人和AI的训练方式基本是一样的:数据,多经历、多看书、多做事、多交流,增加输入;算法,学习规律、总结经验、举一反三;算力,好好吃饭、好好睡觉、多运动,保护和开发大脑资源。数据要足够多才能训练算法,算法要迭代足够快,算力是稀缺和不可再生资源、很贵、要保护好。
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#AI#基本#经历#学习
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人和AI的训练方式基本是一样的:数据,多经历、多看书、多做事、多交流,增加输入;算法,学习规律、总结经验、举一反三;算力,好好吃饭、好好睡觉、多运动,保护和开发大脑资源。数据要足够多才能训练算法,算法要迭代足够快,算力是稀缺和不可再生资源、很贵、要保护好。
我对OP一直不太感冒,主要是发生了好多次低级错误,进而让我感觉这个团队的文化有些问题,加上业务上落后于ARB,所以基本不太去关注和参与。几件事情分别是:1)早期OP在以太社区的正统性和呼声是最高的,但是团队采取了白名单制度,只和一些大项目合作,这显然违背了去中心化的开放性精神;2)是他们…
人与人之间在基因层面的差异是微不足道的,人基本是环境的产物,你接触的任何东西都能潜移默化的改变你。打交道的人、看的书、关注的博主和新闻、吃的食物、做的事、呆的国家和城市等等,这些都要谨慎选择。
过去两年,我基本都在看书,历史、经济、投资、管理、心理、生物等啥都看,想看啥看啥。最近半年开始对各种机会更感兴趣,区块链、美股、a股、港股、债券、地产、酒、咖啡、餐饮、服装、连锁、农业、医疗健康等,都在琢磨学习。状态截然不同,不过感觉都不错,一种是幸福感,一种是兴奋感。
中国的猪周期之前基本4年左右,但是现在变得越来越长,美国猪周期已经到8-10年。逻辑很简单,以前是机构和散户博弈,散户扛不住了产能去化周就完成了,随着产业的成熟,集中度越来越高,基本变成了机构之间的博弈,机构自然比散户更能扛了,要去化产能就需要更久时间。从博弈角度看币圈的周期,道理也…