将自己在本周(3.17-3.23)看到的有趣、有用、有启迪的文章、书籍、音乐、影视等,汇总成一篇摘要,既做回顾,也做分享。
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与其持续不断关注市面上新的工具、方法、技术,眼花缭乱地一个个去学习和尝试,其实不如把目光拉回到自己的工作流上,去思考:
- 我平时的生活、学习和工作模式是什么样的?遵循什么样的流程,有些什么样的需求?
- 这些流程里面有哪些环节是不够流畅、有阻塞的?这些需求里面有哪些是未被完全满足的?
什么是真正有用的努力呢?行动。只有一步步脚踏实地的行动,才能真正让我们抵达目标。
简而言之:最能够解决问题的,其实不是各种各样的方法论,而是「做正确的行动」。
将自己在本周(3.10-3.17)看到的有趣、有用、有启迪的文章、书籍、音乐、影视等,汇总成一篇摘要,既做回顾,也做分享。
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实际上,这意味着苹果刚刚推出了有史以来最好的消费级人工智能计算机。配备 M3 Ultra 芯片和 512GB RAM 的 Mac Studio 可以在您的桌面上运行 DeepSeek R1 的 4 位量化版本,这是一种最先进的开源推理模型。它并不完美 —— 量化会降低精度,内存带宽是限制性能的瓶颈 —— 但这是独立的 Nvidia 芯片(无论是专业版还是消费者版)根本无法做到的。
商业模式源于这些根本差异:平台提供商没有广告的空间,因为平台的首要功能是为用户真正需要发光发热的应用提供舞台。另一方面,聚合商,尤其是谷歌和脸书,处理信息,而广告只是另一种类型的信息。
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我越发觉得,人类或许已经错过了自救的时间窗口了。
你可能纳闷:什么自救?
就是所谓常识普及的速度,必须迎头追上人类变蠢的速度。
这十年里,随着移动智能的飞速普及,先哲们谁也想不到的场景出现了:聪明的智商根本没有占领高地,反而是全球的蠢人都找到了彼此,并且迅速抱团、固化,被野心家利用,以大显身手。
专业主义成了扫兴的背时货,逻辑是过气的老秋裤,只有被诱拐的愤怒和发泄。发现没有,人们已经开始冲塔文学经典了,几年之间,煌煌巨著的屁股都歪了,曹雪芹歪了海明威也歪了,经典最后只沦为两种,一半是老登文学一半是仙女文学,剩下的是小将们暂时还不知道的。
人类悟出一些 “大道理”,费尽九牛二虎之力,数不尽的硝烟战火,才使它们成为全球共识,起码,是表面上的共识。
比如不寻求任何领土扩张;主权与自治;免于恐惧和不虞匮乏的自由。
2022 年 ChatGPT 横空出世之后,国内外各家 AI 公司跟进步伐,训练出大量大语言模型(LLM)。两年过去,各家 LLM 的能力不断提升。不仅价格,LLM 智能水平也是用户选择 LLM 最关心的因素。
就像武侠世界论武功高低要看兵器谱排行榜,许多 LLM 评测榜单应运而生。
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其实对于每一位写作学习者而言,最需要的并不是指导,而是在有明确反馈的情况下反复训练。
我个人不建议上来就开始写作,就开始交作业。你自己写不好,通常是因为你根本就不知道别人写的文章好在哪里,如何做到的那么好。所以,你可以 ---
找出你最喜欢的文章,投喂给 deepseek;
第一次询问:请从写作角度分析这篇文章;
第二次询问:请再从读者角度分析这篇文章;
第三次询问:这篇文章还存在什么缺点和不足,有什么改善和提升的空间;
对作者进行侧写,分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。