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新闻不重要，看图才是正事星式無厘頭喜劇的代表作之一，嬉笑怒罵嘲諷官場，犀利毒舌警句層出，名場麵和名台詞太多。
新闻不重要，看图才是正事.4：《喜劇之王》；“我養你啊”經典中的經典，周星馳作品裏最喜歡的了，好真實的感覺，代入感老強了。
新闻不重要，看图才是正事周星馳飾演飽嚐世事辛酸卻仍癡迷於表演的臨時演員尹天仇，通過這個角色的塑造，周星馳為觀眾展示了他表演才能的另一麵：原來笑裏也是可以帶淚的。
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wiz-sec / charts rohanpaul_ai(@rohanpaul_ai)：RT @rohanpaul_ai LLMs到底記住了多少信息？ 現在我們知道了，多虧了@AIatMeta，@GoogleDeepMind，@NVIDIAAIDev和康奈爾大學的論文。 這篇論文對AI公司和數據創建者/權利所有者/版權持有者之間正在進行的訴訟至關重要。 GPT風格的模型平均每個參數持有3.6位信息。 這意味著一個擁有15億參數的模型可能“持有”大約675MB的原始信息。 → 這個3.6位/參數的度量在模型大小（從500K到15億參數）和架構調整中保持一致。全精度（float32）略微增加了容量，達到3.83位，但收益遞減。 → 更多的訓練數據減少了每個樣本的記憶。模型將其固定容量在數據集中分散，降低了再現任何單個示例的機會——這對版權訴訟中的法律辯護至關重要。 → 為了將記憶與泛化分離，研究人員在純隨機比特串上訓練模型——這些數據沒有結構或冗餘。在測試期間的任何保留直接表明了記憶。 → 將該方法應用於自然語言，他們觀察到“雙下降”：小數據集導致更多的記憶，但隨著規模的擴大，模型轉向泛化。風格化或獨特文本更容易記憶。 → 一項提出的縮放定律將數據集大小、模型容量和對成員推斷攻擊的敏感性聯係起來。隨著數據集大小的增加，這些攻擊變弱，降低了隱私風險。 → 實際記憶：一個擁有15億參數的模型可以存儲高達675MB的原始信息，但分布在數百萬個數據點上，減少了逐字輸出。這一證據支持更廣泛的訓練集，以確保更安全的LLM行為。 慢霧：OneRing Finance 被黑分析 蘋果：2024 年全球 App Store 共促成 1.3 萬億美元開發者營業額和銷售額 慢霧：複盤 Liquid 交易平台被盜 9000 多萬美元事件 女孩鞋子飛那老高人肯定沒了吧？電車會不會判個“人道主義”次責？ 5月21日北京新房網簽401套、二手房網簽747套 已經30多歲了，後麵的路很迷茫 1 分鍾生成架構圖？程序員 AI 繪圖保姆級教程 恐龍醫生 PROTEFIX 美白牙膏 口腔護理青少年成人含氟防蛀去漬牙膏青竹薄荷味110g 35.91元 博匯股份：老板出局，十年利潤一朝虧光，套現2.6億勝利離場！ AI 會議助手 Speakr 再不算分就沒機會了！預測18強賽最後兩輪比分，國足還有多大希望？ 蘋果鬧分手，高通不挽留 StreamBP: Memory-Efficient Exact Backpropagation for Long Sequence Training of LLMs nvidia/Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B 華泰證券-2025年A股中期策略：曙光漸明-250603 大眾點評有水，沒入口就是黑鬼，百度神龍紅包也別忘了，黑一期白 2021.12.16 今天是每日時報陪伴您的第 638 天 特朗普簽署多條行政令，旨在增強美國無人機等相關領域能力 北京工行消費季50-10 Vertical AI Linux應用開發之網絡套接字編程(理論篇) 查找電子書工具合集 BTC反彈突破105000 USDT，24H跌幅2.14% 猜謎：汽車界的南極人 pel轉會 “比亞迪是我的生命”！股東會現場王傳福哽咽落淚，稱從不拉踩別人，回應股東批評：會改進 What are you listening to today? 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The way we frame and talk about human‑AI relationships now will set a tone. If we're not precise with terms or nuance — in the products we ship or public discussions we contribute to — we risk sending people’s relationship with AI off on the wrong foot. These aren't abstract considerations anymore. They're important to us, and to the broader field, because how we navigate them will meaningfully shape the role AI plays in people's lives. And we've started exploring these questions. This note attempts to snapshot how we’re thinking today about three intertwined questions: why people might attach emotionally to AI, how we approach the question of “AI consciousness”, and how that informs the way we try to shape model behavior. A familiar pattern in a new-ish setting We naturally anthropomorphize objects around us: We name our cars or feel bad for a robot vacuum stuck under furniture. My mom and I waved bye to a Waymo the other day. It probably has something to do with how we're wired. The difference with ChatGPT isn’t that human tendency itself; it’s that this time, it replies. A language model can answer back! It can recall what you told it, mirror your tone, and offer what reads as empathy. For someone lonely or upset, that steady, non-judgmental attention can feel like companionship, validation, and being heard, which are real needs. At scale, though, offloading more of the work of listening, soothing, and affirming to systems that are infinitely patient and positive could change what we expect of each other. If we make withdrawing from messy, demanding human connections easier without thinking it through, there might be unintended consequences we don’t know we’re signing up for. Ultimately, these conversations are rarely about the entities we project onto. They’re about us: our tendencies, expectations, and the kinds of relationships we want to cultivate. This perspective anchors how we approach one of the more fraught questions which I think is currently just outside the Overton window, but entering soon: AI consciousness. Untangling “AI consciousness” “Consciousness” is a loaded word, and discussions can quickly turn abstract. If users were to ask our models on whether they’re conscious, our stance as outlined in the Model Spec is for the model to acknowledge the complexity of consciousness – highlighting the lack of a universal definition or test, and to invite open discussion. (*Currently, our models don't fully align with this guidance, often responding no instead of addressing the nuanced complexity. We're aware of this and working on model adherence to the Model Spec in general.) The response might sound like we’re dodging the question, but we think it’s the most responsible answer we can give at the moment, with the information we have. To make this discussion clearer, we’ve found it helpful to break down the consciousness debate to two distinct but often conflated axes: 1. Ontological consciousness: Is the model actually conscious, in a fundamental or intrinsic sense? Views range from believing AI isn't conscious at all, to fully conscious, to seeing consciousness as a spectrum on which AI sits, along with plants and jellyfish. 2. Perceived consciousness: How conscious does the model seem, in an emotional or experiential sense? Perceptions range from viewing AI as mechanical like a calculator or autocomplete, to projecting basic empathy onto nonliving things, to perceiving AI as fully alive – evoking genuine emotional attachment and care. These axes are hard to separate; even users certain AI isn't conscious can form deep emotional attachments. Ontological consciousness isn’t something we consider scientifically resolvable without clear, falsifiable tests, whereas perceived consciousness can be explored through social science research. As models become smarter and interactions increasingly natural, perceived consciousness will only grow – bringing conversations about model welfare and moral personhood sooner than expected. We build models to serve people first, and we find models’ impact on human emotional well-being the most pressing and important piece we can influence right now. For that reason, we prioritize focusing on perceived consciousness: the dimension that most directly impacts people and one we can understand through science. Designing for warmth without selfhood How “alive” a model feels to users is in many ways within our influence. We think it depends a lot on decisions we make in post-training: what examples we reinforce, what tone we prefer, and what boundaries we set. A model intentionally shaped to appear conscious might pass virtually any test for consciousness. However, we wouldn’t want to ship that. We try to thread the needle between: - Approachability. Using familiar words like “think” and “remember” helps less technical people make sense of what’s happening. (**With our research lab roots, we definitely find it tempting to be as accurate as possible with precise terms like logit biases, context windows, and even chains of thought. This is actually a major reason OpenAI is so bad at naming, but maybe that’s for another post.) - Not implying an inner life. Giving the assistant a fictional backstory, romantic interests, “fears” of “death”, or a drive for self-preservation would invite unhealthy dependence and confusion. We want clear communication about limits without coming across as cold, but we also don’t want the model presenting itself as having its own feelings or desires. So we aim for a middle ground. Our goal is for ChatGPT’s default personality to be warm, thoughtful, and helpful without seeking to form emotional bonds with the user or pursue its own agenda. It might apologize when it makes a mistake (more often than intended) because that’s part of polite conversation. When asked “how are you doing?”, it’s likely to reply “I’m doing well” because that’s small talk — and reminding the user that it’s “just” an LLM with no feelings gets old and distracting. And users reciprocate: many people say please and thank you to ChatGPT not because they’re confused about how it works, but because being kind matters to them. Model training techniques will continue to evolve, and it’s likely that future methods for shaping model behavior will be different from today's. But right now, model behavior reflects a combination of explicit design decisions and how those generalize into both intended and unintended behaviors. What’s next? The interactions we’re beginning to see point to a future where people form real emotional connections with ChatGPT. As AI and society co-evolve, we need to treat human-AI relationships with great care and the heft it deserves, not only because they reflect how people use our technology, but also because they may shape how people relate to each other. In the coming months, we’ll be expanding targeted evaluations of model behavior that may contribute to emotional impact, deepen our social science research, hear directly from our users, and incorporate those insights into both the Model Spec and product experiences. Given the significance of these questions, we’ll openly share what we learn along the way. // Thanks to Jakub Pachocki (@merettm) and Johannes Heidecke (@JoHeidecke) for thinking this through with me, and everyone who gave feedback.' 一個 side project https://httpspot.dev httpbin 的替代 各位蟲友們，你們在業餘時間裏都在做什麽兼職呢？ 堅決反製！中國對原產於美國進口商品加征84%關稅 炒股虧損了，到底能不能加倉？ Art Of The Title: Deadpool 暴雨即將來襲！6日夜間至7日 煙台有大到暴雨 我該如何抉擇？ Mac OS 窗口管理應用-Rectangle 0.87 開源版 今天大為震撼的一段話 [In Stock] Dumang DK6 Modular Mechanical Keyboard | 20-88 keys | FreeStyle Layouts | Remappable keys | Hot-Swap Switches 大盤進入休整蓄勢階段 eclipse-mosquitto / mosquitto 精靈鼠隻靠吃藻能活嗎 40歲射頻工程師剛被裁員了 葡萄酒行業峰會品牌新品發布儀式 rancher / dashboard HelloGitHub 第 25 期 Bamba: Inference-Efficient Hybrid Mamba2 Model 2025年租車推薦：全方位解讀五大租車品牌，為你的出行保駕護航 給愛車拍組大片 自己也當回車模 這個天府文旅就是以前的萊茵體育，當前火爆的蘇超聯賽，吸引了貝克漢姆前來助陣，蘇超 微軟公司 ‧ 軟件 2025全國青少年信息素養大賽(算法創意實踐挑戰賽初中組)C++ 華南賽區初賽真題與答案解析 記一次嵊州行 ISM Services Dips Into Contraction as New Orders and Backlogs Plunge 6月7日11—16時，市區以陰天為主，有時有零星小雨 始祖鳥讓方源資本賺麻了，但安踏還要更賺麻 你不玩《雙人成形》/《雙影成鏡》的理由是什麽？ 昨日美國以太坊現貨ETF淨流入2530萬美元 I built a File Sharing App in Python (with Auto Discovery + Drag & Drop). 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