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谷爱凌关于我的传言90%是假的生活只是看上去很容易

戴维李
May 9, 2023

本文来源：新华社说

来巴黎参加劳伦斯世界体育奖的颁奖典礼，谷爱凌的日程十分紧张——飞来的航班上“赶了8个小时作业”，到了巴黎每天坚持晨跑，动不动就是10公里起。就在颁奖典礼的前一天晚上，她还在线上提交了一份作业。

一如三年前在洛桑冬青奥会初出茅庐时的那样，谷爱凌一直在试图找寻各种身份之间的平衡，幸运的是，在这条道路上她一直做得不错。

在8日晚的2023年劳伦斯颁奖典礼上，谷爱凌凭借着去年在北京冬奥会上夺得两金一银的优异表现，当选最佳极限运动员，成为第一位获得劳伦斯奖的自由式滑雪运动员，同时也成为继刘翔、姚明以及李娜等体坛前辈后，又一位在劳伦斯斩获奖项的中国运动员。

5月8日，荣膺年度最佳极限运动员奖的谷爱凌在展示奖杯。新华社记者高静摄

“能和这些传奇运动员的名字联系在一起，我感到非常光荣。”获奖后的谷爱凌在接受新华社记者专访时说，“所以今天我不想仅仅只是庆祝我个人获得这个荣誉，而是更希望把体育带给我人生的‘正能量’，比如热爱、激情、自信、坚韧，等等这些品质传递给更多的人。”

从进入大众视线以来，谷爱凌就一直被看作是无所不能的天才少女。她爱运动并成为自由式滑雪奥运冠军，还一拿就是两块奥运金牌；她不耽误学业，以优异成绩上了名校斯坦福；她的业余生活同样精彩，电影节、时装周也能频频看到她的身影。

但在谷爱凌自己看来，所有的这一切都来之不易，只是自己在背后的努力与付出通常不会被看见。

2022年2月14日，中国选手谷爱凌在比赛中。新华社记者吴壮摄

“也许我的生活看上去特别容易、特别一帆风顺，但现实并不是这样的。”谷爱凌说，“在这些表面的背后，有太多是大家看不到的部分，而这些看不到的才是最难的。没有成功是容易的，就像我总是在见缝插针地抽时间赶作业、总是尽可能地在训练中找到最好的状态，这些都需要我付出非常非常多的努力。当然我也觉得自己很幸运，能够有机会去完成这些事情，并且得到认可。但真的真的很难！”

2020年的洛桑冬青奥会，16岁的谷爱凌一鸣惊人拿下两金一银，当时每天训练比赛完，她要做的第一件事就是回到青奥村赶作业。那一年，为了更好地备战北京冬奥会，谷爱凌要在一年内完成两年的高中学业以便提前毕业。她不仅做到了，而且还在毕业后拿到了斯坦福大学的录取通知书。

2020年1月22日，谷爱凌在第三届冬青奥会自由式滑雪女子大跳台颁奖仪式后展示她本次冬青奥会获得的三枚奖牌。新华社记者逯阳摄

三年后的今天，19岁的谷爱凌已经是一名大一在校生，带着奥运冠军的光环出现在世界体坛顶级荣誉殿堂的现场，一切似乎都已经变了。但当她说起来前一天晚上还在为了交一份作业而“奋战”时，一切又似乎和三年前没有变化。

谷爱凌自己的感觉如何？

“我只是觉得自己更忙了，然后要面对的事情也更难了，但除此之外，从专业的角度来说，我还是和三年前一样。一样完成学业，一样滑雪训练，一样想把每一件事情做到最好，也一样在向这个世界传递我的想法，希望我的努力可以激励更多的人。这些都没变。”

“但另一方面，我又觉得自己比之前更加成熟了，不过这也没什么好说的，任何人从16岁到19岁都会变得更成熟。”谷爱凌笑着说。

在她看来，更成熟的一个表现就是可以更加坦然地面对互联网上出现的关于自己的负面与批评声音。

“有很多关于我的传言，但其中百分之九十都是假的，所以我也不必把它们放在心上。可能在我15岁的时候，看到一些负面的内容会非常难过，但现在我已经长大了4岁，我有了更强大的内心，我知道有些不好甚至恶意的评价总是会发生，但我已经可以更好地面对了。”谷爱凌说。

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谷歌泄密文件：AI大战，谷歌没有护城河，OpenAI也没有

戴维李
May 4, 2023

本文来源：华尔街见闻

谷歌和OpenAI你追我赶的时候，第三个派别——开源AI一直在悄悄地抢饭碗。

AI大战，究竟谁才是最终赢家？

或许既不是人们讨论最激烈的OpenAI，也不是微软、谷歌等科技巨头，开源AI可能将在未来占领高地。周四，据媒体semianalysis报道，谷歌研究员在一份泄密文件中坦言，谷歌没有护城河，OpenAI也是如此，与开源AI竞争将难以占据优势。

正如文件中提到的，开源模型训练速度更快，可定制性更强，更私密，而且比同类产品能力更出色。他们正在用100美元和130亿的参数做一些“谷歌1000万美元和540亿的参数难以企及”的事情，而且在短短几周内就能做到，而不是几个月。

对于用户而言，如果有一个没有使用限制、免费、高质量的替代品，谁还会为谷歌的产品付费呢？ 以下是谷歌泄密文件：谷歌没有护城河，OpenAI也是如此

我们对OpenAI进行了很多审视和思考，谁会跨越下一个里程碑？下一步会有什么行动？但令人不安的事实是，我们没有能力赢得这场军备竞赛，OpenAI也是如此。在我们争吵不休的时候，第三个派别一直在悄悄地抢我们的饭碗。

我指的是开源AI，简而言之他们正在抢走我们的市场份额。我们认为的“主要的开放问题”如今被解决了，并且已经触达用户。仅举几例：手机上的LLMs：人们以5 tokens/sec在Pixel 6上运行基础模型。

可扩展的个人人工智能：你可以在一个晚上用你的笔记本电脑上微调生成个性化的AI助手。负责任的发布：这个问题并没有“解决”，而是“避免”。有的整个网站充满了没有任何限制的艺术模型，而文字也不甘落后。

多模态性：目前的多模态ScienceQA SOTA是在一小时内训练完成的。

虽然我们的模型在质量上仍有一点优势，但差距正在以令人惊讶的速度迅速缩小。开源模型训练速度更快，可定制性更强，更私密，而且比同类产品能力更出色。他们正在用100美元和130亿的参数做一些“谷歌用1000万美元和540亿的参数难以企及”的事情，而且在几周内就能做到，而不是几个月。这对我们有深远的影响：我们没有诀窍。我们最大的希望是向谷歌以外的其他人学习并与他们合作。我们应该优先考虑实现3P整合。当免费的、不受限制的替代品质量相当时，人们不会为一个受限制的模式付费。我们应该考虑我们的附加值到底在哪里？ 大模型正在拖累我们，从长远来看，最好的模型是那些可以快速迭代的模型。

发生了什么？

三月初，Meta的大语言模型LLaMA被泄露，开源社区得到了第一个真正有能力的基础模型。它没有指令或对话调整，也没有RLHF。尽管如此，社区立即理解了他们所得到的东西的意义。

随后，巨大的创新成果接连涌现出来，发展仅仅间隔了几天。现在，不到一个月的时间，就出现了指令调整、量化、质量改进、人类评价、多模态、RLHF等变体，许多都是相互关联的。

最重要的是，他们已经解决了缩放（scaling）问题，达到了任何人都可以调整的程度。许多新的想法都来自于普通人，门槛已经从一个主要研究机构下降到一个人、一个晚上和一台强大的笔记本电脑。

在许多方面，这对任何人来说都不那么惊讶。当前开源大模型的复兴紧随生成图像模型的火热，开源社区并没有忘记这些相似之处，许多人称这是LLMs的“Stable Diffusion”时刻。通过低秩矩阵微调方法（LoRA），结合规模上的重大突破（如大模型Chinchilla），公众可以用较低成本参与进来；在这两种情况下，获得一个足够高质量的模型可以引发了世界各地的个人和机构的想法和迭代的热潮，很快就会超越大型企业。

这些贡献在图像生成领域非常关键，使Stable Diffusion公司走上了与Dall-E不同的道路。拥有一个开放的模式带来的产品整合、市场、用户界面和创新，这些都是Dall-E所没有的。其效果是可想而知的：在文化影响方面，与OpenAI的解决方案相比，它迅速占据了主导地位，变得越来越相互依赖。同样的事情是否会发生在LLM上还有待观察，但广泛的结构元素是相同的。

我们错过了什么？

开源最近成功的创新直接解决了我们仍在挣扎的问题，多关注他们的工作可以帮助我们避免重蹈覆辙。

LoRA是一个非常强大的技术，我们应该多加注意，LoRA的工作原理是将模型更新表示为低秩因子化，这将更新矩阵的大小减少了几千倍。这使得模型的微调只需要一小部分的成本和时间。能够在几个小时内在消费类硬件上对语言模型进行个性化调整是一件大事，特别是对于那些涉及在近乎实时的情况下纳入新的和多样化的知识。这项技术的存在在谷歌内部没有得到充分的利用，尽管它直接影响了我们一些最雄心勃勃的项目。

从头开始重新训练模型是一条艰难的道路，LoRA之所以如此有效，部分原因在于--像其他形式的微调--是可堆叠的，像指令调整这样的改进可以被应用，然后随着其他贡献者增加对话、推理或工具使用而被利用。虽然单个的微调是低等级的，但它们的总和不需要，允许模型的全等级更新随着时间的推移而积累。

这意味着，随着新的和更好的数据集和任务的出现，模型可以以较低成本保持更新，而不需要支付全面训练的费用。

相比之下，从头开始训练大模型，不仅丢掉了预训练，还丢掉了之前的任何迭代改进。在开源的世界里，这些改进在不久之后就会占据主导地位，从而使全面重新训练的成本变得非常昂贵。

我们应该深思熟虑，每个新的应用或想法是否真的需要一个全新的模型。如果我们真的有重大的架构改进，那么我们应该投资于更积极的提炼形式，尽可能地保留前一代的能力。如果我们能在小模型上更快地进行迭代，那么从长远来看，大模型并不是更有优势。

LoRA更新的成本非常低（约100美元），这意味着几乎任何有想法的人都可以生成。训练时间少于一天是很正常的，在这种速度下，所有这些微调的累积效应不需要很长时间就可以克服初始的模型规模劣势。数据质量的扩展性比大小更好体现在这些项目中，许多模型通过在小型、高质量的数据集上进行训练来节省时间。这表明在数据扩展规律有一定的灵活性，同时正迅速成为谷歌之外的标准训练方式。这两种方法在谷歌都不占优势，但幸运的是，这些高质量的数据集是开源的，可以免费使用。

与开源直接竞争是一个赔本生意最近的这一进展对我们的商业战略有直接、重大的影响，如果有一个没有使用限制、免费、高质量的替代品，谁还会为谷歌的产品付费呢？

而且，我们不应该指望能够追赶上，现代互联网在开放源码上运行是有原因的，开放源码有一些无法复制的优势。

我们更需要他们，对我们的技术进行保密始终是不稳固的，谷歌的研究人员经常变动，所以我们可以假设他们知道我们所知道的一切，而且只要这个途径是开放的，相关技术就会继续散播出去。

但在技术方面保持竞争优势变得更加困难，世界各地的研究机构都在彼此的工作基础上，以广度优先的方式探索解决方案的空间，远远超过了我们的能力。我们可以尝试紧紧抓住我们的秘密，而外部的创新会稀释它们的价值，或者我们可以尝试相互学习。

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不是吓唬你新闻快看不懂了时代抛弃你招呼都不打…

戴维李
May 1, 2023

本文来源：德国之声

不知道从什么时候开始，有些词开始看不懂了。什么摩擦性失业、元宇宙、二次元、赋能、闭环、孵化……新名词层出不穷。这些词来自于哪？大多是新闻或者社交媒体。唉，只能说，时代抛弃你，连新闻都不跟你打招呼。

01、MCN

短视频机构。其实就是把网红都骗到一个群里，再骗网红的钱。

02、私域流量

朋友圈

03、摩擦性失业

说白了就是临时性失业。意思是你一定会找到工作，但你在找工作的时候处于失业状态，这就是摩擦性失业。

04、布局

画饼

05、元宇宙

来源于科幻小说，指利用科技手段创作的虚拟世界、数字生活空间。人可以以数字身份参与和生活在其中。本身没有什么新技术，就是现有技术的整合。

06、二次元

源于日本，原指二维空间。早期的动漫、游戏都是由二维世界构成，画面是一个平面，称作“二次元”世界。目前我们常听到的“二次元”，大多是指中国动漫产业发展过程中衍生出来的特殊含义，专指“个性”、“潮流”、“年轻”。

07、互联网思维

把牛吹到天上去

08、势能积累

其实就是积累，但是加上“势能”二字显得很牛。当你没有任何成果的时候，你都可以说你在做“势能积累”。

09、云计算

让人们像用水用电一样使用计算资源。怎么说呢，一个最简单的理解就是：

作为共享时代的产物，云计算其实就跟电网供电一样，在什么电器需要供电的时候，就会消耗电能，如果不需要的话，就可以暂时待机。

现在我来打个比喻：

过去喝水呢，家家户户都挖了水井，而现在有了水库以及自来水公司，每家每户铺了自来水管，人们一拧水龙头就能喝到干净新鲜的水，如果我们把水管看成通信网络，把水龙头看成我们的手机、平板、个人电脑，那么自来水公司的各种水处理设备和水源就是云，从水源地采水、消毒、净化、存储的过程就是云计算，而把自来水送到家里，并按照用户的用水量进行收费就是云服务。