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

#MYB2025 在這裡舉辦機構之夜🫶 到目前為止我一直在嘗試當地的食物，Nasi Lemak 是我最喜歡的！

很高興能參加2025年馬來西亞區塊鏈週！ @MalaysiaBCW 總是很高興能見到建設者，交流想法，並與當地社群互動 🇲🇾⚡️ 在 TARS AI @tarsprotocol，我們不僅僅是在建造工具，我們正在塑造人們與 AI 的互動方式。 從代理市場到強大的整合，我們的使命是讓 AI 更加可及、有用和有趣。 我們快速建設，更快發佈，如果你在附近，讓我們聯繫吧！🔥

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這是我兩個月前在 @Cornell 的講座 「我該如何提高我的產出？」一個自然的答案是「我會多工作幾個小時。」工作更長的時間可以幫助，但最終你會達到一個身體的極限。 一個更好的問題是，「我該如何在不增加輸入的情況下提高我的產出？」這就是槓桿。 我們聽到「槓桿」這個詞太多，以至於它的含義容易被忽視。我個人最喜歡的槓桿分類是由 Naval Ravikant 提出的：人力、資本和代碼/媒體。每一種都在歷史上推動了重大的財富創造浪潮。 然而，當一個槓桿來源變得流行（想想今天的 YouTube 頻道與十年前的比較）時，競爭會壓縮利潤。因此，當出現新的槓桿時，這是一個獲得超額收益的難得機會。 在這次演講中，我將 AI 描述為那種新興的槓桿。AI 代理結合了勞動槓桿（它為你工作且不需要許可）和代碼槓桿（你可以複製和粘貼它）。 說 AI 將創造巨大的財富是陳詞濫調。但使用這種槓桿的視角讓我們能夠以一致的方式解讀嘈雜的 AI 新聞周期，並發現真正的機會。 感謝 @unsojo 的邀請！

很遺憾，由於簽證延誤，我無法親自參加 #ICML2025。但我很高興能在 ICML 分享我們的論文："大型語言模型是自我示範的預選器"！🧠📄 💡 如果大型語言模型能幫助自己挑選更好的例子會怎樣？ 我們提出了 FEEDER，一個框架，讓大型語言模型根據充分性和必要性預選一小部分但強大的訓練數據，從而降低成本、提升性能，並在各任務中實現泛化。 快來看看吧！

大型語言模型的強化學習，2025年春季（UCLA） 一系列關於大型語言模型強化學習的新講座。涵蓋了與RLxLLMs相關的廣泛主題，如基礎知識、測試時計算、RLHF和具有可驗證獎勵的RL（RLVR）。