罗振宇2021“时间的朋友·长大以后”跨年演讲全文无删减整理,核心观点、大纲提炼

罗振宇2021年跨年演讲聚焦2020年的重生,强调了中国超强的社会组织能力及个人在数字化系统中的角色。演讲涵盖规模与问题、本土时代的优势、个人财富增长、科技创新机遇、线下价值、社会创新以及新变量如“碳中和”的影响。演讲倡导面对复杂世界时,保持乐观和建设性的视角。

罗振宇2021“长大以后·时间的朋友”跨年演讲同样精彩,不是因为演讲内容,而是因为2020年是一个重生之年,感触颇深。

  • 2020年,是重生之年,也见证中国超强的社会组织能力。
  • 2020年,中国无数次凝视着深渊,也无数次被深渊凝视着。
  • 2020年,中国人相信中国能,但却怀疑自己的明天,每一天都是自己的历史。
  • 2020年,中国人赚到的每一天,都能听见生命生长的声音。
  • 2020年,奠定了组织协同发展的基本盘。
  • 2020年,从一个人奋斗,转变成强大的协同化组织。
  • 2020年,历史未去,未来已来。
  • 未来,人在哪里,技术就在哪里,资源就在身边。
  • 今天给自己出的题目,造就时光中的我们。

罗振宇2021“长大以后·时间的朋友”跨年演讲全文内容目录如下:

目录

一、 开场… 5

1.1. 爱他的人,总会让他一次次重生… 5

1.2. 2020年,无数次凝视深渊,无数次被深渊凝视… 7

1.3. 长大以后:规模是问题的解药,规模也是问题的根源… 10

1.4. 什么事时间越久价值越大… 14

1.5. “时间的朋友”效应:分头努力,各自向好,彼此认同,守望相助 16

1.6. 你身边充满确定性,只不过,现在你还不知道它的样子… 18

1.7. 生命生长,是有声音… 20

二、 本土时代:除了规模中国还有什么优势?… 21

在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升与模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析与逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句与假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联与推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签与类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理与分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证与测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源与预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用与学术研究积累方法经验与技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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