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老公想占便宜反被打脸，结局太舒适了！ #AI生成# #夫妻搞笑# #撞衫反转# ### 英文标题 Husband’s joke backfires hilariously after outfit mix-up ### 英文文案 Husband jokes about matching outfit, gets instantly roasted by wife. #AIGenerated# #CoupleFunny# #PlotTwist#

【RAKUKOO】CAV EMPT OOTD｜163CM 又酷又辣不撞衫！C.E卫衣穿搭技巧｜5套小众日系潮牌春末搭配种草分享｜美国留学生活日常 via @YouTube

兄弟们我成长了 刚刚在路边正打开我的支付宝对着小蓝车要扫，突然冲过来一个傻x抢了 我都没反应过来我靠 放到以前我会觉得算了算了 而现在我会狂祝他早日被撞 吗的这人抢了就跑了我都没反应过来要骂他 我咋没骂他呢啊啊啊啊啊气

让 Claude Code 说人话的 instruction 1. 使用标准术语。已有通用说法的概念不要另造表述。 2. 不要使用比喻。如果一个说法需要读者推断其指代对象，改为直接说明。 3. 表头和分类名使用中性名词，如“问题”“现象”“影响”“结果”。 4. 不使用“是 X，不是 Y”的对比句式。 5. 表格条目不要求每条都包含数字或结论。部分条目可以只说明发生了什么。 6. 未查明原因的问题写“原因未查明”。 7. 不使用口语词。 8. 不使用拟人表述。 规则 1：使用标准术语 超长度 / 超不超长度 → 截断 / 是否触及长度上限 Ray 的端口会跟自己撞 → 多个任务的 Ray 抢占同一端口 臂 → 方案 只看长度那条线 → 长度启发式基线 刷奖励 → 奖励被优化但评测指标未改善 存档 → checkpoint 规则 2：不发明比喻作为术语 血统 → 基座来源 8 个不同血统 → 8 个不同基座的模型 那是尺寸差异，不是血统差异 → 原有区间由 Qwen 的 14B、32B、72B 构成，差异来自参数量而非基座 已经吃掉一半空间 → 已覆盖一半区间 变成了一个认题目的检索器 → 退化为问题识别，与学习价值无关 挑出来的题目看上去健康得多 → 选中问题的截断比例更低 误差范围还盖着基准线 → 置信区间与基线重叠 规则 3：表头和分类名使用中性名词 坑 / 代价和教训 → 问题 / 影响 把握 → 确认程度 怎么做的 → 实验设置 重挑一次还剩多少重合 → 重采样后的重合率 有几种不同取值 → 取值数量 还在跑的 → 进行中 一个必须关掉的开关 → 需要关闭的过滤器 章节状态标签需要保持一致。 如果前面使用： 已完成 已确认 未达到基线 结论待定 后面出现了： 做通了 意外发现 需要修 没有买到想要的 统一使用前面部分的中性状态标签。 规则 4：不使用“是 X，不是 Y”的对比句式 梯度对齐：是噪声，不是信号 → 梯度对齐：三项检查结果均在噪声范围内 我们买到了血统上的多样性，但没有买到能力上的多样性 → 新增模型覆盖了更多基座，但正确率均低于原有区间下界 考法和用法对不上 → 评测口径为成对比较，与实际使用方式不一致 稳定是靠粗糙换来的 → 取值数量少的指标重合率高 越稳定的指标越挑不出东西，越挑得出东西的指标越不稳定 → 重合率与取值数量呈反向关系 规则 5：允许条目不包含数字或结论 例如： 对照组为随机选取的 32 个问题。 这条内容已经完整，不需要继续补充其他方案与对照组的关系。 规则 6：未查明原因时直接写“原因未查明” 前文已经写明“原因未查明”时，后文不要继续补充未经验证的解释。 这可能也解释了前文那个现象 → 该现象与截断的关系尚未验证 第十章“后来查明了机制”之后的内容已经得到确认，可以保留。 规则 7：不使用口语词 赢得很干脆 → 差值为 0.030 测得更准 / 测得更糙 → 估计精度更高 / 更低 可选的余地很小 → 候选范围小 基本上等于抓阄 → 接近随机选取 本来就分不出高下 → 真实差距低于可分辨范围 白跑 / 白占 → 无效运行 / 空占 不是白捡的 → 需要 79 GPU·小时 一个致命问题 → 主要问题 有事后找补的嫌疑 → 该切分方式在观察结果之后确定 原因不复杂 → 删除 既然预测这条路走不通，那就退一步 → 删除，直接进入实验设置 规则 8：不使用拟人表述 天生需要几百到上千次采样 → 该信号所需的采样量为几百到上千次 一旦超就制造出参差 → 截断发生时会增大奖励方差 24 步训练只挪动 0.05 → 24 步训练后正确率变化为 0.05 超得越彻底反而越稳定 → 截断率越高，奖励方差越低 回答内容本身的好坏参差 → 答案质量的差异

《哈刚刚》第二期的录制属于择日不如撞日 刚好在 #WAIC# 遇到了快两年没见的朋友：@Joy_Quannn，和她一起聊了聊。 有关AI，也有关生活，还有 #豆包# 的隐藏用法安利给大家哦！

SpaceX的猎鹰9号火箭残骸即将在8月5日撞上月球，而且地球上的人可能看到这一幕。 这枚残骸在2025年1月把两个月球着陆器送入太空，随后留在太空漂了一年半，预计撞击时间是北京时间8月5日14:34左右。 最有机会看到的是美国东部，加拿大东部和南美洲，当地正值深夜或凌晨，月亮还在地平线上方。 不过肉眼看不到，手机也很难拍。 研究团队建议使用至少10厘米口径的望远镜，配能每秒拍20帧以上的相机，提前几分钟对准爱因斯坦环形山附近的月球边缘，一直拍到撞击后几分钟。

有个叫Caleb Davies的中年上班族，用模型预测电影评分和Spotify榜单，再到Kalshi等平台下注，累计赚了约110万美元。 他长期抓取烂番茄的电影评分和Spotify播放数据，每天更新模型，平台开出某部电影最终能拿多少分，某首歌能不能冲上榜之类的合约后，他就按模型给出的结果下注。 仅音乐和电影合约，他就赚了50多万美元。 Davies有十多年交易经验，也做过金融机构和IT工作。 他第一次下注是在2015年，金额只有300美元。 2024年3月，他向Kalshi账户存入1万美元，年底账户已经超过20万美元，如今他公开排在Kalshi头部交易者之列。 模型也会撞上人为改动的数据。 今年一名交易者押注冷门歌《Earrings》会突然冲高，Davies反向下单，亏了4500美元。 事后他发现这首歌的播放量出现极端异常，Spotify随后确认存在人工刷量并移除超过50万次播放，但Kalshi已经按刷量时的榜单结算。 Davies现在仍在做预测市场，问题解决前不再做新的Spotify榜单合约。

这事儿挺超现实的😧查了一下，是真的❗️ 陈克礼真的对共产党是什么货色一无所知，居然还能直球要求中共皈依伊斯兰教，这不撞枪口上了吗❓