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   <title>小桂桂的回忆录 📒</title>
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     "text": "今天七七在 AquaDX 群里说 AquaDX 的群头像看起来总感觉像是没加载出来的模糊图的样子，怎么办呢？正好昨天是国际猫猫日，让 DALLE 在里面填一些猫吧",
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     "text": "看数一在玩 <a href=\"https://www.puzzle-loop.com/\">Slither Link</a> 我也去试了试，好难 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323267916523374069.webp\">🥺</i> 每日谜题花了 1:42 小时才做出来\n\n（放一个 100 倍速的视频",
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     "text": "<a href=\"##戴上耳机\">#戴上耳机</a>\n神のまにまに！\n\n今天打プロセカ发现的这首歌，好久没有听到这么欢乐治愈的ボカロ曲了 qwq\n\n<a href=\"https://www.youtube.com/watch?v=b2GJcYBoVyg\">原曲MV</a> | <a href=\"https://www.youtube.com/watch?v=cb1s5_U0wd0\">プロセカ 3DMV</a>",
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     "text": "奇妙，我在 VSCode 上连接 SSH 终端，在 SSH 那边打了一个 git push，它弹了一个窗口在本地打开浏览器选择账号登录，然后跳转连接跳转回了 VSCode 过一会 push 成功了... 现在 VSCode 的集成已经这么厉害了吗 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i>",
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     "text": "<i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323267916523374069.webp\">🥺</i>",
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     "text": "<a href=\"##ML\">#ML</a> 之前模型还部署在 menci 学校机器上的时候，发现它有一个很大的问题就是说话人非常不准，比如你找瑞希说话的时候突然初音出来说话了...\n\n前几天决定测一下这个问题，写脚本给每个队伍生成了 200 组测试数据，每条是一个随机的人问另一个人最近过得怎么样（比如”絵名：瑞希你最近怎么样？“）让模型生成下一句，看看回复的人对不对。测试出来发现最高居然只有 70% 正确率，明明是这么基础的对话逻辑...\n\n然而昨天把推理库换从 LMD 换成 MLC 之后，测速的时候偶然发现似乎每一条都是正确的，即使运气好也不应该这样。测一下好了，然后发现 MLC 的回复人准确率到了 98% <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323275213672810256.webp\">😀</i>\n\n第一次知道原来推理库不止影响模型速度，对回复质量影响也这么大",
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     "date": "2024-08-10T07:22:00",
     "text": "发现自己做研究的时候，找到一个比较好的方案就不是很有动力再去从零开始尝试其他的方案了，只会去想办法优化这个方案，因为做新的尝试会消耗很多时间精力和计算资源，也不一定会更好... 可是如果不尝试，即使有更好的方案也没办法知道 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323582802050680516.webp\">🛌</i>\n\n<span class=\"spoiler\"><span>也许人类这个集体就是某种分布式的梯度下降算法，每个人都只会从其他人知识库的顶端继续向下走，直到慢慢在某个局部最低点聚合。真的从零开始走少经之路的人没办法获得资源，靠自己也做不到什么吧...\n\n暴论一下，如果我们的现实是某种模拟的话，我大概理解为什么会有人想要模拟一切事物从零发展了。解决梯度下降卡住一个很常用的办法就是模拟很多次，从不同的随机起点重新跑... 也许我们的现实就是随机起点之一吧</span></span> <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5445083289314401705.tgs\">🪟</i>",
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     "text": "<a href=\"##桂桂今天吃什么\">#桂桂今天吃什么</a> （昨天？\n看到信达超市的鸡皮又有货了就做了烤鸡皮 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i> $2 够两个人吃两顿好便宜\n\n之前很长一段时间都下架了（x",
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     "text": "今天去 Queer St West 逛逛，好喜欢这条街的气氛，很热闹，到处都是很好看的涂鸦 qwq",
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     "text": "白天困困，躺在床上就不困了 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323315689444607430.webp\">☁️</i>",
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     "text": "起床觅食有被拐角的新叶喵吓到 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323556186138346934.webp\">😢</i>\n\n...以及拍照的时候手机没拿稳拍出了奇妙照片 quq",
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     "text": "<a href=\"##ADHD\">#ADHD</a> 发现自己忘了要干什么的时候就会在命令行里反复打 ll <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170424195260877091.webm\">🤗</i>",
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     "text": "还在想怎样爬 arXiv，然后发现官方发布过完整的数据 dump 直接下载就能用了 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i>\n\n唉，互联网怎么会有这么良心的组织，看看别的同样是托管用户内容的平台在想尽办法反爬虫，这边甚至不用爬...",
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     "text": "现在解 25*30 只需要 23 分钟了！",
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     "text": "试着用洗衣机洗出来皱皱，不是很好看呢... 不知道用熨斗能不能修好",
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     "text": "发现 arXiv 数据集里面没有作者的 affiliation，也没有邮箱，只有名字，怎么办呢？\n\n刚开始想要爬 Google Scholar 按名字搜索找到邮箱然后用邮箱判断 affiliation，但是发现重名的作者真的非常多... 比如数据里出现次数最多的 Yang Liu 有 1734 篇文章，但是在 Scholar 上同名的人也有至少 300 个，看来名字不太可靠呢\n\n想了想感觉没有很整洁的办法，比较麻烦的办法倒是想到了一个。因为 arXiv 要求所有作者必须上传 tex 源码，我打算把所有 tex 源码下载下来然后在源码里面找 @ 关键字，也许这样可以找到作者的邮箱从而得到 affiliation \n\n（虽然因为 tex 的多样性，把作者的名字和邮箱连接起来也是一个难点... 也许可以让 LLM 过一遍数据帮我提取 quq",
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     "text": "猫脑过载",
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     "text": "唉... 看看 research 人的计算机常识 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5445059765778521446.tgs\">📦</i>\n\narXiv 让你传一份 tar.gz 的 latex 源码，有人传了没压缩的 tar，有人传了 gz 压缩的单文件，有人把 pdf 重命名成 tar.gz 传上去了，有人把 pdf 打包传上去了...\n\n打包一个源码有那么难吗？？<i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323343426343404864.webp\">❓</i>",
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       <title>小桂桂的回忆录 📒 #4408</title>
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