想找一个人，而不是Deepseek，聊聊非惯性系下的布莱克休斯问题

搞不懂小红书有啥可刷的

#find310 感谢507的分享，继SB310，J8310，310GG之后又有了FK X310

暴毙了一个专家级战士。得了，今晚睡不着了。

一个有趣的问题：LLMs是怎么处理，或者说理解censorship的？

这个问题的起因是， #我的一个朋友 遇到了一个很尴尬的事。他要给雇主写点东西，打算仿照我平时那样丢给deepseek去写初稿然后再加工，结果折腾了半天写不出来，就来跟我吐槽。

我一问细节，原来是每次自动生成到某些token，比如“习近平”，审查系统就自动中断了。这也正常，但问题就在，这个朋友的雇主呢……是办公厅……是吧。所以我理解他要写的东西怎么想prompt都没办法绕开某些关键词。最终还是只能手写。

我尝试复现了一下他遇到的问题，似乎还真是如此。我想了一些时政性很强的大概怎么也绕不开习近平的问题，然后果然，R1有些问题一上来就拒绝回答了，另外一些问题却并不是在我提问之后马上表示无法回答的，而是会很丝滑地按token生成内容，直到意识到“可能说漏嘴了”，这才停下来。

所以我猜测LLMs用的是一种token based的方法，它并不能预测人类问的问题，也就是生成链路的起点是不是合规，也没有经历过把最终生成结果喂给审查员猩猩打√×的训练方法来反向调教。只能选择用“走着瞧”的方式。

（欢迎读者指正，因为我是猜测，但我知道读者里有那么几个你们是真的知道how it works）

当然这个方法有个最大的优点就是，天杀的审查词汇是可以变的。所以也只能外生地限制token而不能把审查内置到炼丹炉当中。总不能网信办下个文就重train一次模型吧🙈

Niantic 拟作价35亿美金出售游戏业务

收购方为美国游戏公司Scopely Inc，代表作品为手游《大富翁GO！》。

更新：根据线报可能会在未来几周内公开交易细节。

来源：Bloomberg
#可持续发展 #新闻

用了一辈子Bloomberg没想到第一次出现在频道是因为这个↑

不久之后的某一天，如果你加入了外卖骑手大军白银之手骑士团，发现某个同事每送6个点就检查一下送得对不对，那可能是遇到了Ingress特工下岗再就业🙊

重操旧业。差点成为医学生的我30年前就给我的布猴子扎针了，如今在家配布地奈德氨溴索雾化液。

现在的咖啡馆还写自己的MU啊😜

这个“我们爱你”就特别有那种“神爱众人”的味道了🤣

离了个大谱，大半夜睡着睡着，床塌了？？？

掀掉床上用品和床垫，发现床板本来应该架在床框上的，一个角却从床框滑了下去。应该是年久床框变形加上床板床框没有硬固定导致的。

研究了一下发现本来应该四个角用螺丝限位，也不知道是当年安装师傅偷懒还是我老婆不懂，总之就是没弄。然后最近小孩子在床上蹦蹦跳跳，上下结构之间滑动就塌了。

螺丝找不到了，尝试用筷子限位未果。灵机一动把小孩子的防撞条当成防滑垫片拿来粘上，管用。于是至少这床应该能再用几年。

然后看到消息， #我的一个朋友 跟我讨论国家课题申请书的技术路线图咋写。刚好隔壁频道我看到了这个，随即转发给他🙈

还有270w满级，当前队列为空。那么有没有可能转生之前给队列强塞一个呢？
……
刷tg刷小红书刷b站刷朋友圈，brainstorming开始
……
南师大那个事好火爆呢，老婆都开始管我叫猪猪了🙈
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虽然这种事很人神共愤且损学校声誉吧，但不得不说，南师大处理还是蛮快的。24网上爆出来，25就宣布免职了。
……
想到一个一般化的问题：面对负面舆情，什么情况下上级/单位会保下级/个人，什么情况下会快速处理撇清关系？
……
由此上升到，比较一下我们当下的批判官员尺度和十几年前，为什么有了很大差异？这是由什么决定的？
……
不管是认为政府的目标函数是服务民众还是服务上级，都有一种无形的力量改变了社会的某种状态参数。想用贝叶斯精炼纳什均衡的方法建模分析一下。

这东西挂在这，啥时候做出来啥时候结。