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#NewProfilePic 换个新头像，两年多以前年轻漂亮的自己。当然现在也年轻漂亮（ https://t.co/k3JX9Fpvsw
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我的一个朋友婚姻不幸。初婚嫁了一个这边的华人来到欧洲，家暴她。 离婚后找了一个欧洲人，这个欧洲人个子不高，收入尚可，离异有一个孩子。 两个人婚后时常因为他前妻和孩子吵架，这个孩子明确对她说：这个家里只能有我一个小孩。 朋友先天就有一些妇科疾病，二人尝试过几次试管都以失败告终。结果去年年底跟我说自然怀上了。 她回中国待产，说等快生了再回欧洲。今日给她发消息祝新年快乐，她回复说她刨腹产下一个男孩，孩子不足七个月，在nicu里插管。 短短几个字，没有什么生育经验的我也能感受到其中分量。我问她她老公有没有去中国陪她，她说完全没有，那个人只是在纠结怎么样跟他儿子说这件事。 短短几个字，我都替她心疼。结婚、生孩子，真的都是要非常慎重的事，这几年看了太多人间悲剧，莫不是与这些残破的家庭有关。尽量一对夫妻走到老，后妈后爹不好当啊。
马天翼
高度推荐姚顺雨的新论文《CL-BENCH: A BENCHMARK FOR CONTEXT LEARNING》，推荐可以看下公众号的解读版本或者hy实验室官方的博客，有兴趣读原文。 我觉得我没有比官方更好的引言了，直接用官方的吧： 过去几年，大语言模型的进化速度快得令人惊叹。如今的前沿模型，已经是顶级的“做题家”：它们能解开奥数级别的难题，能推演复杂的编程逻辑，甚至能通过那些人类需要苦读数年才能拿下的专业资格考试。 然而，这些耀眼的成绩单可能掩盖了一个真相：能在考场拿满分的学生，未必能胜任真实世界的工作。 回看我们人类的日常工作：开发者扫过从未见过的工具文档，就能立刻开始调试代码；玩家拿起新游戏的规则书，在实战中边玩边学；科学家从复杂的实验日志中筛选数据，推导出新的结论和定律。我们发现在这些场景中，人类并不只依赖多年前学到的“死知识”，而是在实时地从眼前的 context 中学习。
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