南瑞中天

今年年初Deepseek横空出世，起初我对此还不以为然。但是将近年末我发现Al的进步速度无法估量，其势之迅疾，之深邃，已远超常我的想象。博主“飓风影视”的一则视频《Al可以取代我，那我的意义是？》让我对Al的认知更为震惊，我不禁思考自我价值是否在时代轨迹中有一席之地。以史为镜，珍妮纺织机淘汰掉不会用纺织机的人，他确实带来了新的就业机会，被淘汰的那部分人难道不知道纺织机即将问世吗？或许知道，却又未曾真正理解这不仅仅是工具的迭代，更是一场生存逻辑的颠覆。这其中是否存在认知偏差？是人的认知导致他们会被纺织机淘汰吗？还是说他们并没有抓住时代红利。时代的红利，永远属于那些能穿透表象、理解变革本质，并敢于...

已丧失信心，求大佬指点      

面试题简述现在模型都在追求上下文，你知道业界一般怎么做的吗？比如Qwen是怎么实现超长上下文能力的？面试官想听的1、解释超长上下文的常见技术路线。2、能具体说出 Qwen 的 Attention Sinks。3、能提到 RoPE 插值、多尺度位置编码。面试示例回答业界主流的上下文方案包括：1、位置编码扩展，比如 RoPE 插值。2、注意力稀疏化，比如 Longformer。3、扩展 KV Cache，如 MQA/GQA。4、Attention Sinks 解决模型以往问题。详细内容可跳转该链接查看详情：http://xhslink.com/o/9If4fL2eS0F由浅入深分析1、RoPE插值...