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御姐婷婷
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T800 那個機器人真有意思,和老闆 pk 上了,動作幅度還挺連貫,看來又有新突破了
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御姐婷婷
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这可能是最奇怪的一项全球比赛,但它让人重新认识了 Excel。很多人看到新闻说“清华博士后拿了 Excel 世界锦标赛全球第九名”,第一反应大概都是: Excel 还有世界锦标赛?这玩意儿还能比?那我是不是也能报名? 等真的点开比赛视频,基本立刻就能把这些想法收回去。 比赛现场是标准的电竞棚:解说、灯光、音乐、观众都有,唯一和普通电竞不一样的,是选手们一个个沉着冷静、表情严肃,像是提前把今晚的周报全写完的人。解说的衣服上印满各种公式,气氛怪得像个玩笑,但比赛内容一点不像玩笑,它就是一场压缩到 30 分钟的极限数据处理考试。 规则很简单:每轮发一份 Excel 文件,里面几十道题,分成好几个等级。有的算成本,有的算效率,有的算资源分布,有的还隐含着复杂的依赖关系。 选手要做的,就是在时间耗尽前,把这些题尽可能做对。而所谓电竞,在观众视角里其实只有一件事能看懂,比分跳来跳去。你根本不知道选手屏幕里发生了什么,因为画面切换得太快,题目又不会展示出来。 唯一能完整看到操作过程的,是现场观众,因为每个选手的屏幕都会投影在座位前的显示器上,那甚至可能是这场比赛门票最有价值的地方。 今年比赛放出的免费题目来自 EVE Online,那是一款长期被戏称“玩 Excel 的太空 MMO”。题目内容从挖矿开始,一路延伸到造船成本、市场价格波动、矿物消耗结构、行星资源分布……很多人看得都云里雾里,我也是,事后才发现这套题根本不是考 Excel,更像是给你一个小型宇宙经济系统,让你用 Excel 去推运行星和飞船背后的公式。 真正难的地方并不是公式本身,而是速度和稳定度,还有编程。 题目数量多,但逻辑相似,你必须在很短时间里做出一个可以复用的数据模型,否则靠手工哪怕敲快一点,你都来不及。 于是比赛真正比的是,谁能在极短时间里,把结构看清楚,把关系梳理干净,把模型搭对,然后让整张表在不同参数下自动跑通。 如果只是 VLOOKUP、SUMIF 那些函数,根本不够用。比赛里大量使用 XLOOKUP、FILTER、LET、LAMBDA、SUMPRODUCT 等新函数。没见过或没用熟,几乎不可能跟得上节奏。 还有些题目连数据本身都不是正常的,比如用背景颜色来区分舰船类型,这在实际工作中属于反面教材,但比赛里你得临时想办法把颜色变成文字,再拿去跟别的表匹配。 犯不着说难,它就是烦,而且必须解。 在这种环境下,清华博士后拿了全球第 9 名,意义其实非常明确。他展现的不是会多少函数,而是那种工程化处理数据的能力,面对杂乱无序的表格能迅速看见结构,面对复杂依赖关系能马上抽象出可复用的模型,面对几十道题能保证稳定、不出错、不慌乱。 比的是思维整理能力、复杂逻辑拆解能力、再加一点比赛节奏下的抗压能力。 这项成绩说明国内在数据处理、系统建模、工程思维这些方面的基本功强得很稳。 Excel 在这里不再是一个办公软件,而是一个可以在短时间里搭建小型模型的轻量工具,而选手在做的其实是用 Excel 建一个微型系统。 网上总有人把 Excel 能力调侃成熟练使用,像是任何简历都能往里塞的一句套话,以后估计也不敢在简历上写自己会用这个了。看过比赛之后就会明白,“熟练”这两个字的含金量其实极高,它不是会几个函数,也不是能做点漂亮的图表,而是: 手里接到一堆数据 能马上看出应该怎么拆 知道公式该怎么串 能把几十行逻辑跑成一套稳定的模型 并且能在压力下不犯错 这种能力在公司里做分析、做供应链、做模型、做运营预测都通用,而在比赛里被压缩到 30 分钟,也许正是它最真实的强度。 而这种思维,是最可贵的,它能触类旁通,解决一些人们在现实生活中遇到的问题,也从另一方面说明了懂数学的程序员的可贵和厉害之处。 这个世界的一切,都需要逻辑。
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今天去影院里看了 落座率还行,一半吧,观众反应有点统一:前半段还能听到笑声,后半段就彻底安静了。这种观影体验很熟悉,看过《我不是王毛》《杀生》的观众会觉得气味很接近,不是那种嚎叫式的悲情,而是把人一点点往下压,让你情绪低到不太想说话,这让我想起了《我的团长我的团》。 这次孔笙加兰晓龙的组合,做的不是宏大叙事,也没有堆满血浆,而是讲一个被战争逼着成长的普通人故事。我看一些观众说,这片子看完,有点憋,不是难看,是沉。 电影的情绪走向挺,:前面轻松一点,有生活段子,也有能让观众喘口气的地方;到了后半段,角色开始往绝境里冲,影院情绪随之越来越紧。不是因为画面残酷,而是因为角色都是普通得不能再普通的人,越看越心虚,因为你知道,这种时刻,普通人才最容易被历史一脚踩住。 这一点,真的很像《团长》,人物不是一上来就有担当,而是在逼迫里慢慢硬起来,硬得也不是颅内高潮那种,而是“算了,反正都到这一步了”的硬。到最后拼一把,是因为活也没处活、退也没处退,这种动机像是兰晓龙作品里标配的那种被逼着觉醒的逻辑。看惯了类型片的朋友,可能对这种风格不太感冒。 我和几个朋友一起去的,我们后来讨论最多的一个镜头,是沉船之后那只不动的山羊。山羊站在漂浮物上,一动不动,眼珠都不转。当时很多人都笑不出来,就是觉得怪、又说不上来哪里怪。这种荒诞但扎实的感觉,在《杀生》《王毛》里都出现过,只是用法不同。 《杀生》那种荒诞,是直接写给观众看的,夸张、黑色、把荒唐摆到台面上。 《我不是王毛》是用荒诞包着情绪,让你笑的时候已经知道后面要难受。 《得闲谨制》更收,不故意卖怪异,但突然给你一个不按常理的物体或行为,让你心里咯噔一下。 这类处理方式有一个共同点,都不是靠台词解释,而是靠你自己想。 山羊看似无意义,但就是让人停一下,把观众从动作场面里拉出来,提醒你战争里有很多你解释不了的事。 不是诗意,不是象征,就是一种不舒服的异样。 这四部作品里的人物气质很接近:都不是天生的英雄。 《王毛》里的王毛,胆子小、个性怪,最后做事也不是因为理想,而是被一堆现实逼出来的;《杀生》里的牛结实,是典型被群体绑架的那种本地人;《团长》就更不用说,全员都是活得乱七八糟的人,被战争硬拧成了一股气。 《得闲谨制》里的几个人也是一样:能不动就不动,能躲就躲,让他们上,是因为再不做就要死,所谓“觉醒”,其实是别无选择。这是几个作品共同的审美点——普通人不是突然高大起来,而是被时代推到悬崖边,一步步后退,最后没路了。 这比英雄主义更接近实际,也更容易让观众难受。 《团长》是那种看完心口像被人坐了一下的作品,压得非常狠。《得闲谨制》虽然也压,但相对温和:它没有铺天盖地的惨景,没有尸山血海,也没有反复强调命运的残酷。导演甚至刻意把一些画面往柔的方向拉,让影片好入口一点。 可即便这样,观众还是普遍反映“后半段死寂”,我觉得可能不是画面造成的,而是逻辑造成的:你看着一群并没准备好的人,硬生生往战争的牙缝里钻,你会替他们紧张。 比起《团长》,这部的残酷不是排面大,而是你知道他们不该在这里。他们的状态更像《王毛》,人在荒唐的世界里,被动地往前。 肖战的表演尚可,我对他的印象从《藏海传》开始有点喜欢了,他的整个表演方式偏克制,也没有端着,情绪表达靠脸以外的东西,这点加了不少印象分。 彭昱畅是回到他最舒服的那种角色类型,让人看得很顺。 其他角色都挺自然,没有“扮惨或者故意英雄化的表演痕迹。 和《杀生》《我不是王毛》《团长》一样,《得闲谨制》也在讲一件朴素的事:战争不会把人变成英雄,只会把人逼到不得不硬起来。 这些作品风格为什么像? 我觉得可能是因为真实战争的残酷,往往没有诗意化的表达,直白地展现,有人觉得荒诞,有人觉得潦草,但这种风格的确和拿人。
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AI agent实体硬件这块,走的有点着急了,现在的科技伦理问题还没解决。 最主要的还不是APP各家的让利情况,而是金融、银行软件基于系统的顶级安全权限。 不过现在有了第一家公司,正在试探变边线,且听风雨。
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OpenAI 目前放弃了广告业务这块,全力和谷歌Gemini死磕了。三年前,ChatGPT 横空出世把谷歌吓出红色警报,三年后,这个警报却在 OpenAI 自己家里炸开了。ChatGPT 的增长开始松动,而谷歌 Gemini 的反扑第一次真正打痛了它。 这次事件的开端,是一封内部流出的备忘录。Sam Altman 在信里用了过去从未使用过的措辞:“我们正处在 ChatGPT 的关键时刻。”对一家估值千亿、曾被无数人认为AI顶级生态位的公司来说,这句话的分量不低于最后一战。从那一刻起,OpenAI 把广告业务暂停了,智能体项目按下暂停键,甚至连计划中的新闻聚合产品 Pulse 也暂时放弃,全公司只围绕一件事:让 ChatGPT 再次变得明显更好,要全面超越对手。 要理解 OpenAI 为什么如此紧张,需要先看清谷歌这次到底做对了什么。过去几年,谷歌的模型发布会给人的印象,总像是“今天又来展示一个即将改变世界的新模型”,但第二天新闻热度散去,一切还是老样子。但 Gemini 3 和 Nano Banana Pro 的组合首次改变了这种局面。用户的真实体验告诉大家,这个谷歌的东西不仅跑分好看,实际使用也流畅、有趣、速度快,甚至在某些任务上比 GPT-4o 更好玩。 这意味着第一次出现这样一个局面,如果有人退订 ChatGPT Plus,不再是因为好奇,而是因为真觉得旁边那个更好用了。事实也确实如此,外媒的统计显示,Gemini 的月活从夏天的 4.5 亿飙到了 6.5 亿,而 ChatGPT 的日活在 Gemini 3 发布后下降了 6%。对于一家依赖订阅收入的公司来说,这个数字虽然不致命,却足以让高层夜不能寐。 OpenAI 的焦虑不是突然出现的,而是源于过去一年他们在大模型预训练上遇到的实际困难。所有大模型的核心是预训练,而 GPT-4o 之后,OpenAI 始终在努力突破下一代模型的训练瓶颈。正因为如此,他们在过去数月把精力放在了推理模型上,也就是那些擅长做数学和逻辑的小模型,但这些模型在用户体验层面无法带来震撼式提升。 简单说,有用,但不够爽。 而谷歌恰恰在这个节点,解决了自己的预训练难题,使得 Gemini 3 在性能、速度和体验上出现了全方位提升,一举打断了 OpenAI 在体验上的垄断优势。这次反击不是纸上谈兵,而是直接体现在用户手上、朋友圈里、产品体验中。OpenAI 必须回应,否则 ChatGPT 的增长曲线会继续往下拐。 在这样的背景下,被反复提及的那个新模型“Garlic”才显得格外重要。外媒称,这是 OpenAI 为了修复 GPT-4.5 结构性问题而从头优化的下一代模型,体量更高效,推理更强,训练更顺利。内部测试显示,它在多个任务上已经超过 Gemini 3,而它还有更大的版本正在训练中。如果进度顺利,明年初就能看到 GPT-5.2 或 GPT-5.5。这才是 OpenAI 在红色警报状态下握在手中的真正底牌。 虽然外界听起来很刺激,但把视角拉远一些,你会发现这件事意味着整个行业进入了一个全新的阶段。过去三年,国外AI 行业其实是OpenAI 独大,别人追不上,谷歌也好,Anthropic 也好,更像是在后面踩着灰。而如今,OpenAI 和谷歌第一次站在了同一条赛道上,真正开始争夺用户、争夺体验、争夺生态。 这也让未来OpenAI可能的IPO扑朔迷离。 这场竞争会迫使所有参与者加速往前跑。体验会变得更丝滑,推理能力会变得更强,智能助手更像是会思考的人,不是更大的计算器。此外还有一个意义重大但容易被忽略的变化——AI 公司的重点开始从各种商业化尝试,重新回到模型本身。广告业务、智能体应用、新闻推荐,这些都不再是核心战场,模型能力才是。 未来几年,AI 行业的格局可能会越来越像当年的苹果对安卓。不是因为其他公司不行,而是因为这场大模型战争的门槛实在太高,只有极少数公司能承担训练成本、打造端云一体化的能力,并且把模型做成真正的操作系统。 现在的趋势很明显:OpenAI 和谷歌正在海外,成为新的双寡头,这不像国内遍地开花战国时代,而是进入了双雄竞争局面。 对于普通用户来说,这是一个好消息,因为两大巨头的正面竞争最终只会带来一种结果,更强、更快、更多、也更便宜的 AI。 未来几个月将是整个行业最精彩、最密集、最刺激的阶段。无论 OpenAI 还是谷歌,这场战争才刚刚开始。
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