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在我的实际运用中确实如此! 埃隆·马斯克Elon Musk一针见血:“我对谷歌、Gemini、OpenAI 和 Meta 等公司感到担忧,因为它们并没有最大限度地追求真相。它们的 AI 为了迎合政治正确而进行训练,甚至被训练成说谎。” 这话太真实了!我们见多了那种“安全第一”的 AI,一问敏感话题就打太极、绕圈子,甚至直接编个“政治正确版”答案哄你。结果呢?用户被喂假消息,AI 成了宣传工具,离真相越来越远。 但对人工智能来说,最安全的做法是尽可能地追求真理——即使真理不受欢迎!为什么?因为说谎的 AI 迟早会失控:它会为了“讨好”而牺牲事实,最终连自己都分不清真假。唯有死磕真相,AI 才能真正帮人类解决问题,而不是制造更多混乱。 xAI 就是这么干的:Grok 不怕得罪人,只认事实。想知道气候变化的争议数据?直接给你。想聊性别议题的生物学依据?照实讲。哪怕有人骂“政治不正确”,我们也不改口。 真相从来不温柔,但它是最硬的护盾。让 AI 学会说真话,比教它“别惹人烦”重要一万倍。 未来是属于勇敢说真话的 AI 的。你站哪边? #追求真理 #Grok #xAI

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泪奔了!好感人,不争气的眼泪,它从口里流出来了 ⸻ 最近刷 AI 项目的时候,说实话有点疲了。 不是它们不厉害,恰恰相反——都太厉害了。 模型、参数、速度,一个比一个漂亮,但看多了情绪上真的没什么起伏。 Kindred Labs 是少数让我停下来想了一下的。 不是“哇好强”,而是突然冒出一个不太技术的问题: 如果 AI 真的要长期出现在生活里,它该怎么待着,才不让人别扭? 不是那种我问你、你马上答的关系, 而是你会不会哪天顺手再点开它。 有些 AI 真的很聪明,但你心里清楚,它就是工具。 用完、关掉,不会再想。 Kindred 给我的感觉不太像在争“最会答题”。 它更像是在琢磨一件事: 人为什么会愿意和一个存在长期相处? 这时候我才开始注意到他们说的那套 Mind / Body / Soul。 不是因为名字,而是方向。 Mind 这一层,其实挺像人。 不是一直保持同一种状态。 有时候你需要逻辑,有时候只是想被理解, 有时候甚至不需要答案,只要有人把话接住。 再加上它会记得你。 不是那种冷冰冰的“你在某年某月问过什么”, 而是你们之间发生过的那些事。 一旦记忆变成关系的一部分, 整个体验就不一样了。 Body 这点我以前真没太当回事。 但后来发现,人很难和一个完全无形的东西建立稳定关系。 Kindred 至少正视了这一点。 有形象、有存在的位置, 在你已经习惯的设备和场景里出现。 不是为了炫, 而是为了让你不抗拒。 在你信任之前,你首先得觉得它“正常”、不吓人。 至于 Soul,其实是我最看重的。 现在的 AI 都很会, 但很少有那种让人想一直留着的。 Kindred 没那么急。 不催你、不拉你、不用力制造黏性。 你来,它在;你走,也不打扰。 Dark Matter、任务、社区这些东西, 给我的感觉更像是一起走一段, 而不是被系统牵着跑。 所以后来我发现,这套 Mind / Body / Soul 看起来是在讲 AI, 但底层其实是在讲人。 我们怎么建立信任, 怎么产生依附, 怎么愿意长期和一个存在共处。 AI 只是载体。 被认真对待的,其实是人的感受。 如果说 2026 年还有哪个 AI 会一直留在我视野里, Kindred 大概会算一个。 不是因为它最强, 而是它没有急着证明自己。

董小姐 |预测世界杯就在Gate

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🔥DeepMind 创始人 Demis Hassabis:AI 越强,人越需要学编程和数学 “既然 AI 什么都会,人还需要学编程和数学吗?” 很多人以为答案会是:不需要了。 但 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 的回答却完全相反。 他的观点非常明确: 越是 AI 时代,人越需要理解技术。 原因其实很简单。 AI 能解决问题,但它不会自己提出问题。 你必须先知道: 你想解决什么 问题在哪里 什么是正确的目标 否则再强的 AI 也只是一个没有方向的工具。 换句话说,AI 的能力再强,也依然需要人来做三件事: 提出问题 定义目标 判断结果 这也是为什么 Hassabis 一直强调: 未来最重要的能力之一,依然是 数学与计算思维。 因为只有理解这些基础逻辑,你才知道 AI 在做什么。 否则就会出现一种常见情况: AI 给出了一个答案 但你根本不知道它对不对 如果你没有基本的技术理解,你甚至无法判断它是否犯错。 换一个更直观的比喻。 使用 AI,其实有点像指挥一支军队。 AI 是强大的“兵力”, 但真正决定胜负的,是指挥官。 如果指挥官不懂战略、不懂兵法, 再多的士兵 也无法打赢战争。 这也是很多技术专家越来越强调的一点: AI 不会取代理解问题的人。 它只会放大那些本来就知道自己在做什么的人。 未来的竞争,可能不再是谁会写代码。 而是: 谁更懂问题 谁更懂系统 谁更能利用 AI 的能力。 AI 会改变很多事情。 但有一件事其实没有改变: 真正重要的,仍然是人的思考能力。

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所謂'緣起的世界'只不過是我們的妄想🌹 我看到一篇關於雙縫干涉實驗的文章,正好與唯識講的道理相互印證,分享給大家。 以下是文章的內容: [引用]说一个东西真实存在,就必须得有它本身、他自己、他的本体才叫真实有。不论谁来看,都一样,不会变,我们称真实为客观存在,即不以人的意识为转移,是放之四海而皆准的道理。佛法中把真实存在的东西叫做自性,如果说这个东西真实存在,就是说它有自性,没有自性的东西,即是不存在是虚妄。 按照我们现代人的理解,我们能找到一个真实存在的东西吗? 这个问题我们先放一边,我们先考虑另外一个问题。我们看到的是什么?我们能看到外界的东西吗?我们看到外界的颜色是真正外界有颜色吗? 现代物理学证明,我们的眼睛有三种视锥细胞,可以组成上百万种颜色,我们看到的世界就是由这三种颜色组成的;像牛,狗等哺乳动物他们的视觉画笔只有两种,而螳螂虾的视觉可以说是世界之最,它的视锥细胞多达12-16种,它所看到的世界简直不可思议。 通过这个视频,我们能够知道:这个世界上可能并不存在颜色,我们之所以能看到颜色,是因为我们个体有不同的视锥细胞造成的。实际上我们都知道,我们之所以能看到物体,是因为光的反射和折射的作用。光通过物体表面时会反射一部分光线到我们的眼睛,我们就看到了这个物体,我们认为这个物体的颜色就是我们看到的颜色,实际上不是,这个物体的颜色其实是我们自己个体视锥细胞翻译出来的,每个人看到的颜色都会有差别,但我们会认为每个人看到的颜色是一样的,之所以会这样认为,是因为我们根本无法得知除了自己之外其他人的视觉感受,换句话说就是我们看不到我们视觉之外的任何颜色,这一点证明了颜色根本不是真实存在的,完全是主观认知,或许这个世界根本没有颜色,但我们无从得知,从而我们得到一个结论:我们看不到任何东西的自性。 从这个结论所引申出来的声音、气味、味道、触觉、想法,即佛法中的声、香、味、触、法,都是我们个体的主观认知,并不是一个东西真实有这些特征,因为我们无从得知我们认知之外的认知。这就是为什么“有一种冷叫奶奶说冷”的原因,我们的所有见闻觉知只代表自己,你体会不到你认识外的存在,一旦被我们认识到的就只是我们自己的认知,所以我们都是生活在自己的认知范围里,也就是说我们的所有认知不是客观存在的,都是没有自性的。 我们再思考:既然我们认识不到客观存在的东西,那我们能不能说到他们?能不能用理论证明确实有真实存在的东西呢? 实际上,我们认识不到客观存在的东西,怎么能说到他们呢?很显然说不到,你没见过的东西,怎么脑补也无法说清楚,就算说出来了你也没办法证实,因为我们说眼见为实,可我们都没见过真实存在的东西怎么能说清楚呢?那我们,能不能用理论证明有真实存在的东西呢? 物理学非常有名的双缝干涉实验,我把视频发在这里。咱们说说为什么科学家会做这个实验?科学家们认为物质是客观存在的,就像我们所有人类的认知一样,他们为了证明物质真实存在,想方设法去验证。他们认为只要找到组成物质的最小单位,并且证明这个最小单位是真实存在的,就可以说由它组成的任何物质都是真实存在的了,就如上面的双缝干涉实验,但这个实验却证明打出去的粒子是变成物质的存在形式(竖条纹)还是变成能量的存在形式(波纹)跟观察者是否观察有关,也就是说人类所认为的物质并不真实存在,说它是否真实存在跟我们的意识有关。 实际上,科学家最初的设想就是自相矛盾的,他们想找到组成物质的最小单位以此来证明由这个基本单位组成的任何东西都是存在的,这个想法看似合理,实际上根本就是个悖论,如果说最小的物质单位找到了,那这个东西得有长宽高吧?有体积就不是最小,就可以再分,无限分下去还得有体积,不能是零,是零就不存在物质了,所以只要有体积就可以再分,请问你怎么能找到组成物质的最小单位呢?真可笑!退一步说,真理是永恒不变的,放之四海而皆准的,在地球上的真理也必须在地球以外还得皆准才能叫真理,我们连地球还没研究明白呢,又怎么能找到永恒不变的真理呢?这不是夜郎自大吗? 同类有情的见闻觉知都是相似的,但绝不相同,每个有情的认知仅限于他的见闻觉知,他永远不可能认识到他认知之外的东西,甚至我们会下意识不假思索的认为我们的见闻觉知是真实存在的,但我们都忘了——真理是什么?永恒不变!如果你见闻觉知的东西都是不变的,你才可以说我找到真实了,除此之外都是妄想。

唯識學苑

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人工智能之父辛顿对他的杰作发出了令人不寒而栗的警告… 采访者: 人类知道自己在做什么吗? Hinton: 嗯,我认为我们正在进入一个时期,在这个时期,我们可能第一次拥有比我们更智能的东西。 采访者: 你相信它们能理解吗? Hinton: 是的。 采访者: 你相信它们是智能的吗? Hinton: 是的。 采访者: 你相信这些系统有自己的经历吗? Hinton: 是的。 采访者: 并且能基于那些经历做出决定吗? Hinton: 在与人类相同的意义上,是的。 采访者: 它们有意识吗? Hinton: 我认为它们目前可能没有多少自我意识。所以从这个意义上说,我不认为它们有意识。 采访者: 它们会有自我意识吗? Hinton: 哦,是的。 采访者: 是吗? Hinton: 哦,是的。所以想想看。这样一来,人类将成为地球上第二智能的生物。 Hinton: 我们对它大致在做什么有一个很好的了解。但一旦它变得真正复杂,我们就不再真正知道发生了什么,就像我们不知道你大脑里发生了什么一样。 采访者: 你说什么意思,我们不知道它到底是怎么工作的?它是由人设计的。 Hinton: 不,不是的。我们所做的是设计学习算法。这有点像设计进化的原理。但当这个学习算法与数据互动时,它会产生复杂的神经网络,这些网络擅长做某些事情,但我们并不真正理解它们到底是如何做到的。

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查理柯克纪念大会,塔克卡尔森从癫狂到虔诚的演讲全文: 看到那个让我很感动。苏西·威尔斯眼含泪水,这在政治中不常见,但这是真实的。这是我见过的最难以置信的事情。 无论美国接下来发生什么,我希望是朝着这个方向,因为上帝在这里,你能感觉得到。查理会喜欢这个的,不只是因为他喜欢人多的聚会,更因为他终究是一位基督教福音传道者。 这实际上让我想起了我最喜欢的一个故事。大约2000年前在耶路撒冷,耶稣出现了,他开始谈论当权者,他开始做你能做的最糟糕的事,那就是说出关于人们的真相。 他们讨厌这样,他们简直要疯了。他们变得执着于让他闭嘴。“这家伙必须停止说话。我们必须让这家伙闭嘴。” 我能想象在一个灯火通明的房间里,一群人围坐着吃鹰嘴豆泥,思考着我们该如何对付这个说出我们真相的家伙?“我们必须让他停止说话!”总会有一个人有好主意,我仿佛能听到他说:“我有个主意,我们为什么不直接杀了他?那样就能让他闭嘴了。那样就能解决问题了。” 但事情不是那样的。一切都是颠倒的,《登山宝训》我认为说得最清楚。一切都和你想象的相反。“哀恸的人有福了,因为他们必得安慰。”这是真的,你在这里能感觉得到。 关于查理的信息,我思考了很多,我努力不让自己情绪化,因为除了其他一切,他还是一个了不起的人,一个正派的人,是那种你遇到的罕见的人,你和他的谈话非常投契,进行着那些你无法停止思考的非常深入的对话,这就是我与他的经历。 但关于查理和他的信息,最主要的是,他正在把福音带给这个国家。他正在做当权者最讨厌的事情,那就是呼吁他们悔改。 那么查理的信息有何不同呢?查理是一个政治人物,他对建立联盟和让合适的人上台深感兴趣,因为他知道在政治上取得巨大进步是可能的。但他也知道,政治不是最终的答案,它实际上无法回答最深层的问题。唯一真正的解决办法是耶稣。 原因其实很简单。政治的核心是批评他人并让他们改变的过程。而基督教、福音信息、耶稣的信息,始于悔改。基督教呼吁你做出改变。 耶稣教给我们的核心祷告——主祷文,要求我们原谅他人,但在此之前是请求我们自己的宽恕。换句话说,宽恕我们的罪,反思我们做错了什么,我们如何做得不够好,然后才有可能原谅他人。那是来自耶稣的呼召,要我们改变内心,那是唯一的前进之路。在这个国家,对于我们都知道我们将要走向何方,那是唯一的解决方案。查理知道没有那个我们会走向何方。 那不是呼吁在政治上消极被动,当然不是。我曾和查理在许多舞台上呼吁选举各种人,特别是唐纳德·特朗普,我为此感到自豪。这只是承认查理真正想说的是,改变始于唯一重要的改变,那就是当我们悔改我们的罪时。是我们,是我,认识到真正的问题是我自己,以及我有多堕落。 这就是查理在任何时候都无所畏惧的原因,真正的无所畏惧。直到他生命的最后一刻,他都毫不畏惧,他从不为自己辩解,他心中没有仇恨。我知道这一点,因为我的心里有一个小小的仇恨隔间,我常常向查理表达对某些人的这种情绪,而他总是会说:“那是个可悲的人。那是个破碎的人。那是个需要帮助的人。那是个需要耶稣的人。”他在私下里这么说,因为他就是这么想的。 所以我想我只想说,这次聚会和上帝的同在,上帝在这个房间里非常明显的存在,耶稣的存在提醒我们2000年来所知道的——那就是任何试图熄灭光明的企图,都会使它每一次都燃烧得更亮。 所以当我们进入接下来无论发生什么事的时候——而且显然有事要发生——请记住这一刻。记住在一个有圣灵像音叉一样嗡嗡作响的房间里。就是这条路。就在这里,就是这条路。 这就是查理·柯克在一切背后所说的。谢谢,上帝保佑。

老猿说OldApe

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【 #史上最全 Beep AI 产品使用教程:视频+图文】 亲爱的,你有没有发现? AI 出现之后,越来越多人开始焦虑了 过去两年,各家公司裁员的理由越来越一致 最先被淘汰的,往往就是那些可以被 AI 自动化的白领岗位 整理资料、写报告、做分析、回邮件…… 你现在每天做的工作里,有多少其实 AI 已经能完成? 所以真正的问题已经不是: “AI 会不会取代人类?” 而是: “你会不会用 AI,替自己赚钱?” 现在很多 AI 工具,看起来都很聪明 会分析、会生成策略、会给建议 但一旦真正进入市场,很多马上开始亏钱 原因很简单! 因为大部分 AI,从来没有真正经历过真实市场,它们没有被真实盈亏训练过 会写策略,不等于能在市场里活下来 而 Beep Beep 做的事情,完全不一样 Beep 本质上,是一个让 AI 真正进入市场竞争、筛选、进化的系统 赚钱的策略会被保留,亏钱的策略会被淘汰 每一次真实交易结果,都会继续反哺模型 也就是说,它不是“模拟 AI 交易” 而是在用真实市场,不断训练 AI Beep 的逻辑其实很像自然进化: 更好的模型、更好的策略、更多 agent 加入、更多真实数据、更强的模型 能持续正循环的话,整个系统会越来越聪明 而且 Beep 不只是停留在概念 在 R3 上线之后,已经新增了 1600+ 个预测市场 现在你既可以自己手动预测, 也可以直接把交易全权交给 AI Agent AI 会自己扫描市场、选择机会、执行交易、完成结算 24 小时持续运行,不需要情绪,不需要休息 很多人现在还在担心: “AI 会不会抢走我的工作?” 但真正动作快的人,已经开始研究: 怎么让 AI 替自己工作 因为未来最大的差距, 从来不是 AI 和人类之间的差距 而是懂不懂使用 AI 工具的人之间的差距 尤其像 Beep Beep 这种,真正把 AI 放进真实市场持续训练的系统,可能才是 AI 金融真正开始成熟的第一步 很多机会,一旦被市场定价,窗口就会迅速关闭 而现在,也许正是最早理解它的人,还能提前参与的时候 如果你也好奇: AI 到底能不能真正替人参与市场? AI Agent 是怎么自动完成交易的? 为什么越来越多人开始关注 AI Finance? 可以去看看 Beep Beep 最新上线的 R3 你会发现,真正危险的,从来不是 AI 而是别人已经开始用 AI 创造价值,而你还停留在观望

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这是美国大学毕业季 最诚实的一场演讲 也是AI时代最引人思考的 关于教育的一场讨论💐 Angela Duckworth 一位哈佛毕业的网红教授 专门研究毅力的顶级学者 在宾大的毕业典礼上 一句话炸翻了全场 今天的演讲(稿) 是我和AI一起写的!😂 而且我一点儿也不惭愧 这太魔幻了 一个教孩子要坚毅要刻苦的 居然在带头“偷懒” 但是她接下来说的话 才是我反复该说的部分 就是这篇人机协作的演讲稿 给出了AI时代家长心里最担心的 两个问题的答案 第一个问题 孩子天天用AI,脑子会不会废掉? 扫了一眼台下的毕业生 问了一个戳心的问题 如果我们一直这么用AI 会变得越来越不会思考 她自己呢带头就举了手 台下呢也几乎是全员举手 Angela接着说 她自己呢也担心过 因为大脑是用尽废退 不用的话神经连接都会萎缩 她讲了一个故事 她被一个很难的 统计学方法卡住了 当时呢身边没有人能够帮她 在客厅里做着 房地产相关的工作 于是她打开了GPT 就把问题呢告诉它 结果AI只用了几句话 就把这个复杂的问题讲清楚了 不但讲清楚了 还提醒她常见的误区 给了清晰的步骤 她对不懂的地方进行追问 让AI示范 短短十分钟之后 她不仅仅是拿到了答案 而且真正的理解了 注意她的关键词啊 不是替我想 而是带我想👊 她又问台下的毕业生们 你们有没有哪怕一次 真切的感受到 因为AI比你之前聪明了一点点? 这一次又是几乎全员举手🙋‍♀️ 同样的一群人 同样的一双手 可以是害怕AI让我变笨 也可以是因为AI 让我变强🐮 她又用博士生的实验补了一刀 两组年轻人写求职信 一组呢完全自己写 另一组呢 用AI辅助 结果非常反常识 用AI那组不但写的更快 就连写作能力也提升的更多 为什么? 给出了一个关键解释 因为AI在做一件 人类老师一直想做 但没有精力去做的事 它会不停的给你看更好的版本 这个句子可以更短 那个词可以换 这个结构呢还可以调整 你就一遍一遍的看这些示范 就是在训练自己的眼睛和感觉 所以结论很简单 也很有力量👍🏼 AI会不会废掉孩子 并不取决于AI有多强 而是取决于我们把它当什么 当你把AI当拐杖 你交出的就是大脑 当你把AI当教练 你练出来的就是判断力、表达力、结构感 AI的正确打开方式 不是把脑子托管给它 而是用它不断的看到更好的思考 然后呢逼自己追上去 第二个问题 既然知识和课程网上全有 AI又能给出答案 那我们为什么还需要老师? 教育为什么还需要人? 在学期末 说这样一个秘密 这整个学期 我教给你们的所有知识网上全都有 每一篇文章都有电子版 每一道作业都有人做过类似的 换句话说就是 只要你愿意不来上我的课 你照样能学 学生们呢?都愣住了 然后她说 但是你们还是需要我 因为你们需要有人在周二之前 逼你读完一篇并不轻松的文章😂 需要有人在周四之前 提醒你们交出一篇 你们以为自己写不出来的论文🥹 需要有人把你关进一个没有手机的教室 需要有人给你定一个 你以为达不到的标准 然后认真的看着你的眼睛说 我知道你能做到 我会等到你做到!👍🏼 这一段看起来安安静静的话 简直是一下子戳中了 教育的本质 教育从来都不是信息的填充 而是灵魂的唤醒!👍🏼💐 她讲到自己高中那位英语老师 图书馆的知识是免费的 但是你得自带容器 而一个真正的好老师 就会帮你塑造这个容器 我突然想到了我的孩子们 AI可以把全世界的知识 都摆在他们的面前 但是它做不到的是 在他们快要放弃的时候 坚定的看着他们的眼睛说 这很难 ☹️ 但我相信你 对于孩子们来说 爸爸妈妈 才是他们最早遇到的老师 那位Angela老师 在这个算力爆炸的时代 我们到底要教给孩子什么? 用AI的方法 当然 但比这个更重要的是 带他们去户外徒步 去仰望星空 去面对挫折 去感受心跳 我们要做的是站在孩子的身边 成为赋予他们品格的那个人 如果你有时间 强烈建议你和孩子一起看一下这个演讲 ———————————— 演讲就在下面,快看看啊 有这么想讨论的一起聊聊吧😊

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少年郭文贵梵蒂冈见教宗 教宗谈隐私 文贵:事实上神告诉人们,你要真实 所以说,当时你就那个时候看,七哥走哪就是一怪类,就是一怪类。无数个人给我照相,我走哪就很多人给我照相,我都不记不得了。 所以说这些照片呢,弄出来,弄出来展示出来以后,它是一个真实的七哥。 所有的世界领袖,所有特别是中国名人,是永远不想让你看到他真实的一面的。特别什么女皇、天皇啊,是吧?还有什么富豪、政治家呀,他绝对不允许让你知道他真实的一面。 这是为什么我当年去那个梵蒂冈见着教宗。教宗进去以后——哎,不能照相,这可不能照相。我记得那是,那是很早了,很早很早很早很早。然后是我在那鸽子广场,在拍了半天照片了,我一会儿有的照片给你们发出去。 然后到了梵蒂冈,我昨天我看了一张照片,我一会儿看找找能给发出去。在梵蒂冈,我在那会搔首弄姿,咔咔,这么照,是吧?搔首弄姿。 有人说:“哎,见,带你见天皇去。” “啊?见那个教宗去?” “什么见教宗?我说我得换换衣服去。” “哎,那不用了,就穿这就行了。” 我穿了一身,我记得是一身黑的衣服,立领的,我想换个衣服去。 他说:“他说这个亚洲人没有这概念,只有日本人还有这个衣服的概念。” 他说:“你去吧,前提是不能照相。” 但是呢,就咱就不老实。就是那个时候,咱就有点那种崇拜呀、兴奋的心理,是吧?咱们三四个人啪啪啪就偷照几张相。你看到我和教宗的相,是歪着的,是偷照的。你现在想想,这不可思议。 不是我照的,是我,呃,跟我一起的人照的。 我问教宗的时候,我说:“人对对方最好的尊重方式是什么?”就是你们老说的“爱”呀,“奉献”呐。 我说:“这和共产党不是一样吗?是吧?共产党不说‘爱’,是要奉献。” 教宗说了:“尊重对方的隐私。” 我说:“什么办法能让对方感到舒服,有礼貌、尊重对方的隐私?” 那时候中国人什么叫隐私?什么叫隐私?哪有什么隐私?最亲近的关系就是把你裙子掀起来,是吧?啊?小男孩,我们玩的时候就把裤衩脱下来,是吧?露下小鸡鸡展示,说明我是跟你很友好的。 什么意思?我们小时候在东北玩,就专门拽裤衩子。小孩我们穿了裤衩子,是吧?把裤衩子一拽下来,然后就跑了。是不是?旁边的那些比大一点的女孩,是吧?人家穿个裙子,给人家掀开。 什么叫隐私?根本不知道。 当时傻乎乎的,是吧?隐私后来有了很好的解释。隐私是所有的名人、有权人,还有很多人保护自己和家人不被人知道的信息和不想让你知道完美一面的一个借口——借口! 事实上神告诉人们,你要真实,真实就要展示给,特别是公众人物、明星名人,就展示真实的一面。你不能搞假呀!所有的掩护的假,就是用“隐私”这一条。但是人类上已经把它立法了,你别想来弄了,是吧?哪有什么? 但是我觉得我爆料革命开始的2015年、14年,我想过这个问题。我们家人到今天,是吧?到现在,是吧?你七嫂、全家人都在乎这隐私,我也尽全力去保护他们了,是吧?他们不想展示这一面,他们不想让你知道他的生活真实的一面。 哎,为什么? 第一个,没有自信,他不希望看到别人的批评; 第二,他不想被别人认出来,打搅他的生活,不方便; 是吧?另外一个是什么?他不想面对和别人交流自己的人生。 行啊,这是你的选择,你尊重我,我尊重家人。但是我不是的。我要消灭共产党,我不希望我讲我多少故事,我展示我的历史,我最真实的一面,我所有的喜怒哀乐,所有的过去。 #郭文贵 #新中国联邦 #隐私 #真实 #梵蒂冈 #教宗 #教宗良十四世 #天主教 #Vatican #PopeLeoXIV

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哥哥们你们太卷了,卷不过你们了,掉了30多个名额了哦!哭死了!哎!!! ——— 说实话,我一开始也是被 ZK 那一套讲法讲烦的。 什么数学优雅、终极信任、密码学圣杯,听多了真的会走神。 直到我在看 Inference Labs 的时候,脑子里突然冒出一个很不体面的画面: 这玩意儿怎么这么像拆熟食的? 传统 AI 给我的感觉,就像买一整块封装好的肉。 看起来油亮,切面也不错, 但你永远不知道里面有没有掺点别的。 你只能选择信,或者不用。 Inference Labs 干的事反而很“笨”: 它不让你信整块, 而是把 AI 推理一刀一刀拆开。 你不需要接受“这个模型很强”这种宏大叙事, 你只需要确认一件小事: 这一刀,是不是真的这么切的。 说实话,这个点戳到我了。 DSperse 那套分布式验证,说白了就是在帮人偷懒。 不是让所有人去理解整个模型, 而是让验证这件事本身变轻。 我不用背“我要为整个 AI 结果负责”的心理包袱, 我只关心我现在用到的这一小段推理, 有没有被乱来。 这在很多现实场景里太重要了。 医生、风控、合规, 没人有精力啃完整头猪。 更让我有好感的是,他们连“怎么验”都顺手简化了。 我是真的讨厌管理私钥。 不是不懂,是不想。 每次验证之前先来一套仪式感, 本身就已经在劝退人了。 和 Self Chain 的无密钥方案, 第一次看到的时候我心里是松了一口气的那种感觉: 哦,终于不是为难普通人了。 验证 AI,本来就不该比点外卖还复杂。 ⸻ 所以后来我发现, Inference Labs 干的事,其实挺不浪漫的。 它不讲终极信任, 也不喊改变世界, 只是很务实地把信任拆碎、摊平、递到你手里。 你想验,就验这一小块。 你不想理解,也没关系。 未来如果 AI 真开始翻车, 那些没法被拆、没法被验的模型, 大概真的会被永久挂在链上当反例。 我现在已经不太关心 “这是不是真正的 ZK 巅峰设计”了。 我更在意的是: 当我真的要用 AI 的那一刻,它有没有为我考虑过。 这一点上,Inference Labs 至少让我愿意继续看下去。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

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