fith: https://jandan.net/t/5854880
OO: 441 XX: 3
哦嚯: 本质上与翻洗肥肠一样
OO: 154, XX: 1
非正常人类研究中心: 超立方体
OO: 109, XX: 1
山青: @哦嚯 透过现象看到本质，你绝对就是天才
OO: 46, XX: 1
xianii: 旋转的超立方体的三维投影。
OO: 34, XX: 1
GuTou: @哦嚯 被你的才华与学识震惊！
OO: 15, XX: 0
种田能手: https://jandan.net/t/5855198
OO: 413 XX: 26
蛋友24cbe9bb9d22: 星露谷简化了所有的付出与收获，啥都是简单模式可不是谁都想这样么
OO: 222, XX: 0
蛋友24cbe9b71c48: 人人都只想着要努力，从来没考虑过正面反馈
OO: 60, XX: 1
蛋友e62185ff69982: mama，wo wuwu ~
OO: 39, XX: 0
噜啦啦: 游戏角色可是不会饥饿，不惧烈日狂风的超人。现实里叫你顶着太阳去送个外卖可能你都不愿意
OO: 20, XX: 1
#技术垄断
第一章里面说技术对人类的影响全面，没办法既要又要，而且肯定有利有弊。甚至连发明人都无法预料技术的走向。
站在今天来看，技术不可预料还有一个原因: 不同技术会互相影响。比如视频播放跟宽带技术结合起来，我们就有了: Onlyfans!
https://fxtwitter.com/AlpacaOHO0715/status/1891410181638013434
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百度上季盈利倍增 非公認會計準則計跌13%
百度去年盈利237.6億元人民幣，按年升約17%。以非公認會計準則計算，盈利270億元，按年跌6%。 期內，總收入按年跌1%至1331.3億元，經調整除息、稅、折舊及攤銷前盈利(EBITDA)330.8億元，跌8%。 單計第4季，盈利51.92億元，按年增近1倍，按季則跌32%。以非公認會計準則計算，盈利67.09億元，按年跌13%，按季則升14%。上季總收入341.2億元，按年跌逾2%，按季升近2%。EBITDA為69.5億元，按年及按季分別跌逾23%和超過20%。 百度聯合創始人兼首席執行官李彥宏表示，隨著公司戰略布局不斷被驗證，相信人工智能相關投入將在今年帶來更大的成果。 公司指，上季旗下自動駕駛服務「蘿蔔快跑」訂單逾110萬單，按年增長36%。今年1月，蘿蔔快跑累計為公眾提供的自動駕駛出行服務訂單逾900萬單。
2025-02-18 18:03:00
https://fxtwitter.com/satyanadella/status/1892242895094313420
不得不说这芯片的颜值是真的好
#技术垄断
近代思想史上最重要的一件事是启蒙，按平克的说法，启蒙三大支柱之一就是人本主义。LLM 是否在倾覆（或者说至少在改变）人本主义？
/channel/danteslimbo/4396
DeepScaleR-1.5B-Preview
DeepscaleR-1.5b 是在 DeepSeekR1-distilled-Qwen1.5b 上仅使用 3800 A100h(~$4500) 进行 RL 微调的 LLM
该模型在 AIME 2024 上获得了 43.1％@1 的准确性，较基底（28.8％）提高 14％，在 1.5B 参数下超过了 o1-preview
（Arena Math 中 R1>Gemini 2 Thinking>o1p>Gemini 2 Pro）
Open sourced dataset, code, training logs and models
Github: Github.com/agentica-project/deepscaler
Inference GGUF
#AI
acwifi 站长恶意开箱评测华为 AX1 被华为OTA 了。 大家引以为鉴，群里一律不允许讨论华为产品有关事宜！～
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[Meme] dontFixIt
https://redd.it/1iqhyl5
by @programmer_humor
Perplexity.ai 宣布开源 R1 1776，这是 DeepSeek-R1 模型的无审查版本。该版本通过后期训练，旨在提供无偏见、准确和真实的信息，特别是涉及中国审查的敏感话题。相比原始模型，R1 1776 在应对包括台湾独立在内的复杂地缘政治问题时表现出色，能够从供应链影响、市场情绪、地缘政治报复等角度进行分析。团队收集了与中国审查相关的高质量数据，雇佣专家识别被审查的主题，并开发了多语言审查分类器。他们收集了包含4万条多语言提示的数据集，使用 Nvidia 的 NeMo 2.0 框架对 R1 模型进行了后期训练。评估结果表明，这一开源努力在减轻偏见和审查方面取得了显著进展，能够为用户提供准确而真实的回应，并保持模型的强大推理能力。
https://www.perplexity.ai/hub/blog/open-sourcing-r1-1776
HuggingFace: https://huggingface.co/perplexity-ai/r1-1776
在 Surface Pro 11（X Elite X1E-80-100）上用 U 盘起了个 Arch Linux，跑了下 Geekbench，结果单核结果比 Windows 高整整两倍（对比链接），不愧是 Windows。不过还是比 M3 Pro 逊色一些。
使用 cyy 的 wg-bench 脚本测得本地 WireGuard 回环可以达到 5.57Gbps。
种田能手: https://jandan.net/t/5854457
OO: 600 XX: 15
蛋友8faee5f35f3538: 我现在看DS，思路也比我清晰，效率也比我高，我觉得用不了多久我就会被AI取代
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蛋友170016e67201e: ——“老板，这A、B两套方案您偏向于哪一个啊？”
——“好的。”
OO: 120, XX: 1
蛋友e5e64bc595b8c: 周末的时候兴起拿cursor尝试当老板, 空文件夹起步, 不看代码只下命令, 出乎意料地顺利, 各种自己说出来都觉得没头没脑的指令, 模型竟然理解得挺透彻的, 实现效果落在预期之内. 唯一问题就是模型不太会debug, 出了错容易原地踏步.
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蛋友e62011189d712: AI比你懂……有时候我说了一堆没什么逻辑的话，AI给我整理好思路了
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fx3: 大部分领导认为ai听的懂狗叫
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云中舰队: @云中舰队 要注意可能的风险点：比如员工主动推荐方案，如果失败可能被追责；或者没有书面记录，导致事后无法证明已汇报。因此，规避风险的方法包括让老板明确选择，多使用邮件或群聊沟通，保留证据，以及推动集体决策分摊责任。
需要检查之前的回答中的每个策略，调整成更符合规避风险的做法。例如，在确认式追问中，强调书面确认；在结构化引导中，让老板选择维度而不是自己推荐；预案准备中，准备混合方案但不主动建议，而是让老板决定；非语言观察可能不太相关，但可以建议通过会议记录来明确责任；阶梯式沟通中可以加入更多确认步骤；后续跟进则强调邮件存档等。
调教之后的deepseek已经向老油条转化了QAQ
OO: 7, XX: 0
