一个扎心的社会真相:你弱就是你错
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俄国作家契诃夫,写过这么一个故事。 一位小商贩被小狗咬❤️伤了手指,揪着小狗来找警官申诉。 警官确认了他的伤势,🌟表示一定会严惩养狗的主人。 这时旁边有人说,这好像是将🌟军家的狗。 警官立刻抓起商贩的手,厉声质问:这么小的狗🙌,怎么咬得到你的手?你不去碰它,它怎么会咬你?肯定是你自己不😴小心弄伤,又想讹别人的钱! 仿佛整件事情,一下子就成了🤯小商贩的错。 这让我想起漫画家老纪的一句话: “🥳你在别人眼里是对是错,取决于你自己是强是弱。” 不要谈😊论对错,你弱就是你错。 这个道理很扎心,却是这个世界最😍真实的底色。 01 你在看电视剧时,是不是也经常😘看到这样的情节。 其貌不扬的主角刚一出场,便被周围人无🔥端嘲笑和指责。 发表自己的看法,也只会换来一句“你懂什😢么”。 等到主角亮明身份,大家瞬间转变态度,笑着说自己😴有眼不识泰山。 以前对这种打脸桥段,只是一笑而过。 😁 经历的事情多了,才明白很多对错,就是由强弱来判断的。 😂 有位知名投资人,在自己公司内部做过一次试验。 他将😀创业之初做的两份投资方案,拿给团队的同事分析。 其中一👏份方案,被他说成是一位行业新人做的。 结果这份方案,很😢快就被全员否决。 否决的理由是,方案提出者从业时间有限😡,对相关领域缺乏深度的认知。 然而署名仍是他自己的那份🙄方案,却得到了整个团队的一致认可。 大家还从盈利周期、💯项目风险、市场风向等多个角度,充分论证了该方案的可行性。 😴 直到他宣布这两份方案都是自己做的,会议室立刻鸦雀无声,所🎉有人面面相觑。 展开全文 他做这个实验的本意,是🙌提醒团队成员要客观评判一件事,不要轻易被其他因素左右。 🙌 然而大家的反应,则应了那句话——人生来慕强,却对弱者诸多挑😉剔。 成年人的世界,比起对错,更重要的是强弱。 🚀别人说你错了,有时并不是你真做错了什么,只是你微不足道。 😆 当你变得足够强大,哪怕是做同样的事,说同样的话,大家也会😀对你和颜悦色。 02 知乎上有个热度很高的问题:🥳弱小本身是一种错吗? 评论区里有个回答,我认为讲得很透😆彻: “对错是基于规则来判断的,而规则却是由强者来制定🤔的。” 弱,是错的原因;对,是强的结果。 你肯定🥳也有类似的经历: 明明什么都没做,却因领导心情不好,平👏白无故挨了一顿批。 同样一个方案,领导说了就赢得满堂喝😍彩,你提出来却只换来冷嘲热讽。 我们总觉得,是非对错,🌟都有说法。 但其实当你弱小到没有话语权时,别人说你错,🤩你就是错的。 记得我刚参加工作那会儿,有次要写一篇稿子🚀。 因为是入职后第一次收到撰稿任务,我表现得特别上心。⭐ 除了熬夜收集材料,写完后还自己改了好几遍,把每个细节🤗都打磨到满意为止。 结果等我把稿子交上去,领导只是粗略💯扫了一眼,就说道:“写的都是什么东西!” 接下来几个小😁时,我整个人魂不守舍。 哪怕做着其他事情,心里也还在想🤗:我到底哪里写得不合适。 但让我没想到的是,当晚定版面😂内容时,领导还是用了我的稿子,刊出后的反响也很好。 经😢过这件事,我明白了一件事:对错不是你说了算,而是比你强的人说🌟了算。 有了这种觉悟,以后遇到类似不讲道理的批评,我也😘不再纠结自己哪里做错了。 一段时间后,我的内耗情绪少了🚀许多,工作也慢慢步入了正轨。 看过这样一句话:“不能用😡实力征服的人,也不可能通过谁对谁错来说服。” 一个人的😜力量有多强,道理就有多远。 当你身处弱势的时候,注定遭😂受各种非难和指责。 相比自证清白,坦然接受有时更能体现😢一个人的水平。 03 讲这么多,不是说大家做人做💯事就该颠倒黑白。 只是很多时候,你只有不过分纠结小事的😴对错,才能把精力留给真正重要的事。 就像脱口秀演员唐香🤩玉说的那样: “成名之前,我在父母亲戚眼里做什么都是错🤗的。 辞掉工作是瞎折腾,在家练段子是不务正业,不结婚是🥳不负责任。 搞出点名堂后,我做什么都是对的。 辞😘职是有魄力,在家练段子是用功,不结婚是有主见。” 生活🙌,从来都是欺软怕硬的。 与其向生活讨要说法,不如让自己⭐拥有挺直腰板的底气。 职场博主@Dlin刚毕业时,在一😎家外贸公司做采购。 有次她按照订单报价,选了一家性价比👏最高的供应商。很快,出乎意料的事情发生了。 原来做销售🤯的同事为促成订单,允许客户在收到货后一个月再付款。 偏😅偏公司刚做了几笔预付单,此时账上的余额不足以垫付这批货。 🚀 眼看交易告吹,老板指着她的鼻子吼道: “客户做的是🥳预付,账上就这么点钱了,你就不能选个便宜点的供应商吗!” ⭐ 当时很多同事,都为她打抱不平。 因为按照分工,采购😎根本接触不到客户和财务的信息。 而且一直以来,老板因为🔥担心员工出去单干,也都让他们管好自己的事就行。 但是,😘她一句反驳的话也没说,对老板的指责照单全收。 而在之后❤️的工作中,她开始了解客户开发和财务方面的知识。 两年后❤️,积累了足够资源的Dlin辞职创业,开了属于自己的公司。 ⭐ 对错都由别人说了算的日子,至此成了过去。 很认同这😎么一句话:“很多事情,你弱时辩了没用,你强时不必去辩。” 😊 弱时认错,认的不是错,是自己的弱。 专注长远的发展🤗,把争辩对错的时间用来强大自己。 等你进阶更高的段位,🤯你将发现身边愿意讲道理的人会越来越多。 ▽ 最后🙌,跟大家分享一句我很喜欢的话: “世人欺你弱时,递上的😘刀你要笑着接下,总有一天你能用它来劈开新路。” 我知道🙄,每个人都会有这样一段时光,处处被人针对,连呼吸也是错的。 😆 而你要做的,不是改变别人的看法,而是改变自己的生态位。❤️ 弱不是错,但认错是一种智慧。 努力让自己变得更😅成熟,更强大,多年后,你会忘掉低谷时的非难和指责,但会感谢那🙌个咽下委屈默默努力的自己。返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
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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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