David Tepper's Appaloosa 2026 Q1 13F 而且從持倉變化可以明顯看到資金正在從： 傳統消費 中國 ADR 航空與景氣循環 轉向： AI Infra 電力 記憶體 雲端資本支出 AI Data Center 加碼 1. AMZN +98%, 持股：2.17M → 4.32M 2. UBER +242%, 持股：1.85M → 6.33M 3. VST +114%, 持股：945K → 2.02M 4. TSM +18%, 持股：1.13M → 1.33M 5. MU +11%, 持股：1.5M → 1.665M 6. 新增 SNDK（SanDisk）, 新建倉：281K 減碼 1. 大幅減碼中國資產 BABA -33% JD -69% KWEB -77% BIDU 僅小增 2. 大砍 QCOM -56% 3. NVDA 小幅減碼 -13% 4. MSFT -82% 5. 航空股全面清倉 全部 -100% AAL UAL DAL

David 直接行动！ 他和岳母开着面包车，把萨克拉门托附近 10 家 Grocery Outlet 几乎扫空，买了 12,150 杯 布丁！ 从车库一直堆到客厅，堆成了小山。 收银员问他在干嘛？他淡定回答： “我在为 Y2K 囤货。”

David Silver在DeepMind负责Reinforcement Learning（RL，强化学习），是AlphaGo团队的核心。他最近有个分享，有些启发： 学习的三个阶段： 1. 基于现有知识的学习 2. 基于人类已有经验的强化学习 3. 忘记人类经验的自我学习 每个更高阶的学习，都在不断丢掉旧的知识，旧的经验。 更具体而言： 1. 当前LLM主流还是Data驱动。问题在于1）Data会成为一个天花板，2）模型会和当前的Data尽量拟合而自身的学习能力被弱化。3）LLM默认会证明自己是对的，所以经常有幻觉的产生。而强化学习是让AI在实际使用中获得数据，反馈，它不试图证明自己是对的，而是不断地在真实世界中试错来验证。 2. 如果没有强化学习，那么AlphaGo只会学会人类的技巧，而没有它第二局超越人类经验的第37手。经验比知识更重要。 3. 而AlphaZero是AlphaGo的下一代，证明了忘记人类经验学习的价值。AlphaZero从完全随机的行为开始，从系统自身生成的经验中学习的方式，使得 AlphaZero 从零开始达到了并超越了人类在围棋和国际象棋等领域的最高水平。 4. 反馈有两种，基于人类经验的反馈（RLHF）和真实世界的反馈。前者是人类事先根据经验设定的标准，但它在真实世界仍然可能是错的。而后者是真正通过行动在真实世界得到的反馈。这是AlphaZero超越AlphaGo的背后原理。 5. David Silver提出“Reward is enough”。我们训练AI的职责主要是把目标和我们的价值观对齐融合在设定的奖励标准中。比如我们设定一个标准，奖励AI让我们变得更健康的策略。这个符合我们的需求，而且这里并不是具体的目标，而是模糊的高层目标——如何变得健康。AI系统自己去优化具体的目标（心率，BMI等），并根据真实的反馈调整具体目标的组合。 6. Anthropic以及一些团队证明了基础模型仍然有提升的空间，因此，Data驱动和强化学习驱动会是两个持续演进的双螺旋，而强化学习会越来越重要。 进一步： 1. 从哲学上讲，在时间之矢方向上的Randomness和熵增是确定的，因而我们无法完全从既有的数据和经验学习，我们只有不停地探索，无论是AI还是我们自身。 2. 我们几乎所有在AI训练中的启示都适用于我们对下一代的教育。

@43WVobJoDFDEmrV @DavidFanUNSW 又开始胡搅蛮缠了 我为什么不能支持且证明他的观点 凭什么他的观点只能他证明 滑稽啊 为什么我不能用他的观点 难道观点还有专利权？ 真的搞笑 哈哈哈 你学的屁逻辑学 我怎么觉得你那里读书犯法 从一开始就在胡言乱语

@fireball20221 @EthanSmish58 @Peter3026548467 @evil54101 @David_Ellis98 @hehe5087153250 @yunge1245 @cmskscn @Leon1384263551 @426ChiNa8964 @Leon514310440 @zywuwyz @Leon44479323481 @Wowwowchinasin @Leon527251736 @wnghng590935194 @LimuyTayal @mwm7mwm @TjrtgSgerh @DVGED5ghwH93841 @Cherry3939_lin @xjsnsjx @Leon57312534574 @uk19jp @MarxistMyAss @Wowowchinasin @cwkiller114514 @OttoHuang120 @zjbz0001 @JanErikChrist @FrancisLeon111 @jiang_fa48784 @bieji2107711 @evitaxu317 @qoo74112003 @btzibl1 #政策與原則# 覺得沒區別的話， 我只能說中華人民共和國的洗腦宣傳真給力！ 能讓翻牆這麼說的居民變成笑話。 畢竟對國際環境有認知的正常人類， 都知道原則與政策的區別。 #以為自己很強嗎# 動手？ 有人還搞不清楚為什麼兩屆國防部長死緩？ 習近平這個傻逼領導人， 這麼生氣的原因其實很好懂的。☺️

我真的好开心啊，David Ha 关注我了，他是AI行业顶尖的研究者，我之前一段时间研究日本AI发展，了解了 @SakanaAILabs 的AI生物隐喻理论，太神奇了，把模型比做成鱼群效应，不用太多算力就可以进化出新模型。相当震撼！