Kai
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Joined in · 2024-04-19 01:22:03
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在看魅族的发展史,聊到魅族 pro7之后,白总的职权就缩小了,有人在论文说想念白总,然后黄章直接说(如图)
只能说,pro7 用户,当年看的乐子太多了,回不去的青春
t.co/A1Mdbr8L4A
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最近喜欢上了机能风,加上需要准备几个冲锋衣去抵抗温哥华的雨和风,雨哥华人如其名
买了 RL 的小白鸟,作为直男太喜欢这种口袋巨多巨大的设计了,胸袋能装进去两大包薯片太有安全感了
然后被女友看上了,最后就一人一个了(´_ゝ`)
(btw,我拍照技术真不错📸(^_^) )
(富士出图是质量真高)
(要是找不到更合适的冲锋衣,估计会再买一个)
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A 股大牛市,但我还是觉得谨慎赚认知之外的钱
19 年的时候,流行买基金,闭着眼买都能赚,我直接带着我的奖学金(😭)杀入。但因为完全不懂这,不明白什么时候该撤出,基本都亏 30%~50%
最近 A 股大涨,但我还是套牢 30% 左右
所以别尝试赚认知外的钱
如果看不懂啥时候该跑,那自己就是接盘的
或者说,就像德州一样,如果没看到桌子上谁是sha 子,那自己就是
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什么叫做滤镜破碎时刻 🐶
昨天帮 xr 迁移 blog (t.co/Lw46rCiAgB)仓库,如果你没听过他 @xrvitd ,他是大陆第一个图形学顶会 best paper 一作。
前面一顿操作之后,我说接下来,你把你本地 git 的 origin remote 移除掉,然后添加新的 origin,然后 push 就搞定了。
xr :“啥?咋搞”
我:“你 git 不熟么”
xr:“独立科研人都是自己完成所有代码🐶”
乐,在此之前,作为跟 xr 打桌游从来没赢过的我,一直以为他无敌,现在好了,跟朋友们有新梗了
《重生之,我教 SIGGRAPH Best Paper 学 Git》
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如果你想尝试 AI 辅助编程,又不想花费每个月 20 刀 的 copilot 价格,可以试试 字节 MarsCode
t.co/H2HOkkEzIA
代码补全和 chat 质量有保证
云 IDE 自带部署能力,非常容易把项目部署并展示给朋友看
重点是一切都是免费
的推广活动福利真的夸张,基本虽然邀请两个人就送很多东西...
帮 KK 薅薅羊毛
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未经认真 review 的代码是可怕的
好消息是,能够写出正确运行的代码的程序员,水平一般不会太差
坏消息是,AI 来了,很容易写出能运行的代码,但其中细节神鬼莫测
我已经能想象到,未来一个巨大的项目,其中塞满了 AI 为了实现某个小需求而不考虑全局架构的代码,一旦出 bug 修复难度巨大
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感谢 TiDB
现在打开 文档开始入门🤣,为了这盘醋,也得学着包饺子
Start now! t.co/CivQNpMTRY #opensource #database #cloud #developer #tidbserverless
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前段时间跟 @i5ting 录播客的时候聊到,我觉得 LLM 下一步可能是:
1. 通过复杂 flow 这种形式,在一个处理中,引入更多 LLM 节点来进行多次思考,引入传统 API 节点来进行外部信息的引入和辅助抑制 AI 幻想
前者,例如传统 RAG 就是拿用户的 query 获得文档再让 AI 回答。假设 token 越来越便宜,速度越来越快,我们可以做更多 LLM 节点进去
首先是 query ,我们先用一个 LLM 节点去重写 query 成多个 意思相近但表达不同的 query 形式,来解决人类表达的多义性问题。
对于查到的文档,我们可以用一个非常廉价但非常快的 LLM API,把原始 query 和 每个文档传入,让 LLM 评价这个文档和原始 query 的相关度,然后根据这个相关度给所有的文档排序,找到相关度最高的几个文档,再传入给最终的大模型进行回复。 (当然这样会比较费 token,在 token 还没那么廉价的时候,可以用 reRanker 达到类似效果)
也就是,建立在 token 速度和价格的新摩尔定律下,我们在一个请求中引入更多 LLM 来提升效果
后者,是在整个 flow 流程中引入更多的现实世界信息和真实世界 API 的验证。我问内部 agent,xxx 工作是哪些人做的,然后 LLM 在生成的时候有一个工具能够通过 API 查询到真实数据库中的答案,并根据这些答案来调整自己的思考 和流程。
也就是用真实世界的信息,或者 ground truth 去负反馈调节 agent,避免进入幻想和完全错误的路线
2. 通过工程化来把 LLM 的不确定性给确定化。
所有新技术出来都是不确定的,例如磁盘存储 0/1 也是有概率错误的,但我们可以用纠错算法来解决这种不确定下,把技术变得稳定。
我们已经惊叹于 LLM 表现出来的各种能力,现在需要用工程化的思维,把这些能力中有价值的部分,通过各种工业化的工具稳定下来,可验证 可复现。
例如,prompt 是玄学,那我们可以给 prompt 设计 Ops 流程,每一个 prompt 会在几百条精选过的测试数据中运行,并给出对结果的打分(打分可以通过更高级的 LLM 或者 agent 进行),然后由此来判断我对 prompt 的修改是让结果变得更好了还是更差了。
这样,我们就能把 prompt 的“玄学”,变得可追溯 可测试,也就是更工业化
这段播客录在上周。这周 OpenAI 发布了 o1,我觉得 o1 其实就是第一个路线的产物。o1 的多层迭代思考其实之前的 reAct、CoT 都有类似的效果,而 o1 比较有趣的地方就是其自己能够进行负反馈,其可以自己判断现在是否走在正确的路线上,如果有问题则及时跳回上一步
o1 是在推理层新的 scaling law
而对于第二个路线,OpenAI 上次发布会强调了自己模型新的可复现性,也就是 “Reproducible outputs”,其可以通过参数设置让 LLM 的输出是文档可复现的,这样就能推动 LLM Ops 走向可复现和工程化
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之前做科研的时候,一般是找个数学系的大爹,帮忙解决一些推导和 idea 里需要的数学工具
现在,OpenAI o1 能代替很多很多了…
完整聊天
t.co/2U3RzBiYGV
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iPhone 16 出了
我现在还是 oppo n2(8gen1+) 和 iPhone 12,两个日常用都有点卡了,但确实也没啥换手机的动力
有事开电脑,手机也就聊聊微信 刷刷资讯,能用就行了
感觉大部分程序员都是这样,不带电脑就没有安全感,感觉什么也做不了
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朋友要做 AI 的公开课,我去讲 Langchain.js 入门、RAG 和 Agent 的基础实现入门,代码写完了,ppt 也快差不多了
好不容易写一次,不想讲一次就放那了
如果有组织恰好需要这类型的分享,可以勾兑勾兑
这是相关代码
t.co/BXCty1dPlF
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2077 是我第一个玩 100h左右的游戏,还在继续清小的支线
这里一切都太有趣了,即使是一个个小的支线和委托,剧情和人物塑造都很值得思考。
甚至观察 CDPR 想象的 2077 人类的生活方式,吃什么 穿什么 用什么、思考什么 惧怕什么 都很好玩。 而且中配质量太高了,沉浸感拉满,完整的体验了一个全新的人生和故事,也对现实中的很多事有了新的思考
打完 恶魔和太阳结局后,应该不会再打新的结局了,已经知道无论选哪一条线都会有人因为自己而死,死的都是跟自己已经有深深羁绊的角色
看到新闻,2077 不会有新的 dlc了,只能期待续作了,希望 CDPR 搞快点!
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跟朋友在聊播客商业化,众所周知,做播客的付出和汇报不成比例
我觉得有点像之前一个笑话,不能概括所有问题,算个视角
说是一帮小孩踢球让大爷很烦,但孩子们踢的很开心
大爷就说: 你过来踢球,我给你 1r,孩子很开心
第二天,大爷说给 1r
第三天,大爷说,最近没钱了给 0.5r。 小孩说,给这么少,谁还踢球,就再也不踢了,也不开心了
有点像做播客,本来我们开始的时候也没想赚钱,就是这个事情我做就很开心,有平台表达自己,认识朋友
所以,最开始就不是为了赚钱,如果想赚钱很多其他事,赚钱更快 投入更低
但当看到其他自媒体赚钱后,开始计算得失就开始焦虑,就像踢球的小孩一样,关注点错了,怎么想就是不开心的
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