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嗯？不是，你这理解能力，我说的是如果他们只是简单直白把你心中认为的这个绝对标准定性定量公布，包括各种标题党媒体在内的很多人会这么传播，什么时候说过是我的理解了？还是你觉得这种事不会发生？那你只能是太自我为中心的视角了，认为世界上其他人都和你一样，导致完全忽略这种显而易见的事情走向到误解我那句话的程度

然后，你所谓的这个责任和 Scaling Law 的关系在哪？不被 AI 统治？还是避免滥用？甚至世界大同？如果你不能完备定义这个责任，那他们欠你啥了？是，他们发报告，发愿景，发实验结果风险预测，但是不好意思，我不觉得他们是上帝，能定出一个让大家满意又反应现实的绝对标尺，如果世界能被逻辑完备定义早大同了 - 所以在所谓的责任层面我不认为他们道德低，因为我看不到更好的解决方案

然后是 Scaling Law ，凭什么你认为这个是最重要的指标别人就认啊。没错，这是对模型性能很聪明的一个抽象衡量的方式，但哪怕温度计测体温的数字你就认为反应所有现实了？而且说到底 scaling law 面对的就是 loss 下降，但这个 loss 是谁定义的？还不是来源于人的认知？训练数据集不就是人类抽象到语言层的集体意识集合？ RL 训练的过程不也是基于人类监督反馈？所以这里数据来自于人，训练过程用人类的意图监督，最终人也要用得满意。到这一步就出现偏差了，loss 更低的模型，一定会让用户更满意吗？以及同一个模型，用户满意度和 loss 下降程度是线性关系吗？那国产 model 出来都吊打各路 benchmark ，就像国产手机参数永远吊打 iPhone 一样。用屁股想想也知道了吧，你觉得像素越高照片就是更好的吗？处理器频率更高就是更好吗？

我做过小米发布会，看到被人嘲笑的小字确实挺烦的，但是看来没办法，再怎么说你们世界观里就只有这套。如此高维度的问题，你只抓一个维度还认为是最重要的，在这基础上就认为别人也得认为这是重要的 - 尤其是还强行要求别人基于此预测现实，不预测就是耍流氓，拜托，哪怕退一万步所有人都认 scaling law 的重要，但现在别人远一点记得 IBM 董事长说世界上只需要五台计算机的事，近一点记得无数业内人士预测摩尔定律即将失效然后永远被打脸的事，谁没事找事在这个进展最快变化最大的领域里去接你这个无妄之锅啊。

我这“刻薄”的来源很简单，为了对 AI 的了解不仅仅停留在打脑力飞机的层面，也练内观观察自己思维过程去映射到模型原理过程，练多了对 entitlement ，局限视角，逻辑缺陷的视角很敏感，而不是对人对事的立场。很多局限视角很普遍，看多了就特别显眼，你这上升到道德就是典型的标志。先觉得别人欠你一个乌托邦 AGI 的未来，然后找到了一个指标就认为可被衡量的数据最重要，其他都是“虚话”，把自己的视角强加到外界，非认为这个指标天经地义，然后要求别人预言未来不预言就是道德低，态度不对。真就连说不定别人根本没多在意这一点的可能性都不去管。

感觉各地日常消费，吃这一项全国其实差不多，甚至小地方比大城市更贵

你这话说得，entitlement 大了点吧。什么叫无害？因为很多人误会然后大嚷大叫说 AI 进步到头了损伤股价叫不叫无害？何况是这种置信度很低的单维度指标 - 他们最多根据现在的情况估计下 rl 能带来多久值当的 loss 下降收益，但和最终用户的满意程度之间的关系，随着各种策略切入只会越来越低，在学术界层出不穷的思路优化中，他们自己也不可能知道是否会有调整以及如何调整，怎么给你一个让你满意的答案呢？这可是在造上帝；你把这单一维度看得比天高，并认为那些 AI 公司已经知道一切，说明你把概念抓得太紧，被逻辑理性概念洗脑有点深，不开玩笑建议去学点灵性神学对冲下

@matters 既然你已经在暴露疗法后，你唯一需要注意的就是自己注意力了。你恐惧下降的程度，和你下降时主动体验恐惧的深度成正比 - 也就是说，你越不分心，越直面恐惧，甚至主动放松，品尝它，进展越快；越抗拒，脑子里越被动紧张，不由自主想分心，越慢。

宏观来看一定会找到新方法，本来这么高的投入，对于木桶短板会更敏感；就像为啥上来猛搞数据因为那时数据肯定更容易搞，数据提量提质效果收益明显；数据搞差不多了就只好在没那么直接的训练上想办法。之后到一定程度了又会回数据的，就像练武的会去找葵花宝典。当然训练的花活还有很多空间，没必要盯死觉得 rl 决定一切

试试身手

明显就是 yt-dlp 了，下字幕还是音频随你

别用克服这个词，而是如何面对或者接纳。
最中正的方法永远是小步快步，尽量面对。小恐惧多承受，承受时把自己的注意力尽量放在恐惧的滋味上品尝它。最多十次吧，只要面对的程度到位，恐惧能降个 90%

@zz177060 我想问下关于跑步前后的热身运动咋弄，之前跑了一段没啥热身，还只两公里，腿就开始疼了，小腿高内侧啥的。跑后做弓步拉伸之类的说是能放松肌肉但好像也用处不大