ZJQ的博客

如果识人的目的是为了更好的看清别人，**那么藏风就是为了不让别 人看清自己，尤其是摸清你的底牌。**问大家一个问题一匹瘦弱的狼 要怎么样才打得过一头猛虎，正面硬钢铁定是输。如果想要取胜可 能办法只有一个，那就是扮猪吃老虎。司马懿凭借一己之力掀翻整 个曹氏集团，最终改朝换代，重达职业生涯装病两次瘫痪九年，期 间无数次被罢免兵权，家族生死岌岌可危，就靠着藏风引智示弱， 一次次躲过老东家的杀机。

你知道中国古代的四大邪术是哪四部吗?分别是： 《帝王术》、《博弈论》、 《素书》》和《千门八将》。可以说，从古至今，绝 大多数肮脏的智慧都收录在这四本书当中。但凡你能参透其中任何一本，你都能在职场商场甚至两性关系当中 横着走。这一次内容我用最简单粗暴的语言和大家身边的例子，把这几本书 的核心思想剖出来，能悟到多少能拿走多少，各凭本事。

中国经济已完成改革开放以来最大转型，过去依赖“加快商品/货币流通”的流动性红利（如地产、传统电商、平台中介）落幕，取而代之的是“以知识产权为核心”的创新性红利，门槛更高但爆发力更强

理解股市的守恒本质，不是让你放弃投资，而是看清游戏规则，避开零和陷阱，寻找真正的价值增长，实现"与企业共成长"的非零和收益。记住：在股市中，真正的高手不是在零和游戏中厮杀，而是跳出棋局，成为规则的制定者或价值的创造者。

江湖四门智慧本质是对人性弱点的精准把握与操控。它们虽诞生于底层生存需求，但其中蕴含的心理操控、营销策略和人际关系技巧，已渗透到现代社会各领域。了解这些智慧，不是为了行骗，而是为了看清套路，保护自己，同时将其中的积极元素（如精准营销、有效沟通）转化为正当用途。记住：阳光下无新事，现代社会的许多商业手段、人际关系操控，不过是江湖四门智慧的"文明化"变种而已。

小河局：资金池模式的商业阳谋 小河局是一种利用资金滞留期获利的商业模式，其核心在于构建持续流动的"资金池"。这种模式最早可追溯至16世纪威尼斯犹太商人的中间商贸易，他们通过掌控交易资金建立了最早的商业银行。现代典型案例包括亚马逊平台利用交易资金滞留期（约14天）进行投资获利，以及共享单车押金、彩票等领域的资金沉淀运作。 该模式的本质是通过新资金持续流入维持运转，类似传销和庞氏骗局。当资金流入中断时，流出的资金即转为债务，导致烂尾楼、资金链断裂等问题。尽管现代金融监管试图通过资金监管账户限

学会接受别人的离开:并不是你做错了什么,而是他不再需要你了学会接受别人的离开:并不是你做错了什么,而是他不再需要你了在意了，就受伤，不在意，就不会 受伤，你的执念有多重，你的伤就有多重，对待任何人，任何事，要拿得起;别人爱不爱你， 一点都不重要，但你爱不爱自己，很重要爱抬杠是一种贫穷体质什么是真正的高情商那如何才能提高自己的情商呢?

摘要：强者思维与弱者思维的本质区别在于价值交换。强者思维顺应他人需求，注重自我提升与价值提供；弱者思维则情绪化且索取无度。真正的强者以理性主导行为，将情绪作为工具而非束缚，懂得权衡利弊。建立自信需要创造"主场优势"，通过专业领域的话语权赢得尊重。人生博弈中，强者善于示弱，弱者却常逞强，关键在于能否超越情绪，做出最有利的选择。（149字）

摘要：文章探讨了改变命运的四个关键突破点：情感、道德、欲望和思维。指出弱势思维者常被情绪和道德绑架，而强者则能掌控自我。强调走出舒适圈、对抗人性弱点的重要性，建议向优秀者学习经验。同时剖析了"脾气太好"的弊端，认为适当发脾气是维护利益的手段。最后揭示了人际关系中的价值交换本质，提醒不要陷入"特别"的幻觉，并分析渣男渣女吸引人的心理机制在于其不可预测性和征服欲。全文主张用强者思维突破局限，建立清晰的自我边界。

摘要（148字） 人性本质与相处之道的深刻洞见：单方面付出易激发贪婪，导致对方得寸进尺；过度善良反易被忽视，适度"自私"更获尊重。成长需对抗人性本能，自律者方能突破平庸。亲密关系需保持适当距离，过度靠近反而加速失去。认知自我弱点（如伤官、官杀等命理特征）是改善人生的关键。长期倒霉者需通过阅读构建思维防御系统。真正高情商在于避免激发他人负面情绪，这种能力源于阅历与实践。

万物的确是相生相克的，你会痛苦，难受，哭死，这就是意见很坏的事情，你的身体和精神受到了很大的伤害，但是这是老天在替你筛选，就是这次求她，走下去了，那么还会有下次下下次，跟上的问题没有解决，她没有筛选能力，女性就是及时性满足，这是天道，自然选择的结果。你记住，女性天生就是及时止损的，直白点就是：得不到就离开，这是基因决定的。但是现在这个社会产生了文明和道德，或者说至少有法律了，能进行约束，基因那一套不是这么适用了，或者说需要改进了。

摘要 本文探讨了赚钱与成功的本质逻辑，指出过度关注金钱反而难以获得财富。真正的财富积累源于对事业的专注投入，而非直接追逐金钱。文章通过谷爱凌、谢霆锋等案例说明，将某件事做到极致后，财富、名声等自然随之而来。同时强调"无为而治"的智慧，指出坚持做有价值的事比刻意追求结果更重要。在人际关系方面，提出高质量关系需要价值互换，而非单方面索取。最后指出财运与消费观的关系，适度消费才能让财富流动增值。全文核心观点是：专注创造价值，财富自会到来。

本文提出一种基于PCA的LLM表征增强方法，通过在Qwen2.5-3B模型中提取各层输出的第一主成分（1维事实性信号），并与原始4096维向量融合来增强事实表征。具体步骤包括：1）提取32层各层的1维事实性主成分；2）选择关键层（如29-32层）进行增强；3）使用门控机制将事实性信号加权到原始向量（如h'_i = h_i × (1+α×f_i)）。该方法能放大正确事实信号，抑制错误信息，使模型在处理事实相关任务时更关注准确性，如增强后会显著提升"北京是首都"等事实判断的可靠性。

EVIL通过动态区分可变与不变参数，实现了对分布噪声的鲁棒性优化。其核心在于不仅关注参数重要性，更关注参数对分布变化的敏感性，为OOD泛化提供了新的解决方案。

就像你买了一杯奶茶，附赠一张“随机刮刮乐”。刮开后发现大部分格子都是“谢谢参与”，但有几个格子连**起来写着“再来一杯”**——**这几个格子就是“中奖票”**。虽然刮刮乐整体是随机印的，但这几个关键格子的位置和组合，从一开始就藏着中奖的可能，不需要额外修改（类比神经网络的初始权重）。

方差缩减梯度算法通过平衡随机梯度的方差与计算效率，在保证速度的同时提升优化稳定性。SVRG、SAGA等方法已广泛应用于机器学习框架（如PyTorch、TensorFlow），尤其适合数据量大、模型复杂的场景。

LLM对齐方法作用：主要解决大型语言模型（LLMs）输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题**对齐方法（Alignment Methods）** 主要解决大型语言模型（LLMs）输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题。其核心目标是让模型生成的内容更符合人类预期，同时确保伦理合规性和实用性。以下是对齐方法解决的具体问题及典型场景：

在学术论文或成果提交流程中，这一状态表示出版方已完成与出版相关的所有程序（如排版、格式确认等），同时作者与出版方的版权相关事务（如版权协议签署、权利归属确认等）也全部处理完毕，标志着内容进入后续生产或发布环节的准备工作已就绪。在学术论文或成果提交流程中，这一状态表示出版方已完成与出版相关的所有程序（如排版、格式确认等），同时作者与出版方的版权相关事务（如版权协议签署、权利归属确认等）也全部处理完毕，标志着内容进入后续生产或发布环节的准备工作已就绪。

金融领域**：常用来作为衡量投资组合、基金等表现和收益率的参照标准。例如，标准普尔500指数（S&P 500）就是美国股市中非常重要的**benchmark**。投资者在评估自己的股票投资组合表现时，会将其与**标普500指数的走势和收益率进行对比**。如果投资组合的收益率**高于标普500指数，说明该组合表现较好；反之，则可能需要调整投资策略。**

在llm和agent的背景下，有什么比较好的研究方向或者能解决现在的实际的社会问题在LLM（大语言模型）与Agent（智能体）的融合背景下，研究方向和社会应用正呈现出多元化趋势。### **一、技术研究方向**1. **多模态智能体（Multi-modal Agents）** - **方向**：将LLM与视觉、语音、触觉等多模态数据结合，构建能处理复杂现实场景的智能体。

从稀缺性来看，虽然电商数据比较常见，但您的数据量有10万条且时间跨度近一年，完整性和准确性都不错，还是具有一定价值的。例如，如果发现智能体在某些复杂的数据定价场景下回答不够准确，可以进一步细化提示词，补充更多的定价规则和案例，让智能体学习和参考。：当然可以，请您先告诉我这些数据的详细信息，比如数据类型、数据量大概有多少、数据的时间跨度是多久，以及数据的准确性和完整性如何。：是电商平台的用户购买行为数据，数据量大概有10万条，时间跨度是近一年，数据完整性较好，准确性也比较高。

构建数据价格评价的知识库，数据来源有多种渠道，以下是一些常见的下载途径及链接：

假设前面各项综合定价为 U,若存在缺数,最终定价为:当缺失比例在 10% 以内,价格 = U*(1 - d%);例如,经过人工标注分类的客户反馈数据,其数据质量和可用性更高,定价为 Z*(1 + a%)。假设数据条目数为 M,若为普通数据条目,基于数据条目数的定价为 M_Z;对于极为稀缺的数据,如独家的行业调研报告、特定历史时期的珍贵文献等,b 取值在 1 - 5 之间,说明其稀缺程度高,价值大。为准确评估数据价值,实现合理定价,特制定本方案,针对文本数据和图片数据分别基于不同关键因素进行定价。

流水线并行 - **原理**：将模型按层划分为多个阶段，每个阶段由一个或多个 GPU 设备负责执行，不同阶段的计算可以在时间上重叠进行，形成流水线，提高整体的计算效率。 - **举例**：对于一个 **10 层的神经网络，将其分为 5 个阶段，每个阶段 2 层。当 GPU 设备 1 在计算第 1、2 层时，GPU 设备 2 可以同时计算第 3、4 层，依次类推**，就像工厂的流水线一样，不断有新的计算任务进入流水线，提高整体的推理速度。

同时，通过冗余设计和故障恢复机制等技术手段，系统能够应对不同算力客户端的加入和退出以及网络波动等不确定因素，确保整个联邦学习系统的稳定运行。然而，算力差异如同一座座无形的山峦，横亘在我们面前，如何跨越这道鸿沟，让每位用户都能发挥出最大的价值？而算力稍弱的客户端，也能在轻松的氛围中，完成适合自己的任务。同时，模型分割技术更是将模型拆解成多个部分，根据客户端的算力情况量身定制，让每个客户端都能在自己的能力范围内发挥出最大的价值。而算力较弱的客户端，则更像是在进行轻松的慢跑，享受着每一次任务带来的成就感。

在联邦学习中，不同用户的算力差异是一个需要仔细考虑的问题。由于联邦学习涉及多个分布式节点（即多个用户或设备），这些节点的计算能力可能各不相同，因此需要对算法和系统设计做出相应的调整。综上所述，处理联邦学习中不同用户算力差异的方法包括客户端选择策略、异步聚合、模型压缩、增加客户端训练轮数、联邦迁移学习和优化算法等。这些方法可以根据实际情况进行组合和调整，以最大程度地提高联邦学习的效率和效果。

最后通过本文方法与两种数据共享系统的方法进行了验证对比,证明本方法对跨域数据计算共享效率的提升。针对数字化应用实践中需要在不同的物理域和信息域中进行数据的访问交换以及共享计算等需求,本文分析了在数据平台、数据集成系统以及信息交换系统中存在的问题。联邦学习通过共享数据计算结果,能够在一定程度上保护数据所有者的隐私以及对数据的控制权,然而联邦学习的研究和开发还在初级阶段,其中的关键问题还有待解决。据此,基于联邦学习的思想,本文提出一种跨域数据计算共享系统,并对系统中的数据管理、算力管理等关键模块进行了设计。

在联邦学习的神秘世界里，模型参数的聚合频率、时机以及顺序，宛如一场精心编排的舞蹈，背后隐藏着无数智慧与策略。这些因素不仅关乎算法的效率与准确性，更与联邦学习系统的整体性能、通信成本、模型复杂度以及隐私保护需求息息相关。今天，就让我们一起揭开这层面纱，深入探讨这一领域的奥秘，并通过一个生动的实战案例，带你领略联邦学习的独特魅力。在联邦学习的舞台上，模型参数的聚合频率就像是一场精心策划的博弈。它并非一成不变，而是根据算法设计者的智慧与需求灵活调整。以FedAvg算法为例，

今天，我们就来深入探讨一个关键问题：在联邦学习中，如果每个Epoch都不进行梯度回传，会对最终效果产生怎样的影响？为了确保你的模型能够充分学习到各个客户端数据集中的信息并保持良好的泛化能力，请务必在联邦学习过程中保持适当的梯度回传频率和模型更新策略。然而，如果每个客户端只在最后一个Epoch后更新模型，服务器接收到的模型更新可能会变得单调乏味，缺乏多样性。虽然这里的梯度回传并非指将每个梯度步骤都实时传输到服务器，而是指将本地模型与上一轮服务器的全局模型之间的增量（即模型更新）进行传输。

定义：联邦学习可以在产生数据的设备上进行大规模的训练，并且这些敏感数据保留在数据的所有者那里，进行本地收集、本地训练。在本地训练后，中央的训练协调器通过获取分布模型的更新获得每个节点的训练贡献，但是不访问实际的敏感数据。目的：训练来自多个数据源的单个模型，其约束条件是数据停留在数据源上，而不是由数据源（也称为节点、客户端）交换，也不是由中央服务器进行编排训练（如果存在的话）。

在社保基金投资股票的过程中，这些机构会参与股票的市场交易，既有资金的流入，也有资金的支出。在大多数情况下，社保基金持有较大的股票比例，这意味着他们在市场上的影响力很大。社保基金的行为对于股票市场的波动和走势也有一定的影响，这是股票市场中不能忽视的一个因素。指的是由政府部门或社会团体所管理的一项基金。在股票市场中，社保基金是指专门以管理社保基金为主要职责的机构购买股票的基金。指数采用以行业均衡为核心的编制方法，从各行业选取500只市值较大证券作为指数样本，提升市值规模指标选样下指数的行业分布均衡度。

为了充分发挥数据要素的价值，推动产业结构优化和升级，需要构建一个公平、高效的数据要素市场。而数据要素按价值贡献参与分配机制正是这一市场构建的核心环节，它有助于激发数据要素市场的活力，促进数据的交易和流通，为经济高质量发展注入新的动力。通过完善法律法规、建立数据价值评估体系、加强监管与执法、推动技术创新与应用以及加强国际合作与交流等措施，我们可以期待这一机制在未来发挥更大的作用，为数字经济的发展注入新的活力。同时，还需要加强监管和执法力度，打击数据交易中的违法违规行为，维护数据要素市场的公平、公正和秩序。

综上所述，《数字中国建设整体布局规划》中的“2522”整体框架为数字中国建设提供了清晰的方向和路径，旨在推动数字技术与经济社会各领域深度融合，全面提升数字中国建设的整体性、系统性、协同性。

为了量化数据集的质量，数据交易平台需要定义一系列评估指标。这些指标可以包括数据的完整性、准确性、一致性、时效性等。例如，可以计算数据集中缺失值的比例、错误数据的比例、不同字段之间的一致性程度等。

假设有两家医疗机构A和B，它们各自拥有患者的医疗数据。在联邦学习的框架下，A和B分别训练了自己的教师模型，并在公共数据集上输出了预测概率分布。这些预测结果，就像是教师们的智慧结晶，被传送到了中央服务器。中央服务器就像是一位公正的裁判，它收集并聚合了这些预测结果，形成了一个全局的预测概率分布。然后，这个全局的智慧结晶又被分发回A和B，它们的学生模型便根据这些全局信息进行训练。

知识蒸馏是一种常见的异构模型集成方法。通过训练多个异构模型，并将每个模型的输出（即预测结果）作为知识进行提取，然后训练一个统一的学生模型来模拟这些教师的输出。这种方法可以实现异构模型的集成和协同训练。

想象一下，在联邦学习的广阔舞台上，每个参与者都拥有自己独特的“武器”——不同的模型结构和训练方法。这就是模型异构！它可能源于卷积神经网络CNN与递归神经网络RNN的激烈对决，也可能源于学习率大小的微妙差异，甚至可能源于数据预处理方法的独特选择。随着数据隐私和安全问题的日益凸显，传统的集中式机器学习方法已经无法满足现代社会的需求。而联邦学习，作为一种新兴的分布式机器学习方法，正悄然改变着这一切。它将模型训练过程分布在多个参与者设备上，有效解决了数据隐私和安全问题。然而，这也带来了一个全新的挑战：模型异构性。

交叉操作：在交配池中，我们通过交叉操作来生成新的个体。这个过程就像自然界中的交配过程一样，将两个个体的部分基因进行交换，从而产生具有优良基因组合的新个体。变异操作：就像自然界中的基因突变一样，我们对新生个体进行一定概率的变异操作。这个过程有助于保持种群的多样性，防止算法陷入局部最优解。

今天，我们要为你介绍一个来自博弈论的神秘武器——夏普利值（Shapley Value），它能够精准地衡量每个成员在合作中的贡献，并为你提供一个公平合理的分配方案！现在，我们需要根据联盟的大小（即联盟中成员的数量）来计算每个边际贡献的权重。但无论如何，它都为我们提供了一个公平、理性的方法来评估成员在合作中的贡献，并据此进行分配。这些值是通过考虑所有可能的联盟、每个成员的边际贡献以及相应的权重因子来计算的。对于丙的计算类似乙，但需要注意的是，由于联盟是无序的，所以甲加入{乙}和乙加入{甲}的边际贡献是相同的。

通过联合模型筛选样本并生成数据标签，它引入了参与节点的本地数据标签分布，从而平衡了非独立同分布数据标签对贡献度评估的影响。在保证数据隐私安全的同时，它还能生成大量高质量的测试数据，为参与联邦学习任务的节点提供公平的贡献度评估方法。但别忘了，它只考虑了参与者自身的价值，而没有考虑到他们为联邦整体带来的增益。今天，就让我们一探究竟，看看那些常用的评价贡献度的方式，它们究竟是如何在联邦学习中发挥作用的。它假设：如果移除某个参与方，联邦的数据价值就会减少，那么这个减少的部分就是这个参与方的贡献。