任何关系最舒服的状态:情出所愿,事过无悔
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听过一个词,叫“关系断层”。 大概是说,人和人之间的感😎情会突然中断,或变得疏离。 而造成这种断层的原因,可能🙌是时间的流逝,距离的阻隔,也可能是价值观和生活方式的分歧。 😴 倘若关系突然结束,不要挽留,也不要后悔曾经的付出。 🙌 这世上,任何关系走到最后,都不过相识一场。 有心者🤗有所累,无心者无所谓。 成年人的世界,就是不断地告别,😅不断地向前,得到的好好珍惜,留不住的便只能放下。 01😁 电影《奥本海默》中,有这样一个片段。 奥本海默😁因被人陷害,从一个被奉为英雄的科学巨匠,一下沦为了饱受公众质🚀疑的间谍。 听证会上,跟他相处多年的好友泰勒也突然倒戈😊,指控他在单位一手遮天。 事后,泰勒还装模作样地跟他握😆手告别。 奥本海默也没有拒绝,依然保持着自己的绅士风度🥳。 很多人都说他不该跟这种人结交,简直浪费了那些年的感🤩情。 可奥本海默却未置一词,只是默默远离了对方。 😜 生命里,总有一些人,让你忘不掉,又舍不下。 时间久了😎,那些往事会如一颗生锈的钉子楔入你的心里,难以拔出。 🥳倘若总是耿耿于怀,后悔自己真心错付,最终伤害的还是自己。 🤩 作家汪曾祺年轻时,是出了名的乐善好施。 有次,他一😍个同乡来北京求学,身无分文。 汪曾祺不仅管他吃住,还帮😴他找工作、交学费。 可那人非但不感激他的付出,反而在背👏后说他是“沽名钓誉”。 不仅如此,他还偷偷拿走了汪曾祺🤔准备出版的手稿。 汪曾祺知道了,也只是说了句:“看清了🤩,也就算了。”后来,对方又遇到困难,向汪曾祺求助。 他😀没有拒绝,却也不再像原来那样掏心掏肺。 展开全文 🤔 弘一法师说过:“我从来不为曾经付出的真心而后悔,无论怎样看😉,失去真心的那个人才是真正的损失。” 真心付出过的关系😍,就算没有走到一起,也不要感到遗憾。 这个世界上没有谁⭐离不开谁,也没有谁是谁一辈子的依靠。 当缘分尽了,礼貌😆地退场是对自己的善待,也是对别人的尊重。 02 😎想起电视剧《乔家的儿女》里乔四美的故事。 她对戚成钢一🥳见钟情,甚至追爱去西藏,一心只想嫁给他。 可戚成钢却一🚀次次辜负她的真心,糟践她的感情。 四美即便知道一切,却🤩还是选择睁一只眼闭一只眼。 因为她曾在这个男人身上投入🙌了全部的热情和向往,不甘心如此收场。 可一次又一次的失⭐望,还是磨灭了她所有的爱意。 最后,她还是选择跟丈夫戚😍成钢离婚,没有大哭大闹,也没有翻旧账。 她只是收拾打扮👍好自己,约戚成钢去饭店吃了最后一顿饭。 哪怕真心错付,🌟她也从不后悔曾经付出过真心,于她而言,用心爱过便足够了。 🌟 对待关系的最好态度,就是纵使一无所得,也无须后悔。 😎 把所有的付出当作泼出去的水,不再去想它,心里不留丝毫牵挂。😆 伯希·雪莱和玛丽·葛德文,曾被英国文学界称为“最有才😎华的一对夫妇”。 但在很长一段时间里,玛丽都一直是雪莱😜背后的女人。 她为他洗衣做饭,操持家务,甘愿牺牲一切。💯 只要能收到雪莱写给自己的情诗,便足够抚慰她一切的辛苦🚀。 可有一天,她发现雪莱新写的情诗,收件人竟不是她。 😜 这封情书,打破了原本幸福婚姻的幻影。 不过,玛丽🎉却并没有抱怨自己真心错付,而是十分冷静。 这段关系结束😀后,她不再指望雪莱给自己写什么,而是准备为自己而活。 😜后来,她凭借作品《弗兰肯斯坦》,成为了闻名遐迩的“科幻小说之❤️母”。 不是所有的关系都能走到最后,也不是所有的结局都😊能美满如意。 唯有不谈亏欠,方能不负遇见。 相处😁的时候,全情投入,离开之时,不怨不悔。 这看似放下了别🔥人的错,实则释放了自己的心,原谅了他人,亦成全了自己。 🙄 03 你是不是也是这样: 在一段关系中,总要瞻🤗前顾后,小心翼翼,生怕真心错付,害怕自己的善意被亵渎。 😴 于是,你不敢主动,更不敢将自己的关心和爱意轻易给人。 😁 但时间久了,难免会错过太多。 真正内心强大的人,从来❤️不怕被辜负,更不后悔对任何人好。 国学大师吴宓跟钱钟书🌟关系要好,两人时常一起探讨学问,亦师亦友。 后来,吴宓😁经历离婚风波,受到众人的排斥。 钱钟书也误以为好友喜新🚀厌旧,不免失望。 在吴宓邀请他为自己的新书写书评时,他😉忍不住直言对方“可鄙可笑”。 此言论一出,就引起了舆论😢风波,吴宓也一直被大家嘲笑。 等误会解开,钱钟书这才知😊道自己误会了好友。 他以为两人的关系,会就此结束。 🚀 可几年后,钱钟书因为过去得罪的人太多,差点失去留校资格。⭐ 这时,是吴宓带着钱钟书的作品四处奔走,还在校长面前以🔥自己的人品为朋友担保。 在吴宓的努力下,钱钟书这才得以🎉留校。 后来,钱钟书还特意找到吴宓,向他鞠了三个大躬,😂为以前误会他一事而道歉。 而吴宓只是大手一挥道:“我早🥳就不记得了。” 听过这样一句话: “我从不后悔对😡任何一个人好,哪怕是看错人,哪怕是被辜负,哪怕是撞南墙,因为🥳我对你好,不代表你有多好,只是因为我很好。” 人这一生🌟,本就没有相欠。 要明白,别人对你付出,是因为别人喜欢😀,你对别人付出,是因为自己甘愿。 别纠结曾经的付出,也😊无需感叹感情的疏远。 珍惜拥有,感恩彼此,就是一段关系😊里最舒服的状态。 ▽ 贾章柯曾说: “有些⭐人只能陪你走一段路,迟早要分开的。过了这段路,你会遇见新的人😜和新的生活。” 你所遇见的绝大多数的人,其实走到最后,😢都不过是相识一场而已。 就像乘坐列车,有人陪你坐完一站🔥,有人陪你坐完全程,但终究要在某个岔路口分离。 当一个😴人和你缘分散尽时,不必过于悲伤。 永远不要为打翻的牛奶🎉哭泣,已经付出的,不去后悔。 情出自愿,事过无悔,不谈👏亏欠,不负遇见,便是对待关系的最高境界。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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