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seo模型如何缩放直播_ai图片生成器(2024年12月全新视觉)

内容来源：特快SEO所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

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LLM 缩放的极限在哪里？Dario Amodei 的回答是我听过最有逻辑和层次清晰的，Lex Fridman 最新五个小时的播客，采访了 Anthropic CEO 还有其团队，信息密度极高，强烈推荐𐟑€ Dario 对 LLM Scaling 限制的基本立场是 - 他认为在人类水平以下不存在明显的上限/天花板； - 不同领域可能存在不同的上限：例如他熟悉的生物学领域，可能还有很大提升空间；在物理材料、人际冲突等领域可能接近人类水平就是极限； 1、潜在的限制因素包括 a）数据限制：互联网数据量有限，且存在质量问题，例如重复、SEO 还有接下来 AI 生成的同质化等等 - 可能的解决方案包括合成数据生成； - 自我对弈学习（类似 AlphaGo Zero）； - 思维链（chain of thought）和自我反思的方式合成推理数据，例如 OpenAI o1； b）计算资源限制：当前前沿模型公司投入规模约 10 亿美元量级，但很快就会扩大规模 - 2025年：几十亿美元，例如 xAI 的集群 - 2026年：超过百亿美元 - 2027年：可能达到千亿美元规模，后面再扩大就存在经济效益递减的问题了，Dario 预计 AGI（全面超过人类专家水平的 AI）的时间点就在 2027 年； C）人类社会限制：某些领域的限制可能来自人类社会体系，如药物开发的临床试验系统 2、现在前沿模型都在主攻软件任务，而且发展迅速： - SWE-bench（软件工程任务）从年初的 3-4% 提升到目前的 50%； - 预计一年内可能达到 90%；如果当前趋势延续，几年内可能在某些专业领域超越人类水平； — Dario 提到的我很有感悟的两个方面： "My strong instinct would be that there's no ceiling below the level of humans. We humans are able to understand these various patterns." 我强烈的直觉是，在人类水平以下不存在上限，我们人类能够理解这些各种各样的模式。言下之意，AI 完全能学会这些模式； "If I look at an area like biology... you have whole departments of folks trying to study the immune system or metabolic pathways, and each person understands only a tiny bit, a part of it, specializes. And they're struggling to combine their knowledge with that of other humans." 当我看看生物学领域 ... 你会发现整个系里的人都在研究免疫系统或代谢通路，而每个人只理解其中很小的一部分，都是专门化的，他们还在努力将自己的知识与其他人的知识结合起来。但 AI 具有全局视角，可以同时处理和关联大量信息；能跨领域整合，不受限于单一专业背景；无偏见关联，可以发现人类可能忽视的关系模式。AI 可以同时追踪多个研究路径，并且能够模拟和分析复杂的生物系统。。。这个观察揭示了一个重要趋势：AI 不仅是研究工具，更可能改变科研范式；未来的突破可能来自 AI 对复杂系统的整体性理解；AI 可能帮助打破现有研究中的"专业孤岛”𐟤”indigo的微博视频

RAG新体验！引用BUD文件又用Claude Sonnet 3.5做了一次RAG（检索增强生成），这次能引用BUD（资助企业出海发展计划）的文件来回答问题。RAG直译为“检索增强生成”，意思是大语言模型在回答用户问题之前，先去数据库找出最相关的文字。这就像你先用百度搜索找资料，再引用找到的资料回答问题。 Embedding是一种用于语义搜索的技术，它会找相似度高的内容。就像做SEO时，我们会在文中加入很多相关词，就是为了提高相似度。这个演示工具包含了BUD官网中的几份PDF文件，全部通过Embedding放进了向量数据库（Pinecone）。每次回答时，你会看到它引用哪份文件，详细资料在哪页找到。这是我在System prompt给它的指示。另外，由于BUD有分内地及自贸区，所以在回答前，先用GPT-4检查地区，再引用不同文件回答。你可以试着输入“投放广告到大马能获得资助吗？”它能理解大马是代表马来西亚，会引用自贸区的申请文件回答。这周做了两个RAG，学到了什么呢？ RAG的盲点：当回答一些假设性问题，而文件资料中没明确说明可以或不可以的时候，它倾向于False Positive，回答可以。比如，对于“公司允许在办公室喝咖啡吗？”如果文档明确说可以，模型回答“可以”，这就是True Positive。模型正确地给出了否定的回答，且文档资料中确实支持这个答案。比如，对于“公司允许在办公室抽烟吗？”如果文档明确说不可以，模型回答“不可以”，这就是True Negative。模型给出了否定的回答，但文档资料中实际上支持肯定的答案。比如，对于“公司允许在办公室使用耳机听音乐吗？”如果文档中说可以，但模型回答“不可以”，这就是False Negative。模型给出了肯定的回答，但文档资料中并没有明确支持这个答案，甚至可能是错误的。比如，对于“公司允许带文件回家工作吗？”如果文档中没有明确提到这一点，但模型回答“可以”，这就是False Positive。改进的方法是，针对这些边缘情况补充额外文件，或直接将规则写入System Prompt。

HuoCMS：免费开源商用建站系统 HuoCMS 是一款免费的开源网站建设系统，支持多语言和多站点，适用于企业官网、外贸站、个人博客等多种建站需求。该系统基于 ThinkPhp6.0 和 Vue 开发，具备以下优势： 𐟌 多语言支持：系统支持多语言建站，不同语言的内容可以在不同的网站上共享，方便快捷。 𐟔砧𕦴𛦨ᥞ‹字段：支持自定义内容模型及字段，用户可以自主增添不同模型的内容字段。 𐟓Š 强大SEO功能：系统支持自定义内容模型及字段，有助于提升网站在搜索引擎中的排名。 𐟎蠥…ˆ进模板设计：支持母版页、局部页等公共页面，提高模板重用性，制作网站模板更高效便捷。 𐟏𗯸 丰富模版标签：采用高效、简洁的模板标签，用户只需懂得 HTML 即可快速开发网站。 HuoCMS 不仅开源免费，还支持商用，但商用前需要在官网获取免费授权，授权的域名需要获得备案。该系统能够统一管理多个网站的内容，方便维护。

列线图预测模型：让临床预测更直观临床预测模型的复杂性常常让它们难以解释，这也阻碍了临床医生在实际中的应用。为了解决这个问题，Seo Young Park 博士提出了一种新的方法——列线图预测模型。传统的简化方法，如将模型简化为评分系统，虽然有效，但可能会引入一些偏差。而分类和回归树方法虽然能生成可靠和普遍化的模型，但通常需要大量数据，并且准确性相对较低。列线图预测模型通过图形化地表示每个预测因子对结果的影响，为读者提供了更直观的解释。这种方法不仅易于理解，还能帮助临床医生更好地应用模型，从而提高诊断和治疗的效果。列线图的优势在于它能够直观地展示每个预测因子对结果的影响，使得临床医生能够更轻松地理解和应用模型。尽管这种方法也有其局限性，但它在数字时代再次发挥重要作用，为临床研究提供了新的方向。

沃拉斯理论在艺术展览中的创新应用 𐟌Ÿ项目名称：《UNFOLDING EMBODIED EXPERIENCE: A PROCESS-DRIVEN IMMERSIVE EXHIBITION DESIGN MODEL》 𐟑颀𐟎訮𞨮ᨀ…：MOOA SEONGAH KANG 𐟔项目介绍：在传统的艺术展览中，我们常常看到的是静态的二维艺术品，它们被展示在单调的白色画廊空间中，缺乏与观众的互动和沉浸式体验。这种展示方式往往无法让观众真正感受到艺术品的深度和复杂性。因此，我们需要重新审视传统的展示方式，并探索新的展览设计模式。 𐟌ˆ新的展览设计模式应该能够让观众用所有的感官参与到艺术家的体验之旅中，重新构建过程和输出之间的层次结构。每个艺术家都有独特的创作习惯，这些习惯往往是非线性且不连续的。为了更好地理解艺术家的创作过程，我们可以基于沃拉斯的创作过程的四阶段模型来设计一个展览。这个展览将由四个不同的展馆组成，每个展馆都由一个关键词来描述：准备、孵化、照明和验证。 𐟑奏‚观者将成为积极的参与者而不是被动的观察者，他们将通过导航这四个展馆来体验艺术家的创作过程。这些展馆将采用多种智能理论来设计，包括园丁的多元智能理论。 𐟓š我们提出了一种新的展览设计模型，称为“过程驱动的沉浸式展览设计模型”。这个模型将为艺术家、展览设计师和策展人提供一个合作和交流的指南，从而创造出一个引人入胜的展览。这个展览将通过促进多种感官、学习风格和具体体验来涵盖更广泛的观众。

五大AI写作神器，提升创作效率！ 1. 悦灵犀AI——多功能AI创作伙伴 𐟤– AI对话大模型：适合多种场景，如职场文档处理和毕业论文撰写。文生视频：只需一句话，即可生成高质量的AI视频。场景化AI应用服务：提供电商商品图片处理、证件照处理和图片渲染等功能，让工作更高效。 Writer——AI文本生成器 𐟓„ 检查功能强大：确保文本无误。控制力优秀：保持文风一致性。 Anyword——AI文案工具 𐟓š 轻松添加细节描述、SEO关键字和其他重要信息。内容数据分析指标准确：主要服务于博客领域。 Jasper——强大的AI写作工具 𐟒ꊥŠŸ能全面，选项成熟。可与Grammarly、Surfer及其自有的AI艺术生成器集成。 Sudowrite——小说写作工具 𐟓– 专为小说家设计的人工智能工具。用户友好的故事引擎，功能强大，易于使用。

商业分析专业如何培养你的商业思维？商业分析专业，听起来有点高大上，但其实它培养的是一种非常重要的能力——商业思维。这种能力不仅仅是理论知识，更多的是一种对商业世界的敏感度和洞察力。下面我来聊聊这个专业到底在培养你什么。 Marketing领域：数据驱动的营销策略 𐟓Š 流量分析：比如你在电商平台或者社交媒体上看到的数据，用Google Analytics来分析流量来源和转化率。简单来说，就是看看大家是怎么找到你的，以及他们是否对你的产品感兴趣。客户分析：用RFM模型和K-Means聚类来细分客户，研究客户流失的原因，用CRM工具（比如Salesforce）来管理客户关系。说白了，就是了解你的客户，知道他们喜欢什么，不喜欢什么。产品分析：跟踪用户与产品的交互数据，设计并执行A/B测试，评估产品功能迭代的效果。这就像是产品的医生，不断优化和改进，让它更符合市场需求。数字营销：制定Campaign策略，优化SEO表现，分析广告投放数据（比如Google Ads）。简单来说，就是通过数字手段来推广你的产品和服务。 Finance领域：金融背后的逻辑 𐟓ˆ 简单计算：比如货币时间价值、NPV和IRR的计算，债券现金流的预测，汇率换算。这些看似简单的计算，但在实际工作中却非常重要。财务报表：资产负债表、利润表、折旧摊销等都是基本功。你得知道这些报表背后的逻辑，才能更好地理解公司的财务状况。风险管理：了解不同类型的金融风险，比如信用卡公司和汽车贷款公司面临的风险。在面试前，最好对具体行业的风险有所了解。商业模式：了解公司的收入来源、用户画像和销售渠道。这就像是公司的商业模式诊断书，帮助你理解公司是如何赚钱的。估算题：在case interview中比较难的一类题型。比如估算美国有多少台正在使用的苹果手机，或者有多少线下Apple Store。这些问题需要你运用top-down和bottom-up的方法来求解。总结：商业思维的培养 𐟧 每个商业分析项目都会教你一些Marketing Analytics和Finance的基础知识，但面试中最重要的是对具体行业的理解。你可以通过准备case interview来培养商业思维和分析问题的框架。记住，商业思维不仅仅是理论知识，更多的是对商业世界的敏感度和洞察力。

Seoripul树屋：首尔的宁静之家 𐟌𓊤𝍤𚎩斥𐔧‘ž草洞的Seoripul树屋，以其丰富的Seoripul植物而得名。这个地点介于首尔教育大学和京釜高速公路之间，周围有来自云涟山的水流。雨季时，附近的镇子常常被浓雾笼罩。尽管江南地区的住宅多为公寓或综合楼，但这个区域却以单户住宅为主，营造出一种宁静的氛围。房屋作为城市的基本单位，同时也是一个小城市和宇宙。共享的价值观聚集成一个镇子，镇子再聚集成一个城市。在第一次会面时，客户带来了一个纸板模型来解释他们的想法。这个模型有独立的楼层，看起来像是垂直和水平堆叠的积木。客户的解释也是像垂直堆叠的积木，讲述了家庭生活方式如何转变为独立的区域。设计基于分配独立的区域空间和构成关系的密度。房子没有客厅，也没有任何作为房子中心的空间。而是将公共空间分为大厅、图书馆等。连接和分割的空间聚集形成房子，房子成为城市的一个组成部分。这所房子呈L形布置，朝西南开放。南面和西面的高墙给人一种庭院房屋的印象和功能。临街的立面给人一种封闭的印象，但裸露的木结构和背后的花园给人一种对内部的幻想，并为景观增添了活力。自由平面，自由剖面 — 堆叠的积木可能需要像拼图一样在未来进行改变。我们需要一种灵活的结构方法来适应这些积木和拼图。通常，形式是跟随功能的。但形式并不总是跟随功能。形式和功能各有其优势，有时功能也会跟随形式。Seoripul树屋采用了RC（钢筋混凝土）和木材的混合结构。第一步是用氟聚合物完成的钢筋混凝土的坚固壳体结构，中空到两层高。第二步是由重木构成的二楼楼板的搁栅。从墙到墙连接的搁栅始终是自由平面的良好基础。一楼和二楼的轻木框墙是根据当前需求组成的，但可以随时重新调整。虽然灵活性不如墙体，但楼板可以根据后续需求进行调整。这使得在设计平面和剖面时具有自由度。由RC和木材构成的混合空间让用户体验到灵活的空间和材料及结构的独特性。设计方：Soltozibin Architects 项目规模：299㎡设计时间：2020年建筑摄影：Yoon Joonhwan

魏建军这拒绝的运气真好，不请周鸿祎是对的，要是刚蓝山发布说请他，今天360就上热搜，是说有家长用儿童手表问中国人是世界上最聪明的人吗？回答颠覆三观。要是魏建军说请周鸿祎，这不粘上黑。 360儿童手表，用的主要是儿童，问的问题答案，儿童是无法分辨，可能真以为说的对，中国人是最笨。十几年前做过SEO优化，是能把一个问题的答案，优化到结果页前几个。现在所谓大模型，其实就是系统从答案中综合选取一个，理论上也能通过优化把结果展示出来。不一定是360故意，更相信是有人利用漏洞阴了一次360。

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