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Meta 发布 Llama 3 —— 迄今最强大的公开语言模型
Llama 3 的 8B 和 70B 型号拥有 8K 上下文窗口，经过 15T tokens 预训练，训练数据比 Llama 2 大了七倍，并且包含四倍多的代码。
其中 Llama 3-8B 的性能就已优于 Llama 2-70B。人类择优测试中 Llama 3-70B 远胜于 Claude 3 Sonnet、Mistral Medium 和 GPT-3.5。
Llama 3 的多模态和更大的版本将在数月内推出，其中最为强大的 Llama 3-400B+ 仍在训练中，三天前的基准测试结果已经持平 Claude 3 Opus 超过 Gemini Pro 1.5，仅数学落后最先进的 GPT-4-2024-04-09。
Meta
线索：@ZaiHuabot
投稿：@TNSubmbot
频道：@TestFlightCN
Llama 3 的 8B 和 70B 型号拥有 8K 上下文窗口，经过 15T tokens 预训练，训练数据比 Llama 2 大了七倍，并且包含四倍多的代码。
其中 Llama 3-8B 的性能就已优于 Llama 2-70B。人类择优测试中 Llama 3-70B 远胜于 Claude 3 Sonnet、Mistral Medium 和 GPT-3.5。
Llama 3 的多模态和更大的版本将在数月内推出，其中最为强大的 Llama 3-400B+ 仍在训练中，三天前的基准测试结果已经持平 Claude 3 Opus 超过 Gemini Pro 1.5，仅数学落后最先进的 GPT-4-2024-04-09。
Meta
线索：@ZaiHuabot
投稿：@TNSubmbot
频道：@TestFlightCN
🎵 Rhythm of the Rain by Jason Donovan #music #spotify #n8n
https://open.spotify.com/track/0qALDGf26jgeZJuJXNyhLc
https://open.spotify.com/track/0qALDGf26jgeZJuJXNyhLc
夏之禹的《姐姐》后劲太足了。2023 的华语专辑实至名归。我是偶然才想起来夏之禹这张 Young Fresh Chin II 我还没有听，一轮听下来竟然被吓得不轻。
《姐姐》的表层是嫖客与性工作者，这样的人故事太多了，只是停在这一层只有低俗可言。
而 Young Fresh Chin II 用一张专辑，一首歌 + 几段 skits 完成了一个复杂的艺术形象塑造，这真心需要极强的能力。如同端传媒那篇《被两地“驱逐”的人》一样，一个复杂的女性在歌词中诞生了。她暧昧又兼具母性，又是一个“西南里的美丽传说”。不同的是，一部电影和一篇长篇报道才能讲完的故事，夏之禹一张专辑的时间就能完成。
我一直认为艺术创作经常的需要拆解创作者自己的骨血来献祭，以至于我认为夏之禹以后甚至也做不出超越这一水平的专辑了。
它更心碎的内核没有讲，下岗潮里什么样的人会来到性产业，她的钱是否也会“从男人的皮夹、口袋流向胸罩、皮靴，再通过数人的手，流到谁的手中”？“我”叫她“姐姐”，那她是否还有要抚养的“弟弟”？
而杨钰莹的采样给了这个故事极佳的注脚，不要问我星星有几颗，我会告诉你很多，很多。
https://theinitium.com/zh-Hans/article/20231205-mainland-she-who-was-expelled
https://music.apple.com/us/album/%E5%A7%90%E5%A7%90/1684206014?i=1684206125&l=zh-Hans-CN
《姐姐》的表层是嫖客与性工作者，这样的人故事太多了，只是停在这一层只有低俗可言。
而 Young Fresh Chin II 用一张专辑，一首歌 + 几段 skits 完成了一个复杂的艺术形象塑造，这真心需要极强的能力。如同端传媒那篇《被两地“驱逐”的人》一样，一个复杂的女性在歌词中诞生了。她暧昧又兼具母性，又是一个“西南里的美丽传说”。不同的是，一部电影和一篇长篇报道才能讲完的故事，夏之禹一张专辑的时间就能完成。
我一直认为艺术创作经常的需要拆解创作者自己的骨血来献祭，以至于我认为夏之禹以后甚至也做不出超越这一水平的专辑了。
它更心碎的内核没有讲，下岗潮里什么样的人会来到性产业，她的钱是否也会“从男人的皮夹、口袋流向胸罩、皮靴，再通过数人的手，流到谁的手中”？“我”叫她“姐姐”，那她是否还有要抚养的“弟弟”？
而杨钰莹的采样给了这个故事极佳的注脚，不要问我星星有几颗，我会告诉你很多，很多。
https://theinitium.com/zh-Hans/article/20231205-mainland-she-who-was-expelled
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端傳媒 Initium Media
被两地“驱逐”的人 | 端傳媒 Initium Media
金钱组成了一条河流，从台湾男性的皮夹、口袋流向妈妈的胸罩、皮靴，再通过数人的手，流到我们的手中。
网友 @liruifengv 在 Zeabur 上部署了一个网站：Astro 中文网站 ShowCase
用于展示一些使用 Astro 构建的中文网站，不少朋友使用 Astro 构建自己的独立博客，效果很棒，如果你对此感兴趣，可以看看别人的站点，供你参考。
网址：https://astro-showcase-cn.zeabur.app/
#Astro
AD：Skinny 新西兰 0 月租电话卡
频道：@FindBlog
群组：@FindBlog_Group
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跟我一样喜欢用 obsidian 记录的朋友
我发现了一款 obsidian 笔记发布方案
可以将笔记以数字花园形式发布
而且开源！！
https://flowershow.app
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flowershow.app
Markdown to website in seconds - Flowershow
Fastest way to create elegant markdown-based websites quickly — for docs, handbooks, blogs, PKMs and landing pages. No coding required.
Linkding
刚又在服务器上搭了一个自托管书签管理程序，开源免费，界面简约，可以当作书签的备份，也可以平时做网站导航用，托管在自己的服务器上安全方便，支持 docker 搭建。
https://github.com/sissbruecker/linkding
iOS 客户端 LinkThing
iOS 快捷指令
Chrome Web Store
除了上面三个 iOS 和 Chrome 的常用客户端和扩展，还有命令行工具， Python 程序等等不同形式的客户端，可以到 GitHub 主页查看更多。
#开源工具 #书签管理
刚又在服务器上搭了一个自托管书签管理程序，开源免费，界面简约，可以当作书签的备份，也可以平时做网站导航用，托管在自己的服务器上安全方便，支持 docker 搭建。
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【互助专贴】腾讯云领1折3折券
新用户 & 召回用户（超90天 未使用 OrcaTerm）
拼团成功福利
福利一
担任团长，邀请好友助力。拼团成功即获得超值续费券 *3（Lighthouse1折续费券、OrcaTerm2折续费券、CVM4折续费券
福利二
成为团员，拼团成功即获得OrcaTerm5折续费券
助力成功福利
福利
成为团员，助力成功即获得超值续费券 *2（Lighthouse3折续费券、CVM5折续费券
助力流程如下：
1，打开链接后点击【立即助力】，然后会跳转到一个新页面。
2，在新建会话中，输入服务器的IP、账号和密码，成功连接后，即可算作有效助力
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拼团和助力两码事、参团不影响开团，可叠加
安利一个模拟桌游的在线平台，没有广告，界面看起来很简单，但交互和 UI 之类的都做得很完善：
https://game.hullqin.cn/
PS: 部分游戏需要线下互动，不过可以自行组织在线连麦？反正这下可以组群友局了
https://game.hullqin.cn/
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Clash Verge Rev 配置 更新
策略组添加图标
图标添加格式参考如下
TG这代码显示真抽象（）
#Clash #ClashMeta
策略组添加图标
图标添加格式参考如下
- name: 苹果服务
icon: https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/Apple_1.png
type: select
proxies:
- DIRECT
TG这代码显示真抽象（）
#Clash #ClashMeta
![PairDrop - 开源跨设备文件传输工具，替代 SnapDrop[在线工具] - 小众软件](/static/https://cdn4.telesco.pe/file/H6Wu0RJ4yHgT8ssGhIeNY5L3MCnNZSWGp2ntd_HFpSlx0F3-r45tJEOStxHbZ4SxrBCxeAjLe9k7mBd9frFPJ22R3HIuImTp49ZcklmSC_3OKCcMwJfsuNOsSnC1l8VSjZF2b5bHIsyUU2JH1X7YiXNmbUhkP-7qHUb-vuCi0lBLFQZFVXqqOeqlb2GDNsnfRVa82O-GV7FTLyARL2IVQ49nf3tdStlRswAK_Uj0NcG2II3zhzl4b8LDvvbgFtdYNXOSwuyZPEL_ejj0WYxdUcUCJ8kBrZB-h6xFz0N5rHg_T8TjO2vpGYIEuNHEZq74SU4qA1j6G8xpsjfssVzpYQ.jpg)
#docker #tools #PKM 可搭建的 书签管理/稍后阅读管理 Linkwarden，支持浏览器扩展，可自动将网页保存为截图和 PDF，可协同/协作。 https://github.com/linkwarden/linkwarden
GitHub
GitHub - linkwarden/linkwarden: ⚡️⚡️⚡️ Self-hosted collaborative bookmark manager to collect, read, annotate, and fully preserve…
⚡️⚡️⚡️ Self-hosted collaborative bookmark manager to collect, read, annotate, and fully preserve what matters, all in one place. - linkwarden/linkwarden
#ADP #Murmuration #PKM 为什么会出现突然“爆火”的事情？最近有同志通过bot来询问，其实这个事情很简单。上次【 “淄博烧烤”现象 】https://t.me/talkjfh/1740 其实已经说明情况了。如果更加直白一点的解释的话，那就拿“甘肃（天水）麻辣烫”在说一次。
这个事情，普及的原因：
1. 希望关注频道的大众，能有一双“识别”的眼睛，对待任何事情有一个严谨的逻辑分析，及背后侦测数据或信息的能力。
2. 对于互联网相关职业的同志，能善于发现背后的“流量逻辑”以便于更好的利于 KOL/KOB 来满足工作需求。
我们首先要知道的是 —— 任何事情/事件 的“爆火”，看似充满了随机性的「无规则」，实则背后有大规则。
【事件还原】
2月13日，抖音发布了一条“甘肃麻辣烫”的短视频，该短视频在一周的时间内，互动数破百万。
截至2024年3月18日，根据抖音官方数据，话题「甘肃麻辣烫」和「天水麻辣烫」播放量分别达16.9亿次与10.2亿次；快手平台是2.3亿与2.6亿；在微博上，讨论量达1.3万次；在小红书上，相关话题数据分别是3377.1万次与1341.8万次。
> 借用工具，这些数据均可在1分钟内查询到。
【事件逻辑】
这一切的偶然性，都源自于「算法」的出现。
在传统媒体时代，记者们将「新闻价值五要素」视为圭臬，即时效性、重要性、显著性、接近性和趣味性。
新媒体时代，新闻传播权力的下放加上媒体资源的无限，让这五个要素无穷放大。
「人工安排」的议程设置在这样的时代中，效力明显不足。此时，算法技术的出现，为新闻传播带来了新的曙光。
以短视频为例，算法推荐的工作原理是：在不投流的前提下，用户发布的视频得到第一波算法推荐，当这条视频得到了更多更好的反馈（表现于点赞、分享、评论等数据）会得到下一轮推荐……
因为算法不是人，它不知道哪条视频会火。在不投流的前提下，它平等地推荐每一座城市的每一条视频。
即使投流，也无法保证一定会火。投流只是能够让更多的人看见，如果人们看到了却没有过多的反馈，那也无法形成一种「现象」。
所以在算法推荐机制下，到底哪一座城市能够意外地获得「泼天富贵」，充满了随机性与偶然性。
【事件规则】
无规则背后，也有规则。故事开始之前，很可能有计划、有推手。亦如“淄博烧烤”一样。
偶然性的讲一些网红，即使没有官方的合作，也会在捕捉到流量的「气味」后，迅速行动。一方面，网红本身就是流量的产物，有流量才能有网红。他们的日常就是「寻找流量」，所以，当一座城市出现了「火苗」，他们便会立刻前往。
另一方面，他们的到来，也为城市带去了流量——他们有着更强的「网感」，更知道网友们爱看什么，且本身就有着大量的粉丝群体，这就意味着他们发布的视频在第一波推送中有着更多的流量。
而更多的流量，匹配算法推荐机制，即让更多的人看见，又让观看者增加反馈。
总体来说，是现在的算法比人更懂人。
“人”负责创造“独特”的文化符号；“算法”则负责将这些符号传播到更广阔的渠道。
「无规则」的背后，是“我们”提供的0和1，算法只是让我们更加具体的看到而已。下一个是谁？无从得知。
可知/已知 的只是 “流量”而已。
这个事情，普及的原因：
1. 希望关注频道的大众，能有一双“识别”的眼睛，对待任何事情有一个严谨的逻辑分析，及背后侦测数据或信息的能力。
2. 对于互联网相关职业的同志，能善于发现背后的“流量逻辑”以便于更好的利于 KOL/KOB 来满足工作需求。
我们首先要知道的是 —— 任何事情/事件 的“爆火”，看似充满了随机性的「无规则」，实则背后有大规则。
【事件还原】
2月13日，抖音发布了一条“甘肃麻辣烫”的短视频，该短视频在一周的时间内，互动数破百万。
截至2024年3月18日，根据抖音官方数据，话题「甘肃麻辣烫」和「天水麻辣烫」播放量分别达16.9亿次与10.2亿次；快手平台是2.3亿与2.6亿；在微博上，讨论量达1.3万次；在小红书上，相关话题数据分别是3377.1万次与1341.8万次。
> 借用工具，这些数据均可在1分钟内查询到。
【事件逻辑】
这一切的偶然性，都源自于「算法」的出现。
在传统媒体时代，记者们将「新闻价值五要素」视为圭臬，即时效性、重要性、显著性、接近性和趣味性。
新媒体时代，新闻传播权力的下放加上媒体资源的无限，让这五个要素无穷放大。
「人工安排」的议程设置在这样的时代中，效力明显不足。此时，算法技术的出现，为新闻传播带来了新的曙光。
以短视频为例，算法推荐的工作原理是：在不投流的前提下，用户发布的视频得到第一波算法推荐，当这条视频得到了更多更好的反馈（表现于点赞、分享、评论等数据）会得到下一轮推荐……
因为算法不是人，它不知道哪条视频会火。在不投流的前提下，它平等地推荐每一座城市的每一条视频。
即使投流，也无法保证一定会火。投流只是能够让更多的人看见，如果人们看到了却没有过多的反馈，那也无法形成一种「现象」。
所以在算法推荐机制下，到底哪一座城市能够意外地获得「泼天富贵」，充满了随机性与偶然性。
【事件规则】
无规则背后，也有规则。故事开始之前，很可能有计划、有推手。亦如“淄博烧烤”一样。
偶然性的讲一些网红，即使没有官方的合作，也会在捕捉到流量的「气味」后，迅速行动。一方面，网红本身就是流量的产物，有流量才能有网红。他们的日常就是「寻找流量」，所以，当一座城市出现了「火苗」，他们便会立刻前往。
另一方面，他们的到来，也为城市带去了流量——他们有着更强的「网感」，更知道网友们爱看什么，且本身就有着大量的粉丝群体，这就意味着他们发布的视频在第一波推送中有着更多的流量。
而更多的流量，匹配算法推荐机制，即让更多的人看见，又让观看者增加反馈。
总体来说，是现在的算法比人更懂人。
“人”负责创造“独特”的文化符号；“算法”则负责将这些符号传播到更广阔的渠道。
「无规则」的背后，是“我们”提供的0和1，算法只是让我们更加具体的看到而已。下一个是谁？无从得知。
可知/已知 的只是 “流量”而已。