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炼金师老墨
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炼金师老墨
10月前
以及与之发生真实关系和连接的兴趣
独托邦: “要把对成就一个无限完美的自己的兴趣,转移为对外部客观事物的兴趣。”
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炼金师老墨
11月前
如果你是问为什么要搞人类价值观对齐:
因为什么“对它是好的”不重要。重要的是:什么对“人类”是好的。
那什么叫“对人类是好的”?就是:符合主流价值观,在西方来说就是符合偏左一点的价值观。
这个东西必须是“人类”告诉他,因为真实的“人类价值观”太多元了。🤓
对厂家来说,实际的好处是这样麻烦少。这一点对肩负社会责任大且用户多众口难调的大厂来说,就尤为重要。
Vagueness: 好的GPT需要好的语料,至于什么是“好”的语料,是被分析了的,是被外包给了语言学家、掌舵人、各专业领域专家的。就像我们在颜色的神经还原过程中根本看不到绿色,我们只是被告知解释了“绿色是怎么来的”一样,语料的好在外包过程中并没有提及是怎么“好”,而是我们根据其他信念(如专业主义)相信,这是一个能够提供“好”的过程。 倒不是对“好”本身有什么担心,而是,GPT为什么需要一个外在的好的价值干预?它如果能从庞大的语料中学到语言的规律(而这可以说几乎就是人类思想的全部体现),那么它为什么不能学到什么是对它好的,为什么只有我们知道并且要告诉它?
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炼金师老墨
11月前
跟极速版逻辑一致😃?撒币买数据/做数据... ... //
@TomXu
: 大模型,建议直接快进到「极速版」
用户若使用大模型,即给用户撒币
鸡蛋、大米、话费、食用油走起
阑夕ོ: 豆包大模型打响价格战已经过了一个星期,山雨欲来的效果还是挺明显的,同行要么跟着一起降价,要么开始写小作文阴阳,特别热闹。 有比较急的,拿以前云雀模型的限流指标和模型单元价格来算,暗戳戳说豆包实际使用起来的价格要高出几十倍,等火山引擎官网把不同版本、不同规格的销售方案全部亮了出来,不管是预付费还是后付费都确实是击穿地板的底价标准,瞬间打脸回去。 这是想卷字节,没想到把自己卷进去了。豆包模型定价,最牛逼的是把TPM(每分钟token数)提到80万,直接比同行高几倍。对话文本小的话,RPM(每分钟请求数)上限1万,是同行的几十倍。这还要不要跟? 行业里说千Tokens价格,光低价还不够,吞吐量太小的话,再便宜也用不了多少。如果只是把价格降下去,吞吐还是小水管,那真是降了个寂寞。 至于有些模型搞免费…有些无语,轻量级模型是免费了,高性能的模型没动静。先不说这免费模型够不够用,to B玩免费,总让人感觉怪怪的。 大模型的算力烧钱主要在训练端,推理端的成本其实是每年都有几十倍优化空间的。但再怎么优化,也不可能优化到0。 足够便宜,但依然能赚钱,由此促成应用/商用市场的规模增长,包括OpenAI在内的主流大模型开发商,都是这么一个思路,可以不讲武德,但是商业规律还是得敬畏的。 不管怎么说,大模型toB还在做大蛋糕的阶段,有更多公司一起解决企业入局的成本门槛,也都算是共赢吧。
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炼金师老墨
12月前
平时怕说错了,会自我抑制。而愤怒会解除自我抑制,以利于排除障碍的行动。
夏杰瑞Jerry: 愤怒的时候我原来是会讲英语的…这是啥怪毛病?
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炼金师老墨
12月前
模型挺好用的,且量大实惠。
就是审查太离谱,搞得只能试试,没法实际拿来干活 😟
zhangzk: Deepseek v2 官网和API都已上线 236b参数,Moe模型,API价格基本是其他大模型的几百分之一至几十分之一 从模型结构入手优化,现模型和论文都已开源 模型权重: https://huggingface.co/deepseek-ai 技术报告: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2/blob/main/deepseek-v2-tech-report.pdf 中文理解能力,coding能力都很突出,欢迎来试试🥳 https://chat.deepseek.com/
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炼金师老墨
12月前
需要或以为自己需要私有化部署的,首先考虑的不是成本最小化,而是私有数据安全。
ArchyC: 还有一个影响,做模型私有化部署生意的,也可以结束了 卖 API 变成了微笑曲线的中间,以后价值往 infra 以及应用层聚集
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炼金师老墨
12月前
IP就是财富 🙂
小新新.: 君子爱IP,取之有道,得有人心。
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炼金师老墨
12月前
在目的明确要提取信息的情况下,我自己会觉得音视频很低效。这种场景,文字包含主要信息,同时有图辅助,是最舒服的。
王盐: 主动搜索和被动接受是两个不同的用户场景。 主动搜索场景下,图文效率高于音视频。
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炼金师老墨
12月前
Omphalos: Hi! 我在做LLM的应用,也在写博客在总结自己的思考💡 博客部署在Vercel上,可能需要换种方式上网。欢迎转发或者评论 ## AI原生和AI第一性定理 https://ideas.reify.ing/blog/ai-native-first-principle/ 构思了一个月,写了三个星期,一共大约2.5万字,10+例子👀终于写完了这一篇博客🎉 怎么样才算AI原生?模型层和应用层的边界在哪里?OpenAI 的边界在哪?为什么 Rabbit R1 不是 AI 原生? 这里面有我自己的答案💡 太长不看的话可以先跳到最后的总结和亮点,感兴趣再开始读。 ⚠️ 如果你想借助 AI 速读,可能会出现意料之外的结果👀 ## 自监督进化:从模型群体到通用人工智能 https://ideas.reify.ing/blog/model-swarm-self-supervised-evolution/ 看了Model Swarm这篇论文,感觉很有启发,周末两天整理了一下我的理解和思考,以及可能的技术拓展🤔 ## Agent技术栈畅想 https://ideas.reify.ing/blog/agents-stacks/ 结合WebAssembly和现有的Agent技术和研究,整理和延展了现有的Agent技术栈 ️
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炼金师老墨
12月前
传播的前提是我一听就明白这件事跟我有关
原动态已删除
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