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seven_游猫猫
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心理学读过七年（应用+认知）
目前人在住川崎（以前在北京）
工作是从互联网广告到AI领域
看剧看书看电影听播客听八卦
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seven_游猫猫
1年前
LLM什么时候不要被AI自动翻译成法学硕士啊
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seven_游猫猫
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seven_游猫猫
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今天的用餐环境
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seven_游猫猫
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WXG的同事们，我请问你们贴图的UG的kpi到底是多少
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seven_游猫猫
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蒸馏：什么东西会被留下，什么东西会蒸发掉
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seven_游猫猫
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爱看tiptoe 的也可看看years&years
当年卡在篝火一幕今年才续起来看完
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seven_游猫猫
1天前
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seven_游猫猫
1天前
胡迪Hoodie: 如何 eval agent 产出的调研报告是否易读？ 分享我们 team 实践中用的一个简洁指标——「隐喻率」： 隐喻是常见的语言学现象，简单理解就是在句子中“悄悄”使用比喻。 来感受一个隐喻率很高的句子： “全栈 AI 帝国率领评估军团与标注大军，向全球 Tier 1 俱乐部发起冲锋，踏上下一阶段的马拉松。” 句子里的“率领”“发起冲锋”“踏上”都是明显的动作隐喻；“AI 帝国”“评估军团”“标注大军”“全球 Tier 1 俱乐部”“马拉松”共同构成了竞争与征战的意象。 但这句话其实完全可以写成： “全栈 AI 体系由评估团队和大规模标注团队组成，目标是冲击第一梯队，并参与下一阶段的长期竞争。” 隐喻让这句话变得更加抽象和复杂，你的大脑需要处理一下才能让句子返璞归真，这就降低了报告的易读性。 其实，隐喻的存在本身是希望通过把陌生、抽象的概念类比成更熟悉的概念，从而帮助理解。但 LLM 高密度、不适宜的隐喻使用，很可能把抽象的概念表达得……更抽象。 而且，从数学上讲，隐喻更本质的影响是：它作为一个把 x 词映射成 y 词的“语言函数”（y=f(x)），势必会带来信息的损失（y 的信息量一定小于等于 x）。 综上，我们构建了隐喻率指标（图1&2）：每一百句话中出现多少次隐喻表达。通过隐喻率指标，我们可以从一个视角来反映模型的写作特征——更高的隐喻率往往意味着这篇报告更难读，且会带来信息的损失。 我们衡量了来自 9 个主流模型、各自 36 篇不同主题的中英文研究报告的隐喻率。发现 GPT 5.6 系列模型在隐喻使用上更克制；claude-fable-5 毫无疑问地拿下了最高隐喻率的桂冠（图3）…如果你曾阅读过 fable 的作品，就会发现 fable 真的非常喜欢用“臂”“腿”等人体隐喻来指代“组别”的概念 (图4)。而 opus-5 在隐喻使用上反而比 fable-5 更加克制。 当然，隐喻率只是衡量报告易读性众多 signal 中的一个：隐喻率低也并不绝对意味着文章更易读。但如果构建出许多像隐喻率这样简洁、可操作的 signal，我们就一定能更好地把握 LLM 的本来特性。
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seven_游猫猫
1天前
去年的开场是上野千鹤子 闭场是项飙
今年目前还没公布活动具体日程嘉宾
是独立创作者非虚构写作以及记者们
会汇聚的地方我还记得是冬至的回忆
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seven_游猫猫
1天前
中美的AI团队在卷生卷死
日本创业团队在卷补助金
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seven_游猫猫
2天前
今天加入了意向弓道馆的line群
结果里头有人昵称大谷翔平2号
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