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置顶永恒的的增长迭代复利是资本主义叙事承诺却不符合实际历史的事物发展幻觉。 不管是个人发展还是技术进步都不应该这样去做短期预期，平台期的线形积累是指数增长的前提，其实我觉得现在大模型的这种不再幻想明年agi而是应用慢慢消化多点开花技术变化速度就很正常。
杏仁可颂杀手: ai相关的内容简直是洗稿的重灾区，我在xhs不得不拉黑一些才能确保我的推荐页没有洗稿内容，所以现在我的小红书账号最有牵绊的东西是我的黑名单，就算是名人也在互相高浓度变相洗稿感。 洗稿就算是搬运这件事真的是有技术门槛的。我teenager时期经常看的一个时尚博主，在那个没几个简中博主的时代，穿的一团乱麻但内容质量在微博上非常的鹤立鸡群，看了一两年后通过她提过的人名买了书回来看发现全是洗稿，而且后来到过世都没有任何新内容生产能力，不过洗稿的内容选择和编织无痕感风格创建还是很牛。。 这么多年没有读到过这种第二个完全没有任何新观点生产能力的人有这么强的洗稿能力的还很好看的... 也是一种mission calling吧。。 英文ai blog以前也有一个相似的博主，可惜他现在已经转型了。。有些人真的born to be a information router，就算他不管怎么努力都无法前进，你也觉得爱死他。
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ai相关的内容简直是洗稿的重灾区，我在xhs不得不拉黑一些才能确保我的推荐页没有洗稿内容，所以现在我的小红书账号最有牵绊的东西是我的黑名单，就算是名人也在互相高浓度变相洗稿感。
洗稿就算是搬运这件事真的是有技术门槛的。我teenager时期经常看的一个时尚博主，在那个没几个简中博主的时代，穿的一团乱麻但内容质量在微博上非常的鹤立鸡群，看了一两年后通过她提过的人名买了书回来看发现全是洗稿，而且后来到过世都没有任何新内容生产能力，不过洗稿的内容选择和编织无痕感风格创建还是很牛。。
这么多年没有读到过这种第二个完全没有任何新观点生产能力的人有这么强的洗稿能力的还很好看的... 也是一种mission calling吧。。
英文ai blog以前也有一个相似的博主，可惜他现在已经转型了。。有些人真的born to be a information router，就算他不管怎么努力都无法前进，你也觉得爱死他。
洗稿就算是搬运这件事真的是有技术门槛的。我teenager时期经常看的一个时尚博主，在那个没几个简中博主的时代，穿的一团乱麻但内容质量在微博上非常的鹤立鸡群，看了一两年后通过她提过的人名买了书回来看发现全是洗稿，而且后来到过世都没有任何新内容生产能力，不过洗稿的内容选择和编织无痕感风格创建还是很牛。。
这么多年没有读到过这种第二个完全没有任何新观点生产能力的人有这么强的洗稿能力的还很好看的... 也是一种mission calling吧。。
英文ai blog以前也有一个相似的博主，可惜他现在已经转型了。。有些人真的born to be a information router，就算他不管怎么努力都无法前进，你也觉得爱死他。
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学术圈跨学科蹭ai热度找投射的小把戏。。。。翻译成数据训练顺序要从学术数据训起再训日常化娱乐化数据，以及数据里不要掺意味不明的重复性娱乐数据，是不是听起来就是两年前训练的共识了。
木遥: 本日最好笑研究： 在训练 AI 的时候，如果强迫 AI 大量阅读社交媒体，会对 AI 造成不可逆的脑损伤。 与在高质量数据上训练的对照组相比，持续投喂垃圾数据（确切来说是让它拼命刷推）的 LLM 在推理、长上下文理解和安全性能上均表现出明显的衰退。模型在性格测试中表现出精神病态和自恋等特质的得分显著提高。错误分析显示，模型的主要病变是思维跳跃，即越来越倾向于截断或跳过解决问题所需的关键推理链条。 研究者比较了什么样的帖子最有「毒性」，发现最好的相关性指标是参与度，也就是一条贴文有多火。最容易病毒式传播的内容也最容易导致脑损伤。 这种认知衰退具有持久性。在模型出现脑损伤后，再用高质量的干净数据对其进行指令调整和继续预训练，也只能观察到部分但不完全的治愈。模型的表征漂移仍然存在。 你很难不怀疑这个研究是在指桑骂槐。 论文地址：https://llm-brain-rot.github.io/
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用了这么多笔记管理软件，有一阵还回归纸制，发现最好用的还是自己在discord开一个server。 我和话唠朋友各自有自己的server还在对方server下开channel。
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看了 Jonathan Bi 采访 Reid Hoffman，不得不感叹在文本的选择、引申和面向大众重新阐释来校准对话方向的方式，真是举重若轻、收放自如。接受过美东大校哲学基础训练的人，和市面上更多依赖直觉和技巧的商业 KOL 还是太不同了。那种古典严肃训练的精英式跨物种 awareness 带来的优雅和深刻贯穿始终。
保持这种 awareness 需要长期、诚实地自我审视。没有年少时就接受过严苛训练训练过的人根本无法持续维持这种心态。否则，等到了一定阶段，再想保持对自己动作和水平的那种觉知，心灵上几乎难以承受。就像在 RL 里，先天不足的模型在一定的 epoch 后就无法再提点。颗粒度不对的 credit reward，更是会直接把模型练崩。这种克制，自省，精雕细琢，熟读柏拉图的古典精英内核才能本能般创造出如此艺术的对话。
同样的题材比较有名的几个ai 英文博客说实话大部分时间连把对话节奏控制好大家在same page 把一个问题来来回回说完其实都没有做到。天天听奇闻异事单点业务数据的对话其实挺无聊的。
保持这种 awareness 需要长期、诚实地自我审视。没有年少时就接受过严苛训练训练过的人根本无法持续维持这种心态。否则，等到了一定阶段，再想保持对自己动作和水平的那种觉知，心灵上几乎难以承受。就像在 RL 里，先天不足的模型在一定的 epoch 后就无法再提点。颗粒度不对的 credit reward，更是会直接把模型练崩。这种克制，自省，精雕细琢，熟读柏拉图的古典精英内核才能本能般创造出如此艺术的对话。
同样的题材比较有名的几个ai 英文博客说实话大部分时间连把对话节奏控制好大家在same page 把一个问题来来回回说完其实都没有做到。天天听奇闻异事单点业务数据的对话其实挺无聊的。
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说实话我很喜欢看phi系列的论文，虽然这个系列的模型adoption rate 就那样，但是论文的概括业界目前的技术共识和操作细节都写的很坦诚，属于面向不追求特别novel的研究者拉齐一流技术共识的文章风格。
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