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Adam_*
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我对普通日本人是另一种“一概而论”，既他们绝大多数文明礼貌安静素质高。对日本政府我甚至都不觉得“阴暗”，只是觉得他们的政策和执行普遍僵化教条、愚钝慵懒
即使这样，仍然被滞日的“老中青登”们明里暗里冠以“不满意可以滚回中国”“你有什么资格对日本内政说三道四”“在中国不敢说跑日本指手画脚来了”
要按你所说的标准发言，那不得被他们生吃活剥了😓
大鱼大眼@meihaodou
对日本政府的阴暗完全可以批评。但对普通日本人，一概而论，这就是傻逼行为了。
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@supezen 不觉得恐怖吗？玩笑可以这么开，大型系统的框架，逻辑，细微出错一点的人崩溃，市场无法承重。ai代码不错，但最终还是需要人审核。不确定性谁敢承担责任
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本科计算机也行啊，训练的库都完全现成的给你安装好的。跑训练的流程一天就够了，让codex在服务器写训练代码，不需要几行的。但最最重要的是这些给你打包好的代码中的数学公式，其背后的抽象是怎么来的，普通人很难理解。
之前微调了一个小参数LLM，加入了claude opus 4.6的推理数据集:
huggingface.co/diverWayne/Qwe…
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讲真，这种言论只有真正牛的人才敢说啊！
本科生就可以来完成LLM的数学训练！
Terence Tao 最近在访谈里把 LLM 最核心的谜题直接说透了。
这位 Fields Medal 得主、数学界最高荣誉，被称作数学界诺贝尔奖，当代最顶尖的数学家之一，说：
今天大模型背后的数学其实非常简单。
线性代数、矩阵乘法，再加一点微积分，本科生就能完全掌握。
我们清楚知道怎么训练、怎么运行它们。
但真正让人困惑的是：为什么它们在某些任务上表现惊人，在另一些任务上却突然翻车，而且我们完全无法提前预测。
核心原因在于现实世界的数据，自然语言文本。
它既不是纯噪声，也不是完全结构化的数据，而是坐在“中间地带”：部分有序、部分随机。目前数学界对这个中间区域的理论还非常薄弱。
所以我们能造出强大的模型，却没法可靠预测它的能力边界。
这个“简单机制 vs 不可预测行为”的矛盾，才是当前 AI 最核心的 puzzle。
完整访谈视频在这里（Dr Brian Keating 频道）👇🏻：
Rohan Paul@rohanpaul_ai
Terence Tao says the math behind today’s LLMs is actually simple. Training and running them mostly uses linear algebra, matrix multiplication, and a bit of calculus, material an undergraduate can handle. We understand how to build and operate these models. The real mystery is why they work so well on some tasks and fail on others, and why we cannot predict that in advance. We lack good rules for forecasting performance across tasks, so progress is largely empirical. A key reason is the nature of real-world data. Pure noise is well understood, perfectly structured data is well understood, but natural text sits in between, partly structured and partly random. Mathematics for that middle regime is thin, similar to how physics struggles at meso-scales between atoms and continua. Because of this gap, we can describe the mechanisms but cannot yet explain capability jumps or give reliable task-level predictions. That mismatch, simple machinery versus hard-to-predict behavior, is the core puzzle. ---- Video from 'Dr Brian Keating' YT Channel (Link in comment)
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加拿大既不适合躺平也不适合赚钱，只适合交税。
Tony HK🇭🇰@Ningqian6688
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