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🚨 MAJOR BREAKING: Premier League confirm an independent Commission has found Manchester City GUILTY OF ALL CHARGES related to serious breaches of the Premier League’s financial rules over a nine-season period, and the majority of charges in relation to its failure to co-operate with the League’s investigation. The club has the right to appeal the independent Commission’s findings and has until Friday 2 October to exercise that right. The Premier League Board’s intention is that the full process (including any appeals and publication of relevant decisions) is concluded as soon as possible. The independent Commission found that between Seasons 2009/10 and 2017/18: - Manchester City arranged ‘sham’ contracts (which misrepresented the true agreement between the parties) with a number of its commercial partners, as well as relying on ‘sham’ agreements with others, to artificially inflate the club’s revenues and reduce its costs - The club filed misstated accounts and concealed the true state of its finances from its auditors and football regulators - Manchester City was significantly in breach of both the Premier League’s and UEFA’s spending limits - During the Premier League’s investigation, Manchester City committed multiple breaches of its duties of co-operation and utmost good faith towards the League (three of the four alleged breaches were upheld)

🌕#2026清歌踏月# 人氣投票最終夜前10位公開！名次競爭相當激烈！ 活動只到9/30中午12點！趕快幫你推按下他的專屬訂閱， 就有機會登上公車廣告或是ibon列印合作～ 📌活動介紹： 📌可洛斯獎項介紹： ⚠️注意事項 目前公布票數及排名皆屬「即時／暫定排名」，活動結束後進行人工審視每筆訂單，經查證認定屬於惡意濫用或違規操作所產生之票數，將不列入最終有效票數，最終排名及相關獎勵資格將以完成審查後之有效票數為準。

如何解决 AI 写文章的 AI 味儿？ 现在的 AI 写数学题或写代码很厉害，但在写学术论文、小说或百科文章时，经常产出空话连篇、表面流畅但缺乏真正深度的文字，这种低质文本常被称为“AI 废话”（AI slop）。 出现这个问题的原因在于，常用的 AI 评分系统很难辨别真正优秀的文字。研究人员发现，如果让目前的先进模型给文章打分，或者让它们自由制定打分标准，模型给出的分数往往偏向 AI 生成的内容，甚至给 AI 文本的分数远高于人类专家的原著。打分裁判本身偏好废话，训练出来的写作模型自然就会写出更多废话。 为了解决这个弊端，META 提出了一套名为 RL-XAR 的新训练方案，核心思路分为三步： 1）准备参照标杆：收集高水平的人类写作范例，比如真实的科研论文、名家小说和维基百科精选词条，截取前半部分作为上下文，分别让人类专家和 AI 模型顺着往下写。 2）训练评分规则：让 AI 裁判反复调整打分标准，直到这些标准能准确把人类高手的文本评为高分，把 AI 生成的文本评为低分，真正拉开两者的差距。 3）针对性强化训练：用这套校准后的高难度评分规则去重新训练写作模型，不断循环这个过程，逼迫模型改掉毛病。 META 在三个领域测试了这种方法： · 学术论文写作：模型需要补写论文中被拿掉的摘要、引言或结论。经过新方法训练的模型，不再像以前那样把整篇论文翻来覆去复述一遍，而是学会了精简和突出重点。原作者进行盲测评估时，新模型的胜率达到了 89%。 · 文学小说续写：续写普利策奖和诺贝尔奖得主的作品。模型改掉了乱用陈词滥调的比喻这一常见毛病，盲测胜率达到了 95%。 · 维基百科编写：根据标题直接写出正文内容。这项任务难度最高，模型虽然也有进步，但因为现有的 AI 裁判能力有限，提升幅度不如前两项明显。 所以，想让 AI 写出更像人类高手的深刻文字，关键在于先训练出眼光挑剔的评分标准，避免让模型用平庸的标准自我满足。 原文：