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Andy Stewart
2周前
今天推荐了三个朋友用奶昔,效果都很好。 有一个朋友说,让我给他发奶昔推荐连接,给我提成 我说这个机场就是贵,没有提成,能帮助到你就可以了 我奶昔之前有一个小机场,确实有提成,大概看我博客的人,有300多人买了,那个机场直接把订阅送到2029年了,所以那个备用机场都是我博客朋友赞助的。 可惜奶昔机场太稳定了,导致我送的机场一直没有机会用,除非去新疆的时候用一下,哈哈哈哈
#奶昔
#机场
#推荐
#稳定
#博客
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傅志彬Fu Zhibin
1个月前
日本游记之二《天下文章一大抄》早已写完,今天才得空将文章贴到我的谷歌博客上供大家阅读。 明天还有日本游记之上三《繁华与自然,你的选择你的命》敬请关注。
#日本游记
#谷歌博客
#文章
#游记
#博客
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Geek
1个月前
有点意思 打字效果 SVG 生成器 比传统打字 SVG 更灵活更好玩的动画生成器,可以为你的 README、博客、社交资料添加炫酷的动态打字效果,而且多行、空格、字体、光标各种细节都能自由定制。
#SVG生成器
#打字效果
#动画生成
#README
#博客
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yv
1个月前
Breaking 🚨 TML又写博客了! 融资几十亿变成新闻媒体公司
#TML
#博客
#融资
#新闻媒体公司
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Guangzheng Li
1个月前
微信公众号半年发了四篇文章,总共也就 3000 多的观看,还能收获两笔打赏,我都觉得我应该去多花时间写作哈哈 最开始发微信公众号只是为了防止别人盗我的博客,公众号发长文比小红书和知乎效果要好一点,现在在思考要不要运营起来,主要代码写多了,文章自然写的就少了
#微信公众号
#写作
#运营
#博客
#思考
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Spencer
2个月前
我买了这本册子,结合我在公司的工作内容,会写 2 篇博客。一篇有关 SSH non-login non-interactive 任务,一篇有关 kubectl exec。 感恩作者,还搞个面向中国人的折扣码,让我以 $69 HKD 的价格拿下。
#SSH
#kubectl
#博客
#中国
#折扣
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ChandlerGuo 郭宏才 宝二爷
2个月前
兄弟的博客 坚持写了10年了
#博客
#兄弟情
#坚持
#十年
#积极
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yihong0618
2个月前
写了一篇博客。
#博客
#个人
#写作
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Tiger Chen & 前端之虎陈随易
2个月前
今天看了一天的MoonBit博客,让我去进一步理解这个将要改变世界的编程语言。
#Moonbit
#编程语言
#技术
#博客
#积极
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Dayu
2个月前
几年前写的博客,今天意外迎来许多访问,大概是在网络某个角落被提及了。
#博客
#访问量
#提及
#网络
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yihong0618
2个月前
这个人是怎么做到每一篇博客都这么好看的。。。
#博客
#好看
#个人
#积极
#内容
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tang dh
2个月前
之前学C++,经常会看的一个的博客,今天重新翻到,发现老哥得了渐冻症。即使如此这老哥依旧在坚持更新博客,只能说respect
#C++
#博客
#渐冻症
#respect
#坚持更新
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JasonkayZK
3个月前
在小红书上刷到自己的博客文章是什么体验…😂😂😂 第一眼发现怎么和我的博客这么像,第二眼,就是我的。
#小红书
#博客
#抄袭
#社交媒体
#用户体验
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Guangzheng Li
3个月前
花了大量时间和精力写了一篇博客《独立开发穷鬼套餐(Web实践篇)》🔥 6000+ 字告诉你如何选择独立开发技术栈和平台,如何开启性价比独立开发之旅,如何正确选择平台和技术栈
#独立开发
#Web实践
#技术栈选择
#性价比
#博客
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Godruoyi
3个月前
当迷茫不知所措的时候,翻了翻自己之前写的博客,瞬间又充满活力了。原来我是这么乐观的人啊。
#迷茫
#乐观
#博客
#活力
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Tw93
3个月前
把上周在团队内部的一个分享导出到博客上了,讲工程师如何更好投资,有兴趣小伙伴可以瞧瞧看,不构成投资建议,不过欢迎交流。
#工程师
#投资
#经验分享
#博客
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AI Will
4个月前
ChatGPT最常引用哪些来源? NP Digital分析了50万个ChatGPT查询以找出答案。 需要注意的是,ChatGPT在一个提示中引用多个来源是非常常见的情况。 这说明拥有自己的维基百科页面,并在多个维基页面中被引用是非常重要的。当然,写博客也同样有价值。
OpenAI新德里发布会:ChatGPT语音翻译功能引发热议· 655 条信息
#ChatGPT
#引用来源
#NP Digital
#维基百科
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yihong0618
4个月前
这个人真的太有趣了,读到这样的博客,自然而然的开心一天。
#有趣
#开心
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Xiao Hanyu
5个月前
YAMLResume 300 star 了,写了篇新的 blog 简单讲了下设计实现中的一些技术决策,主要包括几点:1) 为什么选 YAML 而不是 JSON;2) 为什么不选 markdown;3) 为什么仍然选 LaTeX 作为 PDF 输出引擎;4) summary field 中的富文本支持。
#yamlresume
#技术决策
#YAML
#JSON
#Markdown
#LaTeX
#PDF
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李 小牧 (り こまき)
6个月前
【從案內人到政客 EP11】如何成為美國《新聞週刊》專欄作者|竹田圭吾總編|與美女副總編的惟妙關係|日文博客|女朋友幫我碼字|搖頭派對|600美金一稿
#新聞週刊
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#女朋友
#派對
#稿費
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李老师不是你老师
6个月前
原微博大V"心悦微报",推特号"心悦白云",真名吴怀云,一直坚定支持民主与人权。2018年,她在推特骂习近平“习特勒”后,国内账号(微博、博客、微信公众号"心悦微报")一天内全被封掉,并于2018年10月被关进拘留所11天,之后隔三叉五被请喝茶。 2020年,她家里遭强拆没给补偿,她在网上发了个维权贴,自由亚洲电台记者也帮她写了上下两篇报道发在推特上。结果2021年3月23日,当地公安又以发推特为名将其抓进看守所,并以"寻衅滋事罪"判其三年10个月有期徒刑,2025年1月11日才出狱。据她反映,她在看守所中受尽折磨,被打了6、7针,还被强迫吃药2年多,逼她认罪认罚,否则就不断延期、判重刑。最后总共延期28个月才下判决,还有一次还被民警群抠,打的鼻青脸肿…… 昨天(2025年4月28日),当地公安又将其叫到派出所给予警告处分,理由是发推特。她辩称没发几条,也都是在国内发的名人名言搬到推特上,公安却称,不管她发什么内容,翻墙上国外网站就是犯法,并给她念了法律条款。
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#民主与人权
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AI Dance
6个月前
改变AI认知的一篇文章 我敢说这是今年最值得每个人读的AI blog,让我彻底震撼! OpenAI researcher 姚顺雨的blog,这里有个趣事,贵清有两个yaoshunyu,一个在Anthropic、一个在OpenAI。 文章非常好,像是某个大佬深夜写的真心话,可惜最近一直比较忙,没时间细写。网上也有不少写的了,我们就写一个普通人能看懂的版本吧。 不再刷榜!大模型的下一个10年:真正创造有用的产品、产生实际价值,催生万亿级别的公司! 1、上半场总结:卷模型、创新算法、刷benchmark - 历史书中AI发展的里程碑事件,deepblue、AlphaGo、GPT-4和o系列,背后都是算法上的突破:搜索、深度强化学习(deep RL)、scaling和reasoning。 - 上半场的游戏规则很简单: - 谁搞出来的新方法、新模型能在benchmark上刷出新高分,谁就厉害。 - benchmark主要是跑分用的,出不了啥风头。文章举了个例子,ImageNet那么重要的benchmark,引用量还不到AlexNet的三分之一。(不过在科研中还是经常有人看不起 benchmark 的工作,认为只有工作量没有创新性... - 创建更困难的基准测试,然后继续循环 - 也很合理,从零搞出反向传播、CNN、Transformer,需要多强的洞察力、工程能力?相比之下,定义个测试任务好像就简单多了,很多时候就是把人已经在干的事儿(比如翻译、认图、下棋)搬过来,变成AI的考题,技术含量感觉没那么高。 2、转折点:炼丹术突破了,强化学习(RL)终于能打了!可以泛化了 强化学习有三个关键组件:算法、环境(environment)和先验知识(priors)。之前做RL的人,主要关注算法,对环境和先验知识的关注比较少。但是在 deep RL时代,很明显环境也非常重要:算法性能往往高度依赖于开发和测试环境。 海量语言预训练(Language Pre-training):OpenAI最初的计划是先构建通用环境(gym),想把互联网、电脑操作都变成RL环境,然后用牛逼算法去解,数字AGI就成了。听着挺美,但没完全搞定,尤其是在复杂任务(比如上网、操作电脑)上,泛化还是很差。直到GPT-2/3出来,大家才意识到,想把这个RL炼丹完成,缺的是强大的先验知识(通过与RL完全无关的方式获得)!靠预训练把互联网上的常识、语言知识塞给模型,然后再微调(SFT/RL),才能搞出WebGPT、ChatGPT这种能打的模型。 后来就开始进行Scale阶段了,数据和算力越来越大,这个大家都懂。 推理与行动(Reasoning and Acting):这是姚顺雨特别强调的一点,也是我们看懂模型目前阶段的关键。 要理解一个故事:他当年用GPT-2搞文本游戏,发现模型虽然能学,但需要海量步骤,而且换个游戏就不行了。他的“顿悟”是:人不仅会执行具体动作(开箱子、用剑砍怪),还会思考(这地儿危险,我得找个武器,武器可能在锁着的箱子里,箱子在柜子里………)。这种“思考”或“reasoning”,虽然不直接改变外部世界,但它是一个极其重要的“动作”,能利用预训练模型里的先验知识来泛化。虽然理论上给增加无限的“思考”选项会让决策变得困难,但实际上,因为预训练模型“见过”各种情况下的思考模式,这种“思考”反而能帮助模型更好地选择真正有效的动作。作者的原话大概意思是:“语言通过在agent中进行reasoning来实现泛化”。 有了强大的语言先验知识 + 把reasoning也当作一种action加入环境 + 足够的规模——作者有点讽刺地说,反倒是RL算法本身,可能成了最不重要的部分。哈哈哈哈,这也是我们一直说的那句:RL,大道至简。 这跟以前RL研究的重心完全反过来了,真是三十年河东,三十年河西。 3、下半场:别光卷模型了,开始卷“问题定义”和“评估”吧 这段其实也很简单,我们也一直提了好久了,大家都刷榜,是因为对模型能力缺乏有效的评估手段。 我们一直的观点是,evaluation是大模型最重要的一部分(可能没有之一),正如那句老话:"if you can't measure it,you can't improve it"。 姚顺雨大神也说了,下半场靠新方法/模型刷分的游戏就快玩不下去了,为啥? - 一来,这套“秘方”越来越标准化、工业化了。上述范式能很好的scale和泛化时,你针对特定任务的新方法可能改进5%,而下一个o系列模型在不明确针对这个任务的情况下改进30%。 - 二来,就算你搞出更难的benchmark,用不了多久也会被这套“秘方”给平推了。 那下半场该做什么呢?姚顺雨觉得我们应该从根本上重新思考评估。这意味着不仅是创建新的、更难的基准测试,而是要开始问“我们到底应该让AI干什么?怎么衡量才算真正的进步?” 这要求思维方式的转变,得更像个产品经理了(算法研究员和产品经理殊途同归了?:P) 他举了个例子,AI在各种考试(SAT、IMO、IOI)和游戏(棋类)上都超神了,但感觉现实世界好像没因此发生翻天覆地的变化,很多普通人完全没关注 AI 的发展而且也没受到影响?因为我们的评估方式跟真实世界脱节了。 因此下半场的真正范式是: - 我们开发新的评估设置或任务,追求现实世界的效用 - 我们用现有算法来解决这些新问题(努力提高效用而不是刷榜)
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Plusye
7个月前
沉浸式翻译的作者在自己的博客里推荐沉浸式翻译的替代方案 😂 作者心胸真开阔,换我做不到。
#沉浸式翻译
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Justin
8个月前
现在玩 AI 的氛围就像什么呢? 改革开放初期盘音响在家唱 K; 286-586 时代家家户户组装电脑; Web 2.0 时代写博客搭论坛; 个人手机普及时代刷机魔改系统; 有一些共同点,比如都是获取成本可以承受、又能提供稀缺感 有些幸运,这些我都深入参与过,犹记得小时候把家里音箱拆了又把钥匙放进去再装回去,家长一顿好找,重配钥匙以后一次家中唱 K 发现声音有异常才找到
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大帅老猿
10个月前
其实可能我们太小看 Cursor 了,20 刀每月超值 因为我现在把 Cursor 作为一切文本编辑工具 写 blog,写公众号 简直不要太爽啊, 它还有完善的扩展插件系统,等我来写一个插件给大家看看。
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