线,合规是加密行业长期发展的前提。但在当下政策尚未完全清晰、执法尺度存在差异的情况下,作为从业者,你有必要提前做好准备,以合法、理性、有效的方式应对可能的调查或走访,所有团队资料做好本地+云端备份,包括项目结构图、合规解释、融资记录、代码审计等;分离你的角色边界:技术即技术,宣传即宣传,勿混合代持、运营、资金托管等身份;建立被约谈场景的内部演练与应对SOP,如谁回应、哪些可说、哪些不说、文书如何处理;审查历史操作与发言记录,尤其是KOL内容、社区截图、钱包打币路径;提醒团队核心之外的成员,不要在不清楚背景的情况下轻率做笔录或交出设备 加密行业在中国进入系统治理阶段已成事实,以下是加密从业者潜在法律风险(中国法律视角) 创始人/CEO:非法吸收公众存款罪、集资诈骗罪、组织领导传销活动罪、非法经营罪 CTO/技术负责人:帮助信息网络犯罪活动罪、掩饰隐瞒犯罪所得罪、洗钱罪 前端/客户端开发:非法经营罪(视工具用途) 协助信息网络犯罪 合约/后端工程师:编写诈骗工具、诈骗共犯(如被认定共谋) 经济模型设计者:传销罪、非法吸收公众存款 运营/社区负责人:虚假广告罪、非法集资相关共犯 市场/PR/KOL对接:协助金融诈骗、非法经营活动的共犯 链上分析师/MEV工程师:操纵市场罪、扰乱金融秩序罪(未来可能适用) 交易员/操盘团队:操纵证券/期货市场罪类推、合谋诈骗 KOL/项目代言人:- 非法吸收公众存款罪(共犯)、虚假广告罪、帮助信息网络犯罪活动罪 社区负责人(社区长):组织、领导传销罪(若结构封闭层级)、诈骗共犯、非法经营罪 特别提醒的几类高风险行为: 模糊身份融资:用DAO投资、空投预售、节点认购掩盖非公开融资行为 → 易被定为非法集资 代币预挖+静态收益承诺:结构一旦形似资金盘,即便链上透明也难免责 无境外注册+人民币结算:项目未在海外注册、且私下收人民币参投,等同于境内发币 欢迎订阅东南亚大事件频道 @HH9915 欢迎投稿爆料: @HFH179

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