一篇名为《如此打工30年》的文章被热传,但原文已被下架。目前在少数公众号和互联网存档还能看到。还有一篇是原作者经过GPT总结的“

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腾达在微信公众号发表一篇文章,他们有计划在路由器上安装监控固件,监控用户的上网行为。查看原文

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接上一篇文章 #网友爆料 全网曝光陈波 倒计时99天 陈波前妻 姓名: 宋小敏 手机: 15286168132 运营商:中国移动 归属地: 贵州 遵义 身份证: 522121198704226022 出生日期: 1987-04-22 星座:金牛座 生肖:卯兔 微信 支付宝 QQ网名均为“小敏” 手机号码15286168132搜索即可添加 (均通过验证本人常用号) PS:除了6还是想说6 欢迎订阅东南亚悬赏通缉令|曝光|频道 ↓ 欢迎投稿爆料: @dnyjsbd

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用Kimi Chat 总结微信公众号文章的Prompt

用Kimi Chat 总结微信公众号文章的Prompt ``` 1. 元数据概览: - 标题:请简要描述文章的标题和其可能的主题。 - 作者:提供文章作者的名称,如果有可能,简述其背景或专业领域。 - 链接:提供文章的具体网址,确保链接有效且指向正确的内容。 - 标签:列出文章的关键词或标签,以便快速了解文章的主要内容领域。 2. 核心观点与亮点: - 主张:总结文章的核心论点或主张,阐述作者试图传达的主要信息或观点。 - 亮点:指出文章中特别有洞察力或创新的部分,例如独特的分析方法、新颖的观点或实用的建议。 3. 逐层深入理解: - 开始:概述文章的引入部分,包括提出的问题或讨论的背景。 - 发展:描述文章如何展开论述,包括使用的方法、论据或例证。 - 结论:总结文章的结论部分,包括作者的最终观点或提出的解决方案。 4. 关键术语/概念: - 列出并解释文章中引入的关键术语或概念,以便更好地理解文章的内容。 5. 无关信息过滤: - 指出文章中可能的冗余或偏离主题的信息,这些信息对理解文章的核心内容不是必需的。 6. 文章摘要: - 简要总结文章的核心信息,包括主要论点、支撑论据以及作者的结论或建议。 7. 金句提取: - 引用文章中最精彩或最具启发性的一句或几句话,这些金句应能够体现文章的精髓。 8. 总结归纳: - 综合以上内容,提供一个精炼的总结,捕捉文章的精华并强调其对读者的价值。 9. 引发思考的问题: - 基于文章内容,提出一两个问题,旨在激发读者的思考,可能与文章的应用、批评或进一步探索相关。 ``` 按照上述输出模板总结这篇文章:

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看到一个新闻,一篇文章。

看到一个新闻,一篇文章。 新闻说某地一些采集核酸样品的工作人员因为防护措施没做好而感染。这个其实提醒我们,反复的大规模核酸检测不可避免地带来人员聚集情况,本身存在扩散感染的风险,这个几个月前我在公众号上就写过一篇文章。现在工作人员在密集的采样环境下感染,自然也要考虑同样在这个环境下的被检测的人的风险这些工作人员是因为在这个环境里与感染者近距离接触感染的,同样在这里的老百姓一样也有被感染的风险。 这是一个非常鲜活的教训,告诉我们核酸不是测得越多、越频繁就越好。 另外看到的故事是有人因为想吃鸡火丝,不小心走到医院边上一个密接人员经过的地方,被隔离了两周。我很好奇鸡火丝是什么,但这个可以先放在一边,从长计议。毕竟无论是什么山珍海味,隔离两周的代价未免太高,吃不起。 我想提出来的是,为什么需要去隔离这样的纯纯粹粹的路人甲。什么样的人需要隔离,是依据实际暴露程度与感染风险来的。这个人经过的地方,当时没有感染者在。注意在这个地方呆过的人是密切接触者,不是感染者,而且这个人已经被带走了。这种情况下,误入这个区域的人算什么?连次密接都算不上。按现在的防控方案,根本就不需要隔离。 这种就是典型的,毫无意义的折腾。 从这篇文章的描述来看,这样被拉去隔离的人各种情况都有,甚至包括高危孕妇、刚做完手术伤口尚未痊愈的人,以及有痛风这种基础疾病的人。这些人莫名其妙拉去隔离,出事的风险是多大? 我们甚至可以回看不到一个月前贵州转运疫情相关人员发生重大车祸的事情。里面的人按照防控方案,根本不需要去别的地方集中隔离。但就是莫名其妙要到整个省最边远的地方隔离管理。这不是没事增加风险吗? 反复大规模做核酸最后在核酸监测点发生传播,以及将没有隔离必要的人强制集中隔离,这些都不是降低疫情风险,只是在增加防疫成本,甚至在增加次生灾害以及疫情本身扩散的风险。

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彭博社 的一篇文章《》称: 一名德国高中老师 Christoph Schuhmann 创立了一个名为“Large-scale AI Open Network”(LAION)的免费AI训练数据集。该数据集已经包含了超过50亿张图片,并被广泛应用于训练文本到图像生成器,如Google的Imagen和Stable Diffusion。Schuhmann和他的志愿者团队从各大网站如Pinterest、Shopify和亚马逊网络服务等爬取了大量图像,并与之关联描述性文本,最终形成了目前最大的免费图像和标题数据集。此举引发了一系列道德和法律问题,例如是否可以利用公共可用的材料来构建数据库,以及这些创作者是否应该得到报酬。虽然Stability AI和Midjourney等公司因版权侵犯而面临诉讼,但Schuhmann并不担心这些问题,他只想将数据开放出来。 摘要来自 ChatGPT

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