八个小故事,八种顿悟

1、建筑师
  一位夫人打电话给建筑师,说每当火车经过时,她的睡床就会摇动。
  “这简直是无稽之谈1建筑师回答说,“我来看看。”
  建筑师到达后,夫人建议他躺在床上,体会一下火车经过时的感觉。
  建筑师刚上床躺下,夫人的丈夫就回来了。他见此情形,便厉声喝问:“你躺在我妻子的床上干什
么?”
  建筑师战战兢兢地回答:“我说是在等火车,你会相信吗?”
  【顿悟】
  有些话是真的,却听上去很假;有些话是假的,却令人无庸置疑。

2、引诱
  英国绅士与法国女人同乘一个包厢,女人想引诱这个英国人,她脱衣躺下后就抱怨身上发冷。先生
把自己的被子给了她,她还是不停地说冷。
  “我还能怎么帮助你呢?”先生沮丧地问道。
  “我小时候妈妈总是用自己的身体给我取暖。”
  “小姐,这我就爱莫能助了。我总不能跳下火车去找你的妈妈吧?”
  【顿悟】
  善解风情的男人是好男人,不解风情的男人更是好男人。
  

3、调羹
  麦克走进餐馆,点了一份汤,服务员马上给他端了上来。
  服务员刚走开,麦克就嚷嚷起来:“对不起,这汤我没法喝。”
  服务员重新给他上了一个汤,他还是说:“对不起,这汤我没法喝。”
  服务员只好叫来经理。
  经理毕恭毕敬地朝麦克点点头,说:“先生,这道菜是本店最拿手的,深受顾客欢迎,难道您……”
  “我是说,调羹在哪里呢?”
  【顿悟】
  有错就改,当然是件好事。但我们常常却改掉正确的,留下错误的,结果是错上加错。

4、穿错
  饭厅内,一个异常谦恭的人胆怯地碰了碰另一个顾客,那人正在穿一件大衣。
  “对不起,请问您是不是皮埃尔先生?” “不,我不是。”那人回答。
  “啊,”他舒了一口气,“那我没弄错,我就是他,您穿了他的大衣。”
  【顿悟】
  要做到理直气壮,并不是件容易的事情。理直的人,往往低声下气;而理歪的人,却是气壮如牛。
  

5、回电
一个苏格兰人去伦敦,想顺便探望一位老朋友,但却忘了他的住址,于是给家父发了一份电报“您知道
托马的住址吗?速告当天,他就收到一份加急回电:“知道。”
  【顿悟】 `
  当我们终于找到最正确的答案时,却发现它是最无用的。
  

6、伤心故事
有三个人到纽约度假。他们在一座高层宾馆的第45层订了一个套房。 一天晚上,大楼电梯出现故障,
服务员安排他们在大厅过夜。 他们商量后,决定徒步走回房间,并约定轮流说笑话、唱歌和讲故事,

以减轻登楼的劳累。笑话讲了,歌也唱了,好不容易爬到第34层,大家都感觉精疲力竭。
  “好吧,彼德,你来讲个幽默故事吧。” 彼德说:“故事不长,却令人伤心至极:我把房间的钥匙忘
在大厅了。”
  【顿悟】 我们痛苦,所以幽默;我们幽默,所以快乐。
  

7、卖书
  一个很有名的作家要来书店参观。书店老板受宠若惊,连忙把所有的书撤下,全部换上作家的书。
  作家来到书店后,心里非常高兴,问道:“贵店只售本人的书吗?”
  “当然不是。”书店老板回答,“别的书销路很好,都卖完了。”

      【顿悟】 “拍马屁”是个奇怪的词:你象是在奉承他,又象是在侮辱他。
  

8、帮忙
  在邮局大厅内,一位老太太走到一个中年人跟前,客气地说:“先生,请帮我在明信片上写上地址
好吗?” “当然可以。”中年人按老人的要求做了。老太太又说:“再帮我写上一小段话,好吗?谢谢!”
  “好吧。”中年人照老太太的话写好后,微笑着问道:“还有什么要帮忙的吗?”
  “嗯,还有一件小事。”老太太看着明信片说,“帮我在下面再加一句:字迹潦草,敬请原谅。”
  【顿悟】
  你若不肯帮忙,人家会恨你一个星期;如果帮得不够完美,还不如……

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 华为移动服务(Huawei Mobile Services,简称 HMS)是一个全面开放的移动服务生态系统,为企业和开发者提供了丰富的工具和 API,助力他们构建、运营和推广应用。其中,HMS Scankit 是华为推出的一款扫描服务 SDK,支持快速集成到安卓应用中,能够提供高效且稳定的二维码和条形码扫描功能,适用于商品扫码、支付验证、信息获取等多种场景。 集成 HMS Scankit SDK 主要包括以下步骤:首先,在项目的 build.gradle 文件中添加 HMS Core 库和 Scankit 依赖;其次,在 AndroidManifest.xml 文件中添加相机访问和互联网访问权限;然后,在应用程序的 onCreate 方法中调用 HmsClient 进行初始化;接着,可以选择自定义扫描界面或使用 Scankit 提供的默认扫描界面;最后,实现 ScanCallback 接口以处理扫描成功和失败的回调。 HMS Scankit 内部集成了开源的 Zxing(Zebra Crossing)库,这是一个功能强大的条码和二维码处理库,提供了解码、生成、解析等多种功能,既可以单独使用,也可以与其他扫描框架结合使用。在 HMS Scankit 中,Zxing 经过优化,以更好地适应华为设备,从而提升扫描性能。 通常,ScanKitDemoGuide 包含了集成 HMS Scankit 的示例代码,涵盖扫描界面的布局、扫描操作的启动和停止以及扫描结果的处理等内容。开发者可以参考这些代码,快速掌握在自己的应用中实现扫码功能的方法。例如,启动扫描的方法如下: 处理扫描结果的回调如下: HMS Scankit 支持所有安卓手机,但在华为设备上能够提供最佳性能和体验,因为它针对华为硬件进行了
### 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工智能如何模仿甚至超越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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