顿悟

涂雅导读:

在人生的棋局上,每个人都以为自己是棋手,其实每个人都是棋子;完美的人生本身就不完美;一篇文章的经典往往只有一句话,一段人生的精彩往往只有一瞬间;感情永远不能天平来衡量;决策者唯一要做的事就是平衡利益;如果你不能适应这个规则,就打破它建立新规则;

全文:

 

感情篇

 

 

 

 

  • 感情永远不能天平来衡量
  •  

     

  • 每个女孩都是冰封的天使,如果你不能好好爱她,请不要消融她的封印
  •  

     

  • 聪明的女人不会去追爱上的男人,却会让这个男人主动追她
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  • 要看恋人之间的感情,要看他们废话的多少
  •  

     

  • 每个女人都是一本无字天书,不同的人解读出不同的结果。能否读懂这本书,除了悟性,还需要运气
  •  

     

  • 男人对家庭更多应该是责任,而不是依恋
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  • 男女平等,不应该成为特权与推卸责任的借口
  •  

     

  • 男女平等,应该是人格上的平等
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  • 爱情需要盲目,婚姻需要理智
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  • 厌倦昨日的漂泊,眷恋明天的港湾
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  • 女人就因为她是女人,所以才成为女人;如果她不是女人,那么她也就不成为女人了
  •  

     

     

    励志篇

     

     

     

     

  • 你的心决定你可以走多远,你的行动决定你能走多远
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  • 如果你不能适应这个规则,就打破它建立新规则
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  • 你的劣势就是你的优势,关键看你如何去利用
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  • 世间万物,只有改变与淘汰两种选择
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  • 不要轻易否定他人,你要做的,只是证明你自己
  •  

     

  • 不要秀自己,你要的是尊重而不是观赏
  •  

     

  • 过程是自己的,结果是别人的
  •  

     

  • 不要盲目地相信哲理名言,它们只是在你相信的时候有用
  •  

     

  • 讳疾忌医与急病乱投医同样可怕
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  • 灾难往往发生在你最后一次意识到要改正之前
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  • 当你拥有自由,请珍惜自由。否则,你将失去自由
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  • 每个人都在追求一种东西——认同感;每个人都应该有一种东西——责任感
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    人生篇

     

     

     

     

  • 最高明的棋手是让每个棋子都以为自己是棋手
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  • 在人生的棋局上,每个人都以为自己是棋手,其实每个人都是棋子
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  • 男儿当凌绝顶,览众山。纵如浏览般的短暂,亦似烟花般的夺目
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  • 一个聪明人带着一群傻子比一个聪明带着一群聪明人更容易成功!
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  • 看得见的,都不是你的敌人
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  • 决策者唯一要做的事就是平衡利益
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  • 完美的人生本身就不完美
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  • 纯正的东西只存在想像中,就像共产主义与真正的爱情
  •  

     

  • 一篇文章的经典往往只有一句话,一段人生的精彩往往只有一瞬间
  •  

     

  • 生命的意义就在于探索生命的意义                                                                                                                                      ©涂雅,本文链接地址为http://iove.net/687/,转载请保留此链接,否则视为侵权。

### 关于DeepSeek-R1中的“顿悟”现象 “顿悟”现象(Aha Moment)是指在DeepSeek-R1的训练过程中观察到的一种特殊的学习行为。具体而言,在这一阶段,模型表现出一种自发的能力来重新评估其先前的行为决策,并对其进行优化调整[^1]。这种能力类似于人类在解决问题时突然获得灵感的过程,即通过回顾已有的信息并形成新的见解。 #### 自发性的学习机制 该现象的核心在于模型能够自主识别之前策略中存在的不足之处,并基于当前的知识水平改进这些策略。这表明即使是在无监督或强化学习环境中,AI也具备一定的自我修正能力。此特性不仅增强了算法解决复杂任务的效果,还揭示了RL(Reinforcement Learning, 强化学习)方法可能蕴含更深层次的认知模拟潜力。 #### 技术背景支持 为了实现上述效果,DeepSeek团队采用了GRPO(Gradient Regularized Policy Optimization),这是一种梯度正则化的策略优化技术[^2]。它通过对策略更新过程加入额外约束条件,使得整个训练流程更加稳定和平滑,从而促进了诸如“顿悟”这样的高级认知特征的发展。 ```python def grpo_update(policy_network, critic_network, states, actions, rewards): """ A simplified example of how GRPO might be implemented. Args: policy_network (nn.Module): The actor network to update. critic_network (nn.Module): The critic network used for evaluation. states (Tensor): Batched state inputs from the environment. actions (Tensor): Corresponding batched action outputs taken by agent. rewards (Tensor): Rewards received after taking those specific actions. Returns: loss_policy (float): Loss value associated with updating the policy. """ predicted_values = critic_network(states).detach() advantages = compute_advantage(rewards, predicted_values) old_log_probs = policy_network.log_prob(actions) new_log_probs = policy_network.forward(states).log_prob(actions) ratio = torch.exp(new_log_probs - old_log_probs) surrogate_objective = torch.min( ratio * advantages, torch.clamp(ratio, 1.0 - EPSILON_CLIP, 1.0 + EPSILON_CLIP) * advantages ) entropy_bonus = ENTROPY_COEFFICIENT * (-new_log_probs.mean()) # Add gradient regularization term here as part of total objective function grad_reg_term = calculate_gradient_regularization(policy_network.parameters()) final_loss = -(surrogate_objective + entropy_bonus + LAMBDA_GRADIENT_REGULARIZATION * grad_reg_term) optimizer.zero_grad() final_loss.backward() optimizer.step() return float(final_loss.item()) ``` 以上代码片段展示了一个简化版的GRPO更新逻辑,其中包含了计算优势函数、构建代理目标以及应用熵奖励和梯度正则项等多个重要环节。 #### 对未来研究的意义 “顿悟”现象的研究对于深入探索人工智能如何模仿甚至超越人类思维模式具有重要意义。一方面,它可以启发我们设计更为高效的机器学习架构;另一方面,则有助于解答关于智能本质的一些哲学层面的问题——例如意识是否可以被完全还原为物理规律等问题。
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