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我时常在想，人类是不是点错的技能树， 以电力为基础的这种能耗如此之高的科技树。
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哈哈哈， 这方法简直太好了。 这就准备创建一个
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yes SF may have Waymo’s, but only New York has yellow cabs with @Kalshi displays showing live mayoral election betting odds
something new | past investing @a16z
ChatGPT 爱用破折号和擅长编程，这不是文科生和理科生的差别，更像是文科学习和理科学习的差别，当然实际上是两种不同类型内容生成的训练方式差别。 生成文本的结果是没有标准答案的，这就依赖于人类定义好的标准答案和反馈，偏好极其依赖于标注员标注的结果，就好比我们学文科，会依赖于我们阅读的教材和老师的讲解。 写代码和做数学题的特点是有标准答案，就好像我们学理科做数学物理，对就是对，错就是错，和人类偏好无关，做对了就有奖励，做错了就没有奖励，所以模型能反复训练，最终越来越厉害。
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modeling language at @allen_ai
RT @okooo5km: 去年 WWDC 我最期待 Apple Intelligence，但到现在仍没有让我眼前一亮的系统体验；也正因此，我把目光落在更务实的接口上——AppIntents。名字起得很好：Intents 是意图，用户的需求就是意图；AI 必须听得懂这种意图，也…
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