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#关于投稿 小编不想多说什么，很多内容想好再投，其次就是飞机上有很多博主为了几千u可以随便出卖一个人的信息，他们赚钱可以没有一点底线，但是在孟玺这边大家可以放心投，但是唯一要求就是要保证内容真实性，如果是造谣那种耶稣都保不住你。 订阅孟玺-东南亚悬赏通缉令  t.me/+09NFw7J8Id83ODEx 欢迎投稿爆料： @Mengxi

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#群友曝光 曝光一个关于国内诈骗的事情：我说一下事情经过，就是之前在飞机上有很多看片并且直播平台，国内可以下载的我发现客户流量很多的一个平台暗网antv9.com，男人有时候都喜欢看看片嘛我就冲了会员，上面推送的广告第一次就有约炮的，进去以后类似就是冲会员也不贵，给你线下帮忙安排妹子冲了以后就有平台客服让你完成数据充值返利，按导师规定固定金额充值返利然后就会返回余额到平台里可以体现的，到后面会越来越大不让你体现，当时我可能被骗了3-4w吧报警不好弄我也就认了，现在这个平台又新的广告推出了壮阳药，催情药今天我下载了依然买药付了款，然后竟然又有客服加我说要过数据为了怕条子抓，为了客户信息真实让你充值做数据任务然后返回平台，我就知道又是诈骗手段，我就去找这个暗网软件飞机的招商还有负责人说，我说你们正常做灰产黄片充值会员直播都行，我觉得直接接诈骗广告去祸害用户太害人了而且针对的全是中国用户人家不听还把我直接飞了，我找皮哥举报这个事情花钱投送这条广告只是想说我虽然不是什么好人，大家都是做灰产的但是国内外这么严不要再去搞诈骗，尤其是骗国人了，多少有点良心，没有谁保证自己一辈子都不会被骗，其他人真的应该警示一点这种类型的软件套路应该让更多人知道下载以后各种类型让你充钱的都是骗子 ps～这类型都是骗局，注意防骗 欢迎订阅东南亚悬赏曝光！ https://t.me/dny88 投稿/广告：@slslyy

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迪迦刚刚刷到一条帖子，图一大家可以看看，就是四月份发了一条新闻: 某盘口狗推杀了一个客户入金12亿卢比。 帖子可查看这条：t.me/jieclub/2089 12亿卢比折合人民币就是一个亿，然后这个月迪拜就被抓疯了，按照之前的视频来看五月份和6月份最少抓了1/2千人回国了。 PS：记得之前妙瓦底某园区也是一个狗推杀了1000多万美金，甚至之前缅北早期也有开单上亿的，但是这种开一单公司就马上换地方了现在这种单子应该很少了，前2年挺多的，开了大单子整个公司就立马换办公室甚至园区的，应该有不少人知道吧？话说你们见过开的最多的一单是杀了多少？ 订阅曝光届官方权威频道↓ me/+GFROEqZfXSUyN2Ix 欢迎投稿爆料: @m1314

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强烈推荐这期内容，Su Zhu的很多话我是认可的。加密世界也有政治正确，你吹比特币和以太坊就可以收获认同和掌声，但是你真的是需要掌声么，特别是对于新人而言？2021年初，你要吹捧SOL，得到的肯定是鄙夷的嘘声，但是可以收获100X的涨幅，你要掌声还是100x？Alpha往往来自于共识之前的非共识，放下傲慢，这个世界才会变得真实。文中有提到，世界上有一种现象：一旦你变得富有，那么你说什么都是对的 #抽屉IT

浅谈 #阳光园区最近很多阳光的小伙伴找到小编，询问多久第二批遣返，遣返回去被判多久，如果现在捞出来可以吗？

浅谈 #阳光园区 最近很多阳光的小伙伴找到小编，询问多久第二批遣返，遣返回去被判多久，如果现在捞出来可以吗？ 小编说说自己的看法： 关于第二批遣返，时间小编不知道，大几率也快了，毕竟关押这么久了 关于判刑：这次的事情还是比较严重的，证据直接拉回国内，而且已经上了国内官方新闻，但是小卡拉米，大致也没多少事情，自己就一个小客服，拿了多少工资，就吐多少钱出去，该交罚款交罚款，自己也是被骗进去的，不是吗？当然，如果你们要互相点水，当我没说。 另外还有网友说当事人电脑一并运送回去了，可能你想说谎都没用的。 网友投稿，请自行考证 投搞曝料：@labi1858 休闲电影 房源供需 二手交易 吃瓜搞笑 求职招聘 抖音吃瓜

最近因为一个契机，我从头开始参与基础大模型的训练开发。亲身经历去实践这个过程令我兴奋，也让我学到很多。有一些心得体会可以分享：

最近因为一个契机，我从头开始参与基础大模型的训练开发。亲身经历去实践这个过程令我兴奋，也让我学到很多。有一些心得体会可以分享： 1. 人们常说GPT模型学习了整个互联网的数据，听上去只要能够把整个互联网爬下来就可以了，这个说法并不准确。训练的原始数据的确是来自互联网（CommonCrawl和私域的内容），但是实际拿来训练用的只是其中的子集一个精心挑选的高质量子集。Sam Altman和Lex Friedman的访谈中说过，他们在数据上的大部分努力是去筛选信息，而不是堆积信息。原始数据需要经过大量的筛选、去重、格式化的处理，这个过程耗时耗力，也往往被忽视，但却是至关重要的。 2. 随着模型的参数上到百亿甚至千亿，很多新的能力开始涌现，而很多工程上的麻烦也随之而来。为了应对如此庞大的数据和模型体量，系统里几乎每个角落都需要优化，从数据处理、切分、训练时的样本和机器分布、梯度下降的稳定性、存储等等，各个方面都需要对应做提升，避免成为短板。一个成功的大模型背后离不开几十上百个细节的工程优化。 3. 一个还不成熟、有待考验的心得：现在想要做一个LLM，你并不需要一支庞大的团队。你只需要不到10个有经验、有行动力、能够高效合作的工程师就可以了。Meta、OpenAI、HuggingFace等团队都为这个生态提供了非常实用的轮子，只要使用得当，就可以获得明显的助力。当然，人数上可以精简，GPU计算资源还是得管够。