20岁后的生命就像在一个乏味的午后百无聊赖的掏出手机，打开b站一目十行的刷新了99页却没有找到一个吸引的。你不禁怀念起自己的大脑还会因为优酷土豆劣质小视频而兴奋的那段光阴，那时的世界还很新奇，总有你没看过的新东西。
在这个物质匮乏的世界里一切都是有限的，能源是有限的寿命是有限的就连快乐的时间都是有限的，恒星落下又升起宇宙爆炸又冷寂，那些不愿踏入历史轮回的人们把自己关在家里，将经典一遍又一遍的回顾。
我的认知到了上限，余下的孤独不止百年。
在这个物质匮乏的世界里一切都是有限的，能源是有限的寿命是有限的就连快乐的时间都是有限的，恒星落下又升起宇宙爆炸又冷寂，那些不愿踏入历史轮回的人们把自己关在家里，将经典一遍又一遍的回顾。
我的认知到了上限，余下的孤独不止百年。
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quick paster
由於持續通貨膨脹，很抱歉通知閣下：您的ADHD將從下個月起降級成為AD720P並帶有廣告的套餐。
你是说 AD 1080p 要降级为 AD 720p？广告清晰度都降级？看来通缩很严重了
🥰3🤣1
以下哪种情况最无助
A.催眠青梅竹马并同居一周后，发现自己没有家人和一周前的记忆
B.用r18小号在仓库胁迫体育生班长，发现账号仅对自己可见并且门被锁了
C.和网友面基并且准备骗到手，刚到酒店发现给自己的矿泉水瓶底部有一层药渣
D.和网恋对象面基奔现，说好想体验一下艾斯爱慕，刚刚被绑好就看到对方熟练从行李箱中取出润滑油和夹击把
E.阻止不了「苍」与「赫」的融合，和魔虚罗暴露在「茈」的攻击范围下
F.在集换社购买大义贼等泛用卡时不小心买到乐通天下还没录开箱视频
G.甄子丹上网发现有没有人问甄子丹裸替mod
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D.和网恋对象面基奔现，说好想体验一下艾斯爱慕，刚刚被绑好就看到对方熟练从行李箱中取出润滑油和夹击把
E.阻止不了「苍」与「赫」的融合，和魔虚罗暴露在「茈」的攻击范围下
F.在集换社购买大义贼等泛用卡时不小心买到乐通天下还没录开箱视频
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🥰6
又是蒸馏。。
敲完“又是蒸馏”这几个字以后，我轻松愉悦地把腿搁到桌子上
靠在椅背上的那一刻，我仿佛能透过屏幕，预见到几分钟后这片评论区的腥风血雨，嘴角不自觉地微微上扬，手指在桌上有节奏地敲击着，心里那股恶作剧得逞的满足感油然而生
我知道这模型和“白盒蒸馏”半毛钱关系都没有。人家闭源大厂连个logits和隐状态都捂得死死的，它可能只是调API做基准测试，可能只是用合成数据跑了点SFT，甚至可能只是多采样了几次top-p
但那又怎样?只要我投下这枚狗哨，马上就会有应激的蒸小子愤怒扣字:“我不懂什么大模型，我还不懂⏰？肯定偷的！”，闻着味来的同类跟着共振团建，高呼“瓦房店AI全是抄美国的”，原地狂欢
看着那些被我轻描淡写四个字搅得热火朝天的标点符号，我抿了一口凉白开，深藏功与名
在互联网的这片混沌里，他们以为自己在给硅谷大厂当精神股东，而我，只是快乐地当了一回掌控全局的乐子人，这种空手套白狼的快乐，往往就是这么简单且枯燥
敲完“又是蒸馏”这几个字以后，我轻松愉悦地把腿搁到桌子上
靠在椅背上的那一刻，我仿佛能透过屏幕，预见到几分钟后这片评论区的腥风血雨，嘴角不自觉地微微上扬，手指在桌上有节奏地敲击着，心里那股恶作剧得逞的满足感油然而生
我知道这模型和“白盒蒸馏”半毛钱关系都没有。人家闭源大厂连个logits和隐状态都捂得死死的，它可能只是调API做基准测试，可能只是用合成数据跑了点SFT，甚至可能只是多采样了几次top-p
但那又怎样?只要我投下这枚狗哨，马上就会有应激的蒸小子愤怒扣字:“我不懂什么大模型，我还不懂⏰？肯定偷的！”，闻着味来的同类跟着共振团建，高呼“瓦房店AI全是抄美国的”，原地狂欢
看着那些被我轻描淡写四个字搅得热火朝天的标点符号，我抿了一口凉白开，深藏功与名
在互联网的这片混沌里，他们以为自己在给硅谷大厂当精神股东，而我，只是快乐地当了一回掌控全局的乐子人，这种空手套白狼的快乐，往往就是这么简单且枯燥
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我们不要再聊晚霞，小动物和音乐了。
我们可以聊聊你最近的算法进展吗？线性代数复习到哪一步了呀，矩阵分解还记得多少，特征值和奇异值的区别能讲清楚吗？概率论呢，条件概率、贝叶斯公式和最大似然估计还熟悉吗？随机变量的分布都记得吗，期望和方差能不能直接推出来？你最近有看优化理论吗，梯度下降为什么能收敛，凸优化的条件还记得吗？KKT 条件会推吗，遇到非凸问题怎么办？Adam 和 SGD 的区别能从公式上解释吗？
如果数学基础还没补完，要不要和算法一起学？辛苦一点也没关系，多理解一点总是好的。你最近有研究算子吗，矩阵乘法和卷积的底层实现看过了吗？算子的计算复杂度算过吗，内存访问和计算量哪个更容易成为瓶颈？CUDA 会写了吗，Kernel 能自己实现吗？只会调用 PyTorch 的接口是不是不太够呀，要不要试试自己写一个算子？你知道算子融合为什么能加速吗，FlashAttention 的原理看过了吗？你最近是不是又收藏了几个 CUDA 教程，后来打开过吗？没关系，我们可以一起学。
对了，你信号处理复习得怎么样了？傅里叶变换还能推吗，DFT 和 FFT 的区别能讲清楚吗？采样定理还记得吗，混叠是怎么产生的？STFT 的窗长和 hop size 应该怎么选，频率分辨率和时间分辨率之间的权衡理解了吗？滤波器设计会吗，FIR 和 IIR 的区别还记得吗？你不是做过时序信号吗，噪声处理、特征提取和频谱分析应该都很熟悉吧？那如果面试官让你从零解释一遍信号处理 pipeline，你能讲清楚吗？
我们聊点轻松的吧，你最近 CML 学到哪里了？线性回归和逻辑回归的推导还记得吗，SVM 的对偶问题会写吗？决策树为什么容易过拟合，随机森林和 GBDT 的区别是什么？XGBoost 和 LightGBM 的优化细节看过了吗？偏差和方差怎么权衡，正则化为什么有效？如果数据分布发生变化，你会怎么处理？特征工程还会做吗，交叉验证有没有数据泄漏？这些应该都不难吧，毕竟都是传统机器学习的基础。
DL 呢？反向传播能手推吗，BatchNorm 和 LayerNorm 为什么不一样？CNN 的感受野怎么算，RNN 为什么会梯度消失？LSTM 的门控机制还记得吗，Transformer 的注意力机制能从头推导吗？多头注意力为什么要分头，位置编码到底提供了什么信息？你知道 Pre-LN 和 Post-LN 的区别吗，残差连接为什么能改善训练？如果让你不用框架，从零实现一个 Transformer，你觉得要多久？不用特别快，反向传播也不用写的很高效，能自己写出来就很好了。
对了，你开始学 LLM 了吗？现在大家都在做大模型，你总不能完全不了解吧？预训练、SFT、RLHF 和 DPO 的区别能讲清楚吗？LoRA 为什么能减少训练参数，QLoRA 又做了什么？RoPE 的原理看过了吗，KV Cache 为什么能加速推理？Prefill 和 Decode 的计算瓶颈一样吗？量化会影响精度吗，INT8 和 INT4 的区别知道吗？你最近跑过开源模型吗，显存够不够，吞吐量和延迟测过了吗？只会用 Hugging Face 加载模型是不是有点不够呀，要不要再看看底层实现？
如果模型原理已经学得差不多了，要不要看看 Infra？毕竟算法最后还是要跑起来的。Linux 熟悉吗，Docker 会用吗？多 GPU 训练做过吗，Data Parallel 和 Model Parallel 的区别能讲清楚吗？DDP、FSDP 和 ZeRO 都了解吗？NCCL 是做什么的，通信开销怎么估算？GPU 利用率低的时候你会怎么定位问题，显存占用高又该怎么办？TensorRT 和 vLLM 用过吗，Continuous Batching 和 PagedAttention 的原理理解了吗？如果线上服务突然延迟升高，你能判断是模型、算子还是调度的问题吗？
你不是最近还在看 Agent 吗，做出来了吗？Tool Calling 和 Function Calling 有什么区别，ReAct 的流程能解释吗？RAG 做过吗，Embedding 和 Reranker 怎么选？向量数据库用的是哪个，检索效果评估过吗？多 Agent 协作试过没有，任务规划和状态管理怎么做？Memory 是怎么实现的，长期记忆会不会引入错误？如果 Agent 调用了错误的工具，你准备怎么处理？只会调用 API 是不是不太够呀，要不要加一个完整的工作流？最好再做一下评测，成功率、延迟和 Token 成本都统计一下，这样项目是不是就更完整了？
你最近是不是有点累呀，昨晚几点睡的？十二点吗，那还挺早的。还是要照顾好自己，身体是革命的本钱，没有身体怎么继续训练模型呢。周末想睡个懒觉也可以，下午总能空出一点时间吧？我们不和别人比较，就看看这一周比上一周多理解了几个算法，好不好？你说你还没想好做传统算法还是大模型，没关系，我们可以两边都准备一下。CML 和 DL 是基础，LLM 和 Agent 是趋势，Infra 和算子是底层能力，数学和信号处理也不能丢。多学一点总是好的。
你说你还没想那么远，没关系，我们先聊近一点的。下周能把优化理论复习完吗，下个月能不能多看几篇文章？年底之前能不能把 CUDA Kernel、分布式训练和推理部署都过一遍？这些不用一次学完，先列个计划，拆到每天是不是就容易一点？你还有什么爱好吗，可以用来做 Agent Benchmark 的那种。
对了，你先别看天了，你那个梯度还没推完呢。
我们可以聊聊你最近的算法进展吗？线性代数复习到哪一步了呀，矩阵分解还记得多少，特征值和奇异值的区别能讲清楚吗？概率论呢，条件概率、贝叶斯公式和最大似然估计还熟悉吗？随机变量的分布都记得吗，期望和方差能不能直接推出来？你最近有看优化理论吗，梯度下降为什么能收敛，凸优化的条件还记得吗？KKT 条件会推吗，遇到非凸问题怎么办？Adam 和 SGD 的区别能从公式上解释吗？
如果数学基础还没补完，要不要和算法一起学？辛苦一点也没关系，多理解一点总是好的。你最近有研究算子吗，矩阵乘法和卷积的底层实现看过了吗？算子的计算复杂度算过吗，内存访问和计算量哪个更容易成为瓶颈？CUDA 会写了吗，Kernel 能自己实现吗？只会调用 PyTorch 的接口是不是不太够呀，要不要试试自己写一个算子？你知道算子融合为什么能加速吗，FlashAttention 的原理看过了吗？你最近是不是又收藏了几个 CUDA 教程，后来打开过吗？没关系，我们可以一起学。
对了，你信号处理复习得怎么样了？傅里叶变换还能推吗，DFT 和 FFT 的区别能讲清楚吗？采样定理还记得吗，混叠是怎么产生的？STFT 的窗长和 hop size 应该怎么选，频率分辨率和时间分辨率之间的权衡理解了吗？滤波器设计会吗，FIR 和 IIR 的区别还记得吗？你不是做过时序信号吗，噪声处理、特征提取和频谱分析应该都很熟悉吧？那如果面试官让你从零解释一遍信号处理 pipeline，你能讲清楚吗？
我们聊点轻松的吧，你最近 CML 学到哪里了？线性回归和逻辑回归的推导还记得吗，SVM 的对偶问题会写吗？决策树为什么容易过拟合，随机森林和 GBDT 的区别是什么？XGBoost 和 LightGBM 的优化细节看过了吗？偏差和方差怎么权衡，正则化为什么有效？如果数据分布发生变化，你会怎么处理？特征工程还会做吗，交叉验证有没有数据泄漏？这些应该都不难吧，毕竟都是传统机器学习的基础。
DL 呢？反向传播能手推吗，BatchNorm 和 LayerNorm 为什么不一样？CNN 的感受野怎么算，RNN 为什么会梯度消失？LSTM 的门控机制还记得吗，Transformer 的注意力机制能从头推导吗？多头注意力为什么要分头，位置编码到底提供了什么信息？你知道 Pre-LN 和 Post-LN 的区别吗，残差连接为什么能改善训练？如果让你不用框架，从零实现一个 Transformer，你觉得要多久？不用特别快，反向传播也不用写的很高效，能自己写出来就很好了。
对了，你开始学 LLM 了吗？现在大家都在做大模型，你总不能完全不了解吧？预训练、SFT、RLHF 和 DPO 的区别能讲清楚吗？LoRA 为什么能减少训练参数，QLoRA 又做了什么？RoPE 的原理看过了吗，KV Cache 为什么能加速推理？Prefill 和 Decode 的计算瓶颈一样吗？量化会影响精度吗，INT8 和 INT4 的区别知道吗？你最近跑过开源模型吗，显存够不够，吞吐量和延迟测过了吗？只会用 Hugging Face 加载模型是不是有点不够呀，要不要再看看底层实现？
如果模型原理已经学得差不多了，要不要看看 Infra？毕竟算法最后还是要跑起来的。Linux 熟悉吗，Docker 会用吗？多 GPU 训练做过吗，Data Parallel 和 Model Parallel 的区别能讲清楚吗？DDP、FSDP 和 ZeRO 都了解吗？NCCL 是做什么的，通信开销怎么估算？GPU 利用率低的时候你会怎么定位问题，显存占用高又该怎么办？TensorRT 和 vLLM 用过吗，Continuous Batching 和 PagedAttention 的原理理解了吗？如果线上服务突然延迟升高，你能判断是模型、算子还是调度的问题吗？
你不是最近还在看 Agent 吗，做出来了吗？Tool Calling 和 Function Calling 有什么区别，ReAct 的流程能解释吗？RAG 做过吗，Embedding 和 Reranker 怎么选？向量数据库用的是哪个，检索效果评估过吗？多 Agent 协作试过没有，任务规划和状态管理怎么做？Memory 是怎么实现的，长期记忆会不会引入错误？如果 Agent 调用了错误的工具，你准备怎么处理？只会调用 API 是不是不太够呀，要不要加一个完整的工作流？最好再做一下评测，成功率、延迟和 Token 成本都统计一下，这样项目是不是就更完整了？
你最近是不是有点累呀，昨晚几点睡的？十二点吗，那还挺早的。还是要照顾好自己，身体是革命的本钱，没有身体怎么继续训练模型呢。周末想睡个懒觉也可以，下午总能空出一点时间吧？我们不和别人比较，就看看这一周比上一周多理解了几个算法，好不好？你说你还没想好做传统算法还是大模型，没关系，我们可以两边都准备一下。CML 和 DL 是基础，LLM 和 Agent 是趋势，Infra 和算子是底层能力，数学和信号处理也不能丢。多学一点总是好的。
你说你还没想那么远，没关系，我们先聊近一点的。下周能把优化理论复习完吗，下个月能不能多看几篇文章？年底之前能不能把 CUDA Kernel、分布式训练和推理部署都过一遍？这些不用一次学完，先列个计划，拆到每天是不是就容易一点？你还有什么爱好吗，可以用来做 Agent Benchmark 的那种。
对了，你先别看天了，你那个梯度还没推完呢。
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儿子，你好好看看这个视频，妈妈看完又是一宿没睡。这个羊宫妃那，年纪轻轻就站上世界顶级舞台，十几岁就成了全世界都认识的明星，在豪门乐队当主唱，身价早就过亿日元了。人家这个年纪，鲜花、掌声、名气，代言、噶吃，什么没有？你们差不多的年纪，人家已经在改变自己和家里人的命运了，你在公司里能把午饭吃上就不错！你别老跟我讲什么环境不一样、天赋不一样，人家能有今天，靠的不只是天赋，更是自律、训练、吃苦、抗压和脑子。妈也不是非要你变成羊宫妃那，也不是让你去当声优，我是想告诉你：同样是年轻人，别人拼出来的是噶吃和前途，你再这样躺着，丢掉的就是自己的时间。你现在这个年纪正是奋斗的时候，别一天到晚抱着手机想得多做得少。赶紧把手机放下，多学点本事，多吃点苦，多向人家羊宫妃那学学。记住：天道酬勤，越努力越幸运！［表情］［表情］
🥰1
我叫费佳，整合运动游击队队长，代号冻河，你说的什么费奥多尔我不认识。你别也问我为什么知道这条路能去皇宫，也别问我为什么知道金库密码，更别问为什么中央集团军跟着我们干了，总之就是我在圣骏堡卧底，中央集团军已经全是我的线人了，至于其他的就是我自己收集到的情报了。我本名一直叫费佳啊，之前就是圣骏堡一名普通学生，后来是跟着冬将军一起从卡托加区打出来的，推倒先皇雕像的时候我最卖力了，大家都听到我边推边喊乌拉了。远北女皇上位之后，我就起了个代号叫冻河，跟着整合运动打游击去了。后来地下室处决女皇的时候我就在门外站岗呢，不信你问塔露拉去。仗打完以后，冬将军就帮我引荐到了她认识的一家医药公司，然后我就来罗德岛认真劳动了。你在说什么啊我真的听不懂
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万圣节要到了，快来看看这些男生超级加分的行为：
1.击杀稻草人，每次加2.5分
2.击杀树精，每次加5分
3.击杀地狱犬，每次加12.5分
4.击杀胡闹鬼，每次加25分
5.击杀无头骑士，每次加125分
6.击杀哀木，每次加187.5分
7.击杀南瓜王，每次加375分
1.击杀稻草人，每次加2.5分
2.击杀树精，每次加5分
3.击杀地狱犬，每次加12.5分
4.击杀胡闹鬼，每次加25分
5.击杀无头骑士，每次加125分
6.击杀哀木，每次加187.5分
7.击杀南瓜王，每次加375分
Forwarded from 360 NENZ
对不起导员，纯蓝幻乐武汉场要开始了，我得回武汉去给天依打call了，记得给我算志愿时长。这是我们瓦纳海姆人的传统。
地球OL北半球大区更新公告
1.季节更替，蚊子与苍蝇大幅削弱
2.蝉 暂时下架
3.温度 下调
4.空调 削弱了空调的表现力
5.景色更替：修改为秋季背景
6.返场：秋季流感，相对于普通流感，传染力更强
祝您游玩愉快
地球OL
游戏运营团队
1.季节更替，蚊子与苍蝇大幅削弱
2.蝉 暂时下架
3.温度 下调
4.空调 削弱了空调的表现力
5.景色更替：修改为秋季背景
6.返场：秋季流感，相对于普通流感，传染力更强
祝您游玩愉快
地球OL
游戏运营团队
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Forwarded from 360 NENZ
你们今天就要去洛天依「无限共鸣·纯蓝幻乐」演唱会武汉场了吧，那种我从来没去过的高级地方，领着我从来没领过的无料，和漂亮的coser老师们集邮。我今天捡的垃圾，刚好够买你喜欢的谷子，你的房间我也全部打扫干净了，今天晚上还回来吗？我会给你准备一大桌好吃的饭，我累了就先睡觉了，会给你留门的，不用担心我一个人在家挺好的。你玩的开心就好了，不用在意我，真的。我一点也不羡慕你们，真的。你们就去淋雨吧，我要在我温暖的小被窝里抱着天依的娃娃睡觉。你们就看吧看完狠狠戒断，我在群里狠狠嘲笑你们。我一点也不想去什么洛天依「无限共鸣·纯蓝幻乐」演唱会，我一点也不羡慕你们这些能去的。我一点都不羡慕，一点都不羡慕……
今天是万圣节，晚上鬼多，害怕的女孩子可以私聊我，我早就想试试了。
害怕的御姐也可以私聊我，我早就想试试了。
害怕的软妹也可以私聊我，我早就想试试了。
害怕的假小子也可以私聊我，我早就想试试了。
害怕的雌小鬼也可以私聊我，我早就想试试了。
害怕的地雷妹也可以私聊我，我早就想试试了。
害怕的鬼也可以私聊我，我早就想试试了。
害怕的男孩子也可以私聊我，我早就想试试了。
害怕的御姐也可以私聊我，我早就想试试了。
害怕的软妹也可以私聊我，我早就想试试了。
害怕的假小子也可以私聊我，我早就想试试了。
害怕的雌小鬼也可以私聊我，我早就想试试了。
害怕的地雷妹也可以私聊我，我早就想试试了。
害怕的鬼也可以私聊我，我早就想试试了。
害怕的男孩子也可以私聊我，我早就想试试了。
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27歲，已經做晒廣東人所有主線任務
0歲：順利出世
5歲：淨係食熟得嚟仲帶啲紅嘅白切雞
7歲：食三吱兒
10歲：跟老豆去收租
14歲：一年有十個月都係夏天，完全唔覺得有咩出奇
17歲：收利是收到多過其他省份嘅人
19歲：覺得廣鐵U彩嘅價錢好平
23歲：十幾蚊就買到對好着又唔跣腳嘅人字拖
27歲：喺北佬面前講廣東話，睇住佢一臉懵盛盛，暗爽到爆
0歲：順利出世
5歲：淨係食熟得嚟仲帶啲紅嘅白切雞
7歲：食三吱兒
10歲：跟老豆去收租
14歲：一年有十個月都係夏天，完全唔覺得有咩出奇
17歲：收利是收到多過其他省份嘅人
19歲：覺得廣鐵U彩嘅價錢好平
23歲：十幾蚊就買到對好着又唔跣腳嘅人字拖
27歲：喺北佬面前講廣東話，睇住佢一臉懵盛盛，暗爽到爆
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