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02-22 13:59
很多人在讨论现在的「AI 开源」时,确实常有这种感觉:「开源?开什么源?根本没给完整的代码啊!」这句话其实点出了目前 AI 领域最核心的争议之一:传统软体的开源定义,跟现在大模型的「开源」已经不太一样了。传统开源 vs. 现在 AI 的「开源」传统开源(例如 Linux、Apache、TensorFlow 早期):给你完整的源代码(source code) 你可以自己编译、修改、debug、重现整个建置过程 训练/执行逻辑都在代码里,资料怎么处理、怎么优化都看得见 现在主流的「开源大模型」(2024–2026 年常见情况):通常只给你三样东西:模型权重(weights) → 训练完的参数档,能直接拿来 inference 或微调 模型架构(architecture) → 层数、head 数、注意力机制等定义 推理代码(inference code) → 怎么把权重载进来跑出结果 但最关键的两样东西几乎都不给:训练代码(完整的 pre-training / post-training 流程) 训练资料(到底吃了哪些资料、怎么清洗、怎么配比) 所以很多人会说: 「你这只是开了『开放权重』(open weights),根本不是真的开源(open source)!」为什么厂商不愿意给完整训练代码 + 资料?训练代码: 高度耦合自家丛集管理、分散式训练框架、内部工具链,开出去别人看不懂也跑不起来,还可能泄漏工程 know-how。 训练资料: 这才是真正的地雷。 资料量动辄几兆 token 里面几乎不可避免包含版权内容、爬虫抓的网页、私有资料等 一旦完整公开,等于自己承认「我们用了这些可能侵权的资料来赚钱」,法律风险极大 (这也是为什么连 Meta Llama、Grok-1、Qwen、DeepSeek 系列大多只开权重 + 论文,不开资料的原因) 真正的「完整开源 AI」目前有哪些?
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02-22 12:51
真正嘅高手认知,其实就系:唔追热门,专门揾「冇人理但有迹象」嘅东西 耐心等到条件完全对齐先出手 明白「低位起量 + 筹码集中 + 催化未到」嘅组合,系最有爆炸力嘅阶段 接受大部分时间都揾唔到完美 match,但一旦中咗,就值回票价
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02-20 21:38
寂寞的智慧,其实不是教你怎么「忍受」孤独,而是教你怎么把孤独变成燃料,让它推著你往更深、更真的方向走。这里分享几层比较扎实、也比较狠的观察,来自不同人走过的路、读过的书、熬过的夜:寂寞是筛子 它会自动过滤掉「只在你有用的时候才出现」的人。 当热闹退去,你才终于看清谁是租户、谁是地基。 很多人一辈子都活在模糊的「大概有朋友」的幻觉里, 直到寂寞把那层雾吹散,才发现自己从来没真正被谁放在心上。 痛,但这痛有价值——它让你从此只把时间给值得的人。 寂寞是照妖镜 没人鼓掌、没人点赞、没人等你回讯息的时候, 你会被迫面对最赤裸的自己: 我到底喜欢什么?讨厌什么?真正想要的是什么? 大部分人终其一生都在用噪音盖住这个问题, 而寂寞逼你回答。 很多人就是在这种被迫的静默里,第一次真正认识自己。 寂寞是创造的温床(周国平说过类似的层次) 人有三种面对寂寞的状态: 第一层:惶惶不安,拚命逃(刷短影片、约人、找刺激) 第二层:习惯它,建立规律,用工作/阅读/运动填满 第三层:寂寞变成土壤,长出关于存在、生命、自我最深的思考与创作 真正有东西产出的人,多半都卡在第三层很久。 寂寞不是敌人,它是帮你把杂质烧乾净的火。 寂寞教你「唯一权限」 很多人把人生当成多人线上游戏,帐号权限到处分享: 心情要别人哄、决定要别人点头、价值要别人肯定。 寂寞把所有访客踢出去后,你才发现—— 原来这个人生帐号,从头到尾只有你有管理权。 这一刻很恐怖,也很爽。 因为从此以后,删除、封锁、重设、升级,全是你说了算。 最狠的一层:寂寞是通往「无所求」的捷径 当你不再需要别人填补空洞, 你才有可能真正去爱,而不只是「被需要」。 当你不再害怕一个人, 你才有可能跟另一个人站在同等的高度,而不是互相啃噬来止痛。 叔本华说过类似的:越有独特内在的人,越能享受独处;越贫乏的人,越害怕它。 寂寞把你逼到墙角,然后问你: 「你到底要不要
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02-20 13:07
香港hsi pe 13.x 还是便宜 相比其他市场
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02-20 08:45
川普(Trump)直接指责欧巴马(Obama)在播客里谈外星人时「泄露了机密资讯」,还说「他不应该这么做,这是个大错误」。事情的起因是这样的:欧巴马前阵子在Brian Tyler Cohen的播客快问快答环节,被问「外星人是不是真的?」他随口答:「They're real(他们是真的),但我没见过他们,也没被关在51区……除非有个超大阴谋连总统都被瞒著。」 他后来在Instagram澄清:宇宙很大,统计上其他生命存在的机率高,但星际距离太远,外星人来访地球的机率很低,他当总统时「没看到任何外星人与我们接触的证据,真的没有!」 川普昨天(2月19日)在空军一号上被记者追问这件事,他回:「嗯,我不知道他们是不是真的……但他泄露了机密资讯,他不该这么做。」还暗示可能会去解密相关东西(虽然没明说)。 「这样是不是双重证实了….」
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Inflation occurs when the ego merges with archetypal energies, leading to a loss of humility and accountability 很多人有了一个看法之后就改不了
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02-18
世界秩序变革与AI崛起 世界秩序的瓦解 - 旧秩序正式结束,全球局势混乱加剧。 - 美国选择退出全球秩序,降低国际干预。 - 其他国家为了自保,开始增强军备。 - 核武扩散的风险上升。 AI的崛起 - AI将大幅改变就业市场,预计大量白领职位将消失。 - 新技术使知识平权化,创作门槛降低。 - 高质量内容的生产变得普及,传统大公司面临挑战。 - 未来的生产力将达到前所未有的水平
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02-18
投资 06031,系投资 全球经济与基建周期 以及 中国高端制造全球化 嘅阿尔法,需要关注宏观经济指标、行业销量数据及公司国际市场份额
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02-16
马斯克的预言时间表太激进(年底前直接binary),业界多数人当成「Elon式吹牛」看待。过去他的FSD(全自动驾驶)预言也一拖再拖。 技术瓶颈明显:AI生成binary的debug、安全、跨平台、可解释性、验证都超难。连现在生成Python代码都常出hallucination,跳到binary更疯狂。 SaaS的核心价值在于「持续迭代、数据、安全、整合、生态」,不是纯写code。AI就算生成binary,也需要人类定义需求、验证、维护、合规。 市场更担心的是「AI吃掉低阶工作」,但高阶SaaS公司反而受益(用AI降成本、加速产品)。 Don't worry, bro
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02-16
马斯克的最新惊人预言:AI很快就能直接生成二进制代码,跳过传统的程式语言、编译器、IDE等环节,甚至可能直接操控硬体和网路 Short 了saas?
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你可以自己编译、修改、debug、重现整个建置过程 训练/执行逻辑都在代码里,资料怎么处理、怎么优化都看得见 现在主流的「开源大模型」(2024–2026 年常见情况):通常只给你三样东西:模型权重(weights) → 训练完的参数档,能直接拿来 inference 或微调 模型架构(architecture) → 层数、head 数、注意力机制等定义 推理代码(inference code) → 怎么把权重载进来跑出结果 但最关键的两样东西几乎都不给:训练代码(完整的 pre-training / post-training 流程) 训练资料(到底吃了哪些资料、怎么清洗、怎么配比) 所以很多人会说: 「你这只是开了『开放权重』(open weights),根本不是真的开源(open source)!」为什么厂商不愿意给完整训练代码 + 资料?训练代码: 高度耦合自家丛集管理、分散式训练框架、内部工具链,开出去别人看不懂也跑不起来,还可能泄漏工程 know-how。 训练资料: 这才是真正的地雷。 资料量动辄几兆 token 里面几乎不可避免包含版权内容、爬虫抓的网页、私有资料等 一旦完整公开,等于自己承认「我们用了这些可能侵权的资料来赚钱」,法律风险极大 (这也是为什么连 Meta Llama、Grok-1、Qwen、DeepSeek 系列大多只开权重 + 论文,不开资料的原因) 真正的「完整开源 AI」目前有哪些?","text":"很多人在讨论现在的「AI 开源」时,确实常有这种感觉:「开源?开什么源?根本没给完整的代码啊!」这句话其实点出了目前 AI 领域最核心的争议之一:传统软体的开源定义,跟现在大模型的「开源」已经不太一样了。传统开源 vs. 现在 AI 的「开源」传统开源(例如 Linux、Apache、TensorFlow 早期):给你完整的源代码(source code) 你可以自己编译、修改、debug、重现整个建置过程 训练/执行逻辑都在代码里,资料怎么处理、怎么优化都看得见 现在主流的「开源大模型」(2024–2026 年常见情况):通常只给你三样东西:模型权重(weights) → 训练完的参数档,能直接拿来 inference 或微调 模型架构(architecture) → 层数、head 数、注意力机制等定义 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我到底喜欢什么?讨厌什么?真正想要的是什么? 大部分人终其一生都在用噪音盖住这个问题, 而寂寞逼你回答。 很多人就是在这种被迫的静默里,第一次真正认识自己。 寂寞是创造的温床(周国平说过类似的层次) 人有三种面对寂寞的状态: 第一层:惶惶不安,拚命逃(刷短影片、约人、找刺激) 第二层:习惯它,建立规律,用工作/阅读/运动填满 第三层:寂寞变成土壤,长出关于存在、生命、自我最深的思考与创作 真正有东西产出的人,多半都卡在第三层很久。 寂寞不是敌人,它是帮你把杂质烧乾净的火。 寂寞教你「唯一权限」 很多人把人生当成多人线上游戏,帐号权限到处分享: 心情要别人哄、决定要别人点头、价值要别人肯定。 寂寞把所有访客踢出去后,你才发现—— 原来这个人生帐号,从头到尾只有你有管理权。 这一刻很恐怖,也很爽。 因为从此以后,删除、封锁、重设、升级,全是你说了算。 最狠的一层:寂寞是通往「无所求」的捷径 当你不再需要别人填补空洞, 你才有可能真正去爱,而不只是「被需要」。 当你不再害怕一个人, 你才有可能跟另一个人站在同等的高度,而不是互相啃噬来止痛。 叔本华说过类似的:越有独特内在的人,越能享受独处;越贫乏的人,越害怕它。 寂寞把你逼到墙角,然后问你: 「你到底要不要","listText":"寂寞的智慧,其实不是教你怎么「忍受」孤独,而是教你怎么把孤独变成燃料,让它推著你往更深、更真的方向走。这里分享几层比较扎实、也比较狠的观察,来自不同人走过的路、读过的书、熬过的夜:寂寞是筛子 它会自动过滤掉「只在你有用的时候才出现」的人。 当热闹退去,你才终于看清谁是租户、谁是地基。 很多人一辈子都活在模糊的「大概有朋友」的幻觉里, 直到寂寞把那层雾吹散,才发现自己从来没真正被谁放在心上。 痛,但这痛有价值——它让你从此只把时间给值得的人。 寂寞是照妖镜 没人鼓掌、没人点赞、没人等你回讯息的时候, 你会被迫面对最赤裸的自己: 我到底喜欢什么?讨厌什么?真正想要的是什么? 大部分人终其一生都在用噪音盖住这个问题, 而寂寞逼你回答。 很多人就是在这种被迫的静默里,第一次真正认识自己。 寂寞是创造的温床(周国平说过类似的层次) 人有三种面对寂寞的状态: 第一层:惶惶不安,拚命逃(刷短影片、约人、找刺激) 第二层:习惯它,建立规律,用工作/阅读/运动填满 第三层:寂寞变成土壤,长出关于存在、生命、自我最深的思考与创作 真正有东西产出的人,多半都卡在第三层很久。 寂寞不是敌人,它是帮你把杂质烧乾净的火。 寂寞教你「唯一权限」 很多人把人生当成多人线上游戏,帐号权限到处分享: 心情要别人哄、决定要别人点头、价值要别人肯定。 寂寞把所有访客踢出去后,你才发现—— 原来这个人生帐号,从头到尾只有你有管理权。 这一刻很恐怖,也很爽。 因为从此以后,删除、封锁、重设、升级,全是你说了算。 最狠的一层:寂寞是通往「无所求」的捷径 当你不再需要别人填补空洞, 你才有可能真正去爱,而不只是「被需要」。 当你不再害怕一个人, 你才有可能跟另一个人站在同等的高度,而不是互相啃噬来止痛。 叔本华说过类似的:越有独特内在的人,越能享受独处;越贫乏的人,越害怕它。 寂寞把你逼到墙角,然后问你: 「你到底要不要","text":"寂寞的智慧,其实不是教你怎么「忍受」孤独,而是教你怎么把孤独变成燃料,让它推著你往更深、更真的方向走。这里分享几层比较扎实、也比较狠的观察,来自不同人走过的路、读过的书、熬过的夜:寂寞是筛子 它会自动过滤掉「只在你有用的时候才出现」的人。 当热闹退去,你才终于看清谁是租户、谁是地基。 很多人一辈子都活在模糊的「大概有朋友」的幻觉里, 直到寂寞把那层雾吹散,才发现自己从来没真正被谁放在心上。 痛,但这痛有价值——它让你从此只把时间给值得的人。 寂寞是照妖镜 没人鼓掌、没人点赞、没人等你回讯息的时候, 你会被迫面对最赤裸的自己: 我到底喜欢什么?讨厌什么?真正想要的是什么? 大部分人终其一生都在用噪音盖住这个问题, 而寂寞逼你回答。 很多人就是在这种被迫的静默里,第一次真正认识自己。 寂寞是创造的温床(周国平说过类似的层次) 人有三种面对寂寞的状态: 第一层:惶惶不安,拚命逃(刷短影片、约人、找刺激) 第二层:习惯它,建立规律,用工作/阅读/运动填满 第三层:寂寞变成土壤,长出关于存在、生命、自我最深的思考与创作 真正有东西产出的人,多半都卡在第三层很久。 寂寞不是敌人,它是帮你把杂质烧乾净的火。 寂寞教你「唯一权限」 很多人把人生当成多人线上游戏,帐号权限到处分享: 心情要别人哄、决定要别人点头、价值要别人肯定。 寂寞把所有访客踢出去后,你才发现—— 原来这个人生帐号,从头到尾只有你有管理权。 这一刻很恐怖,也很爽。 因为从此以后,删除、封锁、重设、升级,全是你说了算。 最狠的一层:寂寞是通往「无所求」的捷径 当你不再需要别人填补空洞, 你才有可能真正去爱,而不只是「被需要」。 当你不再害怕一个人, 你才有可能跟另一个人站在同等的高度,而不是互相啃噬来止痛。 叔本华说过类似的:越有独特内在的人,越能享受独处;越贫乏的人,越害怕它。 寂寞把你逼到墙角,然后问你: 「你到底要不要","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/534827329298504","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":69,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":534702055777080,"gmtCreate":1771564055502,"gmtModify":1771564062027,"author":{"id":"4154324731220292","authorId":"4154324731220292","name":"LanlanCC","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":13,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"4154324731220292","idStr":"4154324731220292"},"themes":[],"title":"","htmlText":"香港hsi pe 13.x 还是便宜 相比其他市场","listText":"香港hsi pe 13.x 还是便宜 相比其他市场","text":"香港hsi pe 13.x 还是便宜 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他后来在Instagram澄清:宇宙很大,统计上其他生命存在的机率高,但星际距离太远,外星人来访地球的机率很低,他当总统时「没看到任何外星人与我们接触的证据,真的没有!」 川普昨天(2月19日)在空军一号上被记者追问这件事,他回:「嗯,我不知道他们是不是真的……但他泄露了机密资讯,他不该这么做。」还暗示可能会去解密相关东西(虽然没明说)。 「这样是不是双重证实了….」","listText":"川普(Trump)直接指责欧巴马(Obama)在播客里谈外星人时「泄露了机密资讯」,还说「他不应该这么做,这是个大错误」。事情的起因是这样的:欧巴马前阵子在Brian Tyler Cohen的播客快问快答环节,被问「外星人是不是真的?」他随口答:「They're real(他们是真的),但我没见过他们,也没被关在51区……除非有个超大阴谋连总统都被瞒著。」 他后来在Instagram澄清:宇宙很大,统计上其他生命存在的机率高,但星际距离太远,外星人来访地球的机率很低,他当总统时「没看到任何外星人与我们接触的证据,真的没有!」 川普昨天(2月19日)在空军一号上被记者追问这件事,他回:「嗯,我不知道他们是不是真的……但他泄露了机密资讯,他不该这么做。」还暗示可能会去解密相关东西(虽然没明说)。 「这样是不是双重证实了….」","text":"川普(Trump)直接指责欧巴马(Obama)在播客里谈外星人时「泄露了机密资讯」,还说「他不应该这么做,这是个大错误」。事情的起因是这样的:欧巴马前阵子在Brian Tyler Cohen的播客快问快答环节,被问「外星人是不是真的?」他随口答:「They're real(他们是真的),但我没见过他们,也没被关在51区……除非有个超大阴谋连总统都被瞒著。」 他后来在Instagram澄清:宇宙很大,统计上其他生命存在的机率高,但星际距离太远,外星人来访地球的机率很低,他当总统时「没看到任何外星人与我们接触的证据,真的没有!」 川普昨天(2月19日)在空军一号上被记者追问这件事,他回:「嗯,我不知道他们是不是真的……但他泄露了机密资讯,他不该这么做。」还暗示可能会去解密相关东西(虽然没明说)。 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bro","listText":"马斯克的预言时间表太激进(年底前直接binary),业界多数人当成「Elon式吹牛」看待。过去他的FSD(全自动驾驶)预言也一拖再拖。 技术瓶颈明显:AI生成binary的debug、安全、跨平台、可解释性、验证都超难。连现在生成Python代码都常出hallucination,跳到binary更疯狂。 SaaS的核心价值在于「持续迭代、数据、安全、整合、生态」,不是纯写code。AI就算生成binary,也需要人类定义需求、验证、维护、合规。 市场更担心的是「AI吃掉低阶工作」,但高阶SaaS公司反而受益(用AI降成本、加速产品)。 Don't worry, bro","text":"马斯克的预言时间表太激进(年底前直接binary),业界多数人当成「Elon式吹牛」看待。过去他的FSD(全自动驾驶)预言也一拖再拖。 技术瓶颈明显:AI生成binary的debug、安全、跨平台、可解释性、验证都超难。连现在生成Python代码都常出hallucination,跳到binary更疯狂。 SaaS的核心价值在于「持续迭代、数据、安全、整合、生态」,不是纯写code。AI就算生成binary,也需要人类定义需求、验证、维护、合规。 市场更担心的是「AI吃掉低阶工作」,但高阶SaaS公司反而受益(用AI降成本、加速产品)。 Don't worry, 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