剑客写字的地方|最怕最厌恶老胡这种“无论”的思想……

按照老胡这句话的逻辑,说白了就是“好声音”这当节目的价值比较大,如果它有什么问题,我们应该对他宽容一点,以保留它存在的价值,让它继续“发光”、“发热”。那么如果下次出问题的不是好声音呢?而是某个大国企、或者相当之大的民族企业、亦或者某个部门,是不是同样套用这套逻辑:企业干到这种程度不容易,能网开一面就网开一面,压一下吧、跳过吧……

相关推荐

封面图片

拜拜子:因为我不知道GPT本身到底对 “绝世高人大师” 有什么样的理解,我也不知道GPT被训练的时候,到底有没有被喂过什么样的算

拜拜子:因为我不知道GPT本身到底对“绝世高人大师”有什么样的理解,我也不知道GPT被训练的时候,到底有没有被喂过什么样的算命数据。因此我能做的,就是给一些符合我脑海里大师的关键词,哪怕GPT并没有被专门喂过这些关键词,至少也可以唤起一些它的认知,比如“国学相关”。突然焕然大悟!如果我们是导演,那其实GPT就是一个没有社会经验的年轻演员。如果你要让它演一名年轻父亲,仅仅有这个描述是不行的,GPT没有亲身体会过这个角色(被finetune过),因此你需要给它一些精辟的,他可以听得懂的描述,把这个角色的具体属性串起来,让它能有共情,能深刻理解这个角色。赶忙拿着这个猜想问了下拜拜子,拜拜子又给我分享了一个好玩的影视圈认知:如果一个演员戏演的好,可能是角色和演员的风格本身搭配,也可能是演员本身就有很多相关的人生洞察,最后还有一种可能,就是导演/或者一个拍摄指导,给的调教和讲解足够好。果真!GPT真的就像人一样,我们和GPT的关系就像导演和演员一样。三、不仅是GPT,对于团队和人生,也就是一个定义好角色的事情。受技术背景影响,最开始的时候,我潜意识还停留在计算机语言的思维范式上,即给一个相对具体的任务要求和描述。只不过这次语言从Python变成了汉字,而内在本质上依然是程序语言的逻辑。例如我会说:假设你是一个xx,请你帮我xx,要求输出xxxx,按照一个xx的逻辑来做。(我的最用心的prompt是这样的逻辑)效果并不好,GPT似乎大概明白要做什么了,但是并没有发挥出它的灵活性和延展性。只是在机械的做我让它做的事情,时常还没法准确理解我的意图。回过头来想,这是因为它没有深刻理解自己的角色(asanagent),只是被传达了机械的“如何做”一道雷闪过我的脑海,这个道理和做团队其实好像。单纯的去给组织中的人去布置KPI,或者要做什么,是不行的。如果你给团队伙伴定义好角色,定义好角色的必备属性(价值观or其他),定义好目标和任务,定义好情境(Context),伙伴不仅会做的很好,也会有很多开放性和自下而上的创新。当然,不同能力的伙伴,就好像是不同经验的演员或者LLM,需要你给予不同类型和等级的Prompt(具体由JD、SOP、制度、上下级沟通组成)其实呢。。。整个社会人与人的运作好像也是如此的。这套导演拆解剧本的逻辑,似乎也可以用来理解各种场景下人的行为,以及如何modify人的行为上。。。四、最后1)GPT也是人,人也是GPT2)调教GPT=定义角色=定义人3)能调教好GPT,团队是不是也能带好,身边的人是不是也可以沟通好4)衍生到Multi-Agent,也是这个逻辑

封面图片

#群友吐槽:写一篇大部分东南亚出国打拼这类人的现状吧。家里基本上都是农村的,父母的年龄越来越大自己也会担心那天真的突然父母得到了

#群友吐槽:写一篇大部分东南亚出国打拼这类人的现状吧。家里基本上都是农村的,父母的年龄越来越大自己也会担心那天真的突然父母得到了什么疾病。说真的需要多少钱能解决这个疾病。那我们能依靠谁?借钱?撸贷?还是卖血?没有钱谁都给不了你想要的生活。每一个地方都有黑暗的一面,尤其是国外你运气好可能在一家好的公司你能赚钱。你为人处事能圆滑,能被某个刚准备起家的大哥看重。那在外面能赚钱也是几个月就赚到了这辈子都想不到的前。作为一个过来人想说的是。在任何地方赚了钱。一定不要忘了初心。有钱一定要打回家。至少你大部分要打回家。不要相信什么爱情,有钱寂寞了就嫖娼(记得戴套)。钱借给别人要考虑清楚。借出去就不要想收回来。刷单个人能力要有。还要看公司资源怎么样。这里的东西不是那么简单。有冲劲是好事。祝你最后能赚钱,也祝我能达到我预计的目标。PS:就拿一件事来说,很多兄弟带着老婆或者女朋友来东南亚,结果因为没钱老婆都跟着有钱人跑了,所以你还有什么理由不努力赚钱?加入缅北悬赏讨论大群订阅悬赏频道:@oooxo欢迎投稿爆料:@Tongjl

封面图片

【在一个安静的地方,对一个什么都不知道的女孩进行大量的恶作剧吧!】

【在一个安静的地方,对一个什么都不知道的女孩进行大量的恶作剧吧!】私立樱花小学呈现的“实用性No.1”洛塔故事!在公园的阴凉处○对学生和妈妈秘密隐藏H恶作剧放纵通过在攀岩棒上摩擦胯部来教自慰,躺在滑梯上舔它,炫耀小便,然后用手指摩擦无毛的我,蒙着眼睛舔阴茎,坚持吃法兰克福香肠,站在秋千上,尝试腿间性爱,用网状操场设备让臀部露出来,舔肛门,M形张开双腿的管滑梯就这样从后面做爱在恐龙青铜雕像的阴影下,坐在灌木丛中,用单杠肛交,在沙箱中插入束缚等等。○学生妹太舒服了!“在一个空荡荡的公园里,让我们教一个有书包的女孩一些调皮的东西吧!》◆萌木结衣先生被专业配音演员任命为全配音女主角!声优到配角都有热情的声音!ecchi场景也有背景声音。◆总共1000个事件CG!共有1150张站立CG图片。它创造了一种存在感。◆Ecchi场景由AfterEffects以每秒30帧的速度制作动画。让攀爬棒摩擦胯部,插入少女的小穴,舔舐……以真实感十足的动画形式呈现!■故事“我要成为一个肮脏的男人!”30岁的主人公(一个广受好评的尼特)从不认识一个女人,渴望成为工口游戏中的恶魔男人,并决定自己成为一个肮脏的男人.然后他遇到了一个美丽的女孩,Shiko。“咕咕咕,你这个笨蛋!你还不知道我是个渣男。”30多岁的渣男对坏女人露出獠牙!“哦,我和Eeeee,ecchi,拜托!”但她有一个秘密……“志子同学……她背上的红色包是……(汗)”然后,那些完全没有污染的令人兴奋的淘气日子就开始了。文静又乖巧,不过椎子同学好像也对性很感兴趣呢对这个在安静的地方什么都不知道的好女孩多恶作剧吧!【一个30岁的肮脏男人和一个○女学生之间的恶作剧爱情故事】最新版本krkr运行会卡顿记得多存档或者降版本#私立さくらんぼ小学校#在没有人烟的公园和少女孕育爱情

封面图片

华尔街没有AI革命,最赚钱的地方为何却最“落后”?

华尔街没有AI革命,最赚钱的地方为何却最“落后”?很长时间以来,华尔街一直在使用自动化算法来完成交易和风险管理等任务。但是,投资者一直无法依靠AI来解决他们最大的挑战:跑赢大盘。虽然有些人将ChatGPT视为促进销售和研究工作的一种途径,但使用AI的投资结果并不是特别尽人意。“华尔街在将AI应用于投资方面的进展有限,尽管语言建模方面的创新可能会在未来几年改变这一现状。”哥伦比亚投资管理公司董事总经理乔纳森·拉金(JonathanLarkin)表示。该公司管理着哥伦比亚大学获得的130亿美元的捐赠基金,并投资各种基金。40年的尝试其实,华尔街在AI领域的尝试起步更早。40年前,包括美国对冲基金文艺复兴科技创始人吉姆·西蒙斯(JimSimons)在内的数学家出身的量化分析师,开发出了将投资决策交给计算机的算法。他和其他量化分析师多年来一直在使用机器学习(AI的一种),并且已经建立了交易模型,能够从过去的数据进行推断,在有限的人为干预下开发有利可图的交易。华尔街很早就使用自动算法,但不尽人意然而,量化分析师们称,很少有公司能成功地将所有业务都交给机器。他们在自我学习或强化学习方面也没有取得重大进展,因为这需要训练计算机自己学习和制定策略。来自这些公司的人士说,事实上,文艺复兴科技和其他公司依赖的是先进的统计数据,而不是尖端的AI方法。“大多数量化分析师仍然采取‘理论优先’的方法,他们首先建立一个假设,解释为什么某个异常可能存在,然后围绕这个假设建立一个模型。”拉金称。数据的缺失这就产生一个比较大的问题:与那些用于开发ChatGPT和类似基于语言的AI项目的数据集相比,投资者依赖的数据集更有限。例如,ChatGPT是一个拥有1750亿个参数的模型,它使用了几十年(有时是几个世纪)的文本和其他来自书籍、期刊、互联网等地方的数据。相比之下,对冲基金和其他投资者通常使用定价和其他市场数据来训练自己的交易系统,受到了先天性限制。对冲基金D.E.Shaw前高管乔恩·麦考利夫(JonMcAuliffe)指出,在投资方面,“情况有所不同,我们没有无限量的数据来帮助我们训练无限规模的模型”。他现在是Voleon资本管理有限公司的联合创始人,这是一家依赖机器学习的对冲基金。另外一个关键问题是,市场数据比语言和其他数据“更嘈杂”,因此更难用它来解释或预测市场走势。换句话说,收益、股票势头、投资者情绪和其他财务数据只能部分解释股票走势,其余都是无法解释的“噪音”。因此,机器学习模型可以识别各种市场数据的相关性,但无法预测未来的股票走势。股市的特性与语言不同的是,股市瞬息万变。企业会改变战略,新领导人会做出激进的决定,经济和政治环境会突然转变。而模型依赖的是历史长期数据趋势,这让交易变得更加困难。尽管事实证明ChatGPT确实很厉害,但它经常会犯一些明显的错误,这些错误会让投资者赔钱,并危及他们的声誉。金融科技公司ProvenCEO理查德·杜威(RichardDewey)也指出,投资是“对抗性的”。也就是说,它需要与急于利用任何错误的对手竞争。这使得利用AI进行投资要比将这些方法用于自然语言、图像分类或自动驾驶汽车更困难。“像文艺复兴、D.E.Shaw这样的公司仍然雇佣着那么多博士,这是有原因的。”杜威表示。他说,在嘈杂的、受人类行为反馈回路影响的股市中,人类仍然是必不可少的,“在投资方面,仍然很难把一切都交给机器”。ChatGPT犯错会导致投资者赔钱尽管如此,仍有迹象表明,投资者对AI的依赖正变得越来越放心。Voleon是过去几年围绕着机器学习和其他AI方法成立的一批对冲基金之一。旧金山量化对冲基金Numerai表示,该公司去年利用机器学习技术获得了20%的收益。同样在去年,Google母公司Alphabet旗下人工智能子公司DeepMindTechnologies的三名高级员工离职,在布拉格创立了一家名为“平衡技术”(EquiLibreTechnologies)的机器学习基金,引起了轰动。一些AI专家认为,AI有朝一日可能有助于交易的民主化,让个人和其他人的程序像大型对冲基金使用的程序一样强大。不过,ManFRM的首席投资官延斯·弗伦巴赫(JensFoehrenbach)表示,目前专注于机器学习和其他AI方法的公司太少,无法确定是否有可能获得巨大回报,而且早期回报并不一致。ManFRM在对冲基金上的投资超过200亿美元。“他们的结果差异很大,”弗伦巴赫表示,“这种策略可能会产生非常意想不到的效果,这让投资者很难决定是减少还是增加投资。”AI支持者相信,他们的方法最终会取得良好的效果。机器学习模型最终可以将有意义的内容从无意义的内容中分类出来。“建立机器学习策略更加困难,而且有更多错误的开始,”Voleon的麦考利夫表示,“但是一旦你让它们工作起来,这些策略就会做出更准确的预测。”平衡技术公司联合创始人兼CEO马丁·施密德(MartinSchmid)表示,“强化学习”将适用于股票和债券,就像国际象棋、扑克牌和其他游戏一样。“强化学习”是一种机器学习形式。在这其中,计算机会根据各种交易投资决策受到“惩罚和奖励”。施密德称,该公司仍在完善其交易模型,尚未开始投资。一些人说,近期的AI进展可能会撼动研究和销售等领域。“现在,你可以为客户创建自动化定制信息,这是投资银行销售人员的主要工作。”高盛和桥水基金前员工延斯·诺德维克(JensNordvig)说。他现在运营着MarketReader,该公司使用人工智能提取金融新闻。ChatGPT能预测股价?不过,美国佛罗里达大学金融学教授亚历杭德罗·洛佩兹-里拉(AlejandroLopez-Lira)近日表示,大型语言模型可能在预测股价时有用。里拉在最近一篇未经评审的论文中表示,他使用ChatGPT来分析新闻标题,判断它们对股票是好是坏。结果发现,ChatGPT预测第二天股票收益走势的能力比随机预测要好得多。“ChatGPT理解的是针对人类的信息。这一事实几乎可以保证,如果市场没有做出完美的反应,就会有收益的可预测性。”他表示。里拉的论文这项实验触及到了尖端人工智能承诺的核心内容:随着更强大计算机和更好的数据集的出现,比如支持ChatGPT的数据集,这些人工智能模型可能会展示出“涌现能力”(EmergentAbilities,小模型不具备的能力),或者在这些模型构建时最初没有计划的能力。如果ChatGPT能够展示出理解金融新闻标题以及如何影响股票价格的涌现能力,那么它可能会使金融业的高薪工作处于危险境地。高盛在3月26日的一份报告中估计,大约35%的金融工作面临被人工智能自动化替代的风险。但是,实验的具体情况也表明,所谓的“大型语言模型”离能够完成许多金融任务还有很远的距离。例如,这个实验没有包括目标价格,也没有让模型做任何数学运算。事实上,正如微软在今年早些时候的公开演示中所了解到的那样,ChatGPT类似的技术经常会编造数字。由于已经存在专有的数据集,对新闻标题的情绪分析已被视为一种可行的交易策略。里拉表示,他对于这一研究结果感到惊讶,并认为这表明老练的投资者还没有在他们的交易策略中使用类似ChatGPT的机器学习。“在监管方面,如果我们的计算机只阅读标题,标题就会更重要,我们可以看看是否每个人都应该使用GPT这样的机器,”他表示,“其次,这肯定会对金融分析师的就业前景产生一些影响。问题是,我想付钱给分析师吗?或者我是否只需将文本信息放入模型中?”实验过程在这项实验中,里拉和他的合作伙伴唐月华(YuehuaTang...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1354489.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1354489.htm

封面图片

【书名】失控的同理心

【书名】失控的同理心【作者】保罗‧布伦(PaulBloom)【格式】#epub#mobi#azw3#pdf【分类】#心理学#情绪#科普#另类#视角【简介】本书作者要带我们检视所谓的同理心到底是什么。它可以是让人快乐的来源,也是人际关系很有价值的一面。它可以驱使我们去做好事。但整体而言,它却不是一个好的道德指引。本书提出许多开创性的科学证据,主张个人或国家许多错误的决定,从要捐钱给谁到决定要不要开战,从如何因应气候变迁到要把谁关进牢里,常常是受情感所驱动。若把同理心拿掉,说不定我们的决定会更清楚、更公平且更符合道德。本书希望告诉大家,帮助别人不只用心,更要用脑。同理心不该只是一种感性的情绪,亦要有理性的思考。而实际将同理心付诸行动的时候,要运用脑筋将所行之善「最大化」,亦即所谓「有效利他主义」(effectivealtruism)。::@sharebooks4you

封面图片

Linux 6.0在rc1合并窗口后对NTFS3内核驱动更新网开一面

Linux6.0在rc1合并窗口后对NTFS3内核驱动更新网开一面由ParagonSoftware开源的NTFS3,是现代Linux内核中的NFTS文件系统的读/写驱动程序。随着上一个Linux合并窗口在6.0-rc1版本发布时结束,我们也看到了一些针对Linux6.0的后期代码重构和修复。但在常规的两周时间里,ParagonSoftware并未带来新功能代码和其它非严格bug的修复。与今年早些时候的少量NTFS3维护相比,这次它晚了好几天。即便如此,ParagonSoftware的NTFS3维护者KonstantinKomarov,还是在rc-1合并窗口关闭几天后,提交了一批NTFS3代码重构和bug修复。由查询请求(pullrequest)可知,其修复了NTFS3的几个逻辑错误、解决了与xfstests有关的部分问题、以及删除/重构了一些代码。虽然迟早的更新算不上是严格意义上的bug修复,LinusTorvalds还是对ParagonSoftware的工作给予了如下评价:是的,这里本该有几个正经的修复。但至少,我们有看到新开发的FALLOC_FL_INSERT_RANGE。至于其余部分,似乎大多仅为重构和清理——这些内容本该在上一个合并窗口期内出现。不过鉴于这些事情只涉及NTFS3本身,我们认为相关实验还是相当可靠的。但愿到下一轮的时候——无论是清理还是实际的新代码——还请记得准时靠谱一点。综上所述,至少在Linux6.0中,针对NTFS3的这些微小变更仍会被吸纳,以改进微软主导的NFTS文件系统的开源读/写内核驱动。相关文章:LinuxKernel5.15将整合NTFS3驱动更好支持NTFS文件系统LinusTorvalds对NTFS3Linux驱动无人维护的情况发表评论NTFS3内核驱动迎来久违更新作者向Linux5.19发送修复程序...PC版:https://www.cnbeta.com/articles/soft/1305835.htm手机版:https://m.cnbeta.com/view/1305835.htm

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人