对上述的一些补充说明

对上述的一些补充说明 补充“影响”方面。 就实体经济的长期投资前景而言，6月24日的兵变也肯定会产生一定的负面影响，尽管不是决定性的。 如果没有足够的政治稳定性和可预测性，就很难部署那种持续多年的成本高昂的长期项目。这对国内和外国投资者来说都是如此。 对国内投资者来说比较容易：从心理上讲，俄罗斯居民很强大，他们很难被吓唬或迷惑，但对于外国投资者来说，就比较困难了。 在目前的条件下，非居民中一般谁能在俄罗斯投资？ 有足够的政治和经济主权的人，不害怕二次制裁；具有国民经济的规模和能力，有必要的内部资源和外部发展项目 …… 事实是，在俄有大约92%的全球跨境证券投资（就投资者而言）来自不友好国家以货币形式提供。剩下的8-9%集中在俄罗斯和中立国家，其中中国和香港占了全球份额的5.4%。 在直接投资中，不友好国家的占比约为84%，中国和香港的份额刚刚超过10%。 所以，现在唯一能在俄罗斯投资的国家是中国。而不是土耳其，它的经济能力低下，内部经济存在问题，缺乏外部项目。而印度则不然，它刚开始走内向型的发展道路，另外它正在与美国和西方国家沟通。 现在中国在俄罗斯的直接投资刚刚超过30亿美元，比塞浦路斯少55倍。中国约占俄罗斯直接投资结构的0.7%。那么事情可能向前发展吗？ 预计很难。西伯利亚2号的建设和中国的担保都存在问题，因为在中国的超长期项目中，不仅有商业问题，还有性能和义务履行的保证问题，双方都不信任彼此，并且权力持续和政治稳定/可预测的条件正变得越来越紧张。 顺便说，俄罗斯人一直认为中国通常是一个比美国或欧洲公司更强硬的谈判者，因为它要求更多的商业折扣、优惠和可控权限，至少在中国投资的政治高度不稳定的国家是如此。 #Russia #China #兵变

《深度学习革命》记录的一些历史细节

#内幕消息 《深度学习革命》记录的一些历史细节 1、Ilya Sutskever其实是最后加入OpenAI的初始成员 OpenAI的诞生，源自Sam Altman在2015年7月加州门罗帕克召集的一场晚宴。Altman和Musk等发起成立新组织，拉拢人才，推动开发造福全人类的AI。Stripe的CTO Greg Brockman，和当时负责Google Brain项目的Ilya Sutskever都当场表示有意加入。 晚宴结束后，Brockman就开始四处挖人组建团队，找到了三巨头之一的Yoshua Bengio。Bengio无意跳出学界，但是给他列了一份圈子里有前途的年轻研究人员的名单，Brockman就按图索骥去联系。 一些人被Brockman描述的宏大愿景一间完全没有任何企业压力的实验室、一间将放弃所有研究成果的非营利实验室所吸引。但是，招人也没有那么顺利，这些人没有一位承诺加入一间新的实验室，都还是会担心风险，除非有其他人这样做。 Brockman邀请有意向的10人正式加入，给了他们三周时间考虑。最后10个人中有9个人同意了，其中5人（包括Ilya）都在DeepMind待过，他们给实验室命名为OpenAI。 同时，科技巨头开出天价薪酬挖人。谷歌给Ilya的薪酬是OpenAI的两到三倍，第一年接近200万美元，Ilya犹豫了。Altman、Musk和Brockman等原本计划在2015年底的NIPS会议上，官宣带着10亿美元投资承诺的OpenAI成立，但为了等Ilya做决定，只得推迟声明。Brockman还短信轰炸Ilya，敦促他选择OpenAI。 直到周五NIPS会议最后一天，Brockman等人决定不等了，定在下午3点官宣。一直拖到最后，Ilya才发短信告知Brockman，决定加入OpenAI。 2、杨立昆（Yann LeCun）的傲慢和身在大厂的尴尬 CHatGPT推出不久，LeCun就在Twitter炮轰。书中也记载一些细节，感觉他还是挺傲慢的。 LeCun曾经直接对Ilya说：“你会失败的”，他给的10多条理由包括：1）OpenAI的研究人员都太年轻；2）实验室没有丰富的经验，也没有背靠大公司的资金资源支持；3）非营利的形式也不会赚钱；4）长期无法跟大公司争夺人才；5）实验室公开分享其所有的研究成果，不太现实，等等。现在看，很多因素恰好就是OpenAI现在能获得成功的原因。 另一个事件，DeepMind发布AlphaGo前不久，LeCun先行官宣了Facebook自己的围棋AI研究。有记者问LeCun，DeepMind是否有可能打造一个可以击败顶级围棋选手的系统。LeCun很自负地说：“不会”，部分原因是他觉得这项任务很难，同时也因为什么消息都没听到，圈子就那么小。 几天后，DeepMind在《自然》杂志刊登封面故事，透露自研的AlphaGo击败了三届欧洲围棋冠军。消息公布的前一天，Facebook就已知悉，小扎亲自推动一场奇怪的抢先公关活动，让媒体关注小扎和LeCun网上发布的帖子，这些帖子吹嘘Facebook自己的围棋研究。当然后来，就被谷歌和DeepMind打脸。 前有谷歌+DeepMind，后（现在）有微软+OpenAI，Facebook和处在Facebook体系的LeCun都是很尴尬的。在硅谷大厂的第一次AI人才争夺战，就没有顶尖学者愿意加入Facebook，Facebook挖LeCun，后者就担心企业对AI长期愿景和短期目标之间的平衡。结果还是发生这种矛盾。 有次内部演示上，LeCun向小扎展示他们在图像识别、翻译和自然语言理解方面的工作。小扎和时任CTO Mike Schroepfer都没说话。走出房间，Schroepfer告诉LeCun，他所说的一切都没有任何意义。“我们只需要一些能表明我们比其他公司做得更好的东西，我不管你怎么做，我们只要赢得一场比赛，只要启动一场我们知道可以赢的比赛。”一名同事替LeCun说：“视频，我们可以赢得视频。”Schroepfer对LeCun大吼：“看到了吗？你可以学到一些东西！” 这是大厂AI Lab普遍面临的尴尬境地，老板只会在乎短期内比竞争对手领先多少，而不在乎研究是否需要时间，尤其是Facebook这种推崇“Move Fast”价值观、强调增长效率和规模的公司。后边，Facebook内部又专门设立了一个组织“应用机器学习团队”，负责将实验室的技术付诸实践。 3、陆奇的逆向思维和微软的第一次AI人才争夺 2016年春天，陆奇在练习骑行他的“逆向思维自行车”向左转动车把，自行车向右转他试图以这种方式让自己，乃至让微软训练逆向思维，以摆脱大公司的路径依赖。结果跌到摔骨折了，这是个偶然事件，但也成为微软在初次AI竞争失利的一个注脚。 微软研究人员不受商业化压力的任何影响，养尊处优，这原本是出自慈善家比尔·盖茨的情怀。但在AI领域竞争中，微软的局限性在于：缺少针对AI技术落地的业务场景。这也是Hinton当初加盟谷歌而非微软的原因之一：谷歌搜索10亿的用户规模，能高效推动AI研究。于是，陆奇在微软内部尝试推动自动驾驶，但并没有顺利推下去。 微软的另一个弱势是：缺少AI研究领头人。这些顶尖人物是公司了解未来变化、打造新技术、吸引顶尖人才，以及推广企业品牌（最重要的）的一种方式。陆奇也找到了Bengio，但后者拒绝任何大公司的邀请。Bengio在蒙特利尔大学可以讲母语法语，可以享受学术研究的开放性，这是企业无法比拟的。他在大学工作外还为几家创业公司做顾问。 于是Bengio提了个主意，如果微软可以收购他顾问的一家初创公司Maluuba，Bengio就可以用同样的时间为微软提供咨询。Maluuba的两位创始人起初拒绝了这个提议。但一年后，还是被微软收购，Bengio也因此成为微软的顾问。但那时，陆奇已经离开了微软，回到中国，加盟百度，继续推动AI和自动驾驶战略。

山东日照莒县宅科村一些补充：

山东日照莒县宅科村一些补充： 凶手作案前藏在洛河镇旁边的阎庄街道诸汀村 凶手的武器由钉枪改装，打钢弹。但是死者多为砍伤，主要犯罪工具还是用刀。 死亡的医生27岁左右，刚结婚没多久，有一个刚出生的孩子，工作于洛河镇卫生院。 凶手人数目前存在争议，大多数信息源都表示凶手为团伙作案3-5人，有一个信息源称只有一个人。但都表示被捕的应该就是主犯，因为他没有离开现场。 主犯与两家死者之间的矛盾是学生时代的恩怨。 传闻当地医疗系统正在研究如何把凶手判定为“重度精神病”，这样案件性质会降低很多，但是这可能会让医疗系统从原本有同事因公牺牲的受害方变成责任方（因为精神病人是医疗系统管理的，包括判定、管理、接收治疗等）。 这也应证了此前社交媒体上曾出现为医护人员喊冤的帖子。 注意，以上信息为多个信息源之间互相应证总结，但并不代表100%准确。

一些使用国产 AI 大模型的细节限制。

一些使用国产 AI 大模型的细节限制。 1.kimi 的文本生成很强，但没有数据分析能力，会把上传的 Excel 识别为文本。kimi 无法识别图片，只能识别图片的文本，OCR。 2.智谱清言可以识别图片内容，可以做数据分析，但是要用数据分析的智能体，经常抽风。你不和他特地强调 Excel 里有几个 sheet，他只默认识别第一个 sheet。 3.coze 里上传 Excel 分析的体验很差，coze 的知识库是无法理解数据集的，还是当成文本来处理。

补充一些比较实用的开源情报技术书籍

补充一些比较实用的开源情报技术书籍 1、Cybersecurity Blue Team Toolkit 这是一本为技术人士和非技术专业人士编写的网络安全实用手册。 随着重大数据泄露事件的报道充斥头条新闻，任何组织，无论大小，都不可能再继续忽视网络安全的重要性。然而，关于这个问题的大多数书籍，要么对非技术专业人员来说过于专业，要么对专业人士来说过于笼统。 这本书的作者 Nadean Tanner 拥有从大学教学到为国防部工作的广泛经验，它做到了在实质性和易懂性之间取得了完美的平衡，使其能够对各行各业的IT业或管理职位的人同样有用。 这本指南从简单和战略性的角度审视了网络安全管理和实践中可用的最佳战术和工具。对于任何职业层面，从学生到高管，都是一本有价值的参考书。 2、Human Hacking 这是2021的新书。一位全球安全专家从心理学的角度出发，帮助您掌握社交工程 人类黑客的艺术。 侵蚀性的社会习俗、技术和快速的经济变化正在使人类比以往任何时候都更有压力，在社交方面更加尴尬和孤立。我们生活在自己的泡沫中，不愿意与人交流，在与他人交流时感到越来越无力、不安全和忧虑。 作为社交工程领域的先驱和黑客高手，克里斯托弗·哈德纳吉擅长了解恶意攻击者如何利用人类交流的原则，通过操纵和欺骗获取信息和资源。 现在，他告诉您如何利用社交工程作为一种善的力量 帮助您重新获得自信和控制。 这本新书中提供的工具将帮助您与陌生人建立融洽的关系，利用身体语言和语言暗示来发挥您的优势，引导对话和影响他人的决定，并保护自己免受操纵者的影响。 最终，您能学会对如何表现自己有更多的自我意识，并能够利用它来改善您的生活。 这本书包括课程和互动 “任务” 遍布全书的练习，以帮助您学习这些技能，练习它们，并掌握它们。 3、Operator Handbook: Red Team + OSINT + Blue Team Reference 这本手册采用了三种学科（红队、开源情报、蓝队），并将它们合并为一个完整的参考指南。 这本书包含了100多个单独的参考资料，涉及从业人员最常使用的许多工具和技术。包括的内容可以同时帮助最老练的网络安全高手或刚刚在职业领域起步的人。 将所有学科合并成一本书的目的是为了消除一个 “团队” 内只存在某些知识的人为障碍。现实情况是，今天复杂的数字环境要求在所有领域都有一定程度的知识。所有网络安全从业者都是操作者。蓝队应该观察和了解红队的战术，红队应该不断地推动与蓝队的合作，而开源情报应该不断地努力剥离分散在不同数据源中的证据。 每个参考资料都是按字母顺序排列的。这不仅消除了那些团队分离的概念，而且还有助于加快查找。另外，几乎每个主题都从 “如何利用X” 和 “如何防御X” 的双方面角度进行了阐述。涵盖的工具和主题包括：云服务、操作系统、移动、OSINT、端口、取证、恶意软件资源、防御者工具、攻击者工具、OSINT工具、以及其他各种支持工具（Vim、iptables、nftables 等...）。 4、Practical cyber intelligence how action-based intelligence can be an effective response to incidents 这本书针对事件管理者、恶意软件分析师、逆向工程师、数字取证专家和情报分析师；最好有安全操作、事件响应或调查方面的经验或知识，以便您能够充分利用所介绍的主题。 您将学习到的内容包括： 了解观察-调整-决策-行动（OODA）循环及其对安全的适用性； 了解主动防御概念的战术观点，及其在当今威胁环境中的应用； 熟悉F3EAD流程的操作观点，以推动组织内的决策； 建立一个框架和能力成熟度模型，整合信息安全组织中关键功能的输入和输出；等等 此外还包括如何去了解威胁模型和情报产品/框架，并将其应用于现实生活中的场景。在这本书结束时，您将能够根据网络防御情报的操作和战术/战略领域在您的组织中启动一个情报项目。 #security #OSINT