我們常說餃子，是溫情的代名詞，一提到它，便是家的記憶。 然而有人說人的一生好比餃子——"歲月是皮，經(jīng)歷是餡。酸甜苦辣皆為滋味，毅力和信心正是餃子皮上的褶皺，人生中難免被狠狠擠一下，被開水煮一下，被人咬一下，倘若沒有經(jīng)歷，硬裝成熟，總會有露餡的時候。" 但無論只身在外經(jīng)歷了什么，只要一回家，回到自己最熟悉的地方，就能卸下所有的負(fù)擔(dān)和偽裝，開開心心地陪著最親的人，吃餃子跨年，整裝待發(fā)，迎接新一年的挑戰(zhàn)！ 五 彩 餃 子 ? 餃子皮材料： 面粉（200g/ 份）/ 紫甘藍(lán) / 菠菜 / 胡蘿卜 /

觸樂怪話，每天胡侃和游戲有關(guān)的屁事、鬼事、新鮮事。 圖 / 小羅 2020 年初，我還在上學(xué)。出于眾所周知的原因，在相當(dāng)長的一段時間里，我們只能上網(wǎng)課。網(wǎng)課期間，我曾與關(guān)系比較好的幾位同學(xué)組建了線上學(xué)習(xí)小組。起初，知識共享的快感讓我們成績攀升，但僅 1 個月后，大家的交流便因誤解頻發(fā)而逐漸減少，在試圖和解的過程中甚至還會增生更多矛盾沖突。返校后，一些同學(xué)因為網(wǎng)課時期產(chǎn)生的矛盾而不再來往，最終分道揚鑣。 大家都像這只會掛斷電話的企鵝 后來我意識到，這種現(xiàn)象不光因為大家有"為了考試"的競爭心理，當(dāng)

與前幾部帶"極"字的系列作品相比，《人中之龍 極 3》可以稱得上是全方位的優(yōu)化提升 說真的，我很期待《人中之龍 極 3》。 現(xiàn)在這個時間節(jié)點上，再去回顧整個"人中之龍"系列的發(fā)展歷程，我們不難發(fā)現(xiàn)，原版《人中之龍 3》其實是一個最終圈定了整個系列基調(diào)，堪稱現(xiàn)代"人中之龍"雛形的存在。 在著名編劇馳星周功成身退，如今的人中之龍工作室制作總指揮橫山昌義挑起大梁后，桐生一馬"黑道活雷鋒""背鍋大善人"的角色形象，就從原版《人中之龍 3》一直延續(xù)到了今天。而花樣百出的迷你游戲、構(gòu)圖考究的戰(zhàn)前突入畫面，

社交平臺上常有玩家表示"活到 20XX 就能玩上 XXX 了"，以此表示對某款游戲的喜愛或期待，但有的時候，這樣的表述不止是調(diào)侃。 最近，R 星就為一位身患絕癥的忠實玩家提供了提前體驗 GTA6 的機會。 故事起始于去年 12 月，一位育碧多倫多工作室的項目成員 Anthony Armstrong 在領(lǐng)英平臺發(fā)貼求助，試圖與 R 星取得聯(lián)系。 據(jù)帖子內(nèi)容顯示，Armstrong 的一位家人與癌癥抗?fàn)幎嗄辏罱玫搅俗顗牡南ⅲ浩渖鼉H剩 6 到 12 個月。病人是 GTA 系列的鐵桿粉絲，但按

無需真實獎勵，哪怕用隨機、錯誤的信號進(jìn)行訓(xùn)練，大模型準(zhǔn)確率也能大幅提升？ 此前，學(xué)術(shù)界已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一個令人困惑的現(xiàn)象：像 Qwen2.5 這樣的模型，即使在RLVR（帶驗證獎勵的強化學(xué)習(xí)）過程中給予虛假獎勵（Spurious Rewards），它在對應(yīng)測試集上的準(zhǔn)確率依然能神奇地大幅提升，并通過一系列實驗實錘了模型在"背題"：實際是模型在訓(xùn)練時就存在不同程度的數(shù)據(jù)泄露。 然而，先前的工作并沒有揭示模型在訓(xùn)練前后的深層次變化，背后的微觀機制仍是一個黑盒：虛假的獎勵信號，究竟是如何精準(zhǔn)地影響了模型內(nèi)

才曝出因為缺錢而上廣告的 OpenAI，最新小賬本多少有點預(yù)期違背了。 至少單從收入上來看，還真不算少—— 年化經(jīng)常性收入（ARR）已經(jīng)從兩年前的 20 億美元暴漲至 200 億美元。 而且收入還和算力同步猛漲：從 2023~2025 年，算力增長 9.5 倍、收入增長了 10 倍。 以上，來自 OpenAI 首席財務(wù)官最新發(fā)布的一份公告。 網(wǎng)友們紛紛疑惑，所以 OpenAI 現(xiàn)在為啥要整廣告這種"萬人唾棄"的活兒？ 對此，有人也拋出了一個清晰的答案：雖然賺得多，但奈何燒得也多啊…… Anyw

?? Harald Giersing / Heritage Images / Getty 利維坦按： 找朋友傾訴聊天，訴說自己的苦惱和焦慮，這本就是友誼的日常互動模式。只不過，當(dāng)代人的焦慮和壓力不斷累積增加，這種持續(xù)和反復(fù)的傾倒苦水即便不是有意為之的，也勢必會或多或少給對方造成情緒上的困擾，由此感到身心俱疲，不愿意再想聽到任何某一話題的內(nèi)容。的確，你的朋友不是你的心理咨詢師，他 / 她或許會給到你一些很不錯的行為建議，但如果你反反復(fù)復(fù)糾纏在某一問題上，朋友也會心生倦怠：尤其是考慮到，"我早就已

很多人都喜歡在早上吃飯前稱體重，畢竟這時候的體重最輕，稱起來更有"成就感"。有些"細(xì)心"的人還會在拉屎前和拉屎后分別稱一下體重，感受一下肉眼可見的體重變輕。 如果你真這么干，可能會發(fā)現(xiàn)，拉完便便之后體重可能并沒有變輕，或者只變輕了 0.1kg。明明拉了那么一大坨，怎么只變了這么一點？質(zhì)量怎么不守恒了？難道是體重秤壞了？ 還真不是，拉完屎體重沒有變輕，跟你拉的便便重量以及秤的誤差都有關(guān)系。 圖庫版權(quán)圖片，轉(zhuǎn)載使用可能引發(fā)版權(quán)糾紛 一次的便便有多重？ 雖然我們自己感覺酣暢淋漓地排泄了一大坨，但實際

讓大模型輕松處理比自身上下文窗口長兩個數(shù)量級的超長文本！ MIT CSAIL 研究團(tuán)隊提出了一種叫做遞歸語言模型 RLM的長文本處理新方法，來解決上下文腐爛問題。 不修改模型架構(gòu)、不升級模塊設(shè)計，但能讓 GPT-5、Qwen-3 這類頂尖模型推理層具備千萬級 token 的超長文本處理能力。 核心思路是不把提示詞直接塞進(jìn)大模型的上下文窗口，而把它"外包"給可交互的 Python 環(huán)境，讓模型主動通過自動編程和遞歸調(diào)用拆解任務(wù)、按需處理。 啊？大模型讀上下文也能遞歸操作？ 先說上下文腐爛這個扎心

每個孩子都是落入凡間的精靈，還是滿心滿眼充滿好奇、超級愛問問題的小精靈。 我是從哪里來的？眼睛為什么能看見東西？為什么我會怕癢？害羞的時候，為什么會臉紅？為什么爸爸有胡子，而媽媽沒有呢？……這些有趣的問題，精靈爸爸和精靈媽媽們該怎樣回答呢？ 了解世界，從了解自己開始。人體就像一座大型的游樂園，里頭藏著許多驚奇的機關(guān)和秘密。每個孩子都對自己的身體無比好奇，在成長的過程中，他們會冒出許多有關(guān)身體的小問號。 懂孩子、愛孩子的常爸，為此特別制作了一個關(guān)于人體的科普故事專輯，用小小常和常爸親子互動、邊思