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回答读者提问,关于哈马斯对以色列的袭击

回答读者提问,关于哈马斯对以色列的袭击 有一部热门电影《歌尔达/Golda》,讲述的是1973年赎罪日战争的故事。以色列导演盖伊·纳蒂夫执导。这部电影在很多国家上映,包括俄罗斯,也包括阿拉伯国家。 目前的情况在某些方面与1973年如出一辙。虽然规模不同,但可能更加残酷。 以色列“国家”和巴勒斯坦的抗争,这些故事就不再赘述了。换句话说,不要选边站队。我们现在需要关注的是此事对整体局势的影响。 以色列和乌克兰可能会发现自己在直接竞争美国的援助。如果战争超过3个月(假设伊朗加入,这个时间将可能实现),世界对乌克兰的注意力将被转移。而这对俄罗斯“有用”。 另一条线上 拜登的脚步,他的目标是为以色列与沙特之间的和解颁发 "诺贝尔奖"。而这也是特朗普存钱罐里的另一枚硬币。 总的来说,2024年这个世界将不得不解决一些非常非线性的方程式。未知数以及解决未知数的方案,都会更多。 以下是一些要点概述。 1、基础设施层面上,哈马斯没有能力与以色列军队公开作战。因此,它是有其他目标的。 2、内塔尼亚胡现政府是以色列历史上最右翼的内阁。他们习惯于生活在前线。但以色列的定居点从未受到过大规模直接攻击。现在哈马斯正指望他们中的许多人逃离定居地。这是第一个目标。 3、第二个目标是劫持人质,并利用人质。如果您还记得的故事,他的命换来了1027名巴勒斯坦囚犯获释。现在哈马斯手中有更多以色列人,既有军人(少将),也有平民。 4、第三个目标是使以色列当局失去合法性 连人民都保护不了的政府要它何用。信息时代的战争具有强大的信息成分,哈马斯充分利用了这一点。 5、第四个目标是争取阿拉伯街头的支持。当阿拉伯街头看到哈马斯的恐怖镜头时会欢呼雀跃 这已经发生了,您会在网上找到也门首都的大规模游行、叙利亚阿勒颇举行的集会、伊拉克巴格达举行的集会。阿拉伯领导人很谨慎,但他们不能忽视群众的情绪,对他们来说,哈马斯人是英雄。 以色列不可避免的严厉回应也是计划的一部分 这可能会破坏以色列与阿拉伯国家关系的正常化(在特朗普领导下,以色列与部分阿拉伯国家建立了外交关系;在拜登领导下,以色列与沙特的艰难谈判仍在继续)。而外交组合会在军事行动中崩溃。 6、第五个目标是加强与伊朗业已密切的关系。黎巴嫩真主党已经威胁说,如果以色列击溃哈马斯,它将进行干预(它别无选择)。与此同时,伊朗正在巩固国内社会 要求政权更迭的现在会被政府抹黑为 " 代理人"。 7、一个巨大的国内维稳利器。在以色列社会中,"围绕旗帜的整合" 效应正在发挥作用,在这种情况下总是如此。反对派支持政府的行动,无论其效果如何 已经暂时失去了意义。 但问题是下一步该怎么做?在已经宣布的地面行动中,对哈马斯军事基础设施的任何猛烈打击都无法击败这个以加沙为滩头堡的组织。 而如果试图建立对加沙的控制,就会面临诸多风险 重新爆发长期起义(在西岸也会如此)、军队遭受新的损失、与阿拉伯国家的关系彻底恶化。而这一切还没有考虑到人质因素。 8、紧急状态结束后(何时会结束没有人知道),将会有一场 "决战" 就像1973年的赎罪日战争那样,尽管取得了胜利,但却暴露出以色列安全部队毫无准备。结果是果尔达·梅厄政府辞职。内塔尼亚胡和他的部长们也必须回答有关安全机构(包括情报部门)表现的棘手问题。此外,国家安全部长、极右翼领导人伊塔马尔·本·格维尔(Itamar Ben-Gvir)为何不顾哈马斯的威胁,悍然登上圣殿山,并意识到这不仅是激进的阿拉伯人所不能接受的,也是温和的阿拉伯人所不能接受的 而老百姓的安全却得不到保障。 #Israel #Palestine #resistance #stopthewar #exploit

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最近在搞毕设,分享一个我的阅读论文文献SOP

最近在搞毕设,分享一个我的阅读论文文献SOP 论文,它的格式非常八股,基本都是按照这样的结构来呈现的:标题 → 概要 → 介绍 → 方法 → 实验 → 结论。 结合Stanford教授 Srinivasan Keshav 分享的三遍法,我凝练出来一个结合AI的五步法 1. 选读:通过检索工具选出合适的论文,以及在Twitter等社交媒体上看这篇论文的含金量 2. 略读:读论文前,我们得搞清楚这篇论文值不值得读,我们不需要全部都读完,这样会浪费我们很多时间。使用AI Summary工具,回答关键问题: 1. 主要解决了什么问题? 2. 提出了什么解决方案? 3. 解决方案中核心的方法/步骤/策略是什么? 4. 结论是什么? 5. 有什么限制条件? 请有条理地组织以上信息,确保涵盖每一个点。 这一类可以AI Summary的工具非常多,主要看总结能力和花费金额,推荐使用 1. txyz:介绍在下面的工具安利里 2. PopAI:介绍在下面的工具安利里 3. ChatGPT:ChatGPT直接上传PDF,进行对话也可以 4. Kimi:国内可以使用 但是还有一个点需要注意,就是你自己需要去判断正确性,包括这篇论文的正确性他有没有在和你胡扯 3. 精读:接下来就开始精读了 1. 精读的顺序:摘要 → 结论 → 方法 → 实验 → 数据和图表 2. 对于需要翻译的同学来说,必备的就是“沉浸式翻译”这个插件,具体使用看下面 3. 看图表和参考文献,判断是否正确 4. 在这一步,遇到问题,也可以借助AI工具, 1. 有不懂的细节继续提问,从 What、Why、How 三个方面抽取问题。 What:即哪些概念是不熟悉的。 Why:为什么要使用这种策略/方法,好在哪里? How:具体论文中是怎么实现某种策略/方法的。 2. 对于不懂图表的,也可以借助AI工具,分析图表 1. PopAI:接入了GPT-4V的API,可以对论文图表进行解读 2. ChatGPT:直接读图 3. 亿图图示:也可以解读图表 4. 整理笔记:精读完就可以整理笔记了,这里我的思路是基于PDF本身去整理

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这是构成Sora基础之一的Diffusion Transformer论文作者关于Sora的一些猜测和技术解释。 这个老哥可能是除了这篇论文的另一个作者(现在在Open AI工作)之外最懂Diffusion Transformer的人了,非常值得关注。 有趣的是这篇论文曾经在2023年的计算机视觉会议(CVR2023)上因“缺少创新性”而遭到拒绝,短短一年时间就变成了Sora这怪物模型的理论基础。 -正文开始- 以下是我对Sora技术报告的解读,其中包含了一些可能并不准确的猜测。首先,我非常感谢团队分享了极为有价值的见解和设计决策Sora确实令人惊叹,它将彻底改变视频生成领域。 我们目前所了解到的情况如下: 架构:Sora基于我们的扩散变换器(Diffusion Transformer,简称DiT)模型构建,该模型已发表在2023年国际计算机视觉会议(ICCV 2023)上。简单来说,它是一个结合了变换器(Transformer)主干的扩散模型: DiT = [变分自编码器(VAE)编码器 + 视觉变换器(ViT)+ 去噪扩散概率模型(DDPM)+ VAE解码器]。 根据报告,这个模型似乎没有太多额外的复杂设计。 “视频压缩网络”:这看起来就像是一个在原始视频数据上训练的变分自编码器(VAE)。在实现良好的时间一致性方面,标记化(Tokenization)可能扮演着关键角色。顺便提一下,VAE本质上是一个卷积网络,所以从技术上说,DiT实际上是一个混合模型。 ;) 当Bill和我参与DiT项目时,我们并未专注于创新(详见我之前的推特),而是将重点放在了两个方面:简洁性和可扩展性。这些优先事项带来的不仅仅是概念上的优势。 简洁性代表着灵活性。关于标准的视觉变换器(ViT),人们常忽视的一个亮点是,它让模型在处理输入数据时变得更加灵活。例如,在遮蔽自编码器(MAE)中,ViT帮助我们只处理可见的区块,忽略被遮蔽的部分。同样,Sora可以通过在适当大小的网格中排列随机初始化的区块来控制生成视频的尺寸。而UNet并不直接提供这种灵活性。 猜测:Sora可能还使用了Google的Patch n’ Pack(NaViT)技术,使DiT能够适应不同的分辨率、持续时间和长宽比。

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