这篇文章是上海一名高中生在高考后写的随笔,表达了对高中时代结束的感慨与思考。作者回忆与同学的对话,反思毕业季的意义,强调在过渡时期享受生活的重要性,并引用莎士比亚的诗句,寄托对青春的珍惜与希望。
纳西姆·塔勒布的无限猴子理论认为,足够的随机尝试能产生任何有序内容。而大型语言模型(LLM)通过学习人类文本的统计模式,改变了这一理论。LLM不再是随机的,而是通过训练数据生成有意义的文本,尽管它们不具备真正的理解,但能有效生成知识,重新定义了“创造”的概念。
塔勒布的无限猴子理论指出,随机性可以生成任何内容。而现代的大语言模型(LLM)通过学习人类文本,基于统计规律生成文本,显著提高了生成有序内容的概率。LLM将人类知识压缩为概率分布,降低了获取知识的成本。尽管LLM缺乏真正的理解,但它在随机与智能之间创造了一种新能力。
在2025年多伦多国际电影节上,安德鲁·韦伯斯特观看了三部影片:首先是改编自《哈姆雷特》的动画电影《Scarlet》,讲述公主复仇的故事;其次是紧张刺激的惊悚片《Project Y》,同样围绕复仇主题;最后是充满希望与感动的《Sentimental Value》,探讨姐妹俩与父亲的复杂关系。
谷歌与作者和研究机构合作,在AI笔记应用NotebookLM中推出预填充研究内容的“特色”笔记本,初期有八个主题,包括长寿、育儿和莎士比亚作品。未来将推出更多笔记本。
早晨凉爽,作者在风雨中跑步至永陵公园,观察到公园动物和市场的繁忙,买了包子和豆浆,感受到生活的正常节奏。下午参加讲座,讨论AI与人性,提到莎士比亚作品与历史的关系。
本文介绍了SMUGGLER,一种新型神经网络架构,能够高效且容错地进行字节级文本生成。与传统的基于标记的语言模型不同,SMUGGLER直接处理32位字符块,采用稀疏投票、质数多通道纠错和对抗训练等机制。实验结果表明,SMUGGLER在生成莎士比亚文本时,所需参数显著少于传统方法,并能在普通硬件上实现高质量生成。
文章讨论了《Everyday Shakespeare: Lines for Life》一书,介绍了莎士比亚名言的现代解读。书中按日期组织,每句名言附有出处和适用场景,阅读难度低,适合现代读者。作者分享了几句名言及其与汉语表达的对比,强调了语言魅力和文化差异。
皇家莎士比亚公司将经典剧作《麦克白》改编为一款名为《莉莉》的新黑色游戏,设定在现代伊朗,玩家将体验女麦克白的生活并做出影响她命运的选择。该游戏结合了互动和实景电影元素,预计于2025年发布。
本研究评估了不同文本领域中文档相似性评分的性能,比较了TF-IDF、Word2Vec和BERT嵌入的优缺点。结果显示,TF-IDF依赖于词汇重叠,Word2Vec在跨领域比较中表现优越,而BERT在复杂领域的表现较差,可能是由于缺乏微调。
近年来,出版社将集换式卡牌(TCG)元素融入图书,以吸引读者并提升销量。人民文学出版社推出的“世界文豪胶片卡”系列,结合知名作家肖像和签名,吸引了收藏爱好者。然而,部分TCG产品未能成功,反映出出版业在这一领域的挑战与机遇。
研究者使用BERT的历史偏见分析方法测试了其对早期现代英语和现代英语的适应性。他们使用了60个掩模句子和三种不同的模型进行实验,并根据五分制量表对模型预测进行评分。结果显示每个模型对早期现代英语和现代英语的适应性得分。
有时总有点头脑发热,然后作出的事就由长时间的冷静收场。一如买书,当闲逛书店(特别是一直打折的福州路上的古籍书店,原社科书店)时发现一套好书而价钱又不贵时,不管三七二十一买下便是。于是家里堆积了狄更斯、雨果、福克纳、海明威、村上春树,等等,等等。然后是漫长的春夜夏夜秋夜冬夜及荒芜的地铁时光去啃食这些泛黄的页札。但愿狄更斯...
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