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Chilly the Linear
@Chillylin
Postdoc / Par @lemonci / fr: @chillylin@mstdn.ca
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順便講,去顧及團隊情緒而壓抑生產力既不是理想的男性,也不是理想的管理。一些「傳統意義上的男性品質」其實可以是有建設性的——想要追求做最好,想要炫耀自己的成就,藉由幫助他人展現自己的強大,這些都是既有利於個人成長,也有利於生產力的品質。重要的是如何健康地展現。
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當然,即使是不結婚,擺脫傳統社會強加給男性的有毒的男性氣概對於當事人也是有利的。 以美國爲例,男性在精神疾病時尋求醫生幫助的比率是女性的一半,自殺率是女性的3.5倍。 ( 此類的教育其實有很多 NGO 有提供,雖然是英語資源較爲豐富,但相信工程師們肯定都看得懂。
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看到所謂「工程師交友」網站(其實是工程師婚活網站,真的交友有 GitHub 就夠了 ## 就想到工程師們需要的不是交友網站,而是: social‑emotional learning (SEL) healthy masculinity, and, relationship education. 先做一個能夠理解他人的情感以及能夠自我觀察和評價的好男人再談結婚也來得及。
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好多年之前讀過小說就覺得這一部很讚,今年終於動畫化了。Yeah.
最近看一些線上的學者採訪,一個有趣的地方在於偏向研究極權的學者跟偏向研究國際政治的學者給美國開出的「中國病」藥方可以有微妙的差異。 研究國際政治的學者把中國當作強大的黑箱,然後考慮如何跟中國對抗。 研究極權的學者則會把中國當作脆弱的政權,討論如何利用極權的弱點。
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許多年前 Kotkin 就講,烏克蘭需要儘快停戰但不割地,開始和平建設。 現在想來,這正是站在人的角度上的思考——使得人能夠過上更好的生活的選擇比犧牲大量人力武力持續戰爭的選擇更重要,烏克蘭重建的速度會遠超過俄羅斯,從而避免下一場戰爭。 只不過莫斯科不合作而已。
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之前看到烏克蘭開始用中程無人機攻擊俄佔領區的後勤車輛就在想「爲什麼現在纔開始」。 當然一方面應該是因爲無人機科技的發展和生產的擴張使得這種攻擊變得可能。但另一方面也是因爲黑海封鎖優先於陸地封鎖——倘若沒有先封鎖黑海的海路運輸,即使打擊陸地上的物流車輛也是杯水車薪。
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本來在想「這個想法實在是太簡單了,作爲一個 side-project 似乎都不值得一做」。 然後現在跟 Claude 一起做到凌晨一點還沒有結束。==" 主要的原因是有些已經存在的 python package 沒有明確的 license 所以需要重新寫。另一方面想要保持 MIT 發佈就需要確保基礎 dataset 是 public domain 的。
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管理上有錯誤答案但是沒有正確答案。 錯誤答案是那些違反人性,跟戰略衝突,冒不必要的風險,以及需要做決定時拖延的答案。 但是即使避開所有錯誤答案,也不意味着剩下的一定是正確的——做決定就是要冒風險,沒有一個答案通往必然的好結果。
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跟 Claude Cli 合作中就想到自己要主動去扮演產品經理的角色,而不是僅僅把 Claude 當作自己程式設計師的角色的代替。 既然有了時間和幾乎無限的勞動力,就要多思考到底用戶(其他研究者)會需要什麼,以及怎樣把這些 feature 賣給董事會(負責教授)。
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Fable 其實是標準的 Claude 系名稱 每個模型都是一種藝術題材,而且作品長度跟模型大小相關。 最短小的 俳句 Haiku 其次的 十四行詩 Sonnet 更長的 音樂作品 Opus 以及更長的 寓言 Fable 和描述世界的 神話 Mythos
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上星期見教授時教授表示你最近做研究做的很 happy 啊。 於是就在想「教授的觀察是不是統計上合理的 proxy」 大概應該還是,因爲雖然教授的觀察不是真實,但教授能夠觀察到 happy 往往是有心力去假裝 happy 的狀況,而教授觀察不到 happy 則是已經心力憔悴到無法假裝。
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「在我們的領域,一旦離開學界去業界,就意味着此生再也沒有機會回學界,請問各位如何看待這種去業界的損失。」 『在學界是要辛辛苦苦做大量研究,回報是兩年後可能會發表的文章,雖然回報很大,但其間的辛苦是需要忍耐的。現在我每天做完當天的事情,就會有成就感。可以回到家陪家人。』
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之前買過一次 Basa 但是就簡單煮了一下,腥到 AS 醬再也不許僕買。 今天看到又有廉價的魚排就買來做了一下,發現其實不錯。解凍後徹底清洗表面,然後用鹽水泡過再先煎再紅燒。 當然 Basa 就是十分有腥味的淡水魚所以即使如此也不會就徹底去掉腥味……但價格便宜肉質又嫩還是不錯吃的。
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儘管 AS 醬超喜歡講自己不是 NLP 專家。但僕今天跟彼唸叨作業進程遇到的一個困難,彼就立刻提出了解決方案。 然後僕讓 Claude 去實施…… ( 感覺似乎僕在整個 Pipeline 中的意義就是溝通和協調以及根據 mission 做決定。
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成本問題並不只是「錢」的問題。例如如果要用五千美元的預算,那麼丟給 GPT 也就只能做一個小規模的研究而已。然而如果用 BERT 系進行分析,即使是千萬級別的文檔也能夠處理。 這就是傳統算法仍然閃光的地方之一。
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另一個有趣的事情是某位來自發展中國家的學者,在法國讀的博士,然後來魁北克做博士後,就表示爲什麼這邊的學生即使是碩士學生也不聽話。 一位也在法國做過研究的嘉賓就表示,這裏跟法國的文化差異很大,我們魁北克跟北美其他地區一樣很強調個人的主動性。 ( 都講法語也不是一種文化。
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今天的活動是雙語的,總很奇怪在嘉賓講法語的時候英語翻譯就會會莫名其妙冒出來 105 回去看法語也是 105——誰誰發給我 105, 你把 105 發過去等等。 很奇怪,僕的法語沒有差到連105都聽不出來——直到發現其實是 "CV"——對的羅馬數字 CV 就是阿拉伯數字 105 。這個模型很聰明呢。##
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講真,這就是僕爲什麼來做博士後的——通常會計系根本不會有博士會做博士後,所以根本也不會有職位開在網站上。所以就聽 AS 醬的建議,直接找到人發郵件過去。 ( 教授問,你怎麽找上我的。僕回答,查過全會計系的數據,你是全會計系做研究最多的教授,所以覺得你會忙到需要研究助理。
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「你(博士後)去研究公司裡的人都在做什麼,找到那個你想要為他工作的人,發郵件給他。如果他沒有人好到回覆你郵件,你也肯定不會想要為他工作。」 今天聽到的警句
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「你(博士後)去研究公司裡的人都在做什麼,找到那個你想要為他工作的人,發郵件給他。如果他沒有人好到回覆你郵件,你也肯定不會想要為他工作。」 今天聽到的警句
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