Datou

懂LLM的原理，不是为了成为AI专家，而是为了防止自己被自己的想象力吓唬住。 从统计模式到真正的理解，不是量变，而是架构上的鸿沟。LLM（大语言模型）的本质是一个从海量文本中学到的、关于词语序列的条件概率分布。 如果这句太难懂，你可以记住LLM没有什么： 对世界的因果模型（不知道苹果掉下来是因为引力，只知道“苹果”“掉”“引力”经常一起出现） 意图或目标（它不会“想要”回答正确，它只是“统计上倾向于”输出常见序列） 理解或信念（它不会“认为”2+2=4，它只是从数据里看到这个模式极其牢固） 责任或意识（你骂它，它不会伤心；它错了，它不会负责） 建议先学习一下‘概率分布’和‘理解’的区别，再来讨论十年后的事。沿着 LLM 路线永远走不到 AGI，真正的理解需要全新的底层架构。

远见

Anthropic 最重要的贡献，可能不是做出了 Claude Fable 5，而是证明了这种级别的模型是可以被训练出来的，而且周期并没有大家想象得那么长。 一旦路径被验证，OpenAI 会跟，Google 会跟，国产厂商大概率也会跟。Fable 5 关门当然能延缓扩散，但关不住方向。 技术革命最有意思的地方就在于，很多时候最难的不是复制，而是证明它能做到。一旦有人证明了，剩下的往往只是时间问题。

男子意外离世留下27万元逾期贷款，银行起诉家属还款，法院判了 那么，陈先生的父母只需偿还本金和期内利息，还是连罚息和复利也要一并承担呢？最终，法院对案件作出判决，陈先生的父母在继承陈先生遗产的实际价值范围内，向银行偿还借款本金27万元以及合同约定的利息，驳回银行其他诉讼请求。

Fable 5 不让用了，而且我感觉Anthropic本来就打算限时开放给订阅用户，后面让大家掏钱买credit，走那个路径，量大管饱的时代要结束了。 我担心这几家头部企业补贴消费用户的时代就要结束了，很多平时用的好的模型都开始降智限额，Gemini 降智不要太明显，而OpenAI每次有竞争压力，就会把限额放开，Codex是我目前用的最多的。 各位订阅用户好好珍惜最后的狂欢！

晚上刷到余承东在华为发布会上说盘古是国内第一个大模型，我还真去翻了一下时间线。 PanGu-α 论文是 2021 年 4 月 26 日发的，标题和摘要里已经写了 Large-scale Pretrained Language Models，最高 200B 参数，而百度的 ERNIE 3.0 是 2021 年 7 月 5 日，时间上确实晚了一步。 当然，放到全球看，GPT-3 早在 2020 年就已经把 175B 参数和 few-shot/in-context learning 打出来了，所以「全球都不知道大模型」更像是老余发布会惯用的夸张表达。 但如果只看国内早期中文大模型路线，盘古这波确实有资格说自己起得很早。 发布会上老余宣布 openPangu 2.0 要从 6 月 30 日起陆续开源，最高 505B 总参数、512K 上下文。 老余这次把盘古大模型又重新推到台前，真正的悬念已经变成：当年的「早」，这次能不能变成今天的「强」。

卧槽 Telegram 发布重大更新 - 现在机器人能发富文本了 - 还能让AI帮你管理群聊 - Telegram 终于上手表了 这不得够微信学习十来年？？ 以前 bot 回消息只能纯文本，现在AI Bot支持： ・表格、清单、嵌套引用块 ・行内插图、图片轮播、拼图 ・可折叠段落、脚注、标题锚点 ・数学公式、上下标 单条最多塞 32768 个字符，超过 8000 字会自动折叠成一个"显示更多"按钮 适合 AI bot 输出长答案、做内容卡片的场景

在《极乐迪斯科》里，一群人试图在无线电时代开发一款超越时代的网络游戏，可能因为灰域的诅咒，他们失败了。同样超越时代的《极乐迪斯科》成功发售了，但好景不长，公司和IP都被资本窃取了，甚至可以说，ZA/UM已经预言了自己会被灰域打败。灰域是人类毁灭性的欲望，是《神圣而可怖的空气》。

我一直不理解墙国低端人口莫名其妙的中产感。。。明明四五亿自由职业送外卖开滴滴，非要学着中产反对小费制度。。。明明失业率快四成了，非要学着中产吹捧搞大下岗的朱镕基。。。并不是谁对谁错的问题，而是没有认清自己底层的角色。。。每次在外边吃饭，想到马上被AI淘汰去端盘子，我都会多给些小费