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昨天学到的一个nextjs配置,控制哪些ua的情况下收到的是blocking metadata,而不是streaming metadata。

MkSaaS模板真的是进入了共建模式,最近遇到的一些奇怪问题以及解决方案都是客户发现并提供方案,我只负责审核以及合入模板,哈哈

https://t.co/w0aDeUz3Uo

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avatar for Fox@MkSaaS.com
Fox@MkSaaS.com
Wed Dec 17 01:03:03
Ilya很早前的分享,讲明白了的无监督学习的本质是“压缩”,压缩就是学习,很有启发。

压缩就是学习:一个更简单的解释

假设你有两个文件夹:

① 文件夹 X:一堆没标签的照片(无监督数据)
② 文件夹 Y:你真正要做的任务,比如识别猫狗(有标签数据)

现在你用压缩软件把这两个文件夹打包在一起。

神奇的事情发生了:

如果压缩软件足够聪明,它会发现 X 和 Y 里有共同的模式(比如都有"毛茸茸的边缘"、"四条腿"这些特征),然后用这些共同模式来压缩得更小。

这就是无监督学习在干的事。

监督学习很清楚:

- 你告诉机器"这是猫,那是狗"
- 机器学会了,训练准确率高,测试准确率也高
- 有数学公式保证这件事

但无监督学习很诡异:

- 你让机器预测"下一个像素是什么"
- 但你真正想要的是"识别猫狗"
- 这俩任务根本不一样啊!凭什么预测像素能帮你识别猫狗?

以前我们只知道无监督学习"确实有用",但说不清为什么一定有用。

Ilya 说,把无监督学习想成压缩问题就清楚了。

好的压缩 = 找到数据里的规律

- 如果一张图片全是随机噪点,你压缩不了
- 如果图片里有规律(比如天空都是蓝的,草地都是绿的),你就能压缩

所以:
- 预测下一个像素 = 找到像素之间的规律 = 压缩图片
- 找到的规律越好,压缩越狠,学到的东西就越有用

2020 年 Ilya 团队做了个实验:

1. 把图片变成一串像素:像素1,像素2,像素3...
2. 训练模型预测:看到前面的像素,猜下一个是什么
3. 模型越大,预测越准
4. 神奇的事发生了:预测越准的模型,拿去做图片分类也越准

这证明了:压缩能力强 = 学习能力强

旧的困惑:
我让你学"预测下一个字",你怎么就会"写作文"了?这俩不是一回事啊。

Ilya 的解释:
因为要预测得准,你必须理解语言的深层规律。
这些规律对写作文也有用。

用压缩的语言说:
- 压缩一本小说,你得理解情节、人物、语法
- 这些理解本身就是"学习"
- 压缩得越好,理解得越深

为什么这个视角很棒?

因为它给了一个数学上的保证:

只要你的模型能把数据压缩得足够好,它就一定学到了有用的东西。

简单的一句话版本:

压缩数据 = 找规律,找到的规律越多,学到的东西就越有用。

GPT 预测下一个词,本质上就是在压缩文本,所以它能学会语言。

https://t.co/digeAJm2D7

Ilya很早前的分享,讲明白了的无监督学习的本质是“压缩”,压缩就是学习,很有启发。 压缩就是学习:一个更简单的解释 假设你有两个文件夹: ① 文件夹 X:一堆没标签的照片(无监督数据) ② 文件夹 Y:你真正要做的任务,比如识别猫狗(有标签数据) 现在你用压缩软件把这两个文件夹打包在一起。 神奇的事情发生了: 如果压缩软件足够聪明,它会发现 X 和 Y 里有共同的模式(比如都有"毛茸茸的边缘"、"四条腿"这些特征),然后用这些共同模式来压缩得更小。 这就是无监督学习在干的事。 监督学习很清楚: - 你告诉机器"这是猫,那是狗" - 机器学会了,训练准确率高,测试准确率也高 - 有数学公式保证这件事 但无监督学习很诡异: - 你让机器预测"下一个像素是什么" - 但你真正想要的是"识别猫狗" - 这俩任务根本不一样啊!凭什么预测像素能帮你识别猫狗? 以前我们只知道无监督学习"确实有用",但说不清为什么一定有用。 Ilya 说,把无监督学习想成压缩问题就清楚了。 好的压缩 = 找到数据里的规律 - 如果一张图片全是随机噪点,你压缩不了 - 如果图片里有规律(比如天空都是蓝的,草地都是绿的),你就能压缩 所以: - 预测下一个像素 = 找到像素之间的规律 = 压缩图片 - 找到的规律越好,压缩越狠,学到的东西就越有用 2020 年 Ilya 团队做了个实验: 1. 把图片变成一串像素:像素1,像素2,像素3... 2. 训练模型预测:看到前面的像素,猜下一个是什么 3. 模型越大,预测越准 4. 神奇的事发生了:预测越准的模型,拿去做图片分类也越准 这证明了:压缩能力强 = 学习能力强 旧的困惑: 我让你学"预测下一个字",你怎么就会"写作文"了?这俩不是一回事啊。 Ilya 的解释: 因为要预测得准,你必须理解语言的深层规律。 这些规律对写作文也有用。 用压缩的语言说: - 压缩一本小说,你得理解情节、人物、语法 - 这些理解本身就是"学习" - 压缩得越好,理解得越深 为什么这个视角很棒? 因为它给了一个数学上的保证: 只要你的模型能把数据压缩得足够好,它就一定学到了有用的东西。 简单的一句话版本: 压缩数据 = 找规律,找到的规律越多,学到的东西就越有用。 GPT 预测下一个词,本质上就是在压缩文本,所以它能学会语言。 https://t.co/digeAJm2D7

喜欢摇滚乐、爱钓鱼的PM 网站:https://t.co/vnUpLt752o

avatar for 向阳乔木
向阳乔木
Wed Dec 17 01:02:20
有很多朋友脑子里装满了很有创意的产品点子,却往往因为不懂代码,倒在了实现的第一步。

刚好看到 Datawhale 开源了 Vibe Vibe 这份指南,专门教你用 AI 辅助编程,从零基础到能做出完整产品。

核心理念是 “你负责想法,AI 负责实现”,通过自然语言描述需求,让 AI 生成代码,你来验收和调整,快速做出能用的东西。

GitHub:https://t.co/2pDPJRtFRO

内容设计上充分考虑了不同人群,分为了零基础入门和全栈实战两个板块。

基础篇从 “什么是代码” 开始,教你 MVP 思维、提示词工程,适合零基础技术小白。

进阶篇基于 Next.js + TypeScript + Prisma,系统学习全栈开发,适合有一定基础的开发者。

如果你想快速入门编程,或者想提升 AI 辅助开发效率,这个教程值得一看。

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💡 挖掘开源的价值 🧑🏻‍💻 坚持分享 GitHub 上高质量、有趣、实用的教程、AI工具、前沿 AI 技术 🧐 A list cool, interesting projects of GitHub. ✏️ 公众号:GitHubDaily

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GitHubDaily
Wed Dec 17 01:00:07
Meta keeps releasing models no one thinks about but it's actually cool.

New generation of video/image editors is coming.

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Creating software I love to use. 🧠 https://t.co/p4T2vFZoJ1 $137K/m 🧰 https://t.co/y0Lq4RQRsu $5K/m 📕 https://t.co/btuasMBHPT $518/m 🖼️ https://t.co/KfFdieGrVf $50/m

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Tony Dinh
Wed Dec 17 00:59:16
no shade to Stani, but raising tens of millions comes with a deal: you keep building through every cycle

that is the job

how do we celebrate those that ran out of money and kept going despite all odds

no shade to Stani, but raising tens of millions comes with a deal: you keep building through every cycle that is the job how do we celebrate those that ran out of money and kept going despite all odds

CEO @dotfunlabs - crypto games that drive culture ⿻ latest game @racer_dot_fun

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taylor
Wed Dec 17 00:49:16
sorry babe the hospital had to close down because datacenter construction got banned and their contract got outbid by the sora team so people could generate more reels of judy hopps arresting them

sorry babe the hospital had to close down because datacenter construction got banned and their contract got outbid by the sora team so people could generate more reels of judy hopps arresting them

i make things and do research https://t.co/jZh799yfRw / https://t.co/IdaJwZJ57O

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near
Wed Dec 17 00:46:27
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