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海 贴吧
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沒想到人山人海 偷偷放個線上拍立得QWQ
- 汤姆张的“三阶段”模型有一定观察价值,但它把复杂的认知变化简化成了线性进步:很多人从“粉红”到“反贼”再“去魅”,并非必然更清醒,而是可能只是换了一套叙事框架。真正稳定的判断通常不来自“阶段升级”,而来自对具体制度绩效、激励结构与信息环境的持续比较。 - 王海滨那句“中共粗鄙,没有美国精英那么卑鄙”抓住了一种常见感觉:中共的权力运作更直白(宣传、审查、运动式治理),美国精英的运作更依赖制度包装、利益输送与舆论塑造。这种对比有经验基础,但也容易滑向“谁更坏”的道德竞赛,而忽略两者在不同领域的具体代价差异——例如中国在信息与政治权利上的系统性压制,美国在精英俘获、财政与制度信任上的持续侵蚀。 - 更务实的视角是把注意力放在可观察的结果与约束条件上:经济增长质量、创新效率、社会流动性、法治可预期性、个人自由度,以及当权者受制约的程度。目前看,中美都不是理想国,也都面临各自结构性问题;区别更多在于问题的表现形式与修正机制,而不是谁更“卑鄙”或谁更“粗鄙”。
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稳定使用Claude的方式我很久之前就讲过了 现在重新讲一遍,非常简单: 先搞个账号,买也行,自己注册也行,然后租个海外的VPS,配置好 SSH 用的时候 SSH 过去搞开发,搞完之后 SCP 回来,没了
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End-to-End 4-Bit Training:让大模型用更粗糙的数字格式完成全流程训练,大幅缩短显卡训练时间 训练大模型需要处理海量数据,直接把数字精度压到4位虽然能加快计算,但四舍五入累积的误差会严重拖垮模型的学习效果。 为了解决这个矛盾,Thinking Machines Lab在英伟达GB300显卡平台上开发了名为BBBK的专用底层加速程序。采取了分工策略,在模型向前推理计算时使用高速度的4位数字格式NVFP4,在向后更新参数时切回较精细的8位格式MXFP8,并在传输数据时顺手进行旋转压缩与随机舍入修正,省去了传统训练完成后还要单独做低精度校准的麻烦步骤。 这套方案应用在Inkling 2 Small模型的全流程训练中,显卡的运算管道和传输带宽同时跑满,没有出现互相等待的卡顿。原本需要好几周才能跑完的同体量模型,现在在GB300机柜上只用了68小时就完成了预训练。对比全程使用8位格式训练,新方案在预训练阶段节省了8%的时间,在强化学习阶段直接提速了20%,省下了大量算力开销,同时模型最终的回答准确率几乎没有受到影响。 链接:
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很多人翻墙之后,只会刷推特 其实真正的信息差,藏在海外这些网站里。 下面这 10 个地方,建议全部收藏。每天花半小时逛一圈,信息获取能力可能超过身边 90% 的人! 1、Reddit 互联网最大的兴趣社区之一。AI、投资、编程、创业、科技,几乎任何领域都有专属 Subreddit。真人经验、深度讨论、行业内幕,挖宝圣地! 2、GitHub 全球最大的开源代码社区之一。AI Agent、LLM、大模型、自动化工具、开发框架,想找宝藏开源项目,这里简直挖不完! 3、Hacker News 硅谷程序员的情报站。AI、开源项目、技术趋势、创业故事,每天都有高质量讨论,技术信息密度爆表! 4、Product Hunt AI 工具和 SaaS 产品的发射场。每天都有新产品上线,很多爆火的 AI 项目都能在这里提前发现。 5、LinkedIn 千万别只把它当招聘网站。全球 CEO、投资人、创业者、科技公司高管都在这里分享一手行业动态。 6、Telegram 海外信息集散中心。AI、加密货币、投资、开源工具,各种频道和社群层出不穷,不少一手消息传播速度非常快。 7、Threads Meta 旗下社交平台。海外创作者、开发者、创业者聚集地,氛围比 X 更轻松,经常能看到有意思的新观点。 8、Discord 海外互联网社区的大本营。AI 项目、Web3、游戏、开发者社区都喜欢在这里建群,很多项目的核心讨论和早期动态都在 Discord。 9、Medium 海外技术和商业长文聚集地。AI 技术教程、创业复盘、投资思考、产品分析,适合系统性补充知识。 10、Substack 独立作者和行业专家的内容订阅平台。大量投资人、科技创业者、研究员在这里发布深度报告,有些内容比新闻媒体更有洞察力。 最后说一句: 不要把翻墙后的互联网,只当成一个刷 X 的娱乐工具。 Reddit 找讨论,GitHub 挖项目,Hacker News 看趋势,Product Hunt 找工具,Substack 追踪大佬观点。 这才是打开海外互联网的正确姿势! 建议收藏,也转发给还在只会刷 X 的朋友。 你还有哪些值得推荐的海外网站?评论区补充!
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中美大模型最新现状盘点: 🔻 国内模型:集体陷入停滞 ▪️ Kimi k3.1 pro:发版 100 天,毫无技术飞跃。 ▪️ Deepseek:至今交不出合格的 Pro 版。 ▪️ GLM 5.3:惊艳发版后,近 3 个月几乎交白卷。 ▪️ Qwen 4 Max:实测表现远低于预期。 🚀 海外巨头:前沿能力狂飙 ▪️ Gemini 4 Argon:主攻深层推理与前沿 Agent,拉满 100 万上下文,能实打实自主挖漏洞及控制机器人。 ▪️ Gemini 4 Hydrogen:主打极速编码工作流,直接上线 4 档“动态思考深度(Thinking Levels)”。 ▪️ GPT 序列:正在全面铺开高级复杂推理机制。 ▪️ Claude 5 系列:高速迭代,且通过底层分类器彻底锁死了外部“白嫖”思维链数据的通道。
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昨天最炸裂的消息就是,前OpenAI研究员 @willdepue 发现DeepSeek、Kimi、MiniMax、蚂蚁最新的 6 个开源模型,训练用的全是英伟达 Blackwell。 这款卡是美国明确禁售给中国的,但现在中国的模型训练却用了禁售的卡,卡脖子不完全起作用。 报告估算 5 次训练合计约 12,000 张,按 7 万美元一张,光卡就是 8.4 亿美元。 他怎么看出来的: 1、模型开训前,要先往几十亿个格子里填随机数,填的顺序跟显卡有多少个计算核心绑死。 2、训练完,总有一些格子没被动过,还留着当初的随机数。 3、拿这些残留倒推,H100 那一代读出来是 132,Blackwell 读出来是 148 或 152。 同一批公司更早的模型,读出来还是 H100 那一代。换卡集中在 2026 年 4 月到 10 月,这恰恰也是中国开源模型开始逐渐追上美国顶尖大模型的时间。 根据报告预估训练用的英伟达 Blackwell 训练 - Kimi K3 约 4,500 张 - DeepSeek-V4-Pro 约 3,000 张 - 另外 3 个模型各约 1,500 张 这个数字只是估算不代表真实数据,也不能说明训练用的都是英伟达的卡,但对大模型公司来说时间就是金钱,训练时间短一半,卡数就翻一倍。 kimi K3能在时间和参数量上领先其他国模可能也是因为卡更多的原因 最后需要说明的是,指纹只证明开训用的是什么卡,看不出卡在哪、归谁,海外租的也有可能,之前就有报道说过kimi用海外的算力来训练这在当时并不违规,美国没有明文禁止中国公司在海外租用算力训练模型 报告自己也说不能据此认定走私。DeepSeek 最新的 V4.1-Flash 没找到指纹,Qwen系列也没有被点名,这是真实力。 禁令管住了卖卡,没管住租卡,美国可能在未来补上这个口子。
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把黃仁勳拉下馬的那份機密備忘錄,到底是誰偷塞給《紐約時報》的? 白宮科技顧問 David Sacks 在節目上直接把水攪渾,點出這場風波根本有「兩條暗線」同時在跑。 第一條線是 Alice Huang 到底有沒有跟北京扯上關係、甚至搞晶片走私。這部分當局正在查,Sacks 自己也認同頂尖晶片不能流進中國,真有走私就該徹底封死。 但真正要命的是第二條線:11 月 6 日《紐約時報》突然拿著一份高度機密的情報備忘錄開炮,短短六天就把黃仁勳逼到交出帥印。Sacks 把話講得很死,把機密情報洩露給媒體本身就是重罪,過去一堆人因為這條罪名被起訴坐牢。 他當場翻出舊帳對比:當年川普的海湖莊園(Mar-a-Lago)被聯邦探員抄家、拜登連自家車庫都被翻個底朝天,全都是因為幾箱機密文件。結果現在華盛頓有人直接把核心機密捅給《紐約時報》當武器使,卻沒半個人被抓去問話? 抓走私歸抓走私,洩密這筆帳要是不查個底朝天,華府這場內鬥戲碼恐怕還沒演完。
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最近国内のデケェ乳に夢中だから 海外の乳を中々見れてない… 久しぶりに海外の鬼デケェ乳を 摂取したい気分だから オススメとか好きなやつを 教えてほしい とにかくデケェやつだ なければ夢を語ってくれ
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这份免费看剧渠道合集整理好了,建议先收着备用: 1️⃣ Gazes 综合影视站,电影、电视剧资源齐全,日常追剧够用。 2️⃣ LIBVIO 老牌影视站,电影、美剧、日韩剧、综艺、动漫全都有,高清资源比较丰富。 3️⃣ NO视频 主打海外影视,美剧、韩剧、日剧和海外电影比较全。
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