作者查詢 / a1234567289
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5F推: 預測高低 你還要分配多少比例 你要連續對好幾次..04/01 11:02
110F推: 做2nm又不難 是量產才難03/31 13:54
111F→: 2013年IBM就做出7nm了 只是量產不了03/31 13:55
190F推: 預測高低點賣出的人喜歡跟你說他高點賣出 低買接03/29 21:12
191F→: 回多賺了多少 但沒告訴你的是他高點賣出50% 結果低03/29 21:12
192F→: 點覺得還會更低所以只接回20%就漲回去了03/29 21:12
193F→: 然後得意的跟你說那20%借回來的多賺多少 結果03/29 21:12
194F→: 最後有30%的錢還是接高了03/29 21:15
77F推: 長期指數投資派最大的敵人就是忍不住賣掉 你好好修03/29 12:52
78F→: 行吧03/29 12:52
78F推: 小惡霸又不是亂打 打了旁邊的菜雞讓大惡霸會痛啊03/29 11:58
19F推: 同上 財力遠大於消費就沒差03/17 19:33
5F推: 一般來說 你做了你能做的所有事之後 比方說明確現在03/06 14:45
6F→: 是銀行要花時間審查 就無法咎責任於你03/06 14:45
7F→: 但你主動找建商說明還是好的03/06 14:46
29F推: 土城最近很常上新聞的案子不是一交屋後就從快80跌回02/24 09:25
30F→: 61了嗎02/24 09:25
105F推: 現在LLM和1990左右的AI 概念上高度統一的 現在只02/18 15:54
106F→: 是有了Attention based的模型架構然後多了一個宣傳02/18 15:54
107F→: 名詞叫做深度學習02/18 15:54
111F→: 1990神經網路是透過向後傳遞改變權重去回歸資料02/18 15:57
112F→: 讓他去資料中間找出pattern 跟現在LLM沒啥不同02/18 15:57
122F推: 現代跟當時的差異是 為了找出更細緻的pattern 後02/18 16:01
123F→: 來人們發明了Convolution/LSTM等OP Attention也是02/18 16:01
124F→: 在Loss function以及訓練方式都有了長足進展02/18 16:01
127F→: 所以說不同也是不同 但本質精神都是用參數對資料做02/18 16:02
128F→: modeling02/18 16:02
132F→: 因此我覺得ceca不算有說錯 只是它忽略了中間進步了02/18 16:03
133F→: 一大段02/18 16:03
138F→: 現代的算力和參數差異 讓現在效果和當時有了巨大差02/18 16:04
139F→: 異02/18 16:04
27F推: 我是覺得頭前比二重好就是了02/13 08:34
32F→: 可以看看之前A4叫板新板鬧劇會不會在二重重演02/13 08:38