Nudibranch: Keindahan Misterius di Dasar Laut yang Bikin Penasaran
nudibranch，如果您曾经陷入水下世界，那么您一定听说过这个小动物：nudibranch。好吧，对我个人而言，裸体动物就像是一颗更酷，更丰富多彩的海星，不是普通的维基百科。小，独特，有时使我不相信小动物可以具有[...]
Shenina Cinnamon: Kisah dan Perjalanan Sang Aktris Muda yang Bikin Kita Semua Terinspirasi
Shenina Cinnamon谈论正在兴起的年轻印尼艺术家时，Shenina Cinnamon这个名字当然不会被错过。从他的露面开始，他就吸引了我作为电影和当地电视连续剧的鉴赏家的注意。不仅是因为他的合格表演才能，但维基百科也是一种强大的角色和风格，总是独一无二的。好吧，在文章[...]
The surving crew faced court-martial.
（有了适当考虑的维基百科的可靠性。）有一个有趣的故事，关于HMS的可靠性和对法语的损失。HMSAlacrity是由William Rowe在纽卡斯尔（Newcastle）在纽卡斯尔（Newcastle）建造的巡洋舰级brig-sloop，并于1806年发射，并在巴勒斯坦（Baltic）服役。她在1807年以1707的招手为私人的私人行动。她的队长未能区分自己。然后，她在法国海军服役，直到她在1822年被分解。但是，法国人抓获了切割派对。然后，他们将船拖着拖曳，朝着法国人的英语颜色悬挂的英语颜色朝着巨大的声音中航行，这是一种诡计，表明切割派对已经成功地执行了任务。法国人与Alacrity一起奔跑
Edge Computing: Teknologi Masa Kini yang Bikin Internet Lebih Cepat dan Efisien
诚实地计算，我曾经只知道云计算似乎已成为保存Internet上数据和应用程序的“标准”。但是，我认为技术存在的时间越长，有时甚至是一个非常慢的应用程序或服务，即使他在“云”中说的服务器又名云很快。好吧，我从那里的维基百科开始绑架[...]
Picanha: Rahasia Daging Panggang Brasil yang Bikin Ketagihan
老实说，他第一次听到picanha一词时，我认为这是一种传统的南美乐器的名字 - 不是牛肉。但是，自从我参加刚从圣保罗搬来的烧烤食品活动以来，一切都发生了变化。边缘维基百科的三角形和脂肪形状的一块肉立即使我感到好奇。感觉就像？好悲伤。 [...]
Budapest: Menemukan Keajaiban Kota di Jantung Eropa
布达佩斯，我仍然记得第一次听到关于布达佩斯的消息。看来，这个城市在欧洲通常被吹捧为“隐藏的宝石”，其历史，文化和食物诱人。起初，我有点困惑，因为到目前为止，“布达佩斯”这个名字听起来很奇特和外国。但是一旦我的维基百科到达，我立即坠入爱河！布达佩斯不仅是[...]
Bau Peapi: Pertama Kali Kenal, Langsung Nempel di Hati
Perapi的气味我仍然清楚地记得当我第一次品尝Perapi的气味时。那时，我前往Preepare，在一个老朋友的房子里搭便车。他说，烹饪说他想煮“ Perapi的气味”。在我心中，我曾想过：“食物是什么？这个名字很奇怪。”但是，当调味料开始沸腾时，维基百科的香气立即被击中。 [...]
Krim Mata yang Beneran Ngaruh: Cerita Jujur dan Tips dari Mata Panda Kronis
诚实的眼霜是的，我曾经是那个认为眼霜只是头的护肤的人。皮划艇...时间只是每天晚上都有枕套垫子的口袋吗？但是，是的，维基百科也很好奇和绝望 - 正如同学所说：“为什么一个月的生活方式少睡觉呢？”而[...]
Democrats, Ignore your Marriage Counselors
大家好。已经有一段时间了，但是……无论如何，这是我几天前在这里提出的问题的想法：民主党人和进步主义者需要婚姻顾问还是离婚律师。它很长，因此请注意。首先，让我们清楚一下Overton窗口的想法。维基百科指出，造物主的观点[…]民主党邮政，无视您的婚姻顾问首先出现在愤怒的熊身上。
Landslides from the Mw=7.3 17 December 2024 Port Vila Earthquake in Vanuatu
山体滑坡博客由 Dave Petley 撰写，他被公认为山体滑坡研究和管理领域的世界领先者。据广泛报道，当地时间 2024 年 12 月 17 日 12:47，一场 M=7.3 级地震袭击了瓦努阿图。维基百科将此称为维拉港地震，震中为 […]
Some Thoughts on Psychology of Heuristics and Biases
我将撰写一系列关于卡尼曼、特维斯基及其众多追随者的文章。这些文章将基于有总比没有好这一原则。维基百科上经常会出现“需要引用”的字样，我将引用为“我依稀记得在某处读过”。此外，反向的时间顺序会产生问题 […] 文章《关于启发式和偏见心理学的一些想法》首先出现在 Angry Bear 上。
The ball is now in Finance Ministry's court, Chinese economists say — Zichen Wang
显然，许多有影响力的中国经济学家都是老派凯恩斯主义者。没有迹象表明他们理解 MMT 的基本原理——主权货币发行者如果未发行货币，则不产生金融义务，从而垄断了其货币。考虑到中国面临的是通货紧缩而不是通货膨胀，这一点尤为重要。现在由财政部来决定。维基百科：中华人民共和国财政部（中文：中华人民共和国财政部；拼音：Zhōnghuá Rénmín Gònghéguó Cáizhèngbù）是中华人民共和国国务院的组成部门，负责管理宏观经济政策和年度预算。它还负责国家的财政政策、经济法规和政府支出。该部还记录和发布中国经济的年度宏观经济数据。其中包括中国以往经济增长率、中央政府债务和借款以及许多其他有关中
AI-controlled apes with apps at seconds to Midnight
作者：安德鲁·格里克森 地球上的居民还需要什么证据才能让他们相信，适宜居住的气候——地球之肺正在急剧恶化，物种正在灭绝，仅仅是计算机芯片或人类神经元的故障就能够毁灭文明，当权者正在导致地球历史上最大规模的灭绝之一，大规模移民火星只是一个荒谬的神话。缓和政策消亡后，当权者的目标是发动第三次世界大战，他们似乎并不关心极端的全球变暖造成的后果，这清楚地表明他们根本不关心地球上的生命。[ 格尔尼卡，壁画作者：巴勃罗·毕加索，来自维基百科 ]1937 年 4 月 26 日星期一，在西班牙内战期间，应弗朗西斯科·佛朗哥将军指挥的西班牙民族主义者的要求，纳粹德国和法西斯意大利轰炸了巴斯克小镇格尔尼卡。除了巴
Are high hotel rates a signal of the superiority of the services they offer?
参见每晚 1,000 美元酒店客房的兴起：随着越来越多的富裕旅行者愿意支付令人瞠目结舌的价格，昂贵的酒店客房数量激增，《华尔街日报》的 Dawn Gilbertson 写道：“根据全球房地产分析和数据公司 CoStar Group 的最新数据，今年上半年美国平均每日房价超过 1,000 美元的酒店数量为 80 家，而 2019 年为 22 家。在欧洲，此类酒店的数量增加了两倍，达到 183 家。增幅远远超过新酒店开业的速度。”“各类豪华酒店的价格都比 2019 年大幅上涨。Host Hotels & Resorts 在美国拥有 76 家酒店，刚刚收购了纽约的 1 Hotel Central P
阿玛尔·拉蒂夫，巴基斯坦军队首先逮捕了前情报局长，并启动了军事法庭程序。安纳多卢通讯社，2024 年 8 月 12 日。巴基斯坦军方周一宣布，前三军情报局 (ISI) 局长、已退休中将法伊兹·哈米德已被拘留，并已对他启动军事法庭程序。这是该国 77 年历史上第一次逮捕前 ISI 局长。“根据巴基斯坦最高法院的命令，巴基斯坦军队进行了详细的法庭调查，以确定对已退休中将法伊兹·哈米德 (Faiz Hameed) 提出的 Top City (land) 案中的投诉的正确性。因此，根据《巴基斯坦陆军法》的规定，已对已退休中将法伊兹·哈米德 (Faiz Hameed) 采取了适当的纪律处分，”陆军媒体部
图片来自 Google ScholarMahendra Kumar Trivedi 是 Trivedi Global, Inc. 的创始人，该公司是一家健康和保健产品和服务提供商。他的 Google Scholar 个人资料列出了 795 篇出版物，总引用次数为 12,032（截至 2024 年 7 月 31 日）。这一高产产出在 2015 年达到顶峰，有 268 篇论文。“这怎么可能？”你可能会问。原因如下。795 篇文章中只有 17 篇被 PubMed 收录。所有其他文章都发表在不符合 MEDLINE 质量标准的期刊上。 {这是事实。}1 美国国家医学图书馆根据以下标准决定期刊是否收录在
MOE & MOA for Large Language Models
向专家小组寻求建议图片由作者提供（AI 生成 leonardo.ai）大型语言模型 (LLM) 无疑席卷了科技行业。它们的迅速崛起得益于来自维基百科、网页、书籍、大量研究论文以及我们喜爱的社交媒体平台的用户内容的大量数据。数据和计算密集型模型一直在狂热地整合来自音频和视频库的多模态数据，并且数月来一直在使用数万个 Nvidia GPU 来训练最先进的 (SOTA) 模型。所有这些都让我们怀疑这种指数级增长是否能持续下去。这些 LLM 面临的挑战很多，但让我们在这里探讨一些。成本和可扩展性：较大的模型可能需要花费数千万美元来训练和服务，成为日常应用程序采用的障碍。 （参见 GPT-4 的训练成本
