你可能不知道矛盾的根源，还是别教你爹做人了。

劝劝不听得了，有什么隐情只有他爷俩自己知道

抖音确实半夜容易出鬼片，不过你快速划过很快就不推荐了。

昨晚我也没睡，俄罗斯内乱乐子太大了，哈哈

地铁运营还有很大空间可以进步，至少大小站还是太少

很多人，先搞清楚 chatgpt 最基本的结构再发言吧。。。

简单来说基座模型是海量语料训练出来的，参数量大的例如 65B 需要极大的资源，它是大模型能力的根源。
sft ，rlhf 相对简单很多，资源也不需要太多，数据也用的不多，目的是引发大模型的能力。
安全性问题不是特别有挑战性的，语料是一个可以解决的有挑战性的问题，模型结构也没啥创新，如果有也可以 follow ，分布式训练与预测加速也是可以解决的问题。卡是个拿钱可以解决的问题。
所以大模型没有太大的风险点，只是需要时间，最近 1-2 年所有大公司的业务都可以使用自己的大模型。