monozuki

[monozuki @MonozukiNFT]

@blumcrypto @okx 🦴

[Meow ᕦ⊙෴⊙ᕤ @XlnYqVhV8sXTbiK]

屌你老尾…一堆藍剔大陸色情詐騙戶口，污染個留言區仲唔俾人封鎖🖕🏿睇黎好多人block鳩咗呢條Elon Musk，我就從來無follow 呢條友

[朱韵和 @zhu0588]

吃尸体到杀活人吃
谢天奇：中共甘肃省委办公厅1961年3月3日收到的由“慰问团宁夏分团”所做的一份关于“人吃人案件的统计和分析”的调查报告中，人吃人方式被分为三种：挖吃尸体、吃尸体（即未埋葬之尸体）、杀吃（活人）。
其中杀吃案件多起：在临夏市，1959年11月，队寨子村贫农朱五十七将同村人 王玉成杀吃；1960年1月2日，韩集公社曹家坡圣家坪富农���文德将同村人马田奴杀吃；1960年2月25日，红台公社腰合家村贫农杨忠生杀吃亲弟弟杨三顺；1960年3月13日，红台公社赵家大队贫农赵香香杀吃小孩；1960年4月，4名外地人、2名同村人在队寨子村被杀吃；1960年，西河公社一贫农将一个“流窜人口”杀吃。在和政县，1960年1月9日，买集公社崖市张洒麻村贫农康尕麦将同村人马哈买吉“用斧砍死烧吃”。
图：中共甘肃省委办公厅1961年3月3日收到的由“慰问团宁夏分团”所做的一份关于“人吃人案件的统计和分析”的调查报告。

[Andy Stewart @manateelazycat]

戴森写的《发明》这本书值得一看，特别是那些要做硬件的产品经理， 硬件真是要掌握系统、软件、材料、工艺、物理、空气动力学等很多交叉领域的知识才弄得好。

我觉得书中写的更好的是戴森本人的专注和韧劲，值得钦佩。

https://t.co/3qtl7hmtjG

[Andy Stewart @manateelazycat]

托马斯·M·斯特纳这本《练习的心态》虽然写的很薄，但是却写的很深刻，很流畅， ��每个人怎么做到 “活在当下”，过不纠结的人生， 推荐给大家。

https://t.co/6JsG1SsVaj

[fin @fi56622380]

这是一篇打破GPT“涌现”概念神话的论文，终于说出了我一直以来的一个直觉，这才是比较符合事物发展规律��

一句话总结，所谓GPT“涌现”能力，是因为人为修改了“达标”的评价标准，给人"涌现"的错觉

一旦使用更合理的评价指标，就会发现GPT能力值随着模型增大是线性增长的，从评价指标上直接解构了“涌现”

先说说什么是“涌现”，这是LLM引起爆炸式关注的一个非常重要的原因，“涌现”来自于复杂系统: 秩序从复杂系统中演进出来

当大模型的规模量级逐渐升高，到达某个临界点时会突然质变 ，无中生有出来一种新的能力的现象，就叫做“涌现”，比如在八位数加法这个任务上，随着模型规模变大，当计算训练量超过 10^23 flop 之后，准确度突然开始飞跃，突然涌现出 100% 正确的加法

类似的，微软和openAI也发了很多论文论述GPT突然“涌现”出来的多种能力，比如空间想象能力，推理能力，甚至简单的debug能力

回到论文，<Are Emergent Abilities of Large Language Models a Mirage? 为什么说GPT的“涌现”是海市蜃楼？

因为一旦使用更合理的评价指标，就会发现GPT能力值随着模型增大是线性增长的，并不是突然增长

举个例子，涌现能力的文章中，评价标准一般是非黑即白，“exact match”��是精确对应，但exact match这个评价标准就是一个非黑即白非线性的标准，比如说一个模型只预测对了一大部分，只要没达到精确对应，分数都是0，只有0和1的区别

在这个非线性标准下，意味着LLM模型能力一旦过了一个门槛，能力分数就会突然惊人的爆发，也就是所谓的“涌现”，可是把标准修改为精准答对，分数的爆发并不代表真实能力爆发

（如图）论文里举的例子是把精确答案的评价标准修改成了“edit distance”，也就是和标准答案之间的距离，结果发现随着模型的增大，离标准答案的距离也越来越近，所以实际上这项能力就是线性增长的。这就是典型的因为非线性评价指标得到了“涌现”的表象

论文的总结语说的非常有力：emergent abilities may be creations of the researcher’s choices, not a fundamental property of the model family on the specific task（“涌现”能力的出现是人为���意标准下的���选，而不是模型自己的真实能力）

这篇论文为什么这么重要？

因为在根本上否定了涌现，让我们把时间线拉长时可以不用再考虑AI能力突变这样的神话故事，LLM模型的能力发展更顺滑，可预测性变得更高，这可以让我们更冷静而客观的看待AI的发展速度了

统计推理能力也是如此，以后AI也许会发展出来的“组合”能力也是如此（组合能力就是想象力创造力的重要基础能力，详见我三月关于“想象力”的推文）。我们可以发展出更好的评价标准，来很好的预测LLM在统计推理和想象力创造力上的长足线性发展。任何新能力达到某个阈值之后，也能逐渐被人类所注意到，而不是突然“涌现”

这也是为什么我一直认为AI的能力值和准确率，都是随着算力scaling up的（见引文），不存在突然涌现的东西，顶多只有线性增长之后达到了人类认知的某个门槛而已。

还是那句话，AI的能力并不是一蹴而就的，降低cross entropy loss机器学习损失函数，每前进一步其实都异常的艰难，耗费的算力都是指数级上升，真的是路漫漫其修远兮，吾将上下而求索

[李剑芒054 @jianmang054A]

前天与一位在美科大校友聊天，聊到郝致京惨死，她不知道科大有校友惨死六四。要我把纪念文章投放到群里。

群里另一位校友把文章转发到另一个科大群。坏了，平时安安静静的群炸窝了。瞬间几百评论，乌泱泱的都是谴责这个校友不爱国。

这是科大同学第一次知道他们师兄惨死的反应。我惊呆了！

[Andy Stewart @manateelazycat]

推荐一本书《Hello 算法》，每个算法章节最开始都画了一张图帮助我们理解算法的原理，懂了原理，实现就有耐心看了。

https://t.co/pvA4DiMoxr

[章工 @435hz]

终极 GPT-4 指南
The Ultimate GPT-4 Guide
国外网友整理，该指南包含50多章节、100 多种资源，500多个AI人工智能工具、1000+个人工智能提示，可帮助你了解如何使用 GPT3 和 GPT4 来改善你的生活 https://t.co/EcrrB2xb7n

[风无向🦅 @Web3Feng]

Linea非常难做，AVAX的水龙头根本没办法脚本，验证级别非常高！科学家也白搭。现在两天完成全部任务的，才几十个，非常难做，所以一定要做。。。

这是人工能干过科学家的好项目，大项目，Matic和multchain的跨链也没开源，调用也很难。

所以手动的一定要多做。不解释了。

https://t.co/9D47Irxi3x

[鱼鱼连线小助手（YYLX.IO） @YYLX_IO]

以下是今天发生的事情：

- 人工智能首席执行官在白宫会面
- Deepmind 首席执行官说我们将在几年内拥有 AGI
- 微软称人工智能将造成一些 "真正的破坏"
- Bing 向所有人开放
- 从 PDF 中提取数据的 AI 工具

[Japan Hong Kong Democracy Alliance 日本香港民主連盟 @JhkdaOrg]

秋葉原と福岡以外、銀座、大阪、神戸、名古屋も、中国の「秘密警察」拠点があるとみられる。
https://t.co/NETnhoayfM

[Lvcatablecc @lvcatablecc]

❤❤❤

[0xPutao🟪 @0xPutao]

试了试可以，又是一个天王级公链，估计明天教程一大堆了，熬夜给你们写首发教程，卷起来，给我点点关注第一时间看教程~~冲~！
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[Birmingham HongKongers @birminghamhkers]

細葉榕如何處理捐款安全：

1. 使用「歐盟第三方捐款平台」，銀行轉帳紀錄不會顯示「細葉榕」的名稱。

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[Jack Steel @JackSteelAU]

@maoshen 2019年在悉尼auburn附近的一家妓院，里面就有真母女下海做的。妈妈还说女儿接客水平没有当妈的水平高。我还知道一个江苏过来的妈妈(溜冰)在悉尼做，大女儿跑到墨尔本做。很多情况都是生活所迫。

[mOnkmOnki @monkmonkii]

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[Douglas Wang @wangdouglas]

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[千寻｜AI 分享 🌸 @Crypto_QianXun]

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[RFI 華語 - 法國國際廣播電台 @RFI_TradCn]

八十名歐洲議員要求法國政府驅逐中國駐法大使盧沙野 https://t.co/CybnqAhcU3