（6 月招生）创业之路规划 —— 数码港项目分享会

数码港创意微型基金（CCMF）香港计划数码港培育计划 一段话总结本次分享围绕香港数码港的创业扶持体系展开，介绍了数码港2004年成立的发展背景、超2300家入驻企业、超460亿港币融资规模的生态成果，以及即将开幕的第五期大楼、3000P算力、低空基地等硬件资源，重点讲解了微型基金（CCM）和培育计划两大核心创业扶持计划，最高可提供130万港币资助、还有最高2000万港币的投资基金支持，明确了202

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Deep Dive into LLMs like ChatGPT - 8

豆包AI总结出的笔记大语言模型（LLM）核心技术全解析章节一：大语言模型整体介绍与训练总流程核心内容翻译本视频旨在为普通观众全面介绍ChatGPT这类大语言模型，搭建理解该工具的思维框架——它在某些方面表现卓越，在另一些方面却不尽如人意，同时还存在诸多需要注意的“技术短板”。视频将拆解大语言模型的完整构建流程，兼顾认知心理学层面的应用启示，且全程保持内容的通俗性，让非专业观众也能理解。 大语言模型

Deep Dive into LLMs like ChatGPT - 7

本文为 Stanford 大语言模型公开课讲稿片段，格式为一段英文、一段中文对照。仅处理约 1 小时阅读量内的内容，后续保持原样。 一、多模态：音频与图像也是 tokenSo it’s not a fundamental change. It’s just, we have to add some tokens. So as an example, for token, as an audi

Deep Dive into LLMs like ChatGPT - 6

本文为 Stanford 大语言模型公开课讲稿片段，格式为一段英文、一段中文对照。仅处理约 1 小时阅读量内的内容，后续保持原样。 一、AlphaGo：围棋里的监督学习 vs 强化学习One more connection that I wanted to bring up is that the discovery that reinforcement learning is extrem

Deep Dive into LLMs like ChatGPT - 5

本文为 Stanford 大语言模型公开课讲稿片段（续篇），格式为一段英文、一段中文对照。阅读至约 1 小时后附「上文总结」，后续英文建议另起一篇续写。 一、回顾：预训练与监督微调，接下来是强化学习Okay, so we have now covered two major stages of training of large language models. We saw that in

Deep Dive into LLMs like ChatGPT - 4

本文为 Stanford 大语言模型公开课讲稿片段（第 4 部分），格式为一段英文、一段中文对照。阅读至约 1 小时后附「上文总结」，后续英文建议另起一篇续写。 一、幻觉从哪来：训练集里没有「我不知道」So in particular, the first one I want to talk to is hallucinations. So you might be familiar wi

Deep Dive into LLMs like ChatGPT - 3

本文为 Stanford 大语言模型公开课讲稿片段，对应「后训练：从基础模型到助手」部分，格式为一段英文、一段中文对照。 一、后训练概览：算力更省，目标是把基础模型变成助手So we’re now going to discuss a few ways to do what’s called post training of these models. These stages in pos

Deep Dive into LLMs like ChatGPT - 2

本文为 Stanford 大语言模型公开课讲稿片段，对应「算力与基础模型」两部分，格式为一段英文、一段中文对照。 一、算力从哪来：云、GPU 与数据中心And now, let me turn to the story of the computation that’s required, because I’m not running this optimization on my lap

老牌公链的体面，碎在一个下载不了的证书里

作为一名混迹 Web3 的开发者，我向来对 Avalanche 这类深耕多年的老牌公链抱有基本期待——毕竟是排名前列的 L1，不说技术多顶尖，至少基础体验该拎得清吧？直到亲历这次 Avalanche 黑客松，又踩坑了它的官方学院系统，我才算彻底刷新认知：连一个 PDF 证书都下载不了、报名页面能搞崩浏览器的公链，谈何技术权威，又凭什么做开发者生态？更核心的是，深入了解后才发现，这些表面的 bug