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AI 有意思

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@InfiCheesy 绝了，我昨天找半天。

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不愧是你@grok 😅

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安斯拉皮克这波没问题。人家不卖你，你还非得偷摸着用，等把你号封了，你又不高兴，那怎么办？

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我又可以拉 12 个引体向上了😋

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叮咚鸡从哈基米音乐单飞了，现在大狗叫也从叮咚鸡单飞了。

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为什么所有的大模型每次的回答都倾向于用长篇，显而易见的原因是，它假设了单次就要帮你解决问题，因为它不能 proactive，所以不敢保证你还会追问。

另一个可能原因是这样省成本。如果它像人类发微信一样，你一句我一句，就意味着要把一个问题拆散，成为更多轮的 API request，每次都要把历史消息发过去，成本会更高。而一次性用长文答清楚，会减少 API request，服务器更省成本。

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no

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不专门调参，不是实验室固定任务的情况下，一个机器人用右手拿起桌子上的苹果，交给左手，再放在左边，每次桌子上的指定位置会有变化。这个过程做 100 次能成功 30 次吗？

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我的 MBTI

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@cnfinancewatch 张朝阳只需要 4 小时

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I love twitter

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@iluciddreaming 认为自然语言空间大是因为没有学过语用学。这种情况有量准则、关联准则、指称约束，空间必须自动收敛到唯一解，所以必须是 ：10 个包子加 1 个西瓜。

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@LeeMmai A。因为汉语拼音是缩写，这个拼音是 huei，核心韵母 e，并入 i，所以标在 i

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@hwwaanng 绝了

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https://t.co/ZdsErVEq7M

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第一次在复杂任务中激发了短时记忆峰值

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我再也不黑宇树机器人了😆

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@aronhouyu 国内小红书其实是比较容易的（符合平台调性的情况下）

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不好说，agents 之间还是有摩擦成本，万一你的骗我的怎么办？

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很多行业都是更新非常快的，而且有很多内部信息不可能靠参数权重去学会，毕竟最好的模型是通用的模型。而且每一个用户的任务都是独特的。那这就意味着未来的 agents 可能需要持续地自主学习，你放它自己去用电脑，甚至给它配一台电脑，给它注册独立的账号等等。你告诉他：你自己去用吧，自己去学吧，哥们，想刷视频就去刷。

它平时和你交互的时候会注意到你需要哪些东西，然后自己去找教程学，像人类一样，而且 24 小时玩电脑，可以有多巴胺一样的反馈系统，把学到的东西存到外部记忆引擎，自己做 post training。

它有一个用户建模，是对你十几年的观察和沉淀，也有一个自己的 persona，你把用户建模加载到它的 persona，它就扮演你，可以优化一些人际摩擦。“这个逼又来烦我了，你帮我对付一下”。“我想去这个公司，你跟 HR agent 对接一下”。别考试了，学生的 agents 和大学的 agents 对接，筛选得比高考更准确。