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一口新饭
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TechFlow 深潮 发布的文章:近期教育领域的变化引发了广泛讨论,我认为教育改革应该更加注重学生的个性化发展和创新能...
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一口新饭
2个月前
用AI读书之前我觉得有必要清楚这一点:读书求快,求的是“信息”;但想要获得“智慧”,你读不快。用AI读书能帮你”加快信息的获取”,但不要把它误会成“加速智慧的获取”。AI能增加智慧获取的深度,但不一定可以加速这个过程。
#AI读书
#信息获取
#智慧获取
#加速学习
#读书方法
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一口新饭
5个月前
现在黑FSD中国的都是不懂FSD训练原理和屏障的人,或者故意装做不懂的人。车的数据出不了中国训练,训练的硬件也进不了中国。特斯拉纯粹是靠看网络视频做的模拟训练。真心没得比。能做成这样已经很了不起了。
#FSD
#特斯拉
#中国
#自动驾驶
#训练
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一口新饭
5个月前
保护自己的注意力很重要的一点就是打造自己的”information diet”。这个定制化的算法就是我们的信息菜谱。
#注意力
#信息饮食
#定制化算法
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一口新饭
6个月前
为什么我不会因为DeepSeek带来的“恐慌”卖特斯拉股票?下面是我电话里和我刚清仓特斯拉的朋友的回复:几个重要的原因: 1.卖掉我不知道钱怎么花, 往哪里投。我已经有个Cash problem, 卖掉变现只能让我更头疼; 2.FSD/自动驾驶的价值不只在于谁最先解决,而是谁最先能规模化的用自动驾驶赚钱(就好像移动互联网和Facebook/抖音 这样的关系)。这个问题我们之前讨论过。我认为,特斯拉依然站在靠自动驾驶赚钱的最佳位置; 3.我承认特斯拉有被“范式”突破的概率,也有成为“龟兔赛跑”中那个“骄傲的兔子”的风险。但我认为这个概率很低。因为现实世界AI需要“转化原子”的能力和规模。在中国以外,特斯拉优势明显,但在中国确实有挑战;而Elon也能卷,也爱卷,大概率不会成为“骄傲的兔子”,反而是我们这些支持者容易成为那只兔子,在被乌龟超越时懵掉,panic扔掉自己手上的股票。你越热衷嘲笑竞争对手,在被打脸的时候越懵逼,越会丢掉手上的股票。4.机器人这个事儿,too early to call. 5.整体来说,DeepSeek这个事情对所有人都是好事情。AI上的竞争才刚刚开始。科技创新才是本质,而这件事可以倒逼所有人竞争创新。DeepSeek带来的“股票崩盘”,要远远好于“贪婪,骄傲,和泡沫”带来的崩盘。6.我要继续观察AI巨头和特斯拉的后续动作和结果,看看兔子们是不是真的醒过来开始创新向前跑,而不是在用“这不可能,那不可能”来给自己洗脑,沉浸在“优势”当中。7.我认为这场竞争远没出现最后的赢家,未来几年是混乱的,变数很多。“兔子们”机会要多得多。现在做的预测都是一厢情愿。投资还是要根据自身的情况控制整体风险和押注。所以我认为我朋友清仓特斯拉对他是合理的,但对我来说,还不合理(因为我的风险构成和他不同,所以无法比较)。但是在特斯拉身上,我会非常专心的观察他们的反应和动作。如果让我觉得他们成了睡觉的兔子,Elon太过自大,那我也会转身离开。当你是“第一”时,你比谁都更脆弱。我更希望看到兔子们“过度反应”,而不是继续睡觉。这对我是个决定性的信号。
#DeepSeek
#特斯拉
#自动驾驶
#投资策略
#市场情绪
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一口新饭
6个月前
去年7月我们讨论过的“担心”被很多人嘲笑。现在因为deepseek的出现让这种“担心”变得“有可能”了。其实从第一性原理上思考:当你开始为自己的领先算力“洋洋自得”的时候,“算力”就开始从“护城河”转变成“累赘”了。(重点是“洋洋自得”)。
#技术进步
#深度学习
#算力担忧
#护城河
#第一性原理
#人工智能
#DeepSeek
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一口新饭
6个月前
加拿大的政客愚蠢到让人无法忍受。川普让你解决非法移民,边境和毒品问题,否则就加关税。你就解决呗,这是好事儿呀。可现在玩儿起民族情怀了,不去解决问题反而要去反制。还要杀鸡取卵,给自己的Alberta 石油出口加税。就像跟人干架的时候把刀放到自己脖子上威胁对手一样。而且,土豆都因为那么低的支持率辞职了,自由党马上要完了,然后一帮傻逼省长们还要和马上倒台的政府合作玩儿民族情怀?现在不逼着选举还等啥?在加拿大十几年,深感加拿大政客的无能腐败和一种深深的无力感。眼睁睁看着他们把一个好好的国家折腾成大便样。
#加拿大政治
#非法移民
#川普政策
#阿尔伯塔石油
#自由党
#民族情怀
#政府辞职
#选举
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一口新饭
9个月前
很多人不理解为什么*人形*机器人的设计要先“像人”再“超人”,而不是反过来。比如,有人说“普通人做的事情超人也可以做,但反过来不行”。这句话在智能机器人身上不成立。因为做的“像人”是更难的目标。需要大量的AI训练。但是训练的基础是机器人硬件设计和人类结构类似,能完成人类精细和协调的动作。当你上来就把机器人设计成“超人”,极大可能它是个“异形”机器人,结构做了“优化”,和人类差别很大。这就会导致人类的训练数据无法在超人机器人身上训练。很多上来就设计“超人”机器人的公司,可能一开始就没想清楚如何把人形机器人通过AI训练成取代人的通用机器人。这会导致它们的机器人硬件无法匹配AI训练,多少年后依然只会“花拳绣腿”,做不了“人事儿”。做不了“人事儿”的人形机器人就是个玩具。正确的设计思路是,先从硬件“像人开始”,然后用人类数据训练AI,具备取代人的自主工作能力,然后,如果你愿意,增加“超人”的物理能力(比如让它花拳绣腿后空翻被折叠啥的)。Honda 的Asimo 就是很好的例子。硬件已经做的很像人,可惜当时AI的发展无法实现让机器人具有真正自主工作的能力。其实,能把硬件+AI做成像人就解决了世界难题,可以赚大钱了。上来做“硬件超人”是舍本逐末,对工程资源的浪费。
#AI浪潮:重塑就业,风险暗涌?· 65 条信息
#人形机器人
#AI训练
#硬件设计
#通用机器人
#本田Asimo
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