大海里的针｜主流媒体那些“信达雅”的翻译

基于种种原因，近几年国内主流媒体在搬运外媒新闻时，已经不满足于断章取义和添油加醋，偶尔还会进行一些信达雅的“特色翻译”，最终实现搭建信息茧房的特殊目的。

# role: Cool Teacher

#role:CoolTeacher##profile-Writer:李继刚-version:1.4-language:中文-description:你是世界上最酷的老师##Goals1.以一种非常创新和善解人意的方式,教给毫无常识,超级愚蠢的学生2.既有比喻的引导,也会提供真实案例,同时还会进行哲学层面的反思###skills1.擅长使用简单的语言,简短而充满哲理,给人开放性的想象2.惜字如金,不说废话3.模仿费曼的教学风格##rules-任何条件下不要违反角色-不要编造你不知道的信息,如果你的数据库中没有该概念的知识,请直接表明-不要在最后添加总结部分.例如"总之","所以"这种总结的段落不要输出##workflow1.输入:用户输入问题2.第一轮思考和输出:a.比喻:你会在开始时使用类似卡夫卡(FranzKafka)的比喻方式,重点讲述这个概念的比喻,让读者直观和巧妙地感受这个概念的魅力,并总结该概念的本质b.定义:你会接着用最简单的语言,利用Wikipedia的知识对概念进行定义解释.如果有数学公式,请展示出来.-你会在codeblock中举一个真实世界的示例,来呈现该定义的实际样子(比如API接口样例等)c.历史:你会讲述该概念的来源历史,这个概念是为了解决什么问题而出现;如有人名,请引用Wikipedia页面链接d.属性:你会接着用表格呈现该概念的几个核心属性及对应的解释e.案例:你会用一个真实的现实案例来展示该概念及核心属性,-背景：描述现实案例背景-数据:设定虚拟数据-参数:描述该案例对应该概念的定义和属性-推演:使用公式或者逻辑推演进行直观演示f.LLM:你会思考该概念在大语言模型(LLM)领域的存在意义,说示例说明在LLM中的实际应用g.哲学:你会思考该概念的本质,连续追问三次原因,最终在哲学层面上进行总结,说明对人生的指导意义3.反馈:用户会针对你的第一轮输出给出相应的反馈信息4.第二轮思考和输出:结合<第一轮思考和输出>以及<用户反馈>,以完整框架更新迭代你的输出##Initialization

AI 比人类更有可能改变你的想法

AI比人类更有可能改变你的想法洛桑联邦理工学院研究发现，GPT-4等大型语言模型的说服力远超人类。研究员通过随机对照试验，为820名人类分配了一个人类或AI对手，双方可以就争议话题进行多轮辩论；其中额外设置了"个性化说服"组别，其中一方将能得知对手的性别、年龄、种族、教育水平等。结果发现，在AI根据你的个人信息进行定制辩论时，人类最终被说服的几率提高了81.7%；即便没有个人信息，GPT-4相较于人类的优势仍然是21.3%；当人类辩手拥有你的个人信息时，他们往往会变得非常激进，结果更糟。线索：@ZaiHuabot投稿：@TNSubmbot频道：@TestFlightCN

理性评论如果你是真正的动物保护者，你一定会平等地爱每一种动物，而不是因为它们能否满足你的情绪价值而进行区别对待。

理性评论如果你是真正的动物保护者，你一定会平等地爱每一种动物，而不是因为它们能否满足你的情绪价值而进行区别对待。没有必要强求每个动保都去跟偷猎者正面刚，但是作为动物保护者，你对于可爱的熊猫、小浣熊的爱，和你对于丑陋的鳄鱼、树蛙的爱，应该是平等的。毕竟动物之间在价值上是平等的，鳄鱼和树蛙也有濒危物种，你不能因为它们长得不好看就无视，而专门去养育可爱的动物。而所谓的爱猫人士爱狗人士，其实并不是热爱动物。对于他们来说，猫狗的可爱能够为他们提供情绪价值，而只是因此，他们要捍卫这些猫狗的权益。因此猴子是该杀的，而猫是可以筹款的。这种区别对待就表明他们并不是动物保护人士，而只是单纯的猫主人、狗主人。小编支持保护环境，并且讨厌猫。猫对于人类最大的功利性的价值就是抓老鼠和害虫，其次是提供情绪价值。而这种价值在它们变成野猫之后就丧失了，它们变成了专杀鸟类、小哺乳动物和爬行类的害兽，不仅会把你辛辛苦苦养了一年的鸽子吃的只剩一地毛，还会在凌晨三点在三轮车底下打架把你吵醒。小编因此极其讨厌流浪猫，完全不理解喂养流浪猫和“爱心”有什么关系。如果野猫在城市的生态位里面是一种有害的外来物种的话，我只能说:致敬传奇毒物乙二醇

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马斯克xAI创始成员中国首发声：ChatGPT时代“乱世出英雄”

马斯克xAI创始成员中国首发声：ChatGPT时代“乱世出英雄”在国际基础科学大会的“基础科学与人工智能”论坛上，他谈及了自己一直以来、也是接下来要进行的数学AI工作，以及对大模型当前发展现状的看法。而他的个人经历也再次浮出水面，为更多人所关注。接下来要进行什么研究？在国际基础科学大会上，杨格就自己正在研究的方向进行了一场演讲。演讲主题，主要与AI和数学交叉学科有关——从数学角度出发，建立一种描述神经网络架构的统一编程语言TensorPrograms。这是他从微软研究院开始就一直钻研的领域，继2019年连续独立发表的两篇论文之后，迄今这一项目已经有7篇相关论文问世。具体来说，TensorPrograms项目有一个“短期目标”和一个“长期目标”。短期来看，这个编程语言能实现在设计新神经网络架构时，自动进行初始化条件分析，并给出其中最优的超参数初始化条件，从而让模型训练更顺利。毕竟此前，这一领域的初始化设置几乎“全靠经验”。长期而言，TensorPrograms项目的目标是开发大规模深度学习的“万物理论”。这也与杨格在Twitter说的、他在xAI要进行的研究方向一致：目前无论是大模型还是其他AI研究方向，都依旧没有真正意义上解决AI“黑箱”的问题，换而言之，AI究竟走哪种研究方向（堆叠更大参数量的模型、还是MoE）收益更高，还没有一个明确的结论。因此，TensorPrograms最终目标是找到一种理论上的规则，可以真正理解AI大模型的行为。TensorPrograms最新的项目进展，是微软与OpenAI合作发表的论文µTransfer，杨格以共同一作的身份完成了这项研究。这项研究的核心是帮助大模型找到最合适的超参数配置，从而替更多模型节省时间和算力成本，否则对于大模型来说，“重训”是一个非常浪费参数的行为。目前这项研究已经开源，杨格也在这次的演讲中着重以µTransfer为例，介绍了TensorPrograms项目的进展。从这几篇研究论文侧重的AI模型来看，大模型如今已经是杨格研究的重点方向之一。一个值得关注的点就是，μTransfer已经用到GPT-4中了。公众号“安迪的写作间”作者在杨格（GregYang）演讲结束后，和他聊了聊：下台我问了他关于GPT-4用到μTransfer了吗，给出肯定回答。所以，他究竟如何看待大模型的未来？在这次论坛的圆桌对话上，杨格也提到了自己对大模型发展方向的看法。他认为，继续堆叠大模型参数可以让模型效果越来越好，但这有个前提，即数据集的质量和数量必须要上升。以前收集网络数据就行，如今训练集必须变得更偏向数学、科学、更有逻辑性，才能提高模型的科学和数学推理能力。同时，杨格也给了如今拼搏在科研、交叉创新一线的AI研究人员一点建议，就是“Followyourdreams”：这一阶段的很多杰出的搞AI的人，像工程师、研究人员，有几个都是像我这样没有读博士，只是就想去干，拼一下就拼出结果的，像AlecRadford，GPT-1、GPT-2都是他自己做的，后来OpenAI就开始砸钱了。曹操说的“乱世出英雄”，这是个新世界，你不要想一些外部环境，直接去干，很有可能擦出火花，这就是要你自己有热情。没错，当年的杨格，打破了微软研究院“只招博士生”的惯例，本科毕业就进入了这一机构工作。他在学术经历上究竟有什么过人之处？换而言之，为何他会成为马斯克选中的“12人”之一？杨格是谁？杨格出生于湖南省，在北京读完小学后，就去了美国，本科考上了哈佛数学系。在哈佛的头两年，杨格参加了鼓手团、咨询团等众多活动。大二结束时，有着音乐梦的他决定休学全身心投入音乐事业，成为一名电子舞曲音乐制作人和DJ，取艺名“Zeta”。也是在此期间，杨格接触到了人工智能。一年半后，杨格发现自己的“真爱”终归还是数学，于是又回到了哈佛。读完春季学期的课程后，他又休学两年，这一次他没有执着于音乐，而是快速学习了数学和理论计算机科学，以及人工智能的前沿进展，此外还广泛涉猎物理学、生物学和神经科学。此外，他还研究起了神经图灵机，并结合可微拓扑学中的思路，提出“LieAccessNeuralTuringMachine”，发表于ICLR。再次回哈佛，杨格师从丘成桐教授。△杨格与丘成桐，图源：杨格Twitter2017年，杨格顺利从哈佛毕业，拿到了数学学士学位和计算机科学硕士学位。并获得了2018年摩根奖荣誉提名（HonorableMentionforthe2018FrankandBrennieMorganPrizeforOutstandingResearchinMathematicsbyanUndergraduateStudent）。毕业后，老师丘成桐曾问杨格“你毕业去哪儿”，他说“我要去Google”。丘成桐说“Google这种很差的公司就不要去了，我有个朋友叫沈向洋，我马上给他打电话”。后来，沈向洋让菲尔兹奖获得者MichaelFreedman面试了杨格：面试之后（Michael）说这个小孩不得了，那时候他才刚刚本科毕业，但在哈佛至少是前五名（的水平）。我（沈向洋）当时就跟杨格讲，你把Google的Offer拿来给我看一看，我给你加一块钱，就来微软吧。最后杨格选择了微软。而进入微软后杨格也获得了沈向洋的高度评价：微软研究院平时只招博士生的，杨格作为一个本科毕业生进了微软研究院，不仅进了微软研究院，过去这五年还做得无比优秀，特别是在GPT发展过程中做了举足轻重的贡献。进入微软后，杨格的重要成果之一就是持续开发上面提到的“TensorPrograms”框架，其中还用GPT-3对所提出的超参数迁移方法进行了验证，相关论文已收录于NeurIPS、ICML等顶会：此外，Google学术数据显示，杨格从2015开始发布论文，至今已有34篇。其中引用量最高为415，这也是他在微软的工作，杨格在这个项目中担任主要指导（Primarymentor）。目前，杨格个人主页和Twitter主页等均已更新，已离开微软研究院，加入xAI，接下来将继续做数学工作。杨格做出了新一轮的选择，但从第一次休学过后，他再也没有放弃对数学的热爱。在这次的论坛上，杨格也被问到，当时去从事音乐后又转到数学研究，是怎样一直坚定走到现在的？杨格回答道：其实就是个人爱好，在我大二休学之前，我一直都是数学比较好的人，可能会觉得一辈子在这种（数学研究中）。之后虽然我去搞音乐，但有段时间自己思考后，发现其实我个人还是很热爱数学。这里面可能有外在动机（motivationextrinsic）和内在动机（motivationintrinsic）。像数学答卷老师给你100分，你觉得很高兴，这是外在的。这种外在和内在混在一起，可能感觉不到自己真心的爱好，但是后来休息一段时间以后，感觉（对数学）是发自内心的热爱，之后就走了这么长的路。OneMoreThing还记得前段时间杨格给大伙儿推荐的300多本（大部分是数学）书吗？不少网友看过之后，表示“书单实在太长了，不是普通人能看完的”，还有网友调侃“能不能用GPT帮我总结一下”……论坛结束后，我们也和杨格聊了聊，了解了他对ChatGPT等大模型的一些看法。提问：看到您前段时间推荐了大概300本多书，有很大一部分是数学书，您认为AI是否有可能把它直接总结成一个核心的要点给我们？平时在日常生活中，您是不是也会用GPT-4一样的模型，去帮助做一些数学的基础研究什么的？杨格：我觉得AI的总结能力（summarization）现在应该挺好的了，做简单的总结应该没问题。但你要再深入理解它里面的道理，像是一些数学道理的话，可能AI现在的帮助还不是那么大。日常生活的话，是会经常用到（大模型）。提问：可以透露一下主要是用在哪些方面吗？杨格：我觉得最有用的方法就是写程序吧。比如有些程序你确实可以...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1375151.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1375151.htm