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“這根言靈的絲線，已經纏繞在你的心上了吧~” ——『崩壞：星穹鐵道 - 卡芙卡』 「言霊の糸は、もうお前の心に絡みついている。」 ——『崩壊：スターレイル — カフカ』

ついにゴルフデビューしました﹌🏌🏻‍♀️✶⋆⛳️ 初スコアは130でした!! もっと上手くなりたいし いつかゴルフのお仕事したいです（言霊） まだクラブセットもウェアもほぼ持ってないけど、可愛いの揃えていきたい!

無事レベルアップしました☺️✨🎖️ たくさんのお祝いのメッセージありがとうございます😭✨ お誕生日当日はお仕事です✌️仕事に恵まれる一年になりそう😳（言霊）

あけましておめでとうございます🎍 2023年もよろしくお願いします🐰 元日ですが私は仕事始め✌️ サンテレビで ニュースSUNデーあります❕ いつもより少し早めの 17時45分から放送です☺️✨ 元日からお仕事❕ 2023年は お仕事に恵まれる一年になりそう😌 （言霊） お正月っぽい写真 準備してなかった😭

今日たまたま写真撮った場所とまるっきり一緒の場所だ😳これは5ヶ月前だって！！ ここに写っている私は今こうしているなんて想像もしてないんだろうななんてありきたりな事は言いません！笑 もう実はこの時からなんとなく決めていて🤣😏言葉にしていろんな人に話していたら現実となった！ #言霊#

某作家行事可受公評，我不想跟風批評或護航 不過有很多網友說他發言支離破碎，我好奇之下就用 ChatGPT 潤稿，結果它還免費送我禮貌度。 正當我一邊看著 ChatGPT 生成，研究它能改得多好，我開始覺得，當往後所有貼文都被電腦取代，我們將再也看不到人類活靈活現的個性文字，那反而是一種損失了 😢

相信自己的逻辑最重要 今年最大的感悟就是 做交易无视任何噪音 - 币安人生我50m抄底的时候 所有人都说这个东西早结束了 cz的痰已经吐完了 - 我780/1200 sell put美光闪迪 被人骂误人子弟 典型交易陷阱 - spaceX开盘之前 全部的西方媒体和分析师以及推特舆论 我觉得是清一色的fud - 当时买dell 都说是特朗普垃圾阴谋盘 - 喊牛来的时候 大家说frank 都砸盘了 bsc都是垃圾项目 必然归零 - 这次QNT喊完都是嘲讽 说我反指 很多人看破新高第一反应是做空 做分享只不过是给我自己看的 朋友们能通过我今年的分享赚到钱也好 亏了钱也罢 不认可的人也无需多言 认可的人也不需要刻意 念头通达 然后剑开天门罢了 时间会证明一切

都知道马斯克30岁出头，就从PayPal拿走了1.8亿美金。 但很少有人知道，PayPal的几位高管曾趁他度蜜月，撤掉了他的CEO职位。 马斯克无比愤怒，他曾打算要狠狠报复这些人。 但当支持他的员工们提出，要集体辞职抗议时，马斯克还是犹豫了，制止了他们。 因为公司就像他的孩子，他情愿放手，自己离开，也想让它活下来，并且他也决定要好好修复和同事们的关系。 后来，他约参与政变的前同事马克斯·列夫琴见面，列夫琴挺担心，问他：“你约我出来，是想揍我吗？” 马斯克很难过，问他：“你为什么要背叛我？” 列夫琴回答，自己当时真的认为公司快垮了，觉得别无选择。马斯克听完，点了点头。 几个月后，两人又一起吃饭，马斯克对他说：“生命太短暂了，我们继续携手前进吧。”两人握手言和。 到了2008年，SpaceX连续三次发射失败，资金紧张，也正是他这些旧同事创办的基金，向SpaceX投资了2000万美元，让第四次发射得以继续。 如果当年马斯克报复他们，和他们势同水火，那这笔投资就不会发生，SpaceX可能也活不下来了。 有些伤害未必能完全释怀，但你剩下的人生也很宝贵，不能全拿来向别人讨一个公道。 生命太短暂了，应该继续携手前进。

刚看完中关村学院的何纪言老师带领 7 位博士生，用 3 个月时间从头训练出了 7B 模型，从预训练到中训练、后训练完全都是自己搞的，在 7B 尺寸模型中达到 SOTA 水平。 首先，虽然很多人在吹 RSI，但技术报告指出，现在模型的能力远未到全自主的程度，在模型架构设计、学习算法设计、数据清洗等方面仍然只能达到 L2 的辅助水平。我自己也有一样的感觉，不管 Astra 还是 Fable，都不能替代我的架构设计，我也得不断提醒自己不要外包思考。 其次，模型训练就是个会者不难、难者不会的问题，对会的人来说，用不了多少算力资源，但对不会的人来说，用再多的算力资源、堆再多的人，都是做不出来的。比如 MiMo V2.6 RL 只花了 300 多万美金，对基模公司来说很便宜了，整个 MiMo core team 只有几十位正式员工，更没有走蒸馏之类捷径。但烧了上亿美金、投入上千人的模型未必就能搞好。中关村学院一个老师加上 7 个学生只用 3 个月就完成造数据、预训练、中训练、后训练，是非常 impressive 的。 最后，数据是新的代码，数据质量就像代码质量一样非常重要。过去几年，我总是想用代码的方式实现 Agent 的自我进化，但很快就达到上限了。最近一年我才发现，这些我用代码方式做的东西更应该用训练数据的方式表达，训到模型里面。我们都知道脏代码的危害，脏数据其实也是一样的。中关村学院这个 7B 模型做了非常深入的数据工作，预训练数据清洗和课程学习，中训练按照上下文长度扩增，后训练利用开源和蒸馏来的 trace 建立指令遵循、长上下文等基础能力，进而构建长思维链推理、工具调用等高阶能力；在 RL 中不断移除已经高概率解决的问题，保持 GRPO学习效率。 技术报告：