张雪峰老师遇到的问题其实和大家想的不一样。根本没人在乎学生如何填报志愿。因为我们高校录取的时候可以“调剂”。只要是稍好的大学压根就不愁学生不去报专业。真正的问题一直都是学生一旦发现这个专业就业不好，他很可能会退学高复。这样的情况集体出现，教学秩序就无法维持。而这里面还有一个特别麻烦的背景是我国这几年名校的弱势专业突然间就业出现了严重的问题。
我和人合作高校就业问题有十多年了。从头到尾就是为了研究这些学生毕业能赚多少钱，将来能加多少杠杆买房。基本每年都会有认识的记者来找我谈大学生选专业的问题。和我合作的老师开始几年会反反复复提醒我什么可以说，什么绝对不能说。他还教了我一套“口径”。
简单说起来就是和大众讲的时候，只能讲什么专业就业好，但是不能讲具体哪个专业就业不好。提到就业不好的时候就笼统的说“文科类专业就业都不好”。这符合大众的印象，也是一句正确的废话。其实就业衡量有两个指标，一个是毕业五年后的平均薪水，另一个是毕业后的就业相关度。薪水低，就业和学的东西没关系，就是这个专业真没必要去读。文科类专业间差异也非常大。
明明研究方法和数据都有。不管官方还是私人机构，这些年你去网上死命搜，都绝对找不到任何一所大学分专业的统计。原因也和我上面提的一样，不是在乎学生不报名，而是在乎学生被调剂了之后退学高复。
那么这几年到底出了什么变化导致985高校的就业出现严重问题？
网络上官方数据是有的。主要都是以男女数据为主。一些985大学女生校招签约率只有男生的一半。新闻解读说是因为对女生的就业歧视，大众会以为是女生多数读文科，其实答案都是错的。你想想，2019年的毕业生和2022，23年的毕业生毕业专业一样，怎么这几年他们就突然就业不了了呢？
你再看我上面提到的“就业相关度”的数据。985高校有很多专业就业相关度非常差，但是他们的待遇其实不错。原因就是之前的名校生毕业确实压根不愁找工作。所以大家会产生学什么不重要，名校毕业就好的“印象”。但是这几年，这个印象要改了。
因为容纳他们就业的蓄水池全没了。注意，是除去考公外，全都没有了。
这里面最典型的是教培。我们看一份处罚决定，有个具体数据大家更明白。比如杭州的学而思就被抓过虚假宣传。他们说自己的老师8成毕业于985211名校。最后查出来比例说是72.73%。这些年迅猛发展的教培行业，给了985211这些名校中专业不对口的毕业生高薪的机会。哪怕是清北，过去几年也是有越来越多的毕业生进入了教培行业。数据和案例我配图中都贴出来了。
还有一个典型是房地产。除去不挑专业的房产中介，核心问题是房地产的上下游影响太多了。一旦新开工的面积减少，自然而然就导致上下游整个产业链萎缩。很多你看着特别高大上的专业一下子就业就完蛋了。而且从目前来看，很可能会持续很多年。当然，我也会坚持所谓的“原则”，不去提具体哪个专业就业必然只能长期衰退。
我只是希望那些今年考上名校的学生，在选专业的时候多注意“就业相关度”。
最后就是我写这篇文章的动机。我想讲的是“变化”。就是我们的高校教育到了拐点，目前是不得不变。我们未来的学生会越来越少，高校的教师和专业也必然要淘汰。过去我们是用信息差的方法，引导和调剂学生去读那些对他们发展并不利，招生规模也远超社会需要的专业来掩盖我们高校无序扩招的问题。
https://m.weibo.cn/status/4916161130795294?wx=1
我和人合作高校就业问题有十多年了。从头到尾就是为了研究这些学生毕业能赚多少钱，将来能加多少杠杆买房。基本每年都会有认识的记者来找我谈大学生选专业的问题。和我合作的老师开始几年会反反复复提醒我什么可以说，什么绝对不能说。他还教了我一套“口径”。
简单说起来就是和大众讲的时候，只能讲什么专业就业好，但是不能讲具体哪个专业就业不好。提到就业不好的时候就笼统的说“文科类专业就业都不好”。这符合大众的印象，也是一句正确的废话。其实就业衡量有两个指标，一个是毕业五年后的平均薪水，另一个是毕业后的就业相关度。薪水低，就业和学的东西没关系，就是这个专业真没必要去读。文科类专业间差异也非常大。
明明研究方法和数据都有。不管官方还是私人机构，这些年你去网上死命搜，都绝对找不到任何一所大学分专业的统计。原因也和我上面提的一样，不是在乎学生不报名，而是在乎学生被调剂了之后退学高复。
那么这几年到底出了什么变化导致985高校的就业出现严重问题？
网络上官方数据是有的。主要都是以男女数据为主。一些985大学女生校招签约率只有男生的一半。新闻解读说是因为对女生的就业歧视，大众会以为是女生多数读文科，其实答案都是错的。你想想，2019年的毕业生和2022，23年的毕业生毕业专业一样，怎么这几年他们就突然就业不了了呢？
你再看我上面提到的“就业相关度”的数据。985高校有很多专业就业相关度非常差，但是他们的待遇其实不错。原因就是之前的名校生毕业确实压根不愁找工作。所以大家会产生学什么不重要，名校毕业就好的“印象”。但是这几年，这个印象要改了。
因为容纳他们就业的蓄水池全没了。注意，是除去考公外，全都没有了。
这里面最典型的是教培。我们看一份处罚决定，有个具体数据大家更明白。比如杭州的学而思就被抓过虚假宣传。他们说自己的老师8成毕业于985211名校。最后查出来比例说是72.73%。这些年迅猛发展的教培行业，给了985211这些名校中专业不对口的毕业生高薪的机会。哪怕是清北，过去几年也是有越来越多的毕业生进入了教培行业。数据和案例我配图中都贴出来了。
还有一个典型是房地产。除去不挑专业的房产中介，核心问题是房地产的上下游影响太多了。一旦新开工的面积减少，自然而然就导致上下游整个产业链萎缩。很多你看着特别高大上的专业一下子就业就完蛋了。而且从目前来看，很可能会持续很多年。当然，我也会坚持所谓的“原则”，不去提具体哪个专业就业必然只能长期衰退。
我只是希望那些今年考上名校的学生，在选专业的时候多注意“就业相关度”。
最后就是我写这篇文章的动机。我想讲的是“变化”。就是我们的高校教育到了拐点，目前是不得不变。我们未来的学生会越来越少，高校的教师和专业也必然要淘汰。过去我们是用信息差的方法，引导和调剂学生去读那些对他们发展并不利，招生规模也远超社会需要的专业来掩盖我们高校无序扩招的问题。
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微博
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血衫的一己之见
https://xie.infoq.cn/article/b48295b9abcd4b0b72539f378
总结起来，VXLAN 和 NVGRE 通过封装技术扩展了以太网，支持大规模的虚拟网络部署。STT 通过记录网络状态信息提供了更高级的网络管理功能。SPBM 作为一个可扩展的虚拟化桥接器，通过网络标识符和策略来管理虚拟网络。这些技术为数据中心网络虚拟化提供了多样化的选择，能够满足不同的需求和场景。
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2023 年企业 LLM 微调指南。
文章讨论了微调大型语言模型（LLM）的概念，包括将预训练模型适应于特定任务或更有效地满足特定领域的需求。
LLM 微调的好处包括定制化、数据敏感性和合规性、领域特定语言、增强性能和改善用户体验。
然而，一些评论家批评文章缺乏具体示例，过分宣传微调的好处，忽略了其缺点。
一位评论家要求更好的资源来微调 LLM 以适用于企业用例。
🔗 https://research.aimultiple.com/llm-fine-tuning/
💬 https://news.ycombinator.com/item?id=36383298
文章讨论了微调大型语言模型（LLM）的概念，包括将预训练模型适应于特定任务或更有效地满足特定领域的需求。
LLM 微调的好处包括定制化、数据敏感性和合规性、领域特定语言、增强性能和改善用户体验。
然而，一些评论家批评文章缺乏具体示例，过分宣传微调的好处，忽略了其缺点。
一位评论家要求更好的资源来微调 LLM 以适用于企业用例。
🔗 https://research.aimultiple.com/llm-fine-tuning/
💬 https://news.ycombinator.com/item?id=36383298
AIMultiple
LLM Fine-Tuning Guide for Enterprises
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谷歌发布了一款用于生成音乐的人工智能。
只需描述你想要的音乐，就能生成一首曲目。
这款音乐人工智能是免费提供的。
以下是如何访问和使用它的方法：
🔗 https://twitter.com/i/status/1671881957687595012
只需描述你想要的音乐，就能生成一首曲目。
这款音乐人工智能是免费提供的。
以下是如何访问和使用它的方法：
🔗 https://twitter.com/i/status/1671881957687595012
X (formerly Twitter)
Paul Couvert (@itsPaulAi) on X
Google has released an AI for generating music.
Simply describe the music you want and a track is created.
This music AI is available for free.
Here's how to access and use it:
Simply describe the music you want and a track is created.
This music AI is available for free.
Here's how to access and use it:
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两名美国律师因在法庭文件中提交了由 ChatGPT 生成的虚假引用而被罚款。
法官表示，使用 AI 进行法律工作本身并没有问题，但律师必须确保文件的准确性。
ChatGPT 曾经错误地指控一名美国法学教授性骚扰，并引用了一篇不存在的《华盛顿邮报》报道。
这两名律师还被命令向客户和所有被提及的法官写道歉信，并在卷宗中提交证明。
罚款金额为 5000 美元。
🔗 https://www.theguardian.com/technology/2023/jun/23/two-us-lawyers-fined-submitting-fake-court-citations-chatgpt
💬 https://news.ycombinator.com/item?id=36447433
法官表示，使用 AI 进行法律工作本身并没有问题，但律师必须确保文件的准确性。
ChatGPT 曾经错误地指控一名美国法学教授性骚扰，并引用了一篇不存在的《华盛顿邮报》报道。
这两名律师还被命令向客户和所有被提及的法官写道歉信，并在卷宗中提交证明。
罚款金额为 5000 美元。
🔗 https://www.theguardian.com/technology/2023/jun/23/two-us-lawyers-fined-submitting-fake-court-citations-chatgpt
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the Guardian
Two US lawyers fined for submitting fake court citations from ChatGPT
Law firm also penalised after chatbot invented six legal cases that were then used in an aviation injury claim
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谷歌推出了 AudioPaLM，这是一个可以理解和生成语音的大型语言模型。
它将基于文本和基于语音的语言模型结合成一个统一的多模态架构，可以处理和生成文本和语音，应用包括语音识别和语音到语音的翻译。
该模型在语音翻译任务中明显优于现有系统，并具有执行许多语言的零 - shot 语音到文本翻译的能力。
该帖子还包括评论，讨论了这项技术对呼叫中心工作的潜在影响以及对语言和文化细微差别的机器翻译准确性的担忧。
🔗 https://google-research.github.io/seanet/audiopalm/examples/
💬 https://news.ycombinator.com/item?id=36443676
它将基于文本和基于语音的语言模型结合成一个统一的多模态架构，可以处理和生成文本和语音，应用包括语音识别和语音到语音的翻译。
该模型在语音翻译任务中明显优于现有系统，并具有执行许多语言的零 - shot 语音到文本翻译的能力。
该帖子还包括评论，讨论了这项技术对呼叫中心工作的潜在影响以及对语言和文化细微差别的机器翻译准确性的担忧。
🔗 https://google-research.github.io/seanet/audiopalm/examples/
💬 https://news.ycombinator.com/item?id=36443676
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这篇文章是关于 ChatGPT 的使用提示，其中包括了一些使用 ChatGPT 的建议和提示，例如创建一个视频游戏故事情节、学习古典文学、写一篇政治演讲、创建宠物护理例程、学习不同的舞蹈形式、编写客户服务脚本、创建事件时间表、学习不同的音乐流派等等。
文章中还提到了 ChatGPT 的局限性和注意事项，以及一些读者的评论和反应。
🔗 https://redd.it/14h4jco
文章中还提到了 ChatGPT 的局限性和注意事项，以及一些读者的评论和反应。
🔗 https://redd.it/14h4jco
Reddit
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Pi.ai LLM 超越 Palm/GPT3.5
Inflection 公司开发了自己的最先进的 LLM——Inflection-1，它的性能超越了广泛部署的 LLM，如 GPT-3.5 和 LLaMA。
该公司希望继续扩大规模和创新，构建最能胜任和安全的 AI 产品，让数百万用户可以使用。
然而，一些评论家对基准测试持怀疑态度，并指出这篇技术报告的主要受众是 Inflection 想要招募的 ML 研究人员和技术知识渊博的投资者，而不是最终用户。
一些人还质疑该公司声称是垂直整合的 AI 工作室以及使用公共互联网数据的做法。
此外，还有关于谷歌 PaLM-1 和 PaLM-2 模型性能的讨论。
🔗 https://inflection.ai/inflection-1
💬 https://news.ycombinator.com/item?id=36458625
Inflection 公司开发了自己的最先进的 LLM——Inflection-1，它的性能超越了广泛部署的 LLM，如 GPT-3.5 和 LLaMA。
该公司希望继续扩大规模和创新，构建最能胜任和安全的 AI 产品，让数百万用户可以使用。
然而，一些评论家对基准测试持怀疑态度，并指出这篇技术报告的主要受众是 Inflection 想要招募的 ML 研究人员和技术知识渊博的投资者，而不是最终用户。
一些人还质疑该公司声称是垂直整合的 AI 工作室以及使用公共互联网数据的做法。
此外，还有关于谷歌 PaLM-1 和 PaLM-2 模型性能的讨论。
🔗 https://inflection.ai/inflection-1
💬 https://news.ycombinator.com/item?id=36458625
inflection.ai
Inflection-1: Pi’s Best-in-Class LLM
Inflection AI’s Inflection-1 LLM powers Pi, your personal AI, outperforming GPT-3.5 and LLaMA. Scalable, safe, and designed for everyone. Try Pi at Pi.ai!