年底了来点鸡汤 —— 电子书《自洽的程序员》
“这不是一本程序员的技术书籍，整本书不会提及任何一个技术词汇，这也不是一本教你如何规划职业生涯，如何在职场走个更远的书，虽然我相信大部分内容确实有助于在职场的发展。
这本书的真正用意是想解决工作过程中碰到的焦虑、倦怠、迷茫、抑郁等情绪，聚焦于解决具体问题，通过改变认知将我们从负面情绪的泥淖中走出来，做到更坦然，真诚的面对自己的内心，成为一个自洽的程序员。”
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知情人士称拜登政府将不执行 TikTok 禁令，交由特朗普处理
当地时间1月16日，据美国广播公司（ABC）援引知情政府官员信息，拜登政府表示将不会强制执行原计划于1月19日生效的TikTok禁令，相关工作将交与即将上任的特朗普政府处理。 该官员在一份声明中称，TikTok应在美国所有权下继续运营，但鉴于禁令生效的时机恰逢拜登政府离任前一天，因此将由下一届政府负责处理。 根据美国国会通过的法案，若TikTok未能在1月19日前完成从中国母公司字节跳动的剥离，则将被禁止在美国运营。 此前，有消息称，美国当选总统特朗普正在考虑在上任后发布一项行政命令，暂停执行TikTok禁令60至90天。 2024年4月，美国总统拜登打着所谓“保护国家安全”的旗号，签署一项国会通过的“不卖就禁”法案，要求TikTok母公司字节跳动在2025年1月19日前将TikTok出售给非中国企业，否则这款应用程序将在美国被禁用。 TikTok在美拥有1.7亿用户。面对美无理法案，字节跳动多次明确表示，不会出售TikTok业务。
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日本 Sakana AI 发布自适应 LLMs：Transformer²
日本 Sakana AI 发布 Transformer²，这是一种自适应 LLMs，该方法提出了一种机器学习系统，能够动态调整其权重以适应各种任务。 Transformer² 的名称反映了其两步过程：首先，模型分析输入任务以理解其需求，然后应用任务特定的调整以生成最佳结果。通过选择性调整模型权重的关键组件，其框架使 LLMs 能够实时动态适应新任务。 Transformer² 在多种任务（如数学、编码、推理和视觉理解）上展示了显著进步，在效率和任务特定性能上超越了 LoRA 等传统静态方法，同时所需参数大大减少。 Transformer² 通过两步流程重新定义了这些强大模型处理多样化任务的方式。其核心在于能够动态调整权重矩阵的关键组件。在训练阶段，引入了奇异值微调（SVF），这是一种利用强化学习（RL）来增强/抑制来自不同“大脑”组件信号的方法，以适应各种下游任务。在推理阶段，采用三种不同的策略来检测任务身份，并相应调整模型的权重。 Sakana AI 表示其研究为未来提供了一瞥，届时 AI 模型将不再静止不变。这些系统将在测试时动态调整其计算能力，以适应所遇任务的复杂性，体现能够持续...
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