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長時間配信ありがとうございました😊 イベント1回分で達成したやつ載せます！たくさんの方に遊びに来ていただいて、ほんとに感謝です🙇‍♀️ ほんとに今日はめちゃめちゃ楽しかったね💕︎ 明日は14時頃からコスプレ配信でもしようかな🤔 #Palmuステップアップチャレンジ#

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炒币这件事，谁敢说自己一定看得准？ 谁要是告诉你，某个币100%会涨，或者100%会跌，你直接把他拉出来看看，他自己敢不敢梭哈。 我以前买 ＃PALU，整整买了4万刀。 当时我也觉得它一定会涨。 结果现在，还剩1000U左右。 后来我复盘才发现，真正的问题不是我看错了PALU，而是我把“看好”做成了“重仓押注”。 如果当时不是4万刀全压PALU，而是把资金分散到几个同阶段、同热度的热点标的里。 比如PALU 2万刀，币安人生2万刀。 哪怕PALU最后归零，只要币安人生拿到后面的大行情，整体账户照样可能赚几十万刀。 这就是投资和赌博最大的区别。 投资从来不是要求你每一次都看对。 而是： 看错的时候，亏损可控； 看对的时候，利润足够大。 所以炒币除了看基本面、叙事、资金和情绪，更重要的是做好仓位分配。 最终看的其实就两个东西： 胜率和赔率。 ＃牛来 我也不敢说一定会暴涨。 任何敢跟你保证“一定涨”的人，我都不信。 但问题是： 在现在这个阶段，你把市场上的热点标的全部摆在桌面上比较—— 叙事、热度、流动性、交易所预期、市场认知、潜在赔率…… 你还能不能找到一个，比牛来综合条件更好的标的？ 如果找不到，那么它就值得你给它一个合理仓位。 不是因为它100%会涨， 而是因为在不确定的市场里，我们要做的从来不是寻找“百分百正确”，而是把钱放在胜率更高、赔率更大的地方。

CS329A Self-Improving AI Agents 斯坦福大学一门关于「能够通过与自身和环境的交互持续自我改进的 AI Agents」的课程。 讲师阵容 Azalia Mirhoseini：AlphaCode 与 LLM 大规模训练调度优化（"Circuit Training"）的核心人物，现为 Reflection AI 联合创始人 Aakanksha Chowdhery：PaLM 2 与 Gemma 的负责人，同样在 Reflection AI 嘉宾名单 Misha Laskin（Reflection AI CEO） 多位 Google DeepMind 研究员（Denny Zhou、Thang Luong、Melvin Johnson）、Physical Intelligence（Danny Driess，机器人） 课程主线：一条完整的自我改进技术栈 1. 推理时自我改进（Test-time） 2. 从反馈中学习（Feedback → Learning） 3. 开放式进化与搜索（Open-endedness） 4. 工程化与瓶颈（Agentic Engineering & Bottlenecks） 课程详细信息：

斯坦福大学把 CS329A Self-Improving AI Agents 视频都公布到 Youtube 了。 两位主讲老师做过 PaLM、Gemini、Claude。9 讲讲透一个循环： 采样 → 验证 → 筛选 → 训练 → 更强的模型 想知道为什么 coding agent 最新普及，写作却不行？ 完整解读 👇

Palm Beach County Library System (@pbclibrary) promoted "Gender Blender" to encourage kids to attend drag shows and "blur the lines on gender expression." Why is a taxpayer-funded library pushing trans propaganda on the public? Please investigate @AGJamesUthmeier

谷歌最近出啥问题了？接连损失大将。刚刚杰夫.迪恩宣布从谷歌离职创立Discovery Loop。这位非常不简单，杰夫.迪恩是计算机科学与人工智能领域的传奇人物，被誉为“谷歌的系统架构总设计师”和硅谷“程序员中的程序员”。 1、杰夫离职前担任谷歌首席科学家兼任 Google DeepMind 和 Google Research 的核心技术领袖。是Google Senior Fellow/Level 11，在谷歌数十万员工中，能达到 Level 11 的极度罕见，几乎代表了整个谷歌技术体系的终极权威。 2、Jeff Dean在谷歌工作27年，其职业生涯贯穿了互联网海量数据处理时代与现代人工智能时代，其核心成就可分为三大阶段： 1）奠定现代互联网基础的基础设施（2000年代） 在谷歌成立早期，他主导开发了一系列支撑起整个 Google 生态（乃至全行业大数据架构）的基础系统： MapReduce：划时代的分布式计算框架。它将庞大的数据处理任务拆分到数万台普通服务器上并行运行，是后来的 Hadoop 等大数据技术的直接灵感来源。 Bigtable：高扩展性、高性能的分布式结构化数据存储系统，直接催生了后来的 NoSQL 数据库浪潮（如 HBase）。 Spanner：全球级分布式 SQL 数据库，打破了传统数据库“一致性”与“可用性”难以兼得的困境。 搜索与广告系统架构：主导设计了谷歌早期的五代搜索索引与抓取系统，以及 AdSense 广告投放系统的早期基础设施。 2）推动 AI 革命与深度学习生态（2010年代） 创建 Google Brain（谷歌大脑）：2011 年与吴恩达（Andrew Ng）等人共同创办 Google Brain，将深度学习引入谷歌的核心业务。 TensorFlow：主导打造并开源了全球最著名的深度学习框架之一 TensorFlow，极大地降低了全球研究者和开发者使用 AI 的门槛。 DistBelief & Pathways：先后设计了 DistBelief（早期大规模分布式神经网络训练系统） 和 Pathways 架构（为后续训练 PaLM、Gemini 等超大规模多模态大模型奠定了系统支撑）。 3）整合与领军时代（2020年代） 统领 Google AI 与 DeepMind 融合，杰夫曾长期担任 Google AI（Google Research）负责人。2023 年 Google Brain 与 DeepMind 合并为 Google DeepMind 后，他作为首席科学家，重点统筹下一代超大模型（如 Gemini 系列）的系统架构与前沿 AI 研发。 前段时间谷歌还有两位大拿离开： 1）Google DeepMind 副总裁 John Jumper跳槽至 Anthropic，这位因带领团队打造预测蛋白质结构的革命性 AI 模型 AlphaFold，与 Demis Hassabis 共同获得 2024 年诺贝尔化学奖。 2）谷歌工程副总裁兼旗舰模型 Gemini 联合负责人Noam Shazeer跳槽至 OpenAI。 Noam Shazeer 是Transformer 架构奠基人之一：2017 年奠定现代大模型基础的划时代论文《Attention Is All You Need》的共同作者。 前线厮杀正浓，统兵大将接连离开，对谷歌影响应该不小。