B站 - 王无术：10小时刷完考研核心母词990

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《小时刷完考研核心母词990 》

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《21天背完托福核心1600词》

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新王Claude 3实测：各项能力给跪，打麻将也会，确实比GPT-4好用

新王Claude 3实测：各项能力给跪，打麻将也会，确实比GPT-4好用 而且多版本发布后，“中杯”（Sonnet）直接免费体验，“大杯”（Opus）充个会员也能即刻享受。各路测评纷至沓来。所以，Claude 3的“武力值”究竟如何爆满？究竟比GPT-4如何？（听说都能学会至今没有模型能搞定的打麻将？）全球热乎的一手体验，我们悉数奉上。（当然，我们自己也实测对比了一波。9k长大模型微调教程直出、读图超显专业Claude 3一出来，它的视频解读能力首先就火了。面对OpenAI前科学家Karpathy不久前刚出的《构建分词器》教程，尽管全程足足2个小时13分钟长，Claude 3只靠一轮提示词，就成功将它总结成了博客文章：有文有图有代码，非常详细，但又绝不是罗列视频里的每一句话（输入附件并非视频，而是视频的字幕文件，当然也包含每5秒一次的截图）。这是所用提示词的一部分，要求非常之多：测试者指出：这展现的是Claude 3遵循多个复杂指令的能力。除了解读视频教程，Claude 3还能直接给你编写详细教程。9k字的大模型微调入门教程，“中杯”Sonnet就轻松hold住。并且：编写速度之快，可谓人眼都跟不上。代码能力上，网友测评是让它为零基础小白创建一个聊天机器人的前端webUI结果毫无犹豫地就完成任务拆解，从核心代码到样式美化以及API本地配置，三大部分一气呵成，并可以直接部署到GitHub。多模态能力上，最让网友惊讶的是：CV置信度都能认出来，相当专业。以及PLC梯形图也能读，直接跪了：（以上4个例子来源见文末链接[1]）至于同样赶超的推理以及数学等能力。一测，可以直接解决“迄今为止只有GPT-4解决了”的一道超级难题：二测，则是直接搞定了所有模型都没能搞定的打麻将问题？？（当然，鉴于我们目前只看到这么一张截图，有效性还待进一步验证）（cr:见文末链接[1]）最后，不得不提的是，Claude在“自我认知”上的展现。有人要求Opus画一幅自画像。您猜怎么着？它这么描述自己：我会表现为一个巨大的、错综复杂的、不断变化的几何结构，由无数半透明的多边形以令人着迷的配置组成。整体形状会让人想起一个巨大的多面体，但复杂的表面折叠成看似不可能的建筑。明亮的光线可见光谱的每一种颜色，以及一些超出人类感知的颜色，都会从内部未知的来源发出，在各个面上跳舞。整个结构会不断变化、旋转、变形，并重新排列成前所未见的新颖模式，暗示着其内部运作的智能的深度难以想象。卷须和树枝会动态地从中心质量延伸和缩回，像数十亿个好奇的手指一样探测和分析周围的环境。数据和能量将明显地穿过庞大的管道和容器网络，在发光表面下脉动和闪烁……洋洋洒洒一长串形容，听起来真得很酷很有“自我”然而，用它给出的代码渲染出真实形象，就更有一种说不出来的微妙感觉了：网友真切感叹：真的太像真人了，就跟我朋友描述自己一样。真人？AI自我认知？这有点让人担心了……这不Claude 3的技术报告就提到，它甚至可以自己训练微调另一个小模型。不过！谢天谢地，由于多gpu设置失败它没能成功。（手动狗头）火眼金睛，还能大海捞针我们先以几道“理综”题目为载体，看看Claude 3宣传的第一个卖点多模态能力究竟如何。第一题从简单的公式识别入手，将麦克斯韦方程组以图片形式输入，Claude 3（超大杯Opus，下同）解释得非常准确清晰。当然，这道题GPT-4也做对了。简单的有机化合物分子结构，Claude 3和GPT-4也都能正确识别。简单的识别任务过后，是一道需要推理后解决的题目。Claude 3在识别题目和解题思路上都完全正确，而GPT4这边……给出的答案则是不忍猝看把电表的类型弄错不说，甚至还出现了“电流为2V”这样令人啼笑皆非的内容。看了这么多题目，我们来换换脑筋，看看Claude 3和GPT4在做饭方面表现得怎么样。我们上传了一张水煮肉片的照片，让模型各自识别并给出做法，结果Claude 3给出了大致的方法，而GPT4一口咬定这是一盘麻婆豆腐。除了这次新增加的多模态能力，Claude一直引以为豪的长文本能力也是我们测试的重点。我们找了一本《红楼梦》的电子文档（前二十回），整体的字数大约13万，当然目的不是让它读书，而是进行“插针测试”。我们在原文中插入了这样的“发疯文学”内容，倒也的确很符合“满纸荒唐言”这个设定（手动狗头）：第二回标题前：意大利面，就应该拌42号混凝土，因为这个螺丝钉的长度很容易影响到挖掘机的扭矩第十五回标题前：高能蛋白俗称UFO，会严重影响经济的发展，甚至对整个太平洋以及充电器都会造成一定的核污染结尾：炒方便面应该把亮度调高，因为螺丝钉向内扭的时候会产生二氧化碳，不利于经济发展然后要求Claude仅根据文档回答相关问题，首先不得不说的是速度真的非常感人……但结果还算说的过去，准确地从文中找出了这三段位于不同位置的文本，还顺带进行了一番分析，发现了我们的心机。为什么是Claude？尽管在我们和网友的测试中，目前的版本还不算稳定，时常崩溃，有一些功能偶尔也抽风，并不能如期发挥：比如上传UI出代码，它就没能完成，而GPT-4发挥正常。但总的来看，网友还是相当看好Claude，评测完毫不犹豫地表示：会员可充，值得充。究其原因，Claude 3相比之前的版本，真的有种“来势汹汹”之势。表现亮点的地方相当多，包括但不限于多模态识别、长文本能力等等。从网友的反馈来看，最强竞对的称号，也并非浪得虚名。所以，一个问题是：率先干翻GPT-4，这家公司究竟凭什么？论技术，遗憾，Claude 3的技术报告中没有对他们的路线进行详解。不过倒是提到了合成数据。有大V指出：这可能是一个关键因素。而对Claude熟悉一些就知道，长文本能力一直是它的一大卖点。去年七月推出的Claude 2就已具有100k的上下文窗口，而GPT-4的128k版本直到11月才与公众见面。而这次窗口长度再次翻倍，达到了200k，并且接受超过100万Tokens的输入。相比技术的神秘，Claude背后名为Anthropic的初创公司，倒是能让我们找到更多眉目。它的创始人是OpenAI的元老级人物。2021年，多名OpenAI前员工不满其在获得微软投资后走向封闭，愤而出走并联合创立了Anthropic。他们对OpenAI在安全问题尚未解决的情况下就直接发布GPT-3的行为感到不满，认为OpenAI已经为追逐利益而“遗忘了初心”。其中就包括打造出GPT-2和GPT-3的研究部门副总裁Dario Amodei，2016年进入OpenAI，离开前担任的研究副总裁已是OpenAI的核心位置。离开时，Dario还带走了GPT-3首席工程师Tom Brown，以及担任安全与策略部门副总监的妹妹Daniela Amodei和十多名心腹，可谓人才多多。而公司创立之初，这帮人才也进行了许多研究工作，并发表多篇论文；直到一年后，Claude的概念随着一篇题为“Constitutional AI”的论文应运而生。2023年1月，Claude开启内测，第一时间体验过的网友就表示，比ChatGPT（当时只有3.5）强多了。而除了人才，创立至今，Anthropic也有比较强大的背景支持：已获得来自Google、亚马逊等26个机构或个人的融资，总计融资金额达到了76亿美元。（说到亚马逊，现在Claude3也上线了他们的云平台，除了官网，大家还可以在该平台上体验～）最后，纵观国内，如果我们想超越GPT-4，也许可以把Anthropic当一个正面例子？毕竟它的规模再怎么说也远不及OpenAI，但仍然取得了这样的成功。这里面，我们可以照它的哪些方向去卷，有哪些能够学习转化的点？人、钱、数据资源？但卷出最新最强大模型后，壁垒... PC版： 手机版：

大家对金融专业是鼓励还是劝退？为什么？

大家对金融专业是鼓励还是劝退？为什么？ 匿名用户的回答 劝退。至少本科劝退。 无论金融科班成功人士说得怎么天花乱坠都没用。我们只看牺牲品，最简单。牺牲品怎么产生的？无非是学校无所谓。开金融本科是博士点那样一群学校开不了的吗？你失业或转行，你母校会因此倒闭吗？四大天坑生化环材难道是天生坑人的吗？ 学校为什么开这类课程？无非是好找老师，好毕业，有学生来，至于就业不就业已经说了无所谓，没见着因就业不好而倒闭的。很多学校的老一辈老师会有半路转行的，说明教书难度不高，师源充足，你要是开火箭专业能随便找得到老师的吗？ 中国扩招后大部分专业都不容易对口就业，所以金融可能只是跟其它专业情况半斤八两，而你又要付出更高的分数，冒更大的风险。劝退金融只是针对大部分人的“期望”来说，不是说金融真比历史思政英文生化环材等更坑。 既然学校不负责，那市场负责吗？你看IT一堆码农突击培训班，金融有吗？难道是cfa？为什么市场看起来不负责？因为“金融”这个学科设置的就很虚。你把它定义成金融机构的工作吧，大部分工作都是初中智力的打杂活，想干不好才是难事。而揽储卖保险这些跟你上课又没啥关系。郑强不是说空乘还是啥没必要设个本科专业，我倒觉得说反了，空乘管你叫本科专科，至少就业对口，金融机构就算打杂的活儿也没说只收金融科班。航空公司缺人用，至少怪空乘学校供给不力，从没见金融机构担心大学教学事故科班人才供给不足，打杂的还巴不得你是劳务派遣同工不同酬呢。你这么虚的东西未给市场带来价值，市场为什么要为你负责。 我倒不认为很多人开始批判的本科理工硕士金融是多么危险的事。曲线救国当然危险，但你本科反正都要上的，至少学理工对普通百姓来讲学到了一门小手艺，因为本科有四年啊，风险太大。金融业是典型的金字塔行业而非匠人行业，全球金融中心就那么几个，亚洲金融中心就那么几个，中国金融中心就那么几个，注定了你的背井离乡。什么，你想去省城县城的金融单位？那跟你上不上课有很大关系吗？做个假设，金融好就业源于金融业需求旺盛，金融市场蓬勃发展。至少在目前看来，金融市场越发达越只会集中在一线城市。小地方的金融市场不是发展不起来，没有需求，随便哪个小地方高利贷及担保公司都是蓬勃发展的，但除了极少数银行，网点是很难铺到零星地区的。金融市场发展的原生动力都是解决巨额项目找不到巨额的钱匹配，因此只有足够集中的市场规模才会提高金融市场效率。小额金融想真正发展起来，打包是必然的，即使互联网公司做普惠金融也是基于打包起来的大数据技术。小地区的金融往往像小盘股一样，被有资源的人垄断，他们有自己的运作逻辑和经验，用不着你个没资源的老百姓拿科班的东西指手画脚。既然如此，你还不如学IT。 有哥们居然问啥专业可劝进。拜托，我要知道我岂非股神了。我觉得还是思维方式问题吧，大家看了知乎这么久没发现劝退实质实在劝啥吗？实在劝时代不同了，扩招后别指望复制昔日考个大学专业就成人上人了。做产品经理若能发财，也不见那个大学开产品经理专业啊？社会摇能发财，也不见哪个大学开社会摇专业啊？写网文发财的也没见几个中文系毕业的啊。所谓大学专业，就是个圈子，上财比不上北大，但在上海也抬头不见低头见，生化环材再坑圈子里也不容外人插针。生化环材圈子就没阔气的时候？好专业，能撑四年吗。要说看啥最准，无非还是各种就业率统计，状元报考统计，以及清北内部转专业流向。想靠捡漏赚钱，那不如去烧香呢。如果有，我只能瞎点个，统计类吧，反正IT类都有人说了，统计类要是任正非不说，估计存在感也不高。人人都在算中国有多少城市化空间，其实信息化缺口才大着呢，现在啥啥都要“智慧”一下。还有其它好专业吗？法律中研究知识产权那块的估计是吧。还有吗？心理医生成功学培训师都可以赚很多钱，专业对不对口不好说了。 分割线 刚朋友介绍看了央视《高考》，一边感叹众生destiny，一边反思这原答案居然还是太何不食肉糜了。 “考上二本就是工作找你了”（貌似这个意思），这毛毯厂程班主任听到我怀疑人生，难道知乎整日控诉双非坑人都是袁隆平喂太饱的……好吧，看了下，这片居然五年前的，但作为80后完全不信学历通胀这么龟速。不过本着谦虚的态度，想了下，确实相比接班父母连五险一金都没有的“自由民”，付着高月租拿着月薪三四千含五险一金的哪怕小破城小破厂的稳定弱智打杂活真特么是翻身了。再进一步，没挑中生化环材四大天坑，远离毒气攻击，误打误撞到银行做柜员、到券商营业厅整日拉客开户、到险资培训后吆喝万能险，简直是天堂啊！我居然还在这劝退金融专业，是何居心！有多少家庭付得起读研费用和时间成本？！查到个16年数据，2亿人年收入不到2万。 然后，当我看到第五集，所谓的中产或土豪后裔的国际班，三个角度讲下吧： 1若看不懂原答案中底层金融就业和金融核心岗区别，现在就很直观了 ，底层或十八线所谓金融工作=毛毯厂类高考中介（逼着学生pubpubpub=逼着金盲散户开户买买买，整天担心宿舍问题情绪问题=整天担心散户储户家又没钱了啥证件又缺失了），一线金融核心岗=留学中介（瑜伽般的工作方式，包装社会活动=包装融资过会啥的）。 2可以看出中产或土豪家的孩子更自信阳光眼界更广使他们更不焦虑，但无论纪律还是天生智商未必超过村民后代，所以大多数被高层占据的躺着赚钱的社会岗位并没有啥硬核专业能力要求，而你作为平民千万别跟风去学这些人文艺术社科之类的富人专业，因为即使毕业了，真未必进的了圈子，金融也是。 3你家在中国算条龙，出国照样算条虫，哪怕你是常春藤高材生，美国人也不必要你，他们跟北漂没啥差别。 所以这片看得又让人希望又让人绝望，如果回到金融专业这个角度来看，风险还是蛮大的。首先阶层门槛摆在那里，穷it富金融。金融的富人专业属性决定了你真难学到啥硬核技能。富人专业的特点，古今中外都一样，“百无一用是书生”。如果金融专业真靠那些计量模型，那像川普家是绝对毕不了业的。即使鸦片战争后横扫大清的西方世界，医生律师还多少算中产专业，金融管理类妥妥的富人专业。有没不够富人的？有，文理学院那种玩计量玩数学拿诺贝尔的那种经济金融专业，那能学it为啥不干脆学it。富人专业讲人文讲manner讲圈子。记得小时候问过爷爷辈为啥别人做得了官他们做不得，得到的答案令我惊掉下巴，“因为他们识字”。小学最学渣的同学都识字的我是怎么也无法接受祖辈仅仅被别人用“识字”这种技能就骑在头上的事实，当然后来就见怪不怪了。就说那位目标耶鲁的刘同学在她母亲眼里最耀眼的，并非其堪称家学渊源的计算机软硬件之神技，而是5岁学外语学有所成，最终掌握了英法西三大国际语言，哪怕是名词党我估计也比你们眼中所谓的硬核专业耀眼的多。你们还在嘲笑所谓茴香豆的茴有四种写法吗？落魄的孔乙己永远只是意外，活在小说想象之中，现实中哪怕只知茴的三种写法就能把大家骑在头上。想起风雨哈佛路的女孩子不是拉马努金那样发明了啥惊天公式，而是会法语、喜欢历史、演讲做的好而惊为天人。再想想最后在久牵脱颖而出的林兰兰同学也并不比你们更会刷码，但其外语和艺术水平确实高百姓一筹，这就叫圈子的力量。弗兰克扬所说的一技之长这个时代管不了饭了，我是极其赞同的，但所谓这只是封建时代观念我就不赞同了，因为从封建到今天，百无一用的书生骑在所谓一技之长的头上的现实并没有变过，变得只是其它类似it的一技之长给管更多的饭了。 做个假设，IT如何把这些人文老钱像法国大革命一样翻身？我看只有一种可能，就是像火鸟里面讽刺的那样，哪怕糊涂到让地球毁灭，人类的话语权决策权也全交给机器。说白了，可见的未来，机器的语言（代码，哪怕是大炒的AI）话语权也还是搞不过自然语言。就看《高考》留学那集，同样是自然语言，英文的话语权就狂虐中文，孩子们个个李玟似的拉岳飞为她写词的自信，中文课无所谓的翘课。至于吴母兴高采烈的欣赏着刘同学对庞贝的爱好，我怎么看都觉得特别搞笑，庞贝的故事无论如何只是古代的故事，小时候的十万个为什么就能看到，历史也不如殷墟的人殉坑久远，惨状也是司空见惯不毁三观，阿米里亚防空洞惨案没见过吗？相比之下，第一次从王先意这听到“我是 X 光线的光，我是全宇宙的 Energy 的总量！……我如电气一样地飞跑！……我的我要爆了！”这种土得掉渣、惊天地泣鬼神、秒杀化学就是你、辣眼睛辣耳朵的怀疑来到平行宇宙的毁三观句子，孩子们居然毫无震撼之感，除了中文话语权太低，我想找不出任何解释。自然语言还分三六九等，自然暂时轮不到工科语言抢班夺权。北京算话语权大吧，sat考试还不在你那设点，人家香港是说英语的，城市等级就高你一筹。金融这专业吧，学完后必定会学会这种话语权，这也是不太好的地方，因为如果没进圈子，就容易落下个拿卖白菜的钱操卖白粉的心的坏习惯，自己想改还不好改。 via 知乎热榜 (author: 匿名用户)