賣出比 ARR 更多二級市場的創始人

e = mc^2 + (sidney sweeney)

我意識到人們想要的是學習的感覺，而不是實際的學習 人們不想學會釣魚

在生產中捕捉幻覺的三個方法 1. 建立實時幻覺檢測器 學習實施監控系統，以便在實時生產環境中捕捉AI錯誤。 2. 調試生產AI代理失敗 了解如何使用現實世界的調試技術來識別和排除代理行為的故障。 3. 用最少的代碼部署監控 掌握如何僅用幾行實用代碼將檢測系統添加到現有的AI工作流程中。

關於全國前三大MBA課程之一的令人震驚的文章。 我會試著在這裡摘錄一些關鍵片段，但我建議閱讀整篇文章。

@reductoai 團隊已為他們的客戶解析了超過 4 億份文件，以協助後端處理。 這不是 AI 的炒作。 這為企業節省了數千小時的時間——就在現在。 🧵

是否有一些人專門剪輯技術內容。

有沒有人有能力並且有興趣加入 Midjourney 團隊來訓練一些擴散文本模型？真的感覺我們可以做一些特別的事情，我越來越想嘗試。

我在這裡看到了風帆衝浪的行銷團隊。

GLiClass-V3：一系列僅編碼器模型，在零樣本準確性上與 DeBERTa-v3-Large 相匹配或超越，同時提供高達 50 倍的推理速度。 核心設計： - 單次推理：無需交叉編碼器配對。一個前向傳遞處理所有標籤。 - LoRA 適配器：在邏輯任務（例如，形式邏輯推理、常識問答）上進行微調，以實現符號泛化而不會造成災難性遺忘。 - 邊緣就緒：gliclass-edge-v3.0 在 A6000 上達到 97 ex/s，適合移動設備和物聯網。 GLiClass-V3 變體（gliclass-*）： （基於 DeBERTa、ModernBERT 和 Ettin 進行邊緣部署） - large-v3.0：70.0% 平均 F1（最佳） - base-v3.0：65.6% - modern-large：60.8% - edge-v3.0：48.7%（最快，基於 Ettin） - x-base：57% F1（英語），42%（多語言）以實現穩健的多語言零樣本泛化。 基準測試（零樣本，無微調）： - CR、SST2、IMDb：約 0.93–0.94 F1 - 超越 GLiClass-v2 和交叉編碼器（例如，DeBERTa-v3-Large、RoBERTa） - 可擴展到 128+ 標籤，速度大幅提升（DeBERTa-Large：0.25 ex/s vs GLiClass：82.6） 使用案例： - 多標籤分類（例如，主題、情感、垃圾郵件） - RAG 重新排序 - 隱私安全的設備內 NLP 基於 DeBERTa 和 ModernBERT。完全開源。 pip install gliclass