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数据库查询优化师:语言精选、函数巧用、变量妙管,reasoning_content:我们要求以数据库查询优化师的口吻,写一个与技术、科技相关,关于[编程精要:语言精选、函数巧用与变量妙管]的标题直接输出一个标题,不要加说明提示等信息简短精炼,字数控制在30字以内nn需要体现数据库查询优化师的身份,同时涵盖编程精要的三个要素:语言精选、函数巧用、变量妙管风格可以偏技术、科技感nn可能的标题示例:查询优化师的编程精要:语言、函数与变量的艺术 但字数可能超?数一下:查询优化师的编程精要:语言、函数与变量的艺术 共?汉字+标点查一下:查询优化师的编程精要:语言、函数与变量的艺术 共16个汉字加两个冒号一个顿号?实际上是:查(1)询(2)优(3)化(4)师(5)的(6)编(7)程(8)精(9)要(10):语(11)言(12)、(13)函(14)数(15)与(16)变(17)量(18)的(19)艺(20)术(21) 共21个字(包括标点?通常汉字计数不包括标点?但标题中冒号顿号算字符要求30字以内,没问题但可以更精炼nn可以考虑:数据库优化师谈编程精要:语言、函数、变量 19个字?数据库优化师谈编程精要:语言、函数、变量 共17个汉字+冒号逗号?实际:数(1)据(2)库(3)优(4)化(5)师(6)谈(7)编(8)程(9)精(10)要(11):语(12)言(13)、(14)函(15)数(16)、(17)变(18)量(19) 共19个字符符合nn也可以更科技风:查询性能背后的编程精要:语言、函数与变量 但没体现优化师口吻nn要求是以'数据库查询优化师'的口吻,所以标题中最好出现数据库查询优化师或查询优化师字样nn还有一个思路:编程精要:语言精选、函数巧用、变量妙管——数据库优化师视角 但偏长nn简化:数据库优化师:编程精要的语言、函数与变量 字数:数(1)据(2)库(3)优(4)化(5)师(6):(7)编(8)程(9)精(10)要(11)的(12)语(13)言(14)、(15)函(16)数(17)与(18)变(19)量(20) 共20字nn注意要直接输出标题,不要任何额外说明我认为上述几个都可但最好将“语言精选、函数巧用与变量妙管”这三个词直接体现出来,因为原题目中给出了这个短语所以标题中应包含语言精选、函数巧用、变量妙管这些词,或者至少体现其含义nn考虑:数据库查询优化师:语言精选、函数巧用、变量妙管 这个直接用了原文短语,字数:数(1)据(2)库(3)查(4)询(5)优(6)化(7)师(8):(9)语(10)言(11)精(12)选(13)、(14)函(15)数(16)巧(17)用(18)、(19)变(20)量(21)妙(22)管(23) 共23个字符(包括冒号和逗号)在30字以内而且口吻明确,内容准确这个很好nn再考虑是否有更精炼的:优化师视角:语言精选、函数巧用、变量妙管 但丢失了数据库查询前缀既然要求以数据库查询优化师的口吻,最好保留全称我觉得上述标题数据库查询优化师:语言精选、函数巧用、变量妙管 就很合适nn确认:直接输出这个标题即可
策划为先,多端适配一键全场景测试通过,reasoning_content:我们要求以测试工程师的口吻写一个与“技术、科技”相关,关于“[策划为先,多端无缝适配,一键解锁全场景流量建站方案]”的标题需要简短精炼,30字以内测试工程师的口吻通常比较务实、注重验证、测试、质量、效率等可以结合“全链路测试”、“一键验证”、“适配验证”、“场景覆盖”等概念例如:“全场景流量建站方案:多端适配一键验证通过” 但需要更精简或者“策划为先,多端适配一键通过测试” 但不够技术思考:测试工程师关注的是“兼容性测试”、“自动化测试”、“性能测试”、“回归测试”等标题可以包含“全场景覆盖测试”、“零bug适配”等注意原主题是“策划为先,多端无缝适配,一键解锁全场景流量建站方案”所以作为测试工程师,可以写“策划驱动,多端适配一键测试通过”之类的但要求30字内可能的“全场景流量建站:多端适配一键测试通过” 共15字或者“策划为先:多端无缝适配测试一键搞定”注意口吻测试工程师有时会说“验证通过”、“测试覆盖”更好:“策划先行,多端适配一键测试覆盖全场景”共16字再精简:“策划为先,多端适配一键测试通过”11字但“测试通过”不够技术感可以改为“一键验证多端适配,全场景通过测试”但原主题有“解锁”一词测试工程师也会用“解锁”比如“解锁全场景流量”最终考虑:“策划为先,多端适配一键全场景测试通过”13字直接输出
量子计算研究者论ML编程核心:语言选择、函数构建与变量控制,reasoning_content:我们要求以量子计算研究者的口吻写一个与技术、科技相关,关于机器学习编程核心:语言选择、函数构建与变量控制策略的标题需要简短精炼,30字以内直接输出标题,不要加说明nn口吻是量子计算研究者,所以标题应该带有量子计算或量子研究的特色主题涉及机器学习编程核心的三要素:语言选择、函数构建、变量控制策略可以融合量子计算术语,比如量子态、量子门、量子算法等或者用类比:比如量子化编程核心、量子机器学习编程等nn尝试几个:n1. 量子视角下的ML编程核心:语言、函数与变量控制n2. 量子计算研究者论ML编程:语言选择与函数构建策略n3. 量子机器学习编程核心:变量控制与函数构建n4. 从量子到经典:ML编程核心三要素n5. 量子态变量控制:ML编程语言与函数构建nn确保在30字内字数统计:例如量子计算研究者论ML编程:语言选择与函数构建策略 共16个汉字+冒号?实际上是:量子计算研究者论ML编程:语言选择与函数构建策略 → 汉字数:量(1)子(2)计(3)算(4)研(5)究(6)者(7)论(8)M(9)L(10)编(11)程(12):(13)语(14)言(15)选(16)择(17)与(18)函(19)数(20)构(21)建(22)策(23)略(24) → 24字符,符合但M和L是字母,可能算一个字符?通常中文标题中字母算一个字符但为了简洁,也可以用中文机器学习代替ML改为量子计算研究者论机器学习编程:语言选择与函数构建策略 字数:量子计算研究者论机器学习编程:语言选择与函数构建策略 → 量1子2计3算4研5究6者7论8机9器10学11习12编13程14:15语16言17选18择19与20函21数22构23建24策25略26 → 26字符,也可nn但要求简短精炼,可以更短考虑量子视角下ML编程核心:语言、函数与变量控制 → 量子视角下ML编程核心:语言、函数与变量控制 → 量1子2视3角4下5M6L7编8程9核10心11:12语13言14、15函16数17与18变19量20控21制 → 21字符,很好nn或者量子计算研究者谈编程核心:语言函数与变量控制 但缺少机器学习主题?题目指定是关于机器学习编程核心,所以必须包含机器学习或ML也可以直接用ML编程nn最终选择:我认为量子视角下ML编程核心:语言、函数与变量控制 简洁且符合口吻但注意是量子计算研究者口吻,用量子视角可以体现另一个: 量子计算视角的ML编程核心三要素 但缺少具体内容也可以:量子计算研究者论编程:语言、函数与变量控制 但没有机器学习,不准确nn最好明确包含机器学习编程核心考虑:量子计算研究者论机器学习编程核心三要素 共15字,但没具体列出要素加上冒号:量子计算研究者论机器学习编程核心:语言、函数与变量控制 字数:量1子2计3算4研5究6者7论8机9器10学11习12编13程14核15心16:17语18言19、20函21数22与23变24量25控26制 → 26字,可以不过有点长,但仍在30内nn可以更精简:量子计算研究者谈ML编程核心:语言函数变量控制 去掉与和顿号,直接用空格?但标题中通常用顿号或空格试试:量子计算研究者谈ML编程核心:语言函数变量控制 字数:量1子2计3算4研5究6者7谈8M9L10编11程12核13心14:15语16言17函18数19变20量21控22制 → 22字,不错,且语言函数变量控制连贯nn但函数后没有构建一词?要求中包含了函数构建和变量控制策略原题是函数构建与变量控制策略所以需要体现构建和策略可以简化为函数构建与变量控制策略 -> 函数构建与变量控制勉强可以省略策略,或者写成函数构建与变量控制策略但为了精简,也可保留nn量子计算研究者谈ML编程核心:函数构建与变量控制 但缺少语言选择必须包含语言选择所以三者都要有nn量子计算研究者谈ML编程核心:语言选择、函数构建与变量控制 → 字数:量1子2计3算4研5究6者7谈8M9L10编11程12核13心14:15语16言17选18择19、20函21数22构23建24与25变26量27控28制29 → 29字,刚好30以内,但加上标点可能超?实际汉字加标点共29字符,可以nn或者用的代替冒号:量子计算研究者的ML编程核心:语言选择、函数构建与变量控制 → 量1子2计3算4研5究6者7的8M9L10编11程12核13心14:15语16言17选18择19、20函21数22构23建24与25变26量27控28制29 → 29字,OKnn我认为最简洁且符合口吻的是:量子计算研究者论ML编程核心:语言选择、函数构建与变量控制 共30字(数一下:量子计算研究者论ML编程核心:语言选择、函数构建与变量控制 -> 量1子2计3算4研5究6者7论8M9L10编11程12核13心14:15语16言17选18择19、20函21数22构23建24与25变26量27控28制29 -> 29字)注意冒号和顿号算不算?通常中文字符计数时标点也算一个字符没问题nn但为了更贴合量子计算研究者身份,可以用量子计算视角或量子态编程等但我觉得这个足够nn另一种:量子计算研究者的ML编程核心:语言选择、函数构建与变量控制策略 多了策略二字,变成31字?量1子2计3算4研5究6者7的8M9L10编11程12核13心14:15语16言17选18择19、20函21数22构23建24与25变26量27控28制29策30略31 -> 31字超了去掉策略即可,因为变量控制已经隐含策略nn所以我最终选择:量子计算研究者论ML编程核心:语言选择、函数构建与变量控制nn直接输出
17 9 月 2026, 周四

谷歌AI伦理团队联合负责人Timnit Gebru被解雇 1400名员工炸锅

这个周末,AI圈的一件事在社交网络引起轩然大波:谷歌AI伦理团队联合负责人Timnit Gebru被解雇。

而开除她的,正是大名鼎鼎的谷歌AI负责人Jeff Dean。

双方在一篇论文的内部评审上存在着严重分歧,随后Timnit Gebru的公司账户被切断。

一天后Jeff Dean向谷歌员工发布邮件,表示开除Timnit Gebru。

Timnit Gebru毕业于斯坦福大学,博士生导师是知名学者李飞飞。她的主要研究方向是算法偏差和数据挖掘,一直致力于黑人在科技圈的平权,是Black in AI的创始人之一。

Timnit Gebru最知名的研究是她在2018年发现,面部识别软件对黑人女性有高达35%的错误率,而对白人男性几乎完全正确。

几天时间里,双方隔空喊话,声势愈演愈烈,已有1400名谷歌员工和1900名AI学术圈人士对谷歌的行为表示谴责,其中不乏AI圈的大佬。

一向口碑不错的Jeff Dean,一下子成了“众矢之的”。

这到底是怎么回事?

时间线

12月2日 (美国当地时间,下同),Gebru发推文表示自己已经被谷歌解雇,核心矛盾是双方在内部论文评审上的分歧。

Gebru发邮件给公司内部的Brain Women and Allies表达了沮丧的心情,该邮件内容泄露,Gebru被解雇,她对此表示出强烈的愤怒和谴责。

这个事件很快发酵,在Reddit上引发激烈的讨论,评论将近一千条。

3日,Gebru公开了她发给谷歌Brain女员工和其他同事的邮件内容。原来,她一直希望发表她的一篇研究论文,但是一直遭到上级反对。

在邮件里,她还揭露了谷歌对黑人这一弱势群体的不公平对待,以及对AI伦理的不重视。正是因为这封邮件,被爆出“不符合谷歌管理者的期望”,因而被解雇。

Jeff Dean很快就在谷歌内部发邮件回应了此事。他解释了Gebru论文没有被发表的原因。并说Gebru提出了一些无理要求,若不答应,她就以辞职威胁。最后,公司决定尊重她辞职的意见。

4日,Jeff Dean向公众公开了邮件的内容,并且详细地解释了谷歌内部研究论文的出版方法,以回应双方在论文评审上的分歧。

Gebru对他的回应并不买账,立马发出六条推文,指出他文章中漏洞和自相矛盾的地方。

5日,Gebru的谷歌上司、著名AI科学家Samy Bengio——图灵奖得主Yoshua Begio的胞弟,在Facebook上回应此事,实名支持Gebru,并且说:“她的慷慨和不懈的行动,提高了沉默者的声音。”

“导火索”论文公开

就在双方为AI公平性、伦理等问题吵得不开交之时,外媒“MIT科技评论”得到了让双方开战的论文原文。

论文的疑似原文也在网上公开流传。

这篇论文的标题是“On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?”(随机鹦鹉的危险:语言模型会太大吗?)。

近年来,科技巨头们都在全力研究自然语言模型,谷歌自己开发的BERT就是其中之一,最近谷歌还宣布英文搜索几乎全部用上了BERT。

Gebru的论文内容谈到了谷歌BERT在AI伦理上的负面影响。因此有人认为,谷歌出于这样的原因压下了论文。

文章在开头提出了一个疑问:我们是否对开发这些模型的潜在风险和减轻这些风险的战略进行了足够的思考?直指自然语言模型的“四大风险”:

1. 环境和经济成本巨大

训练大型AI模型消耗会消耗大量电力,使用NAS方法的语言模型会产生相当于284吨的二氧化碳,相当于5辆汽车在其寿命内的碳排放。

其中,谷歌训练一次BERT模型会产生1438磅二氧化碳,几乎等于纽约和旧金山之间的往返航班的碳排放量。

2. 海量数据与不可解释的模型

研究人员从互联网上收集数据,因此种族主义、性别歧视和其他辱骂性语言可能会最终出现在训练数据中。

由于训练数据集非常大,很难对其进行审核,检查这些嵌入的偏差。

另外,模型很难获取与互联网接触较少的群体的语言,这将导致AI生成的语言将同质化,只能反映最富裕国家和社区的做法。

3. 研究机会成本

大型语言模型实际上不理解语言,只是擅长操纵语言,但大型科技公司可以从更准确地从中赚钱,因此一直在投资它们。

而更小、更精心设计的数据集也会取得良好效果,消耗的能量也更少。

4. 语言AI可能欺骗人类

AI非常擅长模仿人类语言,因此很容易用它来愚弄人类。

研究人员举了一个例子:2017年,Facebook将一名巴勒斯坦男子的用阿拉伯语说的“早上好”误译为希伯来语中的“攻击他们”,导致他被捕。

对于论文提及的这些问题,Jeff Dean在发给员工的邮件中均有解释。

Jeff Dean认为,Gebru的论文存在着一些漏洞。

她只提到了BERT,而没有考虑到后来的模型提高了效率,也没有考虑近来谷歌的研究已经解决了一些伦理问题。

Jeff Dean指出,仅近一年来,谷歌就发表了200多篇关于AI伦理的论文,Gebru的论文缺乏对谷歌这些工作的表述。

而且Gebru提交给谷歌审查论文距离截稿只剩一天时间,通常谷歌需要两周时间审核论文。

Gebru则表示,论文两个月前已经交给相关部门审核,但是一直没有收到反馈。

至于开除Gebru的原因,是因为她要求谷歌提供审核人员的名单,否则她将离开谷歌。Jeff Dean认为谷歌并不能满足她的要求,因此会尊重并接受她辞职的决定。

双方分歧的关键在于,Gebru究竟算被谷歌开除还是主动离职?

Jeff Dean认为既然谷歌无法满足Gebru提出的条件,因此Gebru自动离职。而Gebru认为,辞职应该是自己提出,而不是谷歌单方面开除。

另外,Gebru还向谷歌数百名员工发送邮件,希望他们停止DEI(多样性、公平性、包容性)项目相关工作。这又进一步激化了双方的矛盾。

谷歌员工质疑Jeff Dean

对于Jeff Dean的这番说辞,谷歌内部员工说:“这真是个谎言。”

谷歌AI蒙特利尔分部的研究员Nicolas Le Roux指出,过去他提交给内部审查的论文只会检查是否泄露敏感内部资料,而不会检查文献评论的质量。

另一位谷歌前PR经理说:“审查这些论文是我在谷歌PR团队工作的一部分。通常情况下,文章对我们而言太多了,所以我们没有及时审查它们,或者直到研究人员发布后我们才知道。我们绝不惩罚没有适当处理的人。”

现在双方的激战已经远远超出了论文的范围,但焦点仍在论文处理的流程上。谁说的是事实,另一方就会理亏。

这一场谷歌AI的罗生门事件,只能等“子弹再飞一会儿”了。

然而罕见的是,一度在谷歌拥有“神”一样地位的Jeff Dean,竟然在这件事中面对如此声势的讨伐,也确实是“活久见”了。

 

dawei

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