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无情大猪蹄
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青山见我如是
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无情大猪蹄
7月前
话只跟值得的人说，不然浪费表情。
宇宙自在心: 一些信息助人尝试心得： 小红书上评论区瞎逛，留下高赞评论引起博主注意了， 然后有博主问了我一下，我认真码了一堆字。 我真的感觉这堆字值很多钱，免费，给了出去 然后对方：字太多了 嗯，福至心灵不管用。 我是“帮扶”界的萌新。 我微微开始明白为什么有些人要“知识付费”+“知识分层”了。 有些人真的不是割韭菜，就特么是福至心灵了之后帮的人好的情况是：懒得看，字太多。 不好的情况是：升米恩斗米仇，比如你今天跟我说了这些为什么下次你就不教我了？…… 干货要说给有5种共性的人： 1、想找答案的人 2、了解并认可你在个人领域专业性的人 3、听得懂/会问问题/谦虚耐心的人 4、执行力强的人 5、有感恩心的人 / 今天刷信息流还刷到有陌生宝布的动态： 不要瞎给建议，你没办法对对方未来负责，给了建议管不了交付和跟进。你是爹吧。 内心：好吧 🙂 说到这里，也是自己摔过跤，才能懂一些“大爹”的美。 真美。我以后再也不骂大爹了。你们都是善人。 / 好消息是一个大四的妹妹好歹带的动。 我已经跟她约了一轮call给她布置两轮作业了。 / 最近的摸索很有意思的，还有我想到的就是， 以肉身搏“量”，是真的没有想象的简单。 因为时间、精力是非常有限的。 当我们的目的是“助人”的时候， ROI就要考虑到自己的时间精力成本以及对方的理解能力和认识基础。 要求“精”不求“多”，要学会拒绝 因为假如你是一个“负责任的人”， 那未来面对的是无尽的follow up 因为免费的干货人人都想要，你不给是本分，不是亏欠 / 以后我的信息流免费（当然），系统知识另说（我还需要思考一下） / 这趟江浙沪还是纯粹一些，除了业务相关就是纯粹朋友交流了，我不“爹”。当然感受到“接纳”和“听得懂”还是可以敞开交流的。 / 这条写得很尬，但确实是不亲身经历不会体会到。 本来我以后知识付费还会考虑这那但现在我完全自洽了。 我近期也不会搞知识付费，有别的事情。 但这条我不删，以后弄出知识付费如果有人diss我，我就转发这条，或者建议对方试试福至心灵免费纯享式一对一mentor可以怎么做得可持续。 或者就学人写书/文章。一次性交付劳动所得。
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无情大猪蹄
1月前
Diiiii: 什么是未来形态的“端到端”的企业？这是我觉得红杉这个分享中最有趣的部分。文章对于未来 AI Infused Companies 的企业形态进行了想像。如黄仁勋所说，未来的一切内容不再是预先录制好的，而是实时个性化生成的。同样地，在工作场景里，现有的 workflow 都会被打破，整个公司会像神经网络一样工作，变成某种“端到端”的模式。例如企业的目标是最大化利润，那么不再需要将利润拆解成“收入 - 支出”，再把收入拆解成“订单数 * 客单价”，一层一层地机械拆解下去，最终拆出公司的组织架构和 KPI。相反，AI 会基于“最大化利润”这个最终目标端到端地生成下一步需要做的工作任务和 KPI，而中间的拆解过程都将黑箱化。类似于自动驾驶，目标是 A 点到 B 点，直接输出实时的操作指令。如果说 LLM 是 software 3.0，那么这可能是 company 3.0 的形态吧。 如果将公司看做是一张神经网络，那么这张网络会有以下几个问题：1. 算力不够，2. 目前的网络结构、节点数量、权重都是人为决定的，3. 网络间的信息传输是有损的，且带宽很低、速度很慢。这还不算各个节点之间目标不一致、内耗等各种人类特有的桎梏。因此，这是一张很不智能的神经网络，还处于从 1.0 / 2.0 的阶段。 向 3.0 的升级过程正在发生。随着数字化、智能化的普及，随着算力的提升，可以看到公司越来越小、效率越来越高（如图所示，产生 1m 收入所需要的员工数量直线下降，YC 孵化的 Top100 GenAI Companies 有 84%在 10 人以下），本质上就是公司进化成了更好的神经网络，用越来越多的算力取代了人类智能。因此，未来有理由期待越来越多的 Copilot 甚至是 Autopilot 的企业涌现出来。 PS. Karpathy在会后的访谈也值得一看，几个 key takeaways： - 如果用 AlphaGo / AlphaZero 来类比，目前的 LLM 只进化到了 AlphaGo 模仿人类棋谱的第一阶段，接下来的关键在于能否实现 Reinforcement Learning 从而进入自主学习的第二阶段，这一阶段才是 AlphaGo 实现巨大飞跃的关键。RLHF 有点像，但还差得远，它的问题在于人类和模型的心智默认是不 align 的，因此人类反馈也无法直接被模型很好地学习。Andrej 描述了他想像的 LLM 的学习方式：自己读书，自己做书里面的习题，然后自己对照答案来纠错。总之他认为目前的模型还在非常早期。 - 除了规模之外，Andrej 较为关注 LLM 的能耗。人脑的功率是 20 瓦，而 LLM 的训练和推理则动辄以兆瓦为单位，为什么会有这么多个数量级的差异？他认为需要努力的方向，是让算法设计与硬件的计算架构更加 align，同时需要在精度、稀疏度、系统设计（例如对冯诺依曼架构的优化）等几个维度上进行更彻底地探索。 - Andrej 还比较关注 Diffusion Model 和 Autoregression Model 之间的区别，二者都是概率分布的某种representation，但适用于不同的场景，它们是否可以在更高的层次上被统一？是否有一种更为通用的 unified representation？ - Andrej 谈 Elon Musk 的管理方式：he runs the biggest startups。无论企业规模多大，永远雇佣最好的人并且解雇掉没有贡献的人，设置最少的中间管理层级；打造用技术解决问题导向的文化；永远花最多的时间与一线工程师直接对话，收集第一手反馈。 文章链接： https://mp.weixin.qq.com/s/0KAYR0WY3j31t5IRSMkMkA
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无情大猪蹄
2月前
Steam重大更新
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无情大猪蹄
4月前
才三万多人发现这个QQ彩蛋
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无情大猪蹄
5月前
好喜欢我头发的发色，阳光下照着是深栗色的，仔细看还带点深酒红色。
我没染过头发，就是拍不出来。
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无情大猪蹄
5月前
我的白毛衣
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无情大猪蹄
5月前
这天真特么冷
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无情大猪蹄
5月前
有时候真觉得这个世界挺莫名其妙的，md
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无情大猪蹄
5月前
从15年到现在，每年的十二月我就会各种点背，各种衰，各种惨。
我心态已经被搞麻了。
跟TM在渡劫一样。
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无情大猪蹄
5月前
地球OL游玩提示：多动脑，少动心。
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无情大猪蹄
5月前
一知羊: 昨天这期无人知晓里，最喜欢的是成庆老师这一席话： 在互联网上有一种假象，因为它贴的标签够多，而且够瞬时，你实际上可以同时以多种标签来认同、来行动。这会造成一种假象，好像你没有任何一种标签。 也就是说，你已经学会了在多种标签之间切换，但在每一种标签下你都非常努力。但是，它造成的结果是什么呢？ 其实，就是一种巨大的内在消耗。 社交媒体的兴起，表面上开放了一个更大的交流空间，但事实上，它让人承担了过多的人情，难以承受的那种消耗感。比如说，你刷抖音的话，你会发觉喜怒哀乐是快速变化的。那当你品尝了足够多的东西，你会发现自己是非常累的，因为你在每一个境界里面你都非常努力。 我常常举一个例子：互联网社会就像给了我们很多个梦，小小的梦幻的气泡。我们过去一辈子可能就只做几个梦，也可能就一场大梦。但现代社会里面，它迅速地从一个小梦进入另一个小梦，而且瞬间转移，你会发现，你到每一个梦里面，你都这么用力，而且特别执着，被那里面的花花绿绿所吸引。 那你想一想，你的心灵，如果没有足够的用来跳脱来的智慧，你怎么可能不被它消耗了？ 你刚才经历了一个特别让你感官上受刺激的东西，又进入了一个非常让你悲伤的事情，那么，这种切换对于一个正常人来讲，如果没有足够的反思能力的话，他的身心是支撑不住的。
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