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2023-09-08
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拼多多大跌，做空机构灰熊称其是一家“垂死的欺诈公司”
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2023-03-14
可恨语文差，我草走天下
斯坦福“草泥马”火了：100美元就能比肩GPT-3.5！
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23:13","market":"us","language":"zh","title":"拼多多大跌，做空机构灰熊称其是一家“垂死的欺诈公司”","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1194392297","media":"老虎资讯综合","summary":"做空机构灰熊(Grizzly Research)发布了针对拼多多的做空报告。","content":"<html><head></head><body><p>周四，拼多多盘中大跌，盘中跌幅超8%，截至发稿跌幅超5%。消息面上，做空机构灰熊(Grizzly Research)早盘发布了针对拼多多的做空报告。灰熊认为：<strong>拼多多是一家“垂死的欺诈公司”，其购物应用程序 TEMU 是巧妙隐藏的间谍软件，对美国国家利益构成紧急安全威胁。</strong></p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/54f7214bc87479aa847f84e1d1e90767\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/39daf43c5978f89bdc8599f16c1fc2b7\" title=\"\" tg-width=\"891\" tg-height=\"358\"/></p><p></p><p><strong>灰熊在报告中对拼多多的主要“指控”</strong></p><p><strong>1，拼多多旗下的 Temu 应用程序具有恶意软件的全部特征。</strong>Temu具有隐藏功能，可以在用户不知情的情况下进行大规模的数据窃取。Temu曾被Google Play商店下架，拼多多通过删除“有问题的部分”恢复了使用，强烈表明了恶意意图。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/22040d2a9de0ec07edd7c7954cb93de9\" title=\"\" tg-width=\"956\" tg-height=\"381\"/></p><p><strong>2，Temu模式无法持续。</strong>估计Temu每个订单损失 30 美元。其广告支出和运输成本（从中国出发1-2周，加急运送到美国）是天文数字。人们不禁想知道这项业务如何才能盈利。</p><p>此外，对Temu的指控还包括：以多种方式欺骗其客户和供应商，实施持续、激进的亲和骗局，社交媒体影响者充斥着大量现金奖励，“评论”可能受到操纵并且不可信，网站和应用程序对用户进行跟踪，发货时的产品通常与照片不符，迫使供应商进行难以置信的低价、无利可图的交易。</p><p><strong>总之，在灰熊看来，Temu比 TikTok危险得多。</strong></p><p><strong>3，拼多多是一个会计“黑匣子”。</strong>拼多多的财务状况是出了名的不可靠。尽管拼多多是一家市值约1300亿美元的公司，但自2018年以来一直没有首席财务官。关键的财务状况就像旋转门一样。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4d580a8aa83828b4fe51da6bcdeaa647\" title=\"\" tg-width=\"869\" tg-height=\"259\"/></p><p><strong>4，审计员毫无价值。</strong>前会计师负有发现欺诈行为的监督责任，但他们却没有采取任何行动。</p><p><strong>5，涉及“刷单”，订单流水数据不可信。</strong></p><p><strong>⑴</strong>当人们在拼多多平台上开新店时，店主可以授予刷单专家访问权限；</p><p><strong>⑵</strong>拼多多平台上的一位自称卖家观察到，凌晨和晚上，拼多多后台会冒出大量订单，然后订单就会被取消；</p><p><strong>⑶</strong>媒体报道，有一个电商平台被跨境洗钱组织利用洗钱70亿人民币。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eae26b48c3cf429958d2680590c44a52\" title=\"\" tg-width=\"889\" tg-height=\"245\"/></p><p><strong>6，拼多多员工人数不可信：低估员工人数夸大了财务报告中的盈利能力。</strong>在拼多多截至2017年12月17日和2018年1月17日的网站截图上，拼多多表示，拼多多集团现有员工超过5000人，是拼多多在招股书和年报中披露的4倍多。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f5aa8caee15b0055b523a8693e44b125\" title=\"\" tg-width=\"939\" tg-height=\"330\"/></p><p><strong>7，重要的运营指标表明，拼多多的中国业务正在迅速下滑。</strong>同时在与阿里巴巴和京东等竞争对手的激烈竞争中落败。京东正在加大力度从拼多多手中夺取市场份额。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1c48df925a2a7d48532f6f192e47197c\" title=\"\" tg-width=\"954\" tg-height=\"330\"/></p><p><strong>8，多个数据源以及高盛已经报告称拼多多的日均用户（DAU）指标开始更快下降。</strong>6 月份 DAU 同比下降超过 20%。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/238a13d41c9c2a24173a5f5706d29f26\" title=\"\" tg-width=\"955\" tg-height=\"671\"/></p><p><strong>9，拼多多大量股份下落不明。</strong>据报道，价值数十亿美元的库存“失踪”。据说有些捐给了慈善机构，有些捐给了风险投资人。我们将这种缺乏透明度视为另一个危险信号。</p><p><strong>结论：拼多多股票面临危险</strong></p><p style=\"text-align: start;\">在灰熊看来，拼多多的中国业务正在迅速下滑，而”伪造数据“将继续给该公司带来压力。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>拼多多大跌，做空机构灰熊称其是一家“垂死的欺诈公司”</title>\n<style 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美元。其广告支出和运输成本（从中国出发1-2周，加急运送到美国）是天文数字。人们不禁想知道这项业务如何才能盈利。</p><p>此外，对Temu的指控还包括：以多种方式欺骗其客户和供应商，实施持续、激进的亲和骗局，社交媒体影响者充斥着大量现金奖励，“评论”可能受到操纵并且不可信，网站和应用程序对用户进行跟踪，发货时的产品通常与照片不符，迫使供应商进行难以置信的低价、无利可图的交易。</p><p><strong>总之，在灰熊看来，Temu比 TikTok危险得多。</strong></p><p><strong>3，拼多多是一个会计“黑匣子”。</strong>拼多多的财务状况是出了名的不可靠。尽管拼多多是一家市值约1300亿美元的公司，但自2018年以来一直没有首席财务官。关键的财务状况就像旋转门一样。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4d580a8aa83828b4fe51da6bcdeaa647\" title=\"\" tg-width=\"869\" tg-height=\"259\"/></p><p><strong>4，审计员毫无价值。</strong>前会计师负有发现欺诈行为的监督责任，但他们却没有采取任何行动。</p><p><strong>5，涉及“刷单”，订单流水数据不可信。</strong></p><p><strong>⑴</strong>当人们在拼多多平台上开新店时，店主可以授予刷单专家访问权限；</p><p><strong>⑵</strong>拼多多平台上的一位自称卖家观察到，凌晨和晚上，拼多多后台会冒出大量订单，然后订单就会被取消；</p><p><strong>⑶</strong>媒体报道，有一个电商平台被跨境洗钱组织利用洗钱70亿人民币。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eae26b48c3cf429958d2680590c44a52\" title=\"\" tg-width=\"889\" 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TikTok危险得多。3，拼多多是一个会计“黑匣子”。拼多多的财务状况是出了名的不可靠。尽管拼多多是一家市值约1300亿美元的公司，但自2018年以来一直没有首席财务官。关键的财务状况就像旋转门一样。4，审计员毫无价值。前会计师负有发现欺诈行为的监督责任，但他们却没有采取任何行动。5，涉及“刷单”，订单流水数据不可信。⑴当人们在拼多多平台上开新店时，店主可以授予刷单专家访问权限；⑵拼多多平台上的一位自称卖家观察到，凌晨和晚上，拼多多后台会冒出大量订单，然后订单就会被取消；⑶媒体报道，有一个电商平台被跨境洗钱组织利用洗钱70亿人民币。6，拼多多员工人数不可信：低估员工人数夸大了财务报告中的盈利能力。在拼多多截至2017年12月17日和2018年1月17日的网站截图上，拼多多表示，拼多多集团现有员工超过5000人，是拼多多在招股书和年报中披露的4倍多。7，重要的运营指标表明，拼多多的中国业务正在迅速下滑。同时在与阿里巴巴和京东等竞争对手的激烈竞争中落败。京东正在加大力度从拼多多手中夺取市场份额。8，多个数据源以及高盛已经报告称拼多多的日均用户（DAU）指标开始更快下降。6 月份 DAU 同比下降超过 20%。9，拼多多大量股份下落不明。据报道，价值数十亿美元的库存“失踪”。据说有些捐给了慈善机构，有些捐给了风险投资人。我们将这种缺乏透明度视为另一个危险信号。结论：拼多多股票面临危险在灰熊看来，拼多多的中国业务正在迅速下滑，而”伪造数据“将继续给该公司带来压力。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":374,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":650995395,"gmtCreate":1678803748018,"gmtModify":1678806156580,"author":{"id":"4127114005949800","authorId":"4127114005949800","name":"木木水土土","avatar":"https://static.tigerbbs.com/7eb347f46b0e34d730319c45cb01cb24","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"可恨语文差，我草走天下","listText":"可恨语文差，我草走天下","text":"可恨语文差，我草走天下","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/650995395","repostId":"1156607844","repostType":2,"repost":{"id":"1156607844","pubTimestamp":1678802744,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1156607844?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-14 22:05","market":"us","language":"zh","title":"斯坦福“草泥马”火了：100美元就能比肩GPT-3.5！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1156607844","media":"量子位","summary":"手机都能运行的那种。","content":"<html><head></head><body><p>作者：梦晨、金磊</p><p>一夜之间，大模型界又炸出个big news！</p><p>斯坦福发布<b>Alpaca</b>（羊驼，网友口中的“草泥马”）：</p><blockquote>只花100美元，人人都可微调Meta家70亿参数的LLaMA大模型，效果竟可比肩1750亿参数的GPT-3.5（text-davinci-003）。</blockquote><blockquote>而且还是单卡就能运行的那种，甚至树莓派、手机都能hold住！</blockquote><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f436a314f5b3ceb7201c8f95756247b0\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"363\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>还有一个更绝的“骚操作”。</p><p>研究所涉及到的数据集，是斯坦福团队花了不到500美元用OpenAI的API来生成的。</p><p>所以整个过程下来，就等同于GPT-3.5自己教出了个旗鼓相当的对手AI。</p><p>然后团队还说，用大多数云计算平台去微调训练好的模型，成本也不到100美元：</p><blockquote>复制一个GPT-3.5效果的AI，很便宜，很容易，还很小。</blockquote><p>而且团队还把数据集（秒省500刀）、代码统统都给开源了，这下子人人都能去微调个效果炸裂的对话AI：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/68958b593daf256edd6979a114b9defc\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"588\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>项目在GitHub发布才半天时间，便已经狂揽1800+星，火爆程度可见一斑。</p><p>Django联合开发者甚至对斯坦福的新研究用“惊天大事”来形容：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/69cba1a83aaa22e8f8d2280f40b1cad1\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"540\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>不仅如此，斯坦福团队还搞了个demo，在线可玩的那种。</p><p>话不多说，我们现在就来看看这个“草泥马”的效果。</p><p>比肩davinci-003的草泥马Aplaca</p><blockquote>什么是羊驼？它和美洲驼的区别是什么？</blockquote><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6eaf97f58b36b62d1b6283548e6d289e\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"756\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>草泥马Aplaca给出的答案较为干练：</p><blockquote>羊驼是一种小型骆驼科动物，原产于秘鲁、玻利维亚、厄瓜多尔和智利；它比美洲驼小，羊毛更细，也没有驼峰。</blockquote><p>而后又简单的介绍了二者群居生活的不同。</p><p>同样的问题若是交给ChatGPT（GPT3.5-turbo），则答案就不会像草泥马Aplaca那般简洁：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/31f0675afb185848d0faa38ecc9f539a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1034\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>对此，团队给出的解释是：</p><blockquote>Alpaca的答案通常比ChatGPT短，反映出text-davinci-003的输出较短。</blockquote><p>而后团队演示了让草泥马Alpaca<b>写邮件</b>：</p><blockquote>写一封e-mail祝贺被斯坦福大学录取的新生，并提到你很高兴能亲自见到他们。</blockquote><p>草泥马Alpaca对于这个任务也是信手拈来，直接给出了一个像模像样的邮件模板：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/93c1be735703f0dfbe47245a345918fa\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"564\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>难度再次进阶，团队这次提出了让草泥马Alpaca<b>写论文摘要</b>的需求：</p><blockquote>写一篇经过深思熟虑的机器学习论文摘要，证明42是训练神经网络的最优seed。</blockquote><p>草泥马Alpaca给出的答案从内容上来看，非常符合大多数论文的摘要形式：试图回答什么问题、用了什么方法、结果如何，以及未来展望。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/43d1a4dabcc846a059a0b6656ebf5200\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"426\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>当然，也有迫不及待的网友亲自下场试验，发现草泥马Alpaca写代码也是不在话下。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c773549771f136267a717558517bbe21\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"516\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>不过即便草泥马Alpaca能够hold住大部分问题，但这并不意味着它没有缺陷。</p><p>例如团队便演示了一个例子，在回答“坦桑尼亚的首都是哪里”的问题时，草泥马Alpaca给出的答案是“达累斯萨拉姆”。</p><p>但实际上早在1975年便被“多多马”取代了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/315b5344257dbf54d150f720b6a6ea3b\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"443\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>除此之外，若是亲自体验过草泥马Alpaca就会发现，它……巨慢：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/54e16edb14278c847287442588319f48\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"627\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>对此，有网友认为可能是使用的人太多的原因。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9c6b811a1761b5c0eec453557ae21e23\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"903\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>笔记本、手机、树莓派都能跑</p><p>Meta开源的LLaMA大模型，刚发布几周就被大家安排明白了，单卡就能运行。</p><p>所以理论上，基于LLaMA微调的Alpaca同样可以轻松在本地部署。</p><p>没有显卡也没关系，苹果笔记本甚至树莓派、手机都可以玩。</p><p>在苹果笔记本部署LLaMA的方法来自GitHub项目llama.cpp，使用纯C/C++做推理，还专门对ARM芯片做了优化。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/15a0a8eff4f925711ccaa34054e317f5\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"237\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>作者实测，M1芯片的MacBook Pro上即可运行，另外也支持Windows和Linux系统。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aa5c899aa934423051d6f233d26706b9\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"567\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>还是这个C++移植版本，有人成功在4GB内存的树莓派4上成功运行了LLaMA的 70亿参数版本。</p><p>虽然速度非常慢，大约10秒生成一个token（也就是一分钟蹦出4.5个单词）。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b47ea66f1f8734a0717f6f9491b20518\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1100\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>更离谱的是仅仅2天之后，有人把LLaMA模型量化压缩（权重转换成更低精度的数据格式）后成功在Pixel 6安卓手机上运行（26秒一个token）。</p><p>Pixel 6使用谷歌自研处理器Google Tensor，跑分成绩在骁龙865+到888之间，也就是说新一点的手机理论上都能胜任。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2e575343b6745ea07266f1cb0b3b1872\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1765\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>微调数据集也开源</p><p>斯坦福团队微调LLaMA的方法，来自华盛顿大学Yizhong Wang等去年底提出的Self-Instruct。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d1b66490bbf86bc32859f7dcc788193a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"369\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>以175个问题作为种子任务，让AI自己从中组合出新的问题以及生成配套答案实例，人工过滤掉低质量的，再把新任务添加到任务池里。</p><p>所有这些任务，之后可以采用InstructGPT的方法让AI学会如何遵循人类指令。</p><p>套娃几圈下来，相当于让AI自己指导自己。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa8c6fc01dbe785d7e936a33bb13fe7d\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"688\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>斯坦福版Alpaca，就是花了不到500美元使用OpenAI API生成了5.2万个这样的示例搞出来的。</p><p>这些数据同样开源了出来，并且比原论文的数据多样性更高。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6adcd012d48b595e5632d1b1b6b6ff2e\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1140\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>同时还给出了生成这些数据的代码，也就是说如果有人还嫌不够，可以再去自行扩充微调数据，继续提高模型的表现。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8534ff84d3264aca9627f782f40f3270\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"245\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>微调代码也会在HuggingFace官方支持LLaMA后放出。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e654debf4633adb0a51a87a030599f34\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"516\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>不过Alpaca最终的模型权重需要Meta许可才能发布，并且继承了LLaMA的非商用开源协议，禁止任何商业用途。</p><p>并且由于微调数据使用了OpenAI的API，根据使用条款也禁止用来开发与OpenAI形成竞争的模型。</p><p>One More Thing</p><p>还记得AI绘画的发展历程吗？</p><p>2022年上半年还只是话题热度高，8月份Stable Diffusion的开源让成本下降到可用，并由此产生爆炸式的工具创新，让AI绘画真正进入各类工作流程。</p><p>语言模型的成本，如今也下降到了个人电子设备可用的程度。</p><p>最后还是由Django框架创始人Simon Willison喊出：</p><blockquote>大语言模型的Stable Diffusion时刻到了。</blockquote><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3548d5c1ed5453747b3894302f830b70\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1026\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p></body></html>","source":"lsy1569318700471","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>斯坦福“草泥马”火了：100美元就能比肩GPT-3.5！</title>\n<style 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news！斯坦福发布Alpaca（羊驼，网友口中的“草泥马”）：只花100美元，人人都可微调Meta家70亿参数的LLaMA大模型，效果竟可比肩1750亿参数的GPT-3.5（text-davinci-003）。而且还是单卡就能运行的那种，甚至树莓派、手机都能hold住！还有一个更绝的“骚操作”。研究所涉及到的数据集，是斯坦福团队花了不到500美元用OpenAI的API来生成的。所以整个过程下来，就等同于GPT-3.5自己教出了个旗鼓相当的对手AI。然后团队还说，用大多数云计算平台去微调训练好的模型，成本也不到100美元：复制一个GPT-3.5效果的AI，很便宜，很容易，还很小。而且团队还把数据集（秒省500刀）、代码统统都给开源了，这下子人人都能去微调个效果炸裂的对话AI：项目在GitHub发布才半天时间，便已经狂揽1800+星，火爆程度可见一斑。Django联合开发者甚至对斯坦福的新研究用“惊天大事”来形容：不仅如此，斯坦福团队还搞了个demo，在线可玩的那种。话不多说，我们现在就来看看这个“草泥马”的效果。比肩davinci-003的草泥马Aplaca什么是羊驼？它和美洲驼的区别是什么？草泥马Aplaca给出的答案较为干练：羊驼是一种小型骆驼科动物，原产于秘鲁、玻利维亚、厄瓜多尔和智利；它比美洲驼小，羊毛更细，也没有驼峰。而后又简单的介绍了二者群居生活的不同。同样的问题若是交给ChatGPT（GPT3.5-turbo），则答案就不会像草泥马Aplaca那般简洁：对此，团队给出的解释是：Alpaca的答案通常比ChatGPT短，反映出text-davinci-003的输出较短。而后团队演示了让草泥马Alpaca写邮件：写一封e-mail祝贺被斯坦福大学录取的新生，并提到你很高兴能亲自见到他们。草泥马Alpaca对于这个任务也是信手拈来，直接给出了一个像模像样的邮件模板：难度再次进阶，团队这次提出了让草泥马Alpaca写论文摘要的需求：写一篇经过深思熟虑的机器学习论文摘要，证明42是训练神经网络的最优seed。草泥马Alpaca给出的答案从内容上来看，非常符合大多数论文的摘要形式：试图回答什么问题、用了什么方法、结果如何，以及未来展望。当然，也有迫不及待的网友亲自下场试验，发现草泥马Alpaca写代码也是不在话下。不过即便草泥马Alpaca能够hold住大部分问题，但这并不意味着它没有缺陷。例如团队便演示了一个例子，在回答“坦桑尼亚的首都是哪里”的问题时，草泥马Alpaca给出的答案是“达累斯萨拉姆”。但实际上早在1975年便被“多多马”取代了。除此之外，若是亲自体验过草泥马Alpaca就会发现，它……巨慢：对此，有网友认为可能是使用的人太多的原因。笔记本、手机、树莓派都能跑Meta开源的LLaMA大模型，刚发布几周就被大家安排明白了，单卡就能运行。所以理论上，基于LLaMA微调的Alpaca同样可以轻松在本地部署。没有显卡也没关系，苹果笔记本甚至树莓派、手机都可以玩。在苹果笔记本部署LLaMA的方法来自GitHub项目llama.cpp，使用纯C/C++做推理，还专门对ARM芯片做了优化。作者实测，M1芯片的MacBook Pro上即可运行，另外也支持Windows和Linux系统。还是这个C++移植版本，有人成功在4GB内存的树莓派4上成功运行了LLaMA的 70亿参数版本。虽然速度非常慢，大约10秒生成一个token（也就是一分钟蹦出4.5个单词）。更离谱的是仅仅2天之后，有人把LLaMA模型量化压缩（权重转换成更低精度的数据格式）后成功在Pixel 6安卓手机上运行（26秒一个token）。Pixel 6使用谷歌自研处理器Google Tensor，跑分成绩在骁龙865+到888之间，也就是说新一点的手机理论上都能胜任。微调数据集也开源斯坦福团队微调LLaMA的方法，来自华盛顿大学Yizhong Wang等去年底提出的Self-Instruct。以175个问题作为种子任务，让AI自己从中组合出新的问题以及生成配套答案实例，人工过滤掉低质量的，再把新任务添加到任务池里。所有这些任务，之后可以采用InstructGPT的方法让AI学会如何遵循人类指令。套娃几圈下来，相当于让AI自己指导自己。斯坦福版Alpaca，就是花了不到500美元使用OpenAI API生成了5.2万个这样的示例搞出来的。这些数据同样开源了出来，并且比原论文的数据多样性更高。同时还给出了生成这些数据的代码，也就是说如果有人还嫌不够，可以再去自行扩充微调数据，继续提高模型的表现。微调代码也会在HuggingFace官方支持LLaMA后放出。不过Alpaca最终的模型权重需要Meta许可才能发布，并且继承了LLaMA的非商用开源协议，禁止任何商业用途。并且由于微调数据使用了OpenAI的API，根据使用条款也禁止用来开发与OpenAI形成竞争的模型。One More Thing还记得AI绘画的发展历程吗？2022年上半年还只是话题热度高，8月份Stable Diffusion的开源让成本下降到可用，并由此产生爆炸式的工具创新，让AI绘画真正进入各类工作流程。语言模型的成本，如今也下降到了个人电子设备可用的程度。最后还是由Django框架创始人Simon Willison喊出：大语言模型的Stable 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referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>对此，团队给出的解释是：</p><blockquote>Alpaca的答案通常比ChatGPT短，反映出text-davinci-003的输出较短。</blockquote><p>而后团队演示了让草泥马Alpaca<b>写邮件</b>：</p><blockquote>写一封e-mail祝贺被斯坦福大学录取的新生，并提到你很高兴能亲自见到他们。</blockquote><p>草泥马Alpaca对于这个任务也是信手拈来，直接给出了一个像模像样的邮件模板：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/93c1be735703f0dfbe47245a345918fa\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"564\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>难度再次进阶，团队这次提出了让草泥马Alpaca<b>写论文摘要</b>的需求：</p><blockquote>写一篇经过深思熟虑的机器学习论文摘要，证明42是训练神经网络的最优seed。</blockquote><p>草泥马Alpaca给出的答案从内容上来看，非常符合大多数论文的摘要形式：试图回答什么问题、用了什么方法、结果如何，以及未来展望。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/43d1a4dabcc846a059a0b6656ebf5200\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"426\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>当然，也有迫不及待的网友亲自下场试验，发现草泥马Alpaca写代码也是不在话下。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c773549771f136267a717558517bbe21\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"516\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>不过即便草泥马Alpaca能够hold住大部分问题，但这并不意味着它没有缺陷。</p><p>例如团队便演示了一个例子，在回答“坦桑尼亚的首都是哪里”的问题时，草泥马Alpaca给出的答案是“达累斯萨拉姆”。</p><p>但实际上早在1975年便被“多多马”取代了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/315b5344257dbf54d150f720b6a6ea3b\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"443\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>除此之外，若是亲自体验过草泥马Alpaca就会发现，它……巨慢：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/54e16edb14278c847287442588319f48\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"627\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>对此，有网友认为可能是使用的人太多的原因。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9c6b811a1761b5c0eec453557ae21e23\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"903\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>笔记本、手机、树莓派都能跑</p><p>Meta开源的LLaMA大模型，刚发布几周就被大家安排明白了，单卡就能运行。</p><p>所以理论上，基于LLaMA微调的Alpaca同样可以轻松在本地部署。</p><p>没有显卡也没关系，苹果笔记本甚至树莓派、手机都可以玩。</p><p>在苹果笔记本部署LLaMA的方法来自GitHub项目llama.cpp，使用纯C/C++做推理，还专门对ARM芯片做了优化。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/15a0a8eff4f925711ccaa34054e317f5\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"237\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>作者实测，M1芯片的MacBook Pro上即可运行，另外也支持Windows和Linux系统。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aa5c899aa934423051d6f233d26706b9\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"567\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>还是这个C++移植版本，有人成功在4GB内存的树莓派4上成功运行了LLaMA的 70亿参数版本。</p><p>虽然速度非常慢，大约10秒生成一个token（也就是一分钟蹦出4.5个单词）。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b47ea66f1f8734a0717f6f9491b20518\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1100\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>更离谱的是仅仅2天之后，有人把LLaMA模型量化压缩（权重转换成更低精度的数据格式）后成功在Pixel 6安卓手机上运行（26秒一个token）。</p><p>Pixel 6使用谷歌自研处理器Google Tensor，跑分成绩在骁龙865+到888之间，也就是说新一点的手机理论上都能胜任。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2e575343b6745ea07266f1cb0b3b1872\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1765\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>微调数据集也开源</p><p>斯坦福团队微调LLaMA的方法，来自华盛顿大学Yizhong Wang等去年底提出的Self-Instruct。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d1b66490bbf86bc32859f7dcc788193a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"369\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>以175个问题作为种子任务，让AI自己从中组合出新的问题以及生成配套答案实例，人工过滤掉低质量的，再把新任务添加到任务池里。</p><p>所有这些任务，之后可以采用InstructGPT的方法让AI学会如何遵循人类指令。</p><p>套娃几圈下来，相当于让AI自己指导自己。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa8c6fc01dbe785d7e936a33bb13fe7d\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"688\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>斯坦福版Alpaca，就是花了不到500美元使用OpenAI API生成了5.2万个这样的示例搞出来的。</p><p>这些数据同样开源了出来，并且比原论文的数据多样性更高。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6adcd012d48b595e5632d1b1b6b6ff2e\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1140\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>同时还给出了生成这些数据的代码，也就是说如果有人还嫌不够，可以再去自行扩充微调数据，继续提高模型的表现。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8534ff84d3264aca9627f782f40f3270\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"245\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>微调代码也会在HuggingFace官方支持LLaMA后放出。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e654debf4633adb0a51a87a030599f34\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"516\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>不过Alpaca最终的模型权重需要Meta许可才能发布，并且继承了LLaMA的非商用开源协议，禁止任何商业用途。</p><p>并且由于微调数据使用了OpenAI的API，根据使用条款也禁止用来开发与OpenAI形成竞争的模型。</p><p>One More Thing</p><p>还记得AI绘画的发展历程吗？</p><p>2022年上半年还只是话题热度高，8月份Stable Diffusion的开源让成本下降到可用，并由此产生爆炸式的工具创新，让AI绘画真正进入各类工作流程。</p><p>语言模型的成本，如今也下降到了个人电子设备可用的程度。</p><p>最后还是由Django框架创始人Simon Willison喊出：</p><blockquote>大语言模型的Stable Diffusion时刻到了。</blockquote><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3548d5c1ed5453747b3894302f830b70\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1026\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p></body></html>","source":"lsy1569318700471","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>斯坦福“草泥马”火了：100美元就能比肩GPT-3.5！</title>\n<style 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Pro上即可运行，另外也支持Windows和Linux系统。还是这个C++移植版本，有人成功在4GB内存的树莓派4上成功运行了LLaMA的 70亿参数版本。虽然速度非常慢，大约10秒生成一个token（也就是一分钟蹦出4.5个单词）。更离谱的是仅仅2天之后，有人把LLaMA模型量化压缩（权重转换成更低精度的数据格式）后成功在Pixel 6安卓手机上运行（26秒一个token）。Pixel 6使用谷歌自研处理器Google Tensor，跑分成绩在骁龙865+到888之间，也就是说新一点的手机理论上都能胜任。微调数据集也开源斯坦福团队微调LLaMA的方法，来自华盛顿大学Yizhong Wang等去年底提出的Self-Instruct。以175个问题作为种子任务，让AI自己从中组合出新的问题以及生成配套答案实例，人工过滤掉低质量的，再把新任务添加到任务池里。所有这些任务，之后可以采用InstructGPT的方法让AI学会如何遵循人类指令。套娃几圈下来，相当于让AI自己指导自己。斯坦福版Alpaca，就是花了不到500美元使用OpenAI API生成了5.2万个这样的示例搞出来的。这些数据同样开源了出来，并且比原论文的数据多样性更高。同时还给出了生成这些数据的代码，也就是说如果有人还嫌不够，可以再去自行扩充微调数据，继续提高模型的表现。微调代码也会在HuggingFace官方支持LLaMA后放出。不过Alpaca最终的模型权重需要Meta许可才能发布，并且继承了LLaMA的非商用开源协议，禁止任何商业用途。并且由于微调数据使用了OpenAI的API，根据使用条款也禁止用来开发与OpenAI形成竞争的模型。One More Thing还记得AI绘画的发展历程吗？2022年上半年还只是话题热度高，8月份Stable Diffusion的开源让成本下降到可用，并由此产生爆炸式的工具创新，让AI绘画真正进入各类工作流程。语言模型的成本，如今也下降到了个人电子设备可用的程度。最后还是由Django框架创始人Simon Willison喊出：大语言模型的Stable 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src=\"https://static.tigerbbs.com/22040d2a9de0ec07edd7c7954cb93de9\" title=\"\" tg-width=\"956\" tg-height=\"381\"/></p><p><strong>2，Temu模式无法持续。</strong>估计Temu每个订单损失 30 美元。其广告支出和运输成本（从中国出发1-2周，加急运送到美国）是天文数字。人们不禁想知道这项业务如何才能盈利。</p><p>此外，对Temu的指控还包括：以多种方式欺骗其客户和供应商，实施持续、激进的亲和骗局，社交媒体影响者充斥着大量现金奖励，“评论”可能受到操纵并且不可信，网站和应用程序对用户进行跟踪，发货时的产品通常与照片不符，迫使供应商进行难以置信的低价、无利可图的交易。</p><p><strong>总之，在灰熊看来，Temu比 TikTok危险得多。</strong></p><p><strong>3，拼多多是一个会计“黑匣子”。</strong>拼多多的财务状况是出了名的不可靠。尽管拼多多是一家市值约1300亿美元的公司，但自2018年以来一直没有首席财务官。关键的财务状况就像旋转门一样。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4d580a8aa83828b4fe51da6bcdeaa647\" title=\"\" tg-width=\"869\" tg-height=\"259\"/></p><p><strong>4，审计员毫无价值。</strong>前会计师负有发现欺诈行为的监督责任，但他们却没有采取任何行动。</p><p><strong>5，涉及“刷单”，订单流水数据不可信。</strong></p><p><strong>⑴</strong>当人们在拼多多平台上开新店时，店主可以授予刷单专家访问权限；</p><p><strong>⑵</strong>拼多多平台上的一位自称卖家观察到，凌晨和晚上，拼多多后台会冒出大量订单，然后订单就会被取消；</p><p><strong>⑶</strong>媒体报道，有一个电商平台被跨境洗钱组织利用洗钱70亿人民币。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eae26b48c3cf429958d2680590c44a52\" title=\"\" tg-width=\"889\" tg-height=\"245\"/></p><p><strong>6，拼多多员工人数不可信：低估员工人数夸大了财务报告中的盈利能力。</strong>在拼多多截至2017年12月17日和2018年1月17日的网站截图上，拼多多表示，拼多多集团现有员工超过5000人，是拼多多在招股书和年报中披露的4倍多。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f5aa8caee15b0055b523a8693e44b125\" title=\"\" tg-width=\"939\" tg-height=\"330\"/></p><p><strong>7，重要的运营指标表明，拼多多的中国业务正在迅速下滑。</strong>同时在与阿里巴巴和京东等竞争对手的激烈竞争中落败。京东正在加大力度从拼多多手中夺取市场份额。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1c48df925a2a7d48532f6f192e47197c\" title=\"\" tg-width=\"954\" tg-height=\"330\"/></p><p><strong>8，多个数据源以及高盛已经报告称拼多多的日均用户（DAU）指标开始更快下降。</strong>6 月份 DAU 同比下降超过 20%。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/238a13d41c9c2a24173a5f5706d29f26\" title=\"\" tg-width=\"955\" tg-height=\"671\"/></p><p><strong>9，拼多多大量股份下落不明。</strong>据报道，价值数十亿美元的库存“失踪”。据说有些捐给了慈善机构，有些捐给了风险投资人。我们将这种缺乏透明度视为另一个危险信号。</p><p><strong>结论：拼多多股票面临危险</strong></p><p style=\"text-align: start;\">在灰熊看来，拼多多的中国业务正在迅速下滑，而”伪造数据“将继续给该公司带来压力。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>拼多多大跌，做空机构灰熊称其是一家“垂死的欺诈公司”</title>\n<style 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美元。其广告支出和运输成本（从中国出发1-2周，加急运送到美国）是天文数字。人们不禁想知道这项业务如何才能盈利。</p><p>此外，对Temu的指控还包括：以多种方式欺骗其客户和供应商，实施持续、激进的亲和骗局，社交媒体影响者充斥着大量现金奖励，“评论”可能受到操纵并且不可信，网站和应用程序对用户进行跟踪，发货时的产品通常与照片不符，迫使供应商进行难以置信的低价、无利可图的交易。</p><p><strong>总之，在灰熊看来，Temu比 TikTok危险得多。</strong></p><p><strong>3，拼多多是一个会计“黑匣子”。</strong>拼多多的财务状况是出了名的不可靠。尽管拼多多是一家市值约1300亿美元的公司，但自2018年以来一直没有首席财务官。关键的财务状况就像旋转门一样。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4d580a8aa83828b4fe51da6bcdeaa647\" title=\"\" tg-width=\"869\" tg-height=\"259\"/></p><p><strong>4，审计员毫无价值。</strong>前会计师负有发现欺诈行为的监督责任，但他们却没有采取任何行动。</p><p><strong>5，涉及“刷单”，订单流水数据不可信。</strong></p><p><strong>⑴</strong>当人们在拼多多平台上开新店时，店主可以授予刷单专家访问权限；</p><p><strong>⑵</strong>拼多多平台上的一位自称卖家观察到，凌晨和晚上，拼多多后台会冒出大量订单，然后订单就会被取消；</p><p><strong>⑶</strong>媒体报道，有一个电商平台被跨境洗钱组织利用洗钱70亿人民币。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eae26b48c3cf429958d2680590c44a52\" title=\"\" tg-width=\"889\" 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start;\">在灰熊看来，拼多多的中国业务正在迅速下滑，而”伪造数据“将继续给该公司带来压力。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/6f25b8228bc6d59f194bc0946ca03bd9","relate_stocks":{"PDD":"拼多多"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1194392297","content_text":"周四，拼多多盘中大跌，盘中跌幅超8%，截至发稿跌幅超5%。消息面上，做空机构灰熊(Grizzly Research)早盘发布了针对拼多多的做空报告。灰熊认为：拼多多是一家“垂死的欺诈公司”，其购物应用程序 TEMU 是巧妙隐藏的间谍软件，对美国国家利益构成紧急安全威胁。灰熊在报告中对拼多多的主要“指控”1，拼多多旗下的 Temu 应用程序具有恶意软件的全部特征。Temu具有隐藏功能，可以在用户不知情的情况下进行大规模的数据窃取。Temu曾被Google Play商店下架，拼多多通过删除“有问题的部分”恢复了使用，强烈表明了恶意意图。2，Temu模式无法持续。估计Temu每个订单损失 30 美元。其广告支出和运输成本（从中国出发1-2周，加急运送到美国）是天文数字。人们不禁想知道这项业务如何才能盈利。此外，对Temu的指控还包括：以多种方式欺骗其客户和供应商，实施持续、激进的亲和骗局，社交媒体影响者充斥着大量现金奖励，“评论”可能受到操纵并且不可信，网站和应用程序对用户进行跟踪，发货时的产品通常与照片不符，迫使供应商进行难以置信的低价、无利可图的交易。总之，在灰熊看来，Temu比 TikTok危险得多。3，拼多多是一个会计“黑匣子”。拼多多的财务状况是出了名的不可靠。尽管拼多多是一家市值约1300亿美元的公司，但自2018年以来一直没有首席财务官。关键的财务状况就像旋转门一样。4，审计员毫无价值。前会计师负有发现欺诈行为的监督责任，但他们却没有采取任何行动。5，涉及“刷单”，订单流水数据不可信。⑴当人们在拼多多平台上开新店时，店主可以授予刷单专家访问权限；⑵拼多多平台上的一位自称卖家观察到，凌晨和晚上，拼多多后台会冒出大量订单，然后订单就会被取消；⑶媒体报道，有一个电商平台被跨境洗钱组织利用洗钱70亿人民币。6，拼多多员工人数不可信：低估员工人数夸大了财务报告中的盈利能力。在拼多多截至2017年12月17日和2018年1月17日的网站截图上，拼多多表示，拼多多集团现有员工超过5000人，是拼多多在招股书和年报中披露的4倍多。7，重要的运营指标表明，拼多多的中国业务正在迅速下滑。同时在与阿里巴巴和京东等竞争对手的激烈竞争中落败。京东正在加大力度从拼多多手中夺取市场份额。8，多个数据源以及高盛已经报告称拼多多的日均用户（DAU）指标开始更快下降。6 月份 DAU 同比下降超过 20%。9，拼多多大量股份下落不明。据报道，价值数十亿美元的库存“失踪”。据说有些捐给了慈善机构，有些捐给了风险投资人。我们将这种缺乏透明度视为另一个危险信号。结论：拼多多股票面临危险在灰熊看来，拼多多的中国业务正在迅速下滑，而”伪造数据“将继续给该公司带来压力。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":374,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}
