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这十年中国社会的趋势：把每个人都往绝路上逼。疫情后，这个趋势在加速。变态的统治者加无数变态的国民，先是毁掉别人的事业，这两年发展到毁掉别人的饭碗。各阶层都出现脆断现象，发生频率越来越高，刺激本来就变态的统治者和某些国民更加变态。在一个稍微正常一点的社会，有吴柳芳这种才能的人不致于

继吴柳芳和秦雪后，中国国家游泳队运动员刘湘，只因在社交平台上分享了自己穿泳衣的照片，结果也网友指出擦边。刘湘表示：难道我要穿棉裤和羽绒服游泳吗?

這位姑娘比99.9999的中國人都勇敢，复旦大学 2019级日语系她叫倪心怡，福建厦门人带头喊出罢免习近平的女生就是她，每一個敢於抗爭的人都是時代的勇士，我愿意！为巾帼英雄发声。

这个角斗士版本好😁

前体操运动员吴柳芳因退役后转行做主播，被网友质疑擦边。吴柳芳在直播中称，退役后，19年在杭州做主播保底工资3-4千。第二份工作是在杭州一所学校当老师，但遭到老板拖欠工资，最后钱也没拿到。2021年又辗转到嘉兴做教练，但工作两年，迟迟没有等到编制，于是再次辞职。

11月30日，广东汕头。网曝汕头小公园百货大楼，一女子在钟楼上挂横幅喊冤。视频显示，横幅写着：“汕头政府最黑暗，官官相护，逼民一死。有市民拍照遭到警察制止。

除了吴柳芳，11月29日，前中国击剑运动员秦雪学退役后转型当网红，也被网友指责“擦边” 对此，秦雪表示，我不想火，我只想挣钱，我有个三岁半的女儿。

万书记对脱口秀行业重要讲话实录。

网友投稿 11月29日凌晨内蒙古巴彦淖尔市临河区，某手机店被三名未满16岁的未成年人砖头破门零元购，盗走数台手机，现金。店主损失超过十几万元。网传事后涉案未成年人在短视频平台公然挑衅，炫耀其盗窃所得战利品

网友做了一段对比视频，《明天会更好》2024 🆚 1985 感觉2024版的是 "明天就会死"

习近平不必等盖棺再定論

借古諷今，把习近平的套路揭得一丝不挂！中國不能說沒人才！

梗图：同样是运动员，谷爱凌擦边为什么就不给我国丢脸？

11月29日，日媒报道：临近年底，很多人计划长途旅行，飞机上遭遇盗窃的报道也不少。日本富士电视台提醒乘客坐飞机时，小心被中国人偷行李。电视台采访了一位飞往中国的日本乘客，他称一觉醒来后，现金银行卡等物品不翼而飞虽然向中国警方报警，但警方告知他调查太浪费时间，只能自认倒霉。

11月29日(发布) 日本。女子发视频称，骑自行车去便利店买东西，小孩坐在自行车前面的车筐里，结果遭到一老太太的制止，还要报警。于是只能把孩推回家。女子表示很生气“日本人爱多管闲事，竟然管到我头上”

臨時工

湖南发生过亿万富翁曾成杰迫害致死案，现在又发生了亿万富翁罗树中刑讯逼供案，这块干涸的土地已经完全不适宜生存，你能多活一天完全属于幸运。

近日，复旦大学教授张维为，发布了十年前去半岛电视台辩论的视频。但张维为并没有发布完整的视频，列如：当主持人问张维为：如果有现场嘉宾说出了他们今晚说过的话，在中国的任何一个论坛上，您觉得他们会不会出事？张维为：我不确定。现场观众哄堂大笑。而张维为发布的视频中，没有上述片段。

7月26日，中信建投证券实习生视频爆火。全程自拍，原来是纪委书记的儿子。这名实习生开着保时捷上班，下班打高尔夫。同时直接在视频泄露出望园科技，海柔创新，国能信控三家公司的IPO项目信息。

看你以后还做不做战狼😊

转发：吴柳芳讲述退役开始直播没有人气，每天需要播6个小时保底3000，没有人看然后去当了2年老师，结果老板拖欠工资，不干了。去浙江嘉兴当教练，说是给编制，但是2年了编制先给了别人，又不干了。重新开始直播

據報中國人為了避開掃黃罰款和拘留，黃色產業推出新型服務，以體檢為名，讓客人順利排放碳基精。

躁热起来兄弟们

豆瓣9.4分《漫长的季节》20世纪90年代，东北小镇桦林，意外出现的碎尸块引起轰动。炼钢厂工人王响（范伟饰）一辈子勤勤恳恳，坚守原则，却面临着首批下岗的残酷现实。为了能立功留在厂里，他积极配合警方的调查，与此同时则忽略了儿子王阳（刘奕铁

格魯吉亞警察殘酷毆打抗議者，影片中一名警察用腳踢女孩的頭部。

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这篇文章 5 月份的，但并没有过时，对于大语言模型的运维(LLMOps)讲的非常系统。
随着大语言模型的普及，未来的 Ops 肯定离不开 LLMOps ，甚至于需要专门的团队做 LLMOps。
文章中把 LLMOps 分成了几个关键步骤：
第 1 步：选择基础模型…
IT技术
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11个月前由宝玉提交

推荐阅读：《深入了解大语言模型运维 (LLMOps) [译]》

这篇文章 5 月份的，但并没有过时，对于大语言模型的运维(LLMOps)讲的非常系统。

随着大语言模型的普及，未来的 Ops 肯定离不开 LLMOps ，甚至于需要专门的团队做 LLMOps。

文章中把 LLMOps 分成了几个关键步骤：

第 1 步：选择基础模型
是商业模型还是开源模型，亦或是混合使用

第 2 步：适应下游任务
LLM 的生成结果不像传统的服务，它的结果是不确定的，怎么让 LLM 生成你期望的结果？要不要微调？要不要使用 RAG？

第 3 步：评估
如何评估性能？由于 LLM 生成结果的不确定性，每次微调或者调整 Prompt 后，性能的变化需要可以量化的评估。

这部分可以配合《用 RAGAs（检索增强生成评估）评估 RAG（检索增强型生成）应用 [译]》 https://t.co/FTz0R43FM0 这篇一起看

第 4 步：部署和监控
和传统运维一样，对于 LLM 的线上的部署和监控也是必不可少的，但是又不太一样，外部 API 需要监控 API 可用性，故障了还要考虑能切换到其他 API。

以上就是主要的几个步骤，可以帮助你系统的了解 LLMOps，但是文章都没有深入展开，最好是配合 OpenAI 官方的《OpenAI 生产环境最佳实践官方指南 [译]》https://t.co/dSbwbjRzze 一起阅读。

LLMOps 还是个很新也是个很有前途的领域，我个人对这方面也不专业，如果你有相关经验欢迎分享，或者有好的文章视频也欢迎推荐。

原文：https://t.co/3NBvNXGMVr
翻译：https://t.co/Kh8bJ0i0wd

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