11则笑话让你顿悟人生!

1、父子二人看到一辆十分豪华的进口轿车。儿子不屑地对他的父亲说:“坐这种车的人,肚子里一定没有学问!”父亲则轻描淡写地回答:“说这种话的人,口袋里一定没有钱!” 

    ——你对事情的看法,是不是也反映出你内心真正的态度? 

    2、晚饭后,母亲和女儿一块儿洗碗盘,父亲和儿子在客厅看电视。突然,厨房里传来打破盘子的响声,然后一片沉寂。儿子望着他父亲,说道:“一定是妈妈打破的。”“你怎么知道?”“她没有骂人。” 

    ——我们习惯以不同的标准来看人看己,以致往往是责人以严,待己以宽。 

    3、有两个台湾观光团到日本伊豆半岛旅游,路况很坏,到处都是坑洞。一位导游连声说路面简直像麻子一样。而另一个导游却诗意盎然地对游客说:“我们现在走的正是赫赫有名的伊豆迷人酒窝大道。” 

    ——虽是同样的情况,然而不同的意念,就会产生不同的态度。思想是何等奇妙的事,如何去想,决定权在你。 

    4、同样是小学三年级的学生,他们将来的志愿同是当小丑。中国老师斥之为:“胸无大志,孺子不可教也!”外国老师则会说:“愿你把欢笑带给全世界!” 

    ——身为长辈的我们,不但要求多于鼓励,更以狭窄界定了成功的定义。 六月联盟 

    5、妻子正在厨房炒菜。丈夫在她旁边一直唠叨不停:“慢些、小心!火太大了。赶快把鱼翻过来、油放太多了!”妻子脱口而出:“我懂得怎样炒菜。”丈夫平静地答道:“我只是要让你知道,我在开车时,你在旁边喋喋不休,我的感觉如何……” 

    ——学会体谅他人并不困难,只要你愿意认真地站在对方的角度和立场看问题。 

    6、一辆载满乘客的公共汽车沿着下坡路快速前进着,有一个人在后面紧紧追赶着这辆车子。一个乘客从车窗中伸出头来对追车子的人说:“老兄!算啦,你追不上的!”“我必须追上它,”这人气喘吁吁地说:“我是这辆车的司机!” 

    ——有些人必须非常认真努力,因为不这样的话,后果就十分悲惨了!然而也正因为必须全力以赴,潜在的本能和不为人知的特质终将充分展现出来。 

     

    7、甲:“新搬来的邻居好可恶,昨天晚上三更半夜跑来猛按我家的门铃。”乙:“的确可恶!你有没有马上报警?”甲:“没有。我当他们是疯子,继续吹我的小喇叭。” 

    ——事出必有因,如果能先看到自己的不是,答案就会不一样。 

    8、张三在山间小路开车,正当他悠哉地欣赏美丽风景时,突然迎面开来的货车司机摇下窗户大喊一声:“猪!”张三越想越气,也摇下车窗大骂:“你才是猪!”刚骂完,他便迎头撞上一群过马路的猪。 

    ——不要错误地诠释别人的好意,那只会让自己吃亏,并且使别人受辱。 

    9、小男孩问爸爸:“是不是做父亲的总比做儿子的知道得多?”爸爸回答:“当然啦!”“电灯是谁发明的?”“爱迪生。”“那爱迪生的爸爸怎么没有发明电灯?” 

    ——权威往往只是一个经不起考验的空壳子,尤其在现今这个多元开放的时代。 

    10、 小明洗澡时不小心吞下一小块肥皂,他的妈妈慌慌张张地打电话给家庭医生求助。医生说:“我现在还有几个病人在,可能要半小时后才能赶过去。”小明妈妈说: “在你来之前,我该做什么?”医生说:“给小明喝一杯白开水,然后用力跳一跳,你就可以让小明用嘴巴吹泡泡消磨时间了。” 

    ——事情既然已经发生了,何不坦然自在地面对。担心不如宽心,穷紧张不如穷开心。 

    11、一把坚实的大锁挂在大门上,一根铁杆费了九牛二虎之力,还是无法将它撬开。钥匙来了,他瘦小的身子钻进锁孔,只轻轻一转,大锁就“啪”地一声打开了。 

    ——每个人的心,都像上了锁的大门,任你再粗的铁棒也撬不开。惟有关怀,才能把自己变成一把细腻的钥匙,进入别人的心中。 
### 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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