thevita

因为你不是在用 AI 提效，是想逃避困难，AI 能把已知的算法写得比你好，你应该把更多精力放在真正关键的挑战上，想想业务，想想系统该怎么设计，现在成了: 有个问题搞不定了，扔给 AI 吧，还是搞不定？搞个 Agent ，如果还是搞不定就整个更复杂的 Agent

这些模型支持长上下文窗口多少都用了一些 Sliding Window, Chunked Window 之类的稀疏化技术，不然成本遭不住啊, 而且超长上下文的能力也不完全算原生的，一般都是 train short, test long, 没有那么多超长的训练语料, 这个过程也都可能带来损失
再从信息本身来讲，每个 head 的维度固定，但 attention 会加权所有的前文 token 的信息进来，应该也是存在信息瓶颈的（这纯粹是我自己瞎说的）

控制爆炸范围，执行债务重组，你们还有正向健康的现金流才是爬出来的关键，

其实我想知道这种网贷最坏的结果是啥？强制执行吗？之前回家也听说个在镇上带孩子的欠了十几万就自杀了，我其实想说在坏能坏到哪去，还是因为社会压力太大了？

四川冬天就是大雾多（并不是否认成都没有霾的意思），我上小学的时候冬天最喜欢早晨的大雾天了，1) 上学路上前面人都看不起，得走到跟前才看得到人，很有新鲜感。2 ）大雾基本就意味着当天天气非常好，到中午点雾散了之后就是一个“大太阳天”，在缺乏阳光的盆地，大家还是很喜欢这种天气的。

是雾还是霾，就看中午散不散

超高层消防本来就是老大难问题，基本只能依靠大楼自身设施，那管理和维护水平就很关键了，现在这种经济结构下，老高层应资金紧张，拉长时间来看，出现消防问题几乎是必然的，香港只是因为这种超高层走得比大陆早很多，大陆这 20 年的超高层早晚也会面临一样的挑战，就看怎么解决了，也许是技术进步，也许是政策性、金融性手段解决资金问题

所谓反思, 是用来纠正思维偏见用的，警惕从一个极端走向另一个极端，如果真是越通用越好，pure MLP 的 inductive bias 比 Transformer 更弱，理论上模型表达能力更强，是可以完全自动学习出 Transformer 甚至更强结构的，那为啥没见人用 pure MLP 训个 LLM 出来

公共舆论场本来就是情绪驱动，各国都是，只是近几年分野变得越来越大，不如说你想从这些评论里看到点什么才是想瞎了心, 趋势已经很明确了，哪个国家也无法阻止历史的洪流

@life90 不存在相互影响，没有超距离左右，将来也没法实现"控制变化"（在我粗浅的理解看来）,只能是 量子 A 在测量前状态不确定，测量后坍缩成 0 ，那么与之纠缠的量子 B 测量得到的结果一定是 0 仅此而已

现在那个量子通信，就是楼上的兄弟说的量子密钥分发，其实从信息安全角度看还是很有吸引力的，应为理论上它能实现通信加密的终极形态：一次一密 ，当然也只是理论上，我也不知道实际中到底可行不，但是本身当前也是在科研阶段啦，我觉得不用太苛责落地可能性