大二,感觉自己有些厌学,想请各位给些建议

YuZiOvO:

本人的经历和这个帖子很相似, 本人也是在末 9 读大二,对 it 比较感兴趣。

学校的培养方案实在是太折磨了人了,码了一堆字控诉这个,但是好像和标题关系不是特别大,于是删了。

一直以来的学习策略是:专业课和网上的公开课同步学,学校课程考勤尽量签上到,测试靠同学通知临时上线做,作业能秒杀的顺手做,耗时间和水课的就 gpt 。 上学期这种策略效果还行,cs61b 跟上了,但是各种讨论题没有做,恰好这学期的课程还算比较正经的,于是就想深入地按照这些公开课的进度来学。

但试行了几个星期,发现情况有点不对头:学校安排了各种实验和考勤,按原先策略一天有半天都在应付这些,现在做到晚上八九点只能勉勉强强写完 lab 。 本人原来就有些熬夜倾向,现在晚上没有个人时间,导致报复性熬夜更严重了。并且同时还伴有焦虑,原因是我知道熬夜只是在逃避,但是现状好像没有办法解决。并且熬夜恶化了我第二天的时间管理,造成恶性循环。 这样持续了几个星期,未完成任务越积越多,导致现在有点厌学倾向了,对生活没什么动力,感觉每天起床就是无尽的任务,有种无力感。

刚刚看到一本有关焦虑症的书,说有的问题必须通过外部来解决。问问各位 v2er: 1.怎么才能走出这种报复性熬夜-焦虑的怪圈?有必要进行心理咨询吗? 2.学习策略能有更优解吗?

背景: 以前每天都熬夜,一般熬到两点左右,有时严重时甚至能通宵不睡。熬夜通常是报复性地开始:想看自己喜欢的内容(因为白天没时间看),然后莫名其妙过度到焦虑阶段,开始思考各种问题,在各种论坛搜集信息。 最近已经在尽力改善这些了,但是有时就是莫名的又会熬一夜。

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剑桥研究人员推出更快、更准确的AI天气系统 可与超级计算机相媲美

Aardvark Weather 是一款基于人工智能的系统,它有望显著提高天气预报能力,其预报速度比当前方法快几十倍,同时对计算资源的要求却只有当前方法的几千分之一。该系统由剑桥大学的研究人员在艾伦图灵研究所、微软研究院和欧洲中期天气预报中心的支持下开发。

现代预测系统的速度和效率至关重要,因为传统方法依赖于强大的超级计算机和庞大的专家团队,通常需要几个小时才能做出预测。

华为、Google和微软等科技巨头最近的创新表明,人工智能可以显著改善预测过程的某些方面,包括数值求解器,这些求解器在天气预报中至关重要,因为它们可以模拟大气条件随时间的变化。这些公司通过将人工智能集成到这些求解器中,实现了更快、更准确的预测。

举个例子,Google一直在开发天气预报的人工智能模型,目前正在向其企业云客户推销两种模型。这些模型由Google DeepMind 开发,利用历史天气数据提前 10 到 15 天预测未来天气状况。

Aardvark 代表了一项重大进步,它用单一、精简的机器学习模型取代了传统的预测过程。它使用标准台式计算机,可以处理来自各种来源(包括卫星和气象站)的数据,在几分钟内生成全球和本地预报。

“Aardvark 重新构想了当前的天气预报方法,有可能使天气预报比以往更快、更便宜、更灵活、更准确,”领导这项研究的剑桥大学工程系教授理查德·特纳 (Richard Turner)解释说。“Aardvark 比所有以前的天气预报方法快数千倍。”

    尽管 Aardvark 仅使用了现有系统所用数据的一小部分,但它在几个关键指标上都超越了美国国家 GFS 预报系统,并且与通常涉及多个模型和专家分析的国家气象局的预报仍具有竞争力。

    “这些结果只是 Aardvark 可以实现的开始,”第一作者、剑桥大学计算机科学与技术系的 Anna Allen 指出。她表示,端到端学习方法可以轻松应用于其他天气预报问题,例如飓风、野火和龙卷风。它还可以用于更广泛的地球系统预报,包括空气质量、海洋动力学和海冰预测。

    Aardvark 最有趣的方面之一是它的灵活性和简单的设计。由于它直接从数据中学习,因此可以快速调整以生成针对特定行业或地点的定制预测,无论是预测支持非洲农业的气温还是预测欧洲可再生能源公司的风况。这与传统系统形成了鲜明对比,传统系统需要大型团队花费数年时间进行定制。

    这种能力有可能改变发展中国家的天气预报,因为发展中国家缺乏专业知识和计算资源。艾伦图灵研究所的斯科特·霍斯金博士说:“通过将天气预报从超级计算机转移到台式计算机,我们可以实现预报的民主化,让这些强大的技术可供世界各地的发展中国家和数据稀缺地区使用。”

    Aardvark 有望在扩大天气预报范围方面发挥重要作用。Turner 提到,该模型最终可以准确预测八天的天气预报,比现有模型的能力高出三天。这一进步,加上 Aardvark 的适应性和效率,使其成为气象学领域的一股变革力量。

    Aardvark 的下一步计划包括在艾伦图灵研究所内组建一个新团队,探索在全球南部部署这项技术,并将其融入更广泛的环境预测计划中。

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    Cloudflare 正在将AI网络爬虫引入“人工智能迷宫”

    全球最大的网络基础设施公司之一 Cloudflare 宣布推出 AI Labyrinth,这是一款新工具,用于对抗未经许可从网站上抓取 AI 训练数据的网络爬虫。该公司在一篇博客文章中表示,当检测到“不当的机器人行为”时,这款免费的可选工具会将爬虫引诱到 AI 生成的诱饵页面的链接路径上,这些页面会“减慢、混淆并浪费”那些恶意行为者的资源。

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    互联网长期以来一直使用基于 robots.txt 的荣誉系统方式来控制抓取,这是一个文本文件,用于授予或拒绝爬虫程序的权限,但人工智能公司(甚至是Anthropic和Perplexity AI等知名公司)被指责忽视了它。Cloudflare 写道,它每天会收到超过 500 亿个网络爬虫请求,尽管它有工具来发现和阻止恶意请求,但这往往会促使攻击者在“永无止境的军备竞赛”中改变策略。

    Cloudflare 表示,AI Labyrinth 不会拦截机器人,而是通过让它们处理与特定网站的实际数据无关的数据来进行反击。该公司表示,它还可以充当“下一代蜜罐”,吸引人工智能爬虫不断跟踪虚假页面的链接,而普通人则不会这样做。它表示,这使得 Cloudflare 的恶意行为者列表中更容易识别恶意机器人,以及识别它原本无法检测到的“新机器人模式和签名”。根据该帖子,这些链接不对人类访问者可见。

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      您可以在 Cloudflare 的博客上阅读有关 AI Labyrinth 如何工作的更多信息:

      https://blog.cloudflare.com/ai-labyrinth/

      这里有来自该帖子的更多详细信息:

      我们发现,先生成一组多样化的主题,然后为每个主题创建内容,可以产生更加多样化和令人信服的结果。对我们来说,重要的是不要生成不准确的内容,以免助长互联网上错误信息的传播,因此我们生成的内容是真实的并且与科学事实相关,只是与被抓取的网站不相关或不是专有的。

      网站管理员可以选择使用 AI Labyrinth,方法是导航到其站点 Cloudflare 仪表板设置的“机器人管理”部分并启用它。该公司表示,这“只是使用生成式 AI 阻止机器人的第一次迭代”。

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      Cloudflare计划创建“整个链接 URL 网络”,机器人最终进入其中时将很难判断为假的。正如Ars Technica指出的那样,AI Labyrinth 听起来类似于 Nepenthes,后者是一种旨在让爬虫在 AI 生成的垃圾数据地狱中“数月”处于搁置状态的工具。

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      科学家发现强效抗体 可中和 75% 的诺如病毒株

      研究人员已经发现了可以用于开发具有广泛保护作用的诺如病毒疫苗和新治疗方案的抗体。德克萨斯大学奥斯汀分校的科学家与北卡罗来纳大学教堂山分校和美国国立卫生研究院的研究人员合作,发现了一种有希望的新方法来对抗诺如病毒,诺如病毒是全球导致胃肠炎的主要原因。

      一项新发现使我们距离开发广泛传播的病毒的疫苗和治疗方法又近了一步。图片来源:疾病控制中心

      他们的研究结果发表在《科学转化医学》杂志上,揭示了一组可以中和多种诺如病毒株的强效抗体。这一进展可能导致开发一种有效的通用疫苗,以及新的基于抗体的诺如病毒感染治疗方法。

      诺如病毒每年感染超过 7 亿人,经常引起严重的腹泻和呕吐。尽管大多数病例都可以治愈,且不会出现并发症,但该病毒对幼儿、老年人和免疫系统较弱的人构成严重风险。由于该病毒的遗传变异性高且突变率快,可帮助其逃避免疫防御并降低人群的长期群体免疫力,因此开发疫苗尤为困难。

      通过先进的分子分析,研究小组检查了接受 Vaxart 开发的实验性口服诺如病毒疫苗的参与者的免疫反应。他们发现,一些个体产生了广泛中和抗体,这些抗体可以有效针对多种诺如病毒株,包括历史和新出现的变种。这些抗体还可以交叉中和导致全球约 75% 疫情的多种诺如病毒类型,为未来的疫苗开发提供了有希望的见解。

      诺如病毒图片。来源:CDC

      “这些发现为了解免疫系统如何应对诺如病毒提供了重要见解,并为设计提供广泛、持久保护的疫苗铺平了道路,”共同通讯作者、德克萨斯大学奥斯汀分校麦克凯塔化学工程系分子生物科学教授乔治·乔治奥说。“我们发现的抗体非常广泛,能够中和已经传播或正在传播的许多不同变体。”

      已发现的最有希望的抗体之一 VX22 针对的是病毒结构中以前未知的薄弱点。与仅攻击一两种病毒株的典型抗体不同,VX22 通过与病毒颗粒中高度保守的区域结合,中和多种基因型的诺如病毒,使其成为疫苗开发的有力候选者。

      “今年冬天的诺如病毒病例激增至前两年高峰的两倍,这确实凸显了诺如病毒既普遍又迅速进化的事实,我们需要一种疫苗来减轻与诺如病毒相关的全球疾病负担,”第一作者、德克萨斯大学奥斯汀分校博士后研究员 Juyeon Park 说道。“我们的研究结果可以为未来诺如病毒疫苗的开发设计提供更好的参考。”

      诺如病毒很容易通过受污染的食物、水和表面传播,经常在学校、游轮和医疗机构中引起疫情。一种可以预防多种病毒株的疫苗可以大大减少感染、住院率和疾病的经济负担。

      乔治乌说,最近发现的抗体还可以用于开发感染后疗法,这种疗法可能有助于治疗无法自行抵抗感染的免疫功能低下人群。这一发现让他们更接近研制出一种可以提供持久保护、防止诺如病毒爆发的破坏性影响的疫苗,并为已经感染的人提供潜在的治疗。

      研究小组目前正致力于改进疫苗的设计,并在老年人和幼儿等更广泛人群中测试这些发现的相关性。

      编译自/ScitechDaily

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      [杂谈] 求帮忙分析分析怎么回事 迷糊阿

      rt,刚才刚刚打了吧快速想练练源氏。快速吗,双奶一般各玩各的,发挥的就还凑合,起码数据不差。一整把游戏10个人完全没有打字互动。结果打完游戏对面的t加我,我一开始以为是要一起玩,冷不丁来了句“五百小时最高铂金也够”然后就退队了。我虽然没看懂他想表达什么意思,但是感觉他在攻击我。问题是全程没有互动 而且游戏过程中他全程t位女王在正面,我源氏挂他们后排也没啥交集。实在不太懂求朋友们分析下在这句话到底想要表达什么。。。水平就这样也不会刻意冲分,打个铂金也要被骂吗,而且这是休闲的比赛阿。



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      [杂谈] 新英雄大招控制的类型是“限制”?

      辅助玩家和带位移的玩家注意一下,尤其是雾子玩家想shift走是不行的,但是应该可以用铃铛净化,芙蕾雅大招不是阿贡和引力乱流的强制位移,而是类似于麦克雷闪光弹的机制,带位移的英雄应该是位移被禁用的

      今天雾子被大了想交瞬跑路结果交不出来被集火秒了
      但是铃铛cd是转好了的,其实可以完美counter限制类型的控制
      新大招和很多机制的交互还不太清楚,包括朱诺加速环能不能提速拉扯,dj加速强音会不会被禁用,各种尺寸的护盾是不是能完美格挡住大招弹道,吸引范围和掩体阻隔的宽容度是多少等等

      打了几局也只被大到了几次,不一定准确,欢迎大家一起讨论

      (坐等0827出芙蕾雅大招解析)

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