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好了,大家别考虑了,小王你家开啥车?红旗红旗,车牌号 京 a g 等会。 g 后边是阿拉伯数字吗?是的哦,是。那这样是 g 你 别分出来,你给老师比个口型。 哎,好嘞,小小王别说了啊,老师啥也没听着。呃,以后上课啊你就翘着脖子上就行。

你有没有过这种体验,读一段外文,单词都认识,语法也懂,照字面翻译出来,却总觉得怪怪的,不像一句自然的中文。 我最近呢,给自己的两个宝宝在读耶塞尼的诗,有一句话是 billy, billy 是 不美,玛瑙瑙瑙瑙瑙斯尼克瑙瑙之意,可能就是白色的白桦树在我床下披上了雪,像银子一样。 意思也对,单独起来就好像在念一个泛语句,就好像缺少那种韵律感和情绪的起伏。那么我用抖包翻译,我看到了更多的可能。除了单一的翻译,还有多种语境的表达。比如说 单一翻译的语境,窗前的白桦树落满了积雪,像洒了一层银霜。他不改变原意,却让中文读起来更顺,更有节奏和张力。他帮我抓住了情绪的起伏,让语言自己呼吸,而不是四瓣排列的词句。 又比如下列几种表达,在已经传递表达的技术上,给了我不同情绪风格的展现和解读。再举一个普希金的例子, 这一口语化的翻译,我跟你写信,还能说些什么呢?我又还能对你说些什么呢?根据翻译的意思是完全对的,但是根据缺了一种, 就是符合中文书面的表达的魅力。但抖爸在理解这个语境后,翻译质量狠性打压,会给出更符合中文的表达习惯的说法。比如说,我为你提笔,还能有何稀奇? 除此这一句,我又能说些什么?其实内容没变,而是语气、节奏和 重心更接近中文本身的美感。对我来说,抖包并不是替我翻译或者写诗,而是把不同表达的可能性摆在我的面前,让我自己选择那句更自然,那句更有诗意。 作为一个写诗做翻译的人,我学的不是标准的答案,而是词语之间的空间感,其实可以帮我更好去理解语言,但最终如何表达,永远是我们自己的选择。


我靠,兄弟们让我遇到了金 a g 六!我靠!金 a g 六可以说是全宇宙最牛的车牌,就连五个八这种豹子号,在他面前都得靠边站。这种蓝底白字的金 a g 六车牌,全国不到二百块,没镶金没欠钻,却能让劳斯莱斯主动避让。以前多挂在奥迪和奔驰上, 如今清一色换成了红旗轿车。毫不夸张地说,这块车牌的价值抵得上三台顶配库里南。而那些普通豹子号车牌,在他面前就是弟弟。因为驾驶这些车的都是万里挑一的专业司机,他们行车稳健,从不肆意鸣笛,却能在长安街的车水马龙中 从容穿行。还有人亲眼见到他直接开进高铁站接人,保安见了都会立正敬礼。这个车牌从不需要闪灯,整条街的车见了都会自觉让道,比警笛还管用。你在抖音搜一下经 ag 六车牌是什么级别,就全都明白了。

只要你会汉语,就会用 ai, 我 用二十四个月时间带团队发布过六个 ai 产品,完全摸透了 ai 的 用法。接下来我用多个视频从零带你了解 ai。 ai 能够让普通人改变命运吗? 从房地产到互联网到手机短视频,现在这些东西哪一个不是司空见惯,哪一个不是曾经暗藏无限的玄机? 那么下一个未来其实已经有了共识,别跟着别人瞎嚷嚷什么泡沫,我跟你说,非常确定以及肯定就是 ai, 普通人怎么接触 ai, 你 千万不要花钱去学这样那样的课程,没有意义,卖的又贵又没有用,最后学一堆毫无意义的定义和名称,什么大模型,提示词,最后除了你的余额什么也没有改变, 直接上手。没有实践就没有发言权,万事开头难,今天教你第一步,打开你们的手机市场搜索两个字,豆包。我可以明确的告诉你,豆包就是我们普通人能够使用的功能全面,最适合我们的 ai。 你不要花钱去学什么这样那样的课程,你只要开始日常的使用它,你就超越了百分之六十的人。很多朋友可能会问我很火的 gpt, dpask, 千问这些怎么样,不要再去对比了,我明确的告诉你,普通人就用豆包。 第一,豆包的声音最像人,这样你使用起来能够最大程度的感受到 ai 的 魅力, 向人就是 ai 最大的魅力。第二,在豆包,你可以自然的跟 ai 进行聊天,很多人可能打字很吃力,这样你不用辛辛苦苦打字,零门槛,跟 ai 进行快速的及时的聊聊天交流。 第三,市面上主流的 ai 功能豆包全都有,体验到几乎所有 ai 的 前沿的能力,并且免费使用过程中说不定就能结合你的工作,发掘出属于你的机会, 这就是 ai。 今天马上先去体验 ai, 试着问他第一个问题,跟他发发语音,打打电话,最直观的感受下 ai 是 个什么东西。 下个视频告诉你我们普通人具体能用 ai 做什么,直接开始提升我们的日常生活。我已经落地了六个 ai 产品,有任何 ai 的 问题都可以直接问我。

教会我爸妈用豆包了,他俩觉得这个东西超有用,现在有啥事都问豆包,还能视频通话,直接给他发图片,问他这个东西是什么,怎么用啥的可好了。所以说我我觉得你们如果爸妈还不会用,因为因为我平时老也不在家,如果你们的爸妈还不会用,就 一定要教一下爸妈用这个豆豆包真的很有用,对于他俩来说像发现新了新大陆了一样,特别特别好。

近期,麦塔前首席科学家杨立坤与谷歌 deepmind 的 创始人兼 ceo 德比斯哈萨比斯围绕通用人工智能,也就是 agi 的 定义实现了展开了一个激烈的争论。这一争论也成为 ai 领域当下最核心的话题之一。 二者的分期并非人身攻击,而是关于 ai 实现的路径和基本概念的哲学与基础的分期。 若跳出非此即彼的一个战队思维,从架构视角拆解,会发现杨丽坤在智能的本质上更接近真相。哈萨比是在工程推进路径上更贴近现实,而真正的 agi 大 概率不在他们任何一方的单一 路线里面。杨丽坤认为,传统的大模型加更多的数据算力的路线无法真正产生人类级别的一个通用智能,甚至直言这一路线曾在 根本的问题。他强调,人类智能具有高度的现代化的特质,并非机器靠算法堆叠就能实现的泛用能力。通用智能这一概念本身也就具有误导性。在他看来,当前的大规模的语言模型缺乏理解和推理现实世界的心智模型 只是在做模式的你和并没有真正理解世界的能力。他们没有稳定可验证的一个世界的模型推理更多的是语言空间里的联想,而非物理因果空间的推演。对时间不可逆事件尝试的边界的感知也极其脆弱。 这个并非算力不足导致的问题,而是表征方式与学习方式的底层缺陷。因此他直言,再大也只能是更会说话的一个系统。 杨丽坤的追问,那么聚焦于什么才叫智能?现在这些模型到底懂不懂世界?本质是从认知科学表示学习与世界模型的角度去拆地基,关心 没有呃世界模型的 ai 是 否永远只是模式的礼盒,缺乏因果物理的直觉与长期规划的系统能否可以被定义为智能, 以及 agi 是 否会过度的去神话。纳比斯则坚定的反驳杨立坤的观点,他认为 agi 是 可是切实即可及目标深度学习加规模化就是更大的数据、更大更强的算力, 仍是推进 agi 的 核心路线。他提出只要将模型规模推到极致,并结合一两项,如果全,就像是全新的设计的技术突破,这条路线有望在未来五到十年实现 agi, 甚至直言规模的规律可能就是 agi 的 关键组成部分。哈萨比斯的思想是围绕这条路能不能继续往前推,工程上是否 还没撞墙来展开,属于工程系统与规模定力的一个范畴。他更关注规模规律是否一人成立多模态加 agent 加 tour 加强化学习的一个组合,能否补齐大模型的短板,以及现有的范式是否可能会涌现出更 高层的能力,本质是在现有的技术框架上继续往上去盖楼。不过若进一步细细化分析了,会发现双方的观点都有其合理以及局限之处。 对于杨丽坤的观点,其核心之一是判断值得认同,当前大模型的问题并非是不够聪明,而是认知结构不完整,这是无法通过对决算力解决的底层问题。但杨丽坤也存在轻视工程远近的一个隐含假设,历史反复证明,许多理论上不 该行的方向往往被工程上的一些暴力破解或持续迭代推动突破。阿尔法构先解决人类 其理的本质, imagine 未先搞定,视觉哲学却是 farmer, 也并非认知科学的直接胜利。 工程路径往往会先达到一个意外的平台期,再反向倒逼理论体系的升级,这价值不应该被忽视。对哈萨比斯的观点也有一般的理性, 规模化加多模态加 a 阶的技术组合确实在不断的逼近可用智能,且在诸多任务中已经超越了单纯的工具的范畴,具备了实际的应用价值。但 他忽略了关键的一点,就是能用不等于懂得,不等于稳定可控。当前 ai 体系存在致命的风险点,就是能力的高度不连续,常会出现今天能完成,明天就失效的情况。推理过程缺乏可验证性,不具备可解释性。 对现实世界的应用约束如物理规律、客观规则理解极弱。这些问题会让当前的 ai 在 真实世界长期自主任务中会陷入失效的困境, 也是规模化路线无法绕开的短板。这场争论的本质是智能,本质的理论讨论与工程落地的现实推进的碰撞,两者并非对立,而是 agi 发展过程中缺一不可的两个维度,你们觉得呢?

k p o 好 难看啊我的主队又有小猪在送。那咋啦那咋啦我的主队已经被凌风啦我的紫月公主追尽不可以辱追,这是皇家礼仪。那应该怎么追?坚定所信,精刃破晓,接受 j g g 所有的营。