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🚨 這不是串門,這是示威,川普訪華沒帶夫人,卻帶齊了各界硬核大佬。 👉 殺傷力最強的是:他把北京“黑名單”上的盧比奧隨身攜帶,直接登堂入室。這哪是訪問?這分明是當眾砸場子,把所謂的“制裁令”當成了廢紙一張! 🔥 這場硬核示威直接把中共的面子按在地上摩擦:我的規矩,才是規矩!你看懂了嗎⁉️

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3個498都打不動你? 想擦邊這個價格可以了吧 Perceptron x Brickroad 聯手打通 AI 實驗室的最後一哩路 很多人在聊 AI 的時候 總是把焦點放在算力或是模型上 但大家往往忽略了一個最核心的事實 沒有高品質的數據 再強大的 AI 也只是個空殼 如果說算力是引擎 那麼數據就是燃料 而我看到 Perceptron Network 與 Brickroad 達成戰略合作 這件事的本質就是為 AI 的燃料打通了一條直達工廠的高速公路 1⃣為什麼是 Brickroad?他們是誰? 如果你不是專門做機器學習的工程師 可能對 Brickroad 比較陌生 簡單來說他們是流動數據經濟領域的領軍人物 全球頂尖 AI 實驗室的數千名研究人員和工程師 每天都在使用 Brickroad 的工具 想像一下一個科學家想要訓練一個醫療 AI 或是一個自動駕駛代理人 他最頭痛的不是寫程式碼 而是去哪裡找、如何評估、如何獲取那些乾淨且可用的數據 Brickroad 提供的就是這套基礎設施 讓開發者能在他們每天工作的環境中直接獲取所需的數據集 2⃣這場合作的「殺手鐧」從資料網格到開發者桌面 這次合作最性感的細節在於 Perceptron 的資料網格將直接對接進數千名工程師的 IDE 中 這意味著什麼 這意味著當一個 AI 代理人(Agent)或工程師在寫程式、訓練模型時 他不需要跳出視窗 不需要去滿世界找數據集 他只需要點開工具 Perceptron 那些由社群貢獻、經過驗證的高品質數據 就會像自來水一樣 直接流進他的開發環境裡 這解決了 AI 開發中最耗時、最痛苦的「數據獲取」問題 Perceptron 負責從全球社群收集、整理那些有價值的洞察 而 Brickroad 則負責把這些洞察精準地送到那些最需要它們的人手裡 這是一場完美的供應鏈整合 3⃣讓社群的貢獻變現為真實價值 對於我們這些 Perceptron 社群的成員來 這是一個巨大的轉折點 以前我們可能會覺得社群來源(Community-sourced)的數據只是存在區塊鏈上的數字 或是某種實驗性的概念 但透過與 Brickroad 的合作 這些數據正式進入了商業實戰階段 當企業、大規模數據使用者和全球頂尖實驗室開始透過這條途徑獲取洞察時 我們所構建的資料網格就產生了真正的實用價值 這不再是小圈子的自嗨 而是真正參與到了全球 AI 基礎建設的供應中 我覺得這場合作背後傳達了一個清晰的信號 去中心化 AI(DeAI)不再只是口號 他們正在透過像 Brickroad 這樣的合作夥伴 將去中心化的力量與傳統的 AI 研究體系縫合在一起 這是一個雙贏的局面 Brickroad 的用戶獲得了更豐富、更具洞察力的數據源 而 Perceptron 則獲得了直達 AI 核心開發圈的門票 他們正在打造的是一個更開放、更高效、且由數據驅動的未來 AI 的未來不是由幾家巨頭關起門來定義的 而是由這種流動的、去中心化的數據交換所塑造的 非常期待他們有更多的消息 Mindo AI

小美哥🕊️|狗宝真帅|🐬TermMax

104,292 views • 6 months ago

「第一次真正看見旺旺擊掌,也第一次聽見寶寶的聲音。」 這麼可愛的畫面,過去卻曾被按下了靜音。這一次,希望牠能飄得遠一點。🐾 曾看到一位日本網友寫給中國朋友的話:他不相信「中國人都不愛護動物」,他只是想知道,面對這些殘酷的虐待事件,大家是否也一樣感到憤怒、一樣渴望改變? 恰巧,最近我和一位中國網友聊了很久。他長期為受虐動物發聲,也包括旺旺。他和我分享了許多我未曾知曉的事件,卻在聊天途中突然問我:「看得到我的貼文嗎?」 原來,有些文章在牠自己的帳號看似正常,從外面看卻被完全隱藏。甚至沒等我確認完,他就無奈地說,這篇大概又被「限流」了,這麼久的努力好像又白費了。 談到動保立法,他理智地坦言:「很難,因為牽涉了太多利益。」 但我在他身上感受到的絕非放棄,而是明知不可為、卻仍一次次拼命發聲的執著。(基於保護對方,在此不公開對話截圖。)我只是想說:有些人不是不發聲,而是他們的聲音,一直沒有機會被看見。🤐 這段影片,是他一直想發卻在抖音傳不出去的畫面。過去只看過 AI 製作的旺旺擊掌圖,這卻是第一次在真實的影像裡,看見活生生、會擊掌的旺旺。🐾 我能做的,就是連同他們沒能傳遞出去的那份心意,一起努力、一起說下去。 這次,要把旺旺的故事,帶到更遠的地方。❤️ #wangwang #justiceforwangwang #旺旺

小貓看世界@子猫は世界を見る

43,370 views • 15 days ago

這台路虎真的好看 白色還帶金邊 我第一次理解「可驗證推理」在幹嘛 一開始我看到可驗證推理這個詞 老實說完全沒感覺 聽起來很專業、很抽象 好像只有工程師才懂 但我慢慢發現,其實它的核心很簡單 你不用相信我,我給你證據 以前用 AI,我都是直接相信結果 AI 給我一個答案,我就接受了 頂多再用自己的經驗判斷一下 但這種方式有一個隱憂 你永遠無法確定結果是真的 還是 AI 過程中有被修改、簡化 或者只是剛好猜對了 這種不確定感,其實挺讓人焦慮的 Inference Labs 的想法很直接 它不要求你去理解模型的每個細節 是讓每次推理都有可驗證的證明 這個證明像是一張收據 告訴你:「這個結果的計算過程確實按照規則跑完了。」對我來說,這是一個巨大的轉變 以前我只能靠信任,但現在至少有方法去確認結果可靠 第一次真正理解這個概念,我有點像豁然開朗 原來 AI 的問題不是「結果不對」 是「你能不能確認結果對」 有了可驗證推理,就算模型很複雜、運算過程你完全看不懂 也能保證結果是可靠的 這種方式對普通使用者來說,非常友好 我現在用 AI 時,開始會注意有沒有證明這回事 因為有了它,我不用完全依賴品牌、名氣或直覺 也不用擔心錯誤結果暗中被執行 對我來說,可驗證推理就是 AI 世界裡最基本的安全網 也是我第一次真正理解 Inference 的核心價值 我覺得可驗證推理不複雜,也不神秘 它做的只是把信任變成可以檢查的證據 對普通使用者而言,這就像給 AI 裝了一個安全鎖

小美哥🕊️|🐬TermMax

751,080 views • 8 months ago