我为文物当翻译：三语推介临沂明星文物 Trilingual showcase of Linyi's iconic cultural relics#国际博物馆日##遇见临沂·文化##韩语##法语##波斯语##临沂市博物馆##明星文物#

刚妹妹分开， 她抑郁症躯体化了，现在暂停念书，在家休息。 我带她吃了好吃的，然后去了香奈儿， 让她选个她想要的礼物送给她， 她快过生日了。 她小心翼翼的看了一圈， 最后在小红书找了自己喜欢的款找柜姐拿， 走出专柜她很开心，压不住的兴奋， 说原来逛专柜是这种感觉！ 走出来闲逛的时候给她做规划： 如果不念书了， 就去学英语，或者学日语韩语， 学历无法超过别人， 至少还能有语言优势。 或者想学别的也行，看书也行， 都行！ 帮她下载了Kimi， 让她用Kimi学习后找我汇报， 她说“姐姐怎么那么厉害啊， 我想以你为目标！” 其实姐姐15岁的时候也一团糟， 那时候不清楚如果没有足够的内核是会被社会毒打的， 不停的在认清自己， 向内修。 15岁也好，30岁也好， 任何时候开始都真的都不算晚。 妹妹加油🌱

MiniMax 发布技术博客，披露其 M2 系列大模型无法输出人名「马嘉祺」的根因排查过程。排查从一个个例出发，最终揭示了一个波及整个词表近 5% 的系统性退化问题。 根本原因是大模型两个训练阶段的数据覆盖严重脱节。第一阶段（预训练）用海量互联网文本编出了一本约 20 万词的「字典」；第二阶段（后训练）用精选的对话数据教模型说话，但这份对话数据只覆盖了字典里的一部分。字典里有、但对话数据里没练到的词，就会在第二阶段逐渐被遗忘。 「嘉祺」就是这样的一个词。分词器（tokenizer，负责把文字切成模型能处理的最小单元）因为在互联网文本中见到「嘉祺」连用的次数够多，就把它合并成了一个独立单元。预训练时模型学会了这个词，但后训练的对话数据里包含「嘉祺」的样本不到 5 条。后训练不断调整模型参数，练到的词越来越准，没练到的词则在参数更新中被带偏。最终，模型仍然「认识」马嘉祺、能准确回答相关信息，丢失的只是把这个名字写出来的能力。 退化排名靠前的还有「传奇私服」「无痛人流」等互联网 SEO 垃圾词。这类词在预训练的互联网语料中铺天盖地，分词器给了它们独立编号，但精选的后训练对话数据不会收录这些内容，结果同样被遗忘。 团队对完整词表做了全量扫描，发现约 4.9% 的词发生了显著退化。退化最严重的是日语：29.7% 的日语词显著退化，远超韩语 3.3%、俄语 3.7%、中文 3.9% 和英文 3.5%。 日语的严重退化还解开了一个旧谜。此前模型在日语对话中偶尔混入俄语或韩语字符，一直找不到原因。这次分析表明，大量日语词退化后，在模型内部的参数空间里「漂」到了其他语言的地盘上，导致模型该写日语时错写成俄语或韩语。 修复方案是构造一份覆盖全词表的合成数据，让模型用简单的复读任务把字典里每个词都练一遍。效果立竿见影：日语回答中混入俄文字符的比例从 47% 降至 1%，全词表参数稳定度从最低 0.329 升至全部高于 0.97。