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这篇《沉默的贡献者》指出，在任何公司中都存在这样一群价值非凡的员工：他们默默奉献、超越本职工作，却不求认可。这些人主动解决关键问题、指导初级员工、维护系统，他们的工作往往涵盖多个层级，并在问题显现前就予以解决，导致其贡献难以通过传统绩效指标衡量。 然而，现有的绩效评估体系常常未能识别他们的多面贡献，因为他们的影响力不符合 OKR、工作范围或领导力等既定标准，反而可能“惩罚”了他们的卓越，奖励了“显眼的平庸”。 这些原本期望通过工作成果来证明自身价值的关键员工，最终会因为感觉不被看见和欣赏而感到失望。当他们被迫为自己争取认可时，会意识到系统更重视表面功夫而非实际绩效，从而心灰意冷。最终选择离开。 我只想到了欧文离开骑士队。🤣 https://t.co/mAjBtUvMAi
普通人如何拿到X 每月发的低保？ 你突发奇想靠流量变现，但是发了条帖子，无人问津？你不信邪，在了一周，浏览量 50 但是X 上还是每天有人分享拿到低保，是他们都在骗你吗？还是你天生不适合做社交媒体？ 不是的。假如你要学会借势，就是去大 V 评论区发表有价值的内容，你通过努力也可以成功。 但是，你要学会方法，优化每一个关键步骤 下面的视频介绍了： 为什么去大 V 评论区评论是第二好的起号方式 别人是如何关注你，你应该如何优化这个流程 社媒不是 零和游戏，你拿到了低保并不代表我会损失，所以我是真心分享与你 那么第一好的起号方式是什么呢？人多眼杂，进群分享。
突破自己舒适圈很难，但也是一种像运动一样需要去锻炼的能力。多做几次，也就慢慢熟了。 我近几年自己最大尺度的一次突破舒适圈，是去面试《奇葩说》的海选。进了第一轮，当天真的是现场吵架，还是远程！我的天，感觉嘴巴都不利索了。嗯，准备啥的完全没用，那个就得看你是不是那种特质的性格。 我和我吵的那哥们儿年纪应该比我小一点，我们都双双被淘汰。那场海选十几个人，好像就选一到两个再进第二轮，再进第三轮，就这样，最终选出那些辩论（吵架）高手。 那次是真的体会到自己舒适圈之外的世界，挺好。丢脸吗？反正谁都不认识，谁就算真的是公开各种人看着你出丑，谁也不会太在意的。
「 LLM, Drivel-ology 」 “一家三代烟草人，传承和守望 。” LLM 能理解其深意么？ Drivel-ology，这是啥？废话-学。 此处的废话跟 bullshit 又不一样，看似胡说八道，但又有某种目的的隐含意义，比如 “因为崇拜切格瓦拉的反思本主义思想，所以我买了他所有的文化周边。” 论文分享： [ Drivel-ology: Challenging LLMs with Interpreting Nonsense with Depth ] 作者提出 Drivel-ology，指语法正常却蕴含悖论、文化隐喻的有深度的胡说八道，并发现 LLM 虽能流畅生成文本，但对语用深层含义的理解不足。 LLM 在明显的有害信息检测上进步明显，但面对低级红高级黑，任重道远。
AI 如同电力，关键不在于谁能造出最亮的灯泡，而在于是否能建成覆盖全社会的“电网”。对普通人来说，包括程序员，真正的指数级机会不是在造模型端，而是在电网端：如何建立一套社会、技术与制度共同组成的网络，让智能像电力一样可靠、普及、隐形地运行。没有电网，AI 只能停留在少数人的炫目演示里；有了电网，它才能成为支撑下一阶段文明的底层基石。 AI as Electricity: Turning High Voltage into Everyday Use https://t.co/6Do2TLkL07
这个月参加了很多大会，见了不少人，跟去年不一样的是都开始谈“all in AI”。 现在一听到“all in AI”这个词我就脑瓜疼。 我对 AI 本身没什么疲惫感，主要现在很多企业喊得太轻巧太空洞了。 组织在用一种“只要喊了就算做了”的方式， 假装在变革。 但其实谁都知道，那些真正该动的地方一个都没动。 从组织角度讲，我看到的大多数所谓 all in，更像是一种花活，写一堆 MCP，挂个 AI 模块，接着开个发布会，发个 pr。 然后自我感动地告诉全公司，我们已经拥抱未来了。 那这个时候我就会很认真去问： - 那你们的数据打通了吗？ - 你们把原来的流程拆了吗？ - 你们给 AI 真的分配了决策权了吗？ 回应基本就是沉默或者支吾。 说说我的看法，我现在特别警惕也特别反感那种技术热词主导的战略决策，它们太容易让人放弃思考、放弃怀疑并且放弃责任了。 一个人， 只要说 all in AI，好像就赢了； 只要说未来都得靠 AI，好像就站在了浪潮前面； 但实际呢？根本没构建任何 AI 能跑得起来的组织环境，也没有准备好用 AI 重新定义自己手里的权力、工作方式和判断逻辑。 仅仅只是站在原地，举着一个闪亮亮的口号，把自己骗得很开心而已。 真正的 all in，永远是疼的。 需要从最熟悉的系统里抽出骨头，打断惯性的思维方式，然后忍受混乱和不确定； 需要愿意承认“我原来那个流程是错的”、“我原来那套认知已经落后了”； 是必须对团队说：“我们从今天起不再靠人盯数据，而是相信模型先跑一轮”； 而不是说“我们接入了某某 AI API，所以从今天起我们变成 AI 公司了”。 我更愿意看到那种不说 all in，但确实把 AI 真正干进系统里的人。 比如医生端的文献检索系统重构，让医学知识能被自然语言查询和落地辅助决策， 比如客服系统不再是死板脚本，而是有记忆、有学习能力的半自动应答流程， 比如原来要三轮审批的工单系统，现在可以直接通过 AI agent 做前置分拣与聚类分析。 这些可不是 showcase，是一个组织真正动了肌肉骨骼，而不是给自己贴了个 AI 贴纸。 所以当我再听到有人说“我们也准备 all in AI 了”的时候， 我会忍不住想回一句：你准备 all in 的到底是什么？ 是未来，还是自我安慰？ 是能力体系的更新，还是一种不能落后的集体焦虑？ 如果只是想借 AI 节省人力，那最后省下的不是成本，可能是整个系统的进化机会。 如果不想改人、不想改流程、不想改决策逻辑，那就别说 all in，真的没那么便宜的。 深夜的一点想法，写得有点重，但是真心的。 AI 是很酷，但别让它变成了又一个“喊完就算做了”的口号。 我们都值得一点更真实的变化。
为什么主打「悦己」口号的女性内衣品牌，真实目标都是库存管理 https://t.co/5shOQtX1ON
如何判断一个赛道是否拥挤 你就看同行的定价就知道个差不多 一套试卷，如果答题的都是尖子生，那答案就都大差不差 如果答题的都是差生，答案就千奇百怪 凡是定价整齐划一的，比如国内 20-25w 的新能源汽车市场，那就是高手如云，刀光剑影 凡是定价稀碎的，一人一个样的，比如国内某平台的心理疗愈赛道，那就是菜鸡成群，一顿胡搞 如果你懂定价，你会觉得毫无竞争可言，整个赛道就你一个人
宝玉
原推转译：你正在参加 Perplexity 的机器学习工程师面试，面试官问你：“你的大语言模型每天要生成数百万条回复，如何在不进行人工审阅的情况下评估这些回复的质量？”该怎么回答呢？ 目前，大语言模型（LLM）的大规模质量评估方式其实存在根本问题。传统的评估方法，比如 BLEU 和 ROUGE 指标，原本是为了翻译任务设计的，根本不适合处理自由开放、无明确标准答案的生成任务。 但另一方面，人工评估一条回复的成本往往高达50美元以上，而且耗时严重，可能需要几天时间才能完成。但生产系统又迫切需要即时反馈，毕竟谁都不能等48小时后才发现模型出现了幻觉或偏见问题。 解决办法：用一个LLM来评判另一个LLM（LLM as a Judge） 没错，就是让大语言模型自己来做裁判。根据研究发现，目前最先进的模型GPT-4o，在评判结果上与人类专家的符合率高达85%，甚至超过了人类专家之间的相互认可率（约81%）。 LLM自动裁判具体是怎么做的呢？ 自动裁判系统一般分三种类型： • 单条输出评分：直接对单一的回复内容，依据相关性、准确性、帮助性等指标逐条打分。 • 参考答案对比：将模型的回复与标准答案进行对照，衡量其准确程度。 • 成对比较法：同时给出两条回复，让模型选出其中表现更好的一条。 不同的方式适合不同的实际生产需求。 现代裁判系统如何提升评估效果？ 目前主流的方法是使用 思维链提示（Chain-of-Thought prompting）： 1. 裁判LLM会逐步详细阐述自己打分的理由和逻辑。 2. 明确使用特定的评价标准。 3. 输出具体分值，并附带详细解释。 4. 对特殊或边界情况，使用少量示例来提高稳定性。 这种方法能显著降低随机评分的情况，使结果更一致、更可靠。 如何衡量裁判系统的好坏？ 成功的关键在于裁判系统与人类专家意见的一致率，也就是 人类对齐率（human-alignment rate）。目前最先进的LLM裁判系统，能够达到： • 在事实正确性上的一致率约为 85% • 在创意写作质量方面的一致率为 78% • 在格式合规性上的一致率高达 92% 在实际生产环境中，这些指标需要持续跟踪和优化。 具体实施方案建议 如果实际落地，我建议使用： • G-Eval框架：针对特定领域或自定义评估标准，灵活创建评估机制。 • 成对裁判（Pairwise judges）：用于模型A/B测试，快速确定模型表现的相对优劣。 • DAG决策树结构：适用于较复杂的评估任务，明确逻辑和评判流程。 • 位置交换法（position swapping）：减少裁判模型对回复顺序产生的偏见。 • 多裁判共识（multi-judge consensus）：在涉及重大决策时，引入多个裁判LLM，提高评估结果的稳健性。 LLM裁判的缺陷和应对方式 当然，裁判LLM也不完美，会出现： • 位置偏差（Position Bias）：倾向于选第一个选项。 • 冗长偏差（Verbosity Bias）：倾向于选择更长、更详细的回答。 • 自我偏好（Self-preference）：在评估自身模型输出时倾向于给出更高分数。 • 温度敏感性（Temperature Sensitivity）：生成时随机性参数影响结果。 针对这些问题，可以通过更精准的提示词设计和不断验证，持续进行修正和优化。 业内有哪些公司和工具在实践这个方案？ 事实上，OpenAI、Perplexity、Anthropic 等公司早已在大规模生产环境中实践LLM裁判。像 Ragas 和 DeepEval 这类工具，也提供了直观易用的评估框架，帮助企业快速实现自动评估（这里强调一下，这不是广告）。 补充问答：非确定性评分怎么处理？ 面试官可能会追问：“既然LLM裁判的评分是不确定的（non-deterministic），你怎么处理这种情况？” • 错误答案：“简单啊，把温度参数设成0。” • 正确答案：“建立共识机制（Consensus Mechanisms），监控评分分布（Score Distributions），对连续分数进行概率加权（Probability Weighting），并定期验证与人工基准（Human Benchmarks）的一致性。” 这才是体现你专业深度的回答。 ⸻ 总结一下：LLM自动化评估，相比人工评审在速度、成本和一致性上都有显著优势。当你每天需要处理上千甚至上百万条生成内容时，靠人工评审是不现实的。 以上，就是你面试中能展现深度和亮点的精彩回答啦！
现在评论预计可获得 2,300 次曝光
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