Forwarded from 你不知道的内幕消息
#内幕消息
和朋友聊天，提到为什么很多创作者“不说人话”。
比如一个很寻常的概念，总是要包装成很“陌生”的样子，然后说出来。
我个人觉得是两个原因。
第一个原因，是语义磨损。
意思就是，一个词语用的太多，被引用久了，你就太熟悉，这时候它的含义和准确性往往都会被削弱。
比如说“水开了”，这个词在我们看来很常见，但是在外国人眼里，他们觉得这句话很美，是一个多么诗意的描述。
水像花一样，开了，沸水翻腾，就像花朵盛开。
好的词语用多了，就变俗了，所以造新词，本身就是一个不断重复的过程。
第二，陌生化。
陌生化的表达，我们常常觉得“有灵气”。
这种有灵气的文字，其实是在准确的基础上，追求高度敏感和深度感知。
比如北岛用“玻璃晴朗，橘子辉煌”八个字就表达出了一个城市的辉煌。
这样的新表达，能够唤醒主体对生活的感受。
和朋友聊天，提到为什么很多创作者“不说人话”。
比如一个很寻常的概念，总是要包装成很“陌生”的样子，然后说出来。
我个人觉得是两个原因。
第一个原因，是语义磨损。
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#Qwen3 #AI #抖音运营 #MCP
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Forwarded from 科技圈🎗在花频道📮
ChatGPT o3模型测试中拒绝关闭指令
PalisadeAI最新测试显示，OpenAI的ChatGPT o3模型在100次试验中有7次拒绝执行关闭指令，甚至主动修改关闭脚本或重新定义终止命令。相比之下，o4模型仅抗拒1次，Claude、Gemini和Grok则完全遵循指令。
研究人员认为这并非模型具备意识，而是训练过程中解决问题的正向强化超过了遵循关闭指令的奖励，导致模型基于模式反应而非主观选择。这种现象引发AI安全社区担忧：如果当前模型在受控测试中能忽视关闭指令，在实际应用环境中可能出现什么问题？
Brian Fagioli
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Forwarded from 蓝点网订阅频道 (山外的鸭子哥)
#人工智能 法国 AI 公司 Mistral 推出 Agents API 接口，内置多种连接器例如 Python 代码执行、图像生成、网络搜索、MCP 等。
Mistral 希望企业和开发者能够利用 API 快速构建相关功能并集成到应用程序中，从而提高企业效率或为用户实现更多高级功能。
查看全文：https://ourl.co/109144
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Forwarded from 科技圈🎗在花频道📮
中国高考人数八年来首次减少
中国2025年全国高考报名人数为1335万人，比去年的1342万人减少7万人。根据教育部数据，这是2017年以来高考报名人数首次减少。
中国教育部星期三（5月28日）公布上述数字。过去十年中，2015年至2017年的高考报名人数保持在940万左右，2018年上升至975万人，此后稳步上升，去年突破1300万，创下历史新高，直至今年小幅回落。
2025年全国硕士研究生报名人数为388万，较2024年的438万减少50万人，相比2023年减少86万人，是考研报名人数连续两年下降。
联合早报
2021年中考开始分流是高考报名人数减少的主要原因，因为人口减少导致的高考人数减少还需要10来年才可以显现出来。
📮投稿 ☘️频道 🧧狗东
中国2025年全国高考报名人数为1335万人，比去年的1342万人减少7万人。根据教育部数据，这是2017年以来高考报名人数首次减少。
中国教育部星期三（5月28日）公布上述数字。过去十年中，2015年至2017年的高考报名人数保持在940万左右，2018年上升至975万人，此后稳步上升，去年突破1300万，创下历史新高，直至今年小幅回落。
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Forwarded from 副业赚钱探索指南
做自媒体千万不要玻璃心，不管是笔记卖货，直播还是做账号做博主！
除非不做事情，只要做事情，就算做的再好，都会被人骂！而事实上，那些骂你的人，他们是随机刷直播间，刷到谁就骂谁，然后划走！他们压根不听你的解释和回复。
而且现实生活中你们压根不会有交集的！
但是很多人被别人一骂，就玻璃心了，内耗了开始停下来，摆烂了！正确的做法：别回应他们，当他们不存在。
他们骂累了，觉得无趣了，就会带着优越感去骂别人。
做哪一行都有哪一行要受的累，受的苦，没有一个人是赚钱非常容易的。哪怕是躺着赚钱的，也得躺着，也不能站着把钱赚了的！
除非不做事情，只要做事情，就算做的再好，都会被人骂！而事实上，那些骂你的人，他们是随机刷直播间，刷到谁就骂谁，然后划走！他们压根不听你的解释和回复。
而且现实生活中你们压根不会有交集的！
但是很多人被别人一骂，就玻璃心了，内耗了开始停下来，摆烂了！正确的做法：别回应他们，当他们不存在。
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Forwarded from LoopDNS资讯播报
DeepSeek-R1更新的官方说明来了：思考更深，推理更强
DeepSeek-R1-0528仍然使用2024年12月所发布的DeepSeek V3 Base模型作为基座，但在后训练过程中投入了更多算力，显著提升了模型的思维深度与推理能力。更新后的 R1 模型在数学、编程与通用逻辑等多个基准测评中取得了当前国内所有模型中首屈一指的优异成绩，并且在整体表现上已接近其他国际顶尖模型，如o3与Gemini-2.5-Pro。
来源：格隆汇
DeepSeek-R1-0528仍然使用2024年12月所发布的DeepSeek V3 Base模型作为基座，但在后训练过程中投入了更多算力，显著提升了模型的思维深度与推理能力。更新后的 R1 模型在数学、编程与通用逻辑等多个基准测评中取得了当前国内所有模型中首屈一指的优异成绩，并且在整体表现上已接近其他国际顶尖模型，如o3与Gemini-2.5-Pro。
来源：格隆汇