@miamiavlr The truth is Chinese Media strip context for traffic, exploiting language barriers to turn gaming trash-talk into perceived malice, precisely triggering the blind rage of the general public.
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EthanHowe
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EthanHowe
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@feedlyvlr The truth is Chinese Media strip context for traffic, exploiting language barriers to turn gaming trash-talk into perceived malice, precisely triggering the blind rage of the general public.
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Arkadaşlar durum vahim, ben ve birçok arkadaşımda aynı durumdan muzdarip. Çinli taraftarlar gerçekten çok pis varlıklar, benim paylaşımlarım altına attıkları bazı yorumları sizinle paylaşıyorum (Ai destekli translate olduğundan ötürü ai bile çevirmeyi reddetti ama ben sansürlü şekilde paylaşacağım):
- Çoğu küfür/hakaret direkt anneye yönelik cinsel saldırı barındıran pis cümleler.
- Çoğu küfür/hakaret direkt Milli ve Manevi başta olmak üzere Türk ırkına itafen söylenmiş Irkçı hitamlar
- Funfact: Çoğu küfür/hakaret bizim ABD mandası olduğumuza dair asılsız(saçma) aşağılamayla karışık cümleler.
Bu saldırı sadece @_s0pp veya @FUTesportsgg 'a atfedilen ve söylenen küfürler değil, tamamen Türk Milletine ve Değerlerine yönelik saldırıdır. Bu sebepten ötürü lütfen rekabeti bırakıp şimdilik birbirimize destek olmamız gerek. @BBL_esports @eternalfiregg @PCIFICespor Lütfen sizde sesinizi çıkarın, bu artık bir trashtalktan ibaret değil.
Türkçe
@YinsuCollins The truth is Chinese Media strip context for traffic, exploiting language barriers to turn gaming trash-talk into perceived malice, precisely triggering the blind rage of the general public.
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All the CN doubters owe these teams an apology.
That EDG v FUT game was so entertaining partially because the players on FUT aren’t afraid to put themselves out there. I hope this is a celebration of EDG and not a hate fest on FUT
#VALORANTMasters
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OpenAI 的大神 Andrej Karpathy 前几天在他的 YouTube 频道讲了一堂课，系统的介绍了大语言模型，内容深入浅出，非常赞，抽空将它翻译成了双语，由于内容较长，我将分批上传，以下是第一部分精校后的双语视频，字幕文稿如下：
Intro: Large Language Model (LLM) talk
大家好。最近，我进行了一场关于大语言模型的 30 分钟入门讲座。遗憾的是，这次讲座没有被录制下来，但许多人在讲座后找到我，他们告诉我非常喜欢那次讲座。因此，我决定重新录制并上传到 YouTube，那么，让我们开始吧，为大家带来“忙碌人士的大语言模型入门”系列，主讲人 Scott。好的，那我们开始吧。
LLM Inference
首先，什么是大语言模型 (Large Language Model) 呢？其实，一个大语言模型就是由两个文件组成的。在这个假设的目录中会有两个文件。
以 Llama 2 70B 模型为例，这是一个由 Meta AI 发布的大语言模型。这是 Llama 系列语言模型的第二代，也是该系列中参数最多的模型，达到了 700 亿。LAMA2 系列包括了多个不同规模的模型，70 亿，130 亿，340 亿，700 亿是最大的一个。
现在很多人喜欢这个模型，因为它可能是目前公开权重最强大的模型。Meta 发布了这款模型的权重、架构和相关论文，所以任何人都可以很轻松地使用这个模型。这与其他一些你可能熟悉的语言模型不同，例如，如果你正在使用 ChatGPT 或类似的东西，其架构并未公开，是 OpenAI 的产权，你只能通过网页界面使用，但你实际上没有访问那个模型的权限。
在这种情况下，Llama 2 70B 模型实际上就是你电脑上的两个文件：一个是存储参数的文件，另一个是运行这些参数的代码。这些参数是神经网络（即语言模型）的权重或参数。我们稍后会详细解释。因为这是一个拥有 700 亿参数的模型，每个参数占用两个字节，因此参数文件的大小为 140 GB，之所以是两个字节，是因为这是 float 16 类型的数据。
除了这些参数，还有一大堆神经网络的参数。你还需要一些能运行神经网络的代码，这些代码被包含在我们所说的运行文件中。这个运行文件可以是 C 语言或 Python，或任何其他编程语言编写的。它可以用任何语言编写，但 C 语言是一种非常简单的语言，只是举个例子。只需大约 500 行 C 语言代码，无需任何其他依赖，就能构建起神经网络架构，并且主要依靠一些参数来运行模型。所以只需要这两个文件。
你只需带上这两个文件和你的 MacBook，就拥有了一个完整的工具包。你不需要连接互联网或其他任何设备。你可以拿着这两个文件，编译你的 C 语言代码。你将得到一个可针对参数运行并与语言模型交互的二进制文件。
比如，你可以让它写一首关于 Scale AI 公司的诗，语言模型就会开始生成文本。在这种情况下，它会按照指示为你创作一首关于 Scale AI 的诗。之所以选用 Scale AI 作为例子，你会在整个演讲中看到，是因为我最初在 Scale AI 举办的活动上介绍过这个话题，所以演讲中会多次提到它，以便内容更具体。这就是我们如何运行模型的方式。只需要两个文件和一台 MacBook。
我在这里稍微有点作弊，因为这并不是在运行一个有 700 亿参数的模型，而是在运行一个有 70 亿参数的模型。一个有 700 亿参数的模型运行速度大约会慢 10 倍。但我想给你们展示一下文本生成的过程，让你们了解它是什么样子。所以运行模型并不需要很多东西。这是一个非常小的程序包，但是当我们需要获取那些参数时，计算的复杂性就真正显现出来了。
那么，这些参数从何而来，我们如何获得它们？因为无论 run.c 文件中的内容是什么，神经网络的架构和前向传播都是算法上明确且公开的。
Andrej Karpathy@karpathy
New YouTube video: 1hr general-audience introduction to Large Language Models youtube.com/watch?v=zjkBMF… Based on a 30min talk I gave recently; It tries to be non-technical intro, covers mental models for LLM inference, training, finetuning, the emerging LLM OS and LLM Security.
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需要翻译成多国语言，参考宝玉兄的prompt加了个中文客服确认一下😀
宝玉@dotey
继续测试和优化翻译Prompt，之前反向翻译校验实际使用的时候发现后面两步对结果提升有限，有点浪费了，今天试试新的策略： 一个英文老师先直译，两个中文老师按照不同风格意译，最后校长融合三个结果。 测试下来我自己觉得还不错，当然还需要更多测试😄 我拿 Alex Xu 的文章 x.com/dotey/status/1… 测试，得到的四版翻译结果，最后校长的版本质量很不错，欢迎对比。 完整的消息记录：chat.openai.com/share/0f926cc7… 1. 英语老师直译结果 Docker 101：简化应用部署。下载高分辨率PDF的方法在文章末尾。 对 "在我机器上可以运行" 这个问题感到厌烦了吗？Docker 可能是你的救星！ Docker 彻底改变了软件开发和部署。探索基本内容： 1. 打包一切：Docker 将你的应用程序和其依赖打包成一个便携式容器 - 代码、运行时、工具、库和设置 - 一个整洁、自给自足的包裹。 2. 虚拟隔离：容器提供打包和隔离。感谢 Linux 的命名空间和 cgroups，你可以在一个主机上运行多个有不同设置的应用程序，而不会发生冲突。 3. 不是虚拟机：与资源密集型的 VM 不同，Docker 容器共享宿主操作系统的内核，提供速度和效率。没有 VM 的开销，只有快速的启动和简单的管理。⚡ 4. Windows 兼容性：Docker，起源于 Linux，也适用于 Windows。Docker Desktop for Windows 使用基于 Linux 的 VM，使 Windows 应用程序能够进行容器化。 2. 中文老师1意译稿 Docker 101：如何简化应用部署。获取高清PDF的方式在文章的结尾。 对 "这在我的电脑上能运行" 的经常出现的问题感到困扰吗？Docker 可能是你所期待的解决方案！ Docker 开创性地改变了软件的开发与部署方式。来了解其核心要点： 1. 全部打包：Docker 能将你的应用及其所有依赖项打包到一个可移动的容器中，包括代码、运行环境、工具、库和各种配置，形成一个干净且独立的单元。 2. 虚拟的隔离性：容器为你提供了打包与隔离的功能。借助于 Linux 的命名空间和 cgroups 技术，使你可以在同一主机上运行多个设置不同的应用，且不会相互影响。 3. 不同于传统虚拟机：与传统的、资源消耗大的虚拟机不同，Docker 容器与主机共享操作系统内核，从而实现了更高的运行效率。没有额外的虚拟机负担，只有快速启动和便捷的管理。⚡ 4. 与 Windows 兼容：尽管 Docker 最初是为 Linux 设计的，但它也支持 Windows。Docker Desktop for Windows 通过使用 Linux 基础的虚拟机，实现了 Windows 应用的容器化。 3. 中文老师2意译稿 Docker 101：一键简化应用部署，高分辨率 PDF 下载，攻略文末告诉你。 “在我这儿能跑”这种老梗让你烦不胜烦吗？来试试 Docker，说不定就是你的神器！ Docker 到底多牛？它彻底颠覆了软件搞事情的模式，速度来感受一下： 1. 全都装进去：Docker 帮你把 APP 及它的小伙伴们打包成一个超级便携的盒子 - 从代码、环境、工具、到库和配置，整整齐齐，一个不漏。 2. 完美隔离：容器不仅打包，还给你隔离出个小空间。Linux 的大神技，命名空间与 cgroups，让你在同一主机搞各种 APP，而且不打架！ 3. 不是老古董 VM：别把 Docker 和吃资源的 VM 混为一谈，Docker 容器是与主机分享 OS 内核的小清新，快如闪电，管理也轻松上手。⚡ 4. 窗户上也行：虽说 Docker 是 Linux 出身，但在 Windows 也能溜达。Docker Desktop for Windows 用的 Linux 虚拟机让 Windows APP 也能装进容器里。 4. 校长翻译终稿 Docker 101：轻松部署应用教程。如需高清PDF版本，请翻到文末查看下载方式。 “在我电脑上可以运行”这句话让你头疼吗？试试 Docker，它或许能为你解决这个问题！ Docker 彻底地刷新了我们对软件开发和部署的认知。下面，我们来看看它的主要特点： 1. 一站式打包：Docker 能够将应用及其所有相关组件整合到一个便捷的容器中，包含了代码、运行环境、工具、库文件以及配置，整齐划一，方便管理。 2. 虚拟隔离：容器技术不仅提供了打包功能，还带来了隔离效果。借助 Linux 的命名空间和 cgroups，你可以在同一个主机上运行多个有不同配置的应用，它们之间互不干扰。 3. 不是传统虚拟机：Docker 容器与传统资源消耗大的虚拟机有所不同，因为它与宿主机共享操作系统内核 ，因此更为高效。没有多余的负担，启动迅速，管理简便。⚡ 4. 适用于 Windows：尽管 Docker 起初是为 Linux 设计，但它同样适用于 Windows 系统。Docker Desktop for Windows 利用了基于 Linux 的虚拟机技术，使得 Windows 应用也可以实现容器化。
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《怎么让ChatGPT的翻译结果更准确？》
在《一个简单的Prompt大幅提升ChatGPT翻译质量，告别“机翻感”》x.com/dotey/status/1… 中，借助直译+意译，我们让翻译的质量大幅提升，但是也有朋友反馈，意译的时候，可能会偏离原意，那么有没有办法，让ChatGPT意译的结果更准确呢？
在《简单通俗的解释《一个简单的Prompt大幅提升ChatGPT翻译质量，告别“机翻感”》》 中，我曾打了个比方：
- 英语老师精通英文，先将英文文章直译为中文
- 语文老师精通中文，将直译的结果意译润色
那么现在让我们再引入一个角色：“校长，同时精通中文和英文”，让校长来对翻译结果进行校验，指出文章中存在问题的地方，最后再让语文老师去修改。
## 那么怎么校验效果更好呢？
借鉴自 @goldengrape 提供的思路（x.com/goldengrape/st… ）：“中译英的时候，我经常会在deepL上回译，这样很容易判定是否有明显的意思偏离。”
我们可以借助这个思路，让英语老师先将意译初稿回译，再让校长校对，判断是否有明显的意思偏离，如果有，就指出问题，让语文老师修改。
## 整个翻译流程
整个翻译流程也和现实中的工作流程类似：
1. 英语老师先直译英文文章为中文，形成直译稿
2. 语文老师再意译润色，形成意译初稿
3. 英语老师将意译稿回译为英文，形成回译稿
4. 校长对比原文、意译稿和回译稿，指出问题提出修改意见
5. 语文老师根据校长的反馈，修改意译初稿，形成终稿
## 效果如何
我拿一篇 LinkIn 上的英文文章做了测试，“校长”提出了几点意见，还算比较靠谱：
对比原文缺失或表达歧义部分1
- 原文：“The "AI girlfriend" idea is a tar pit - avoid it.”
- 译文：“避开“AI 女友”的构想，那是一个易陷的沼泽。”
- 建议：建议译文为：“‘AI 女友’的想法是个沥青坑——务必避开。”
以下是中文翻译表达不符合中文习惯的部分：
- 原文：“Only 1 researcher explored LLMs while the rest went down less promising paths.”
- 译文：“只有一位研究员致力于 LLMs 的研究，其余的则误入了看似没有前景的道路。”
- 建议：“只有一位研究员致力于探索 LLMs，而其他人走向了看似前景不大的路径。”
完整消息历史：chat.openai.com/share/d8e4469b…
## 优缺点
这样经过五步校验，可以有效的避免翻译中存在的遗漏和偏离，翻译质量会更高一些。
但是这样做的缺点也很明显：
1. 需要五步才能完成翻译，耗时长，消耗Token多，性价比不高
2. 翻译质量受第一稿的影响很大，如果第一稿就质量不高，那么后面的翻译质量都会受到影响
## 总结
这个Prompt更多的是提供一个思路上的参考，也就是在Prompt中其实可以引入更多角色，可以有一个完整的工作流。
但是，在实际使用中，需要根据实际的情况进行平衡：如果你在乎成本，两步就足够了，再配合人工校对，对翻译结果中的关键部分进行人工校对。
如果你不在乎成本，甚至可以再引入更多的角色，比如，一开始让2-3个不同风格英语老师去翻译，然后让语文老师选择一个最好的结果进行意译，这样就可以避免因为第一次翻译结果不好，导致后面的翻译质量也不好的问题。
原文：baoyu.io/blog/prompt-en…
宝玉@dotey
今天给朋友解释《一个简单的Prompt大幅提升ChatGPT翻译质量，告别“机翻感”》这个Prompt，开始他没听懂，我说可以这么理解： 想象下你是个中学校长，现在有一篇英文新闻要翻译给学生看，你有两个老师：一个英语老师精通英语，但是语文不太好，写出来的东西很生硬；一个语文老师精通中文，英文不太好，但是中文很好，写出来的东西流畅通俗易懂。 于是你让两位老师一起协作： 1. 先让英文老师将英文翻译成中文，可能读起来有点不通顺，但字面意思准确，这就是直译； 2. 然后让中文老师将英文老师翻译后的中文稿子重写一遍，让它通俗易懂（意译） 最后将中文老师重写后的结果交给学生阅读。 如果你联系现在比较火的智能体（AI Agent）概念，你也可以想象是在一个Prompt里面用到了两个智能体帮你干活。
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如何高杠杆科学锻炼身体？
我这种不爱运动的人，听完万维钢解读《超预期寿命》，像发现了武功秘籍：原来真有做一点点运动，就能获得最大杠杆效果的方法。
答案文章尾部揭晓。
研究表明，每周90分钟的运动量可以降低各种原因导致的死亡风险14%，比任何药物都要好。
《超预期寿命》作者阿提亚说：最大摄氧量也许是唯一最有力的长寿标志。
想提升最大摄氧量，需要做高强度的有氧训练。
但对于刚开始锻炼的人来说，中等强度有氧锻炼可能更重要，对提升最大摄氧量也有帮助。
学界共识：中等强度有氧运动是一切锻炼的根本。
什么是中等强度有氧运动？
① 强度介于低强度的散步和高强度的奔跑之间，大约相当于快走或慢跑的强度。
② 在运动时仍能够说出完整的句子，但会感到略有呼吸困难。
③ 心率提高到最大心率的70-85%。最大心率可以用220减去年龄来估算。
④ 主要锻炼Type I肌纤维，也称为慢肌腱，适合长时间耐力性运动。
中等强度有氧运动是一切运动的基础，有助于增强心肺功能、改善身体代谢、减脂、延缓衰老等诸多益处。
典型中等强度运动包括快走、慢跑、游泳、骑行等。
行动计划非常清晰：每周花4天，每天快走或慢跑30分钟即可。
另外个人感受，我们身体演化速度跟不上社会发展进步速度，所以要尽可能模拟远古狩猎时代人们的生活作息规律。
天黑了就睡觉，白天发发呆，晒晒太阳，追追猎物跑一跑，偶尔洗洗冷水澡。
这对现代人来说有点难，所以只能主动模拟。
比如捕猎时，靠长时间奔跑追猎物，耗光猎物体力。就是远古人的中等强度的有氧运动。
比如日常生活中搬石头、木头、猎物，差不多就是举重。
比如在复杂环境跳跃穿梭，逃避猛兽追逐，靠的是最大摄氧量，还有身体灵敏、平衡稳定性。
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