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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

18小时前

让LLM生成个文本咋滴了，在这个神奇的土地上，体制内需要力气和认知的地方，早就系统的成为一种外包服务了！ 辅警，环卫，地铁劳务外包，这都不算啥；需要论文评职称的科研人员，有明文协议的算好的了，更多的是认知腐败。 是时候用AI把这生意重做一遍了。

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yihong0618

1天前

通过了面试的问题： 过去：咱们公司五险一金交的全么？ 现在：咱们公司提供 LLM 相关的订阅么？

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howie.serious

1天前

chatgpt/llm流行之后，人类说话的“ai味”越来越重。 具体一点，就是“大词”越来越多🤣 一方面我们能观察到，尤其是推特上，尤其是最近一年； 另一方面，有学术研究和论文为证 启示？ 或许，我们应该少用一些大词，尝试恢复说人话、简单表达的习惯。 其次，“甩大词”始于o1等推理模型，在deepseek-R1上达到巅峰，在人类领域常见于得到系及其信徒。但本质上，都是强化学习、过度贴

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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1天前

元流量： 当大家都帖AI生成的内容的时候，可以告诉大家怎么用LLM生成好的AI内容的方法 终极元流量大法： 可以问LLM怎么才是用LLM生成好的AI内容的方法，可以通过LLM无限上溯，直到big bang。

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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

3天前

当你给LLM一个Persona/Role时，你通过一段简单的文本，在LLM的潜空间实现了一个跨尺度的、高效的约束过程： 在宏观上 (生物学)，你激活了一整套为该角色服务的“功能系统”。 在几何上 (流形)，你将模型的生成轨迹约束在了一个特定的“语义空间”内。 在微观上 (电路)，这一切都是通过底层的注意力电路持续参考初始指令、并形成自洽的生成循环来实现的。 这完美地解释了为什么一个好的Perso