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   <title>小桂桂的回忆录 📒</title>
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     "date": "2023-06-11T12:37:39",
     "text": "<a href=\"##梦\">#梦</a> 做了噩梦。梦见聊聊消失了，用哪个软件发消息打电话都没有回应。过了一会，切应用的时候发现所有和聊聊相关的内容都被混乱的红色黑色马克笔线条和叉叉涂掉了，从聊天记录到以前的照片都是。我关掉手机，去重要文件夹里找聊聊曾经给我的信和物理照片发现也同样被涂掉了。翻文件夹的时候突然感觉到身后有人在注视着我，转过头看到一团浮在空中的马克笔线条盖过整个视野，突然睁开无数双竖着的眼睛... 被吓醒了 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323380753904174863.webp\">😭</i>\n\n...刚醒的时候睁开右眼看到了一片纯白，就仿佛光影引擎坏掉了一样的那种白，又被吓得坐起来了，冷静下来才想起来是昨晚自己太害怕开了灯（）<i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170424195260877091.webm\">🤗</i>",
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     "date": "2023-06-12T03:46:26",
     "text": "<a href=\"##租房广告\">#租房广告</a>\n九月份多伦多北约克的两居公寓又空出一个房间了，想合租欢迎联系 <a href=\"https://t.me/hykilpikonna\">Azalea</a>！\n\n座标在 Wilson 地铁站旁边走路五分钟，价格大概 CA$950/mo，离 Costco 走路十五分钟。大概是图上那么大的房间，有两个小衣橱、书桌书架椅子、独立卫生间浴室、停车位，共享客厅和厨房。\n\n共享设施的话，有灶台烤箱洗碗机搅拌机洗衣机烘干机、有上下 1 Gbps 光纤 WiFi6、可以分配动态公网 IP 给服务器、可以用我们的两台 3D 打印机、焊接/手工工作台、电钢琴和吉他和 <del>DIY 马林巴琴</del>、电视、VR 头显和各种游戏机和音游手台 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170075684434610033.webm\">⌨</i>\n\n住在主卧的是 UofT 计算机系本科三年生 Azalea（<a href=\"https://github.com/hykilpikonna\">Github</a> | <a href=\"https://aza.moe/\">Blog</a>）和约克大学软件工程研究生 Lindsey（<a href=\"https://twitter.com/youquzhiji\">Twitter</a>），对室友的要求是 1. 支持 LGBTQ+ <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6114192958708254309.webm\">🌈</i>，2. 是任意方面的 nerd（有感兴趣到能聊上一整天的东西就满足，比如开源项目/运维/心理/工程/音游/流行文化/铁道/游戏/etc）3. 和我们有越多交集越好\n\n总之想要合租欢迎联系哦 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5445083289314401705.tgs\">🪟</i>",
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     "date": "2023-06-13T18:16:15",
     "text": "在翻两年前的照片，仿佛能闻到以前街道教室和宿舍的味道 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6329896322371422409.webp\">🫢</i>",
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     "text": "突然想到，会不会 embedding model 和 generative model 结合在一起就是完美的极限压缩工具 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6330277917330770199.webp\">🧐</i>\n\n举一个简单的例子就是，假如我想给你发一张图片，我先用 embedding 把它转换成最能描述它的一系列文字标签，发给你只要几十字节，之后你再用 generative 模型用这些文字标签生成一张图片 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6330232034195147291.webp\">😇</i>",
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     "date": "2023-06-14T16:11:28",
     "text": "和前室友 Wan 聊天，他觉得 arXiv 没有 peer review 还是有很多学术垃圾，他的研究里几乎不看，但是毕竟他在研究数据库。\n\nMeanwhile 我的研究需要看的几乎全都是只发布在 arXiv，毕竟以前的音乐生成模型都是生成谱子，直接通过文字描述生成音频音乐还很新，大部分的文献都还不到一岁...\n\n一周前刚发到 arXiv 的两篇就已经完全改变了我的项目的可行性 🌚 一篇是 Meta AI 的开源生成模型 MusicGen，另一篇是 MAP 的开源音乐文字 embedding MERT，终于不用因为拿不到谷歌的闭源 MusicLM 和 MuLan 发愁了 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170461003130603392.webm\">👊</i>",
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       <title>小桂桂的回忆录 📒 #2281</title>
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