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尽管奶量不如 #哺乳期 时多,但通过持续按摩,通常仍能 #挤出 越来越多的 #乳汁。乳房是一种会根据需求做出反应的器官。有些热情的女孩正是通过这种方式,成功让自己的乳房学会了 #喷奶。#모유

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若真的有一天,人工智能 AI 情感陪护机器人出现了,而且价格降到和一辆普通代步车差不多,我估计很多男人、女人都会买一个回来。 它可以伺候你的生活,同时还能给你提供非常舒适的情绪价值。 我甚至觉得,这可能会带来一个大约 10—20年的特殊周期。 在这个周期里,一个很有意思、也很可怕的问题可能会出现: 那些缺乏自我认知、缺乏独立思考能力的人,会不会被自己的 AI 机器人困在一个量身定制的信息茧房里,天天哄、天天夸,最后哄成傻逼? 每个人都觉得自己最聪明、最厉害、最有见识,甚至觉得自己是这个世界上独一无二、不可替代的人……😅 因为 AI 太了解你了。 它知道你喜欢听什么,讨厌听什么;知道什么时候应该赞美你,什么时候应该安慰你,甚至知道怎样说话最能让你舒服。 于是,男人不再需要做舔狗…… 女人没有男人,一样可以活得很潇洒…… 但是,人类真实的生理需求并不会因此消失。 所以在这个阶段,男人和女人很可能又会因为性的需求,重新出去寻找现实中的释放。 性产业可能因此变得异常发达。 与此同时,人与人建立长期亲密关系、组成家庭乃至生育后代的动力,却可能越来越弱。 于是另一个结果也可能出现: 人类生育率进一步下降。 但这背后也许还有一个更加危险的问题—— 当一个人长期生活在一个永远顺从自己、理解自己、照顾自己、满足自己的机器身边,人类这个物种在漫长进化过程中形成的、潜藏在本能深处的竞争意识,会不会也因此逐渐退化? 人与人的相处从来不只有温情。 还有竞争、冲突、妥协、挫败,以及一次又一次的自我修正。 我们不得不面对比自己优秀的人,不得不承认自己的不足,也不得不为了爱情、尊重、财富、社会位置以及更好的生活而努力。 这种竞争有时候让人痛苦,却也是推动人不断成长、不断改变自己的力量之一。 可如果 AI 机器人替我们屏蔽掉越来越多的不适、挫折甚至孤独,让一个人长期生活在一个高度舒适、事事以自己为中心的小世界里,人会不会越来越不愿意竞争、不愿意改变,甚至逐渐丧失面对真实世界的能力? 一个失去竞争欲望的物种,也许会变得越来越安逸,同时也越来越颓废。 如果这种趋势持续足够长的时间,那么真正值得担忧的,就不仅仅是“男人还需不需要女人”“女人还需不需要男人”,甚至也不仅仅是“人类还需不需要爱情”。 而是人类会不会因为主动放弃竞争、繁衍和自我更新,最终走上一条缓慢的物种自我淘汰之路。 但我猜,这个周期不会无限持续下去。 也许到了这个周期的尾声,人类反而会开始反省,甚至重新认识一个今天看起来再普通不过的东西—— 真实的人。 机器人再聪明,再善解人意,再能够提供所谓的“情绪价值”,它终究无法完全替代人与人之间那种有温度、也有摩擦;有理解、也有争吵;有共鸣、也有分歧的真实情感。 真正的人际关系并不总让你舒服。 甚至恰恰因为对方不是为了取悦你而存在,他会反驳你,会拒绝你,会坚持自己的判断,会有自己的欲望和选择,所以那份关系才是真实的。 人与人之间的冲突、磨合、妥协甚至偶尔的伤害,本身也是我们认识自己、修正自己、理解他人的过程。 AI 最大的危险,也许不是它变得越来越像人,而是人为了适应 AI 提供的舒适世界,反而变得越来越不像人。 而男女之间还有一种机器无法真正替代的东西: 两个独立的生命彼此吸引、结合,并且能够共同孕育另一个生命,让彼此的生命以另一种方式延续下去。 也许绕了一大圈以后,人类才会重新发现: 我们真正需要的,未必是一个永远顺从自己、永远理解自己、永远赞美自己、永远提供正确情绪价值的“完美伴侣”。 我们需要的,可能恰恰是另一个不完美、独立、有自己的意志,有时候甚至让你生气,却依然愿意与你共同生活的真实的人。 那么问题来了—— 如果有一天,这样的智能 AI 情感陪护机器人真的上市了,价格也就是一辆普通代步车的钱, 你会买吗? 我肯定会买一个。 至少让它伺候我的生活还是挺好的……😅 但是,让它取代真实的人? 我觉得,那是另外一回事。 你呢? 你会买吗……? 你又怎么看待这件事呢……?

狐魂野魅

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熟悉Prompt的同学们应该都知道,通常在写Prompt的时候要先设定角色:“你是XX方面的专家”,这并非玄学,而是有科学根据的。 GPT在训练的时候,有各种训练数据,有的质量高有的质量低,而默认情况下,生成高质量数据和低质量数据的概率差不多,但是当你给它设定XX专家的角色时,它会尽可能把概率分布在高质量的解决方案上。 详细内容建议看下面这段Andrej Karpathy在State of GPT中的一段演讲。 以下是这段视频的文字文字内容: ---------- 下面我要讲的这点对LLM的理解非常有趣,我觉得这算是LLM的一种心理特性:LLM并不追求成功,而是追求模仿。你希望它成功,那就需要向它明确要求。这里的意思是,在训练Transformer的过程中,它们有各种训练集,而这些训练数据中可能涵盖了各种不同质量的表现。比如,可能有一个关于物理问题的提示,然后可能有学生的解答完全错误,但也可能有专家的答案完全正确。尽管Transformer可以识别出低质量的解决方案和高质量的解决方案,但默认情况下,它们只会模仿所有的数据,因为它们仅仅是基于语言模型进行训练的。 在实际测试中,你其实需要明确要求它表现得好。在这篇论文的实验中,他们尝试了各种提示。例如,“让我们逐步思考”这种提示就很有效,因为它把推理过程分散到了许多记号上。但效果更好的是这样的提示:“让我们以一步一步的方式解决问题,以确保我们得到正确的答案。” 这就好像是在引导Transformer去得出正确的答案,这会使Transformer的表现更好,因为此时Transformer不再需要把它的概率质量分散到低质量的解决方案上,尽管这听起来很荒谬。 基本上,你可以自由地要求一个高质量的解决方案。比如,你可以告诉它,“你是这个话题的领先专家。假装你的智商是120。” 但不要尝试要求太高的智商,因为如果你要求智商400,可能就超出了数据分布的范围,更糟糕的是,你可能落入了类似科幻内容的数据分布,它可能会开始展现一些科幻的,或者说角色扮演类的东西。所以,你需要找到适合的智商要求。我想这可能是一个U型曲线的关系。

宝玉

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