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#MYB2025 的第二天 在 Exchange 106 的景色真是太棒了！

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很高兴能参加2025年马来西亚区块链周！@MalaysiaBCW 总是很高兴能见到建设者，交流想法，并与当地社区互动 🇲🇾⚡️ 在TARS AI @tarsprotocol，我们不仅仅是在构建工具，我们正在塑造人们与AI的互动方式。 从代理市场到强大的集成，我们的使命是让AI变得更加可及、有用和有趣。 我们快速构建，更快交付，如果你在附近，快来联系我吧！🔥

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这是我两个月前在@Cornell的讲座 “我如何提高我的产出？”一个自然的答案是“我只需多工作几个小时。”工作时间更长确实有帮助，但最终你会达到一个身体极限。 一个更好的问题是，“我如何在不大幅增加投入的情况下提高我的产出？”这就是杠杆。 我们听到“杠杆”这个词太多，以至于它的含义很容易被忽视。我个人最喜欢的杠杆分类是Naval Ravikant的：人力劳动、资本和代码/媒体。每一种都在历史上推动了重大的财富创造浪潮。 然而，一旦某个杠杆来源变得流行（想想今天的YouTube频道与十年前的对比），竞争就会压缩利润空间。因此，当出现新的杠杆时，这是获得超额收益的难得机会。 在这次演讲中，我将AI描述为那种新兴的杠杆。一个AI代理结合了劳动杠杆（它为你工作且无需许可）和代码杠杆（你可以复制和粘贴它）。 说AI将创造巨大的财富是陈词滥调。但使用这种杠杆视角可以让我们以一致的方式解读嘈杂的AI新闻周期，并发现真正的机会。 感谢@unsojo的邀请！

很遗憾，由于签证延误，我无法亲自参加 #ICML2025。但我很高兴能在 ICML 上分享我们的论文："大型语言模型是它们自己的演示预选择器"！🧠📄 💡 如果大型语言模型能够帮助自己选择更好的示例，会怎样呢？ 我们提出了 FEEDER，一个框架，允许大型语言模型根据充分性和必要性预选择一小部分但强大的训练数据，从而降低成本、提升性能，并在任务间实现泛化。 快来看看吧！

大型语言模型的强化学习，2025年春季（加州大学洛杉矶分校） 一系列关于大型语言模型强化学习的新讲座。涵盖了与RLxLLMs相关的广泛主题，如基础知识、测试时计算、RLHF和具有可验证奖励的RL（RLVR）。