原来,这就是“捉鸡理论”
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以前生活在农村的时候,经常看人捉鸡。 他们随手捡起一片😁树叶,用两根小棍从中穿过,做成一个“眼罩”。 接着,在🔥里面放上一些食物,引诱鸡来吃。 鸡将其叼起来的瞬间,立😀刻被树叶蒙住双眼,轻松被人捉住。 但只要鸡懂得松口,这🙌个陷阱就完全失效。 可鸡有个特性,只要叼到食物,它就死🥳死咬住,怎么也不肯松嘴。 人也有一样的贪念。一旦拥有某😴样东西,就不愿放手,甚至还想要更多。 可放纵欲望带来的😁满足都是暂时的,要面临的代价却是惨痛的。 正如《神曲》👍中所言:“盲目的贪欲煽动着人们,到后来却永远使人们受着酷刑。😴” 人若不懂得节制欲望,终将遭欲望反噬。 1 😡 北野武曾经说过: “人这种东西啊,不管外表修饰得多🤔么光鲜亮丽,剥掉一层皮后就只剩下了一堆欲望。” 有欲望😊不可怕,可怕的是不懂节制还继续放纵。 在一次演讲中,莫⭐言讲过一个小故事。 他们家乡有个年轻人,有次背着枪到沼🔥泽地里打野鸭子。 起初,他按照平时的量填充火药,一枪打😡出去,刚好能打死一只野鸭。 但看着野鸭数量那么多,自己😁打的却这么少,他内心起了贪念。 于是他加大了火药的填充👏量。 果然,添加了一点火药后,猎枪的威力增大了些,一次🙄击发可以打死好几只野鸭。 年轻人非常兴奋,为了打下更多😁的野鸭,他就不断往枪里填充更多的火药。 结果由于火药装😀载过量,引发了炸膛,年轻人被当场炸死。 想起蔡崇达在《😂皮囊》里说的一句话: “我们的生命本该多轻盈,都是被这😁肉体和各种欲望的污浊给拖住。” 生活中,多的是为了满足🎉一己之欲,轻易屈从于欲望的人。 有了车子还想要别墅,有😅了财富还想要权力,于是他们出卖底线和良知,最后或锒铛入狱,或😉家破人亡。 展开全文 人和欲望是相互锁定的,沉迷😆于名利,便会被名利所绊,追逐物质,便会被物质拖垮。 正😆所谓欲壑难填,一个人想要的越多,越是会被拽入欲望的深渊。 😊 2 亦舒的小说《悠悠我心》中有个胡先生。 他🎉本是一个安分守己的人,靠着自身努力,一路升职为银行部经理,年🙄薪百万。 除了工作体面,他的家庭也很幸福,妻子温柔体贴🤔,女儿可爱聪明。 在外人看来,他简直是人生赢家。 😉 可胡先生对此却并不满足,他常感慨房子不够气派,又总埋怨吃穿😍不够奢华。 在欲望的驱使下,他忍不住利用职务之便,为别😅人审批大额贷款,谋求利益。 很快,他的保险箱里就装满了😎现金,家里橱柜也堆满了高档酒。 随着不义之财越聚越多,👏他内心的欲望也越来越大,不仅有了外遇,还在国外购置了豪宅。 😘 然而纸包不住火,他贪污的事很快东窗事发。 随即他😊就被逮捕起来,接受审判,不仅身败名裂,妻子也与他离了婚。 😡 最终他带着悔恨死在监狱,为自己膨胀的贪欲付出了代价。 😀 《伊索寓言》里说:“有些人因为贪婪,想得到更多的东西,却🎉把现在所有的也失掉了。” 生活中诱惑丛生,我们也时常面😀临内心的考验与选择。 但鱼与熊掌本就不可兼得,想要的太🥳多,只会让心灵迷失和沉沦。 梭罗曾说过:当我们不再汲汲😍于声名,不再汲汲于富贵,才可以更从容,更充实地享受人生。 😡 从现在开始,不妨给欲望做做减法。 你会惊喜地发现,😢将欲望排空,你的生活才会有更多的空间容纳幸福。 3 🙄 1983年,历史学家葛剑雄出版了《西汉人口理论》,收到了🎉5000元的稿费。 那个年代,他每月工资500元,这笔😀钱对他来说可谓巨款。 可虽然经济变宽裕了,他的衣食住行🌟仍照旧,不穿好衣服,不戴名表。 有人劝他添置些名牌衣物👏,他说: 物质多了就是负担,满足于过比较简单的生活,生🤗命的疆域才会更加广阔。 人这一生,其实所需甚少。 😡 物质上的繁荣都是表面的,欲望增多,反而会给生命徒添累赘。 ❤️ 正如王阳明所说,减得一分人欲,便得一分天理。 只😴有精减欲望,对外物不渴求、不占有,才能活得惬意平和。 🌟环球集团创始人查克·费尼,是身价不菲的富豪,但却一直坚持俭朴🤔的生活: 他身上破旧的眼镜,是从杂货店挑的,10美元的😆卡西欧手表,是从地摊买的便宜货。 上班通勤都是乘坐公共😜汽车,因为他没买车。 他的住处也很随便,一间普通公寓,😢墙上挂着几张照片,除了木桌和床外,没有别的家具。 这就😊是查克·费尼的素简之道。 没有琳琅满目的物品,也没有填🙌不满的欲望,他却因此收获了无拘无束的自由。 庄子在《逍🙌遥游》里写道:鹪鹩巢于深林,不过一枝;鼹鼠饮河,不过满腹。 😉 这世上,总有放不下的贪欲,总有求不完的外物。 以😀有限的生命,去追逐无限的欲望,哪怕拼尽全力,你也永远只是个输😅家。 想要战胜欲望,唯一的途径,就是控制它、驾驭它,最🔥后远离它。 放下那些求而不得的念头,停止永无止境的追逐😜。 当你和欲望保持距离,才能活出真正富足的人生。 😁 ▽ 很认同一句话: 每个人都有属于他自己的欲望😘,欲望无法避免,能做的只有尽力不被欲望侵蚀。 人生烦恼⭐千千万,归根结底皆由一个“欲”字而起。 读懂“捉鸡理论🤔”,学会对欲望进行修剪,摒除贪欲纷扰。 你才能看到生活🙌的美好与真实,享受心灵的丰盛和富足。返回搜狐,查看更多
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中国大模型,首登Nature封面。 9月17日,在最新😍一期的国际权威期刊Nature(自然)中,DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成,梁文锋担任通讯作者,首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面,也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究,标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道:“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来,技术发布、性能榜单层出不穷,但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破,但其核心技术多以技术报告形式发布,未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀,历经半年,8位外部专家参与了同行评审,DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表,完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能,更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询,这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此,Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价,在其社论中评价道:“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一,他强调:“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范,我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解,DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动,全文64页,🙌不仅首次披露了R1的训练成本,而且透露了更多模型训练的技术细🎉节,包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应,😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程,并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中,在训练成本方面,R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU,分别训练了198个小时和8💯0个小时,以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算,R1的😂总训练成本为29.4万美元(约合人民币209万元)。不到30👏万美元的训练成本,与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比,可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑,DeepSeek介绍,其使用的数据全部来自互联网,虽😂然可能包含GPT-4生成的结果,但并非有意而为之,更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”,简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时,O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来,D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范,但过去数月,外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注,相关传言一直不断。不过,R2🙄的发布时间一再推迟,外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是,今年8月21日,D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1,称其为“迈🎉向Agent(智能体)时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩,V3.1主要包含三大变化:一是采用混合推理架构,一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式;二是具有更高的思考效率,能在更短🤩时间内给出答案;三是具有更强的智能体能力,通过后训练优化,新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3,V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于,DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度,而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片,助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出,DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性,通过降低算力精度,使国产ASIC芯片能在成熟💯制程(12-28nm)上接近先进制程英伟达GPU的算力精度,🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度,让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式,“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式,未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势,通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升,国产算力芯片将迎来变革。 责编:😉万健祎 校对:王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容,未经书面授权,任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理,微信ID:SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐,查看更多
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