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概述：高山黄桃可以说是夏季水果中的翘楚，其甜美的口感和丰富的营养成分吸引了众多消费者的青睐。作为一种特色水果，高山黄桃不仅是中国的骄傲，更是世界范围内广受欢迎的水果。本篇博客将围绕高山黄桃展开，介绍其丰富的营养价值以及如何选择和食用高山黄桃，为消费者提供更多关于高山黄桃的信息。
高山黄桃的营养价值
高山黄桃富含维生素C、维生素A、钾、镁和纤维素等多种营养成分。其中，维生素C的含量比橙子高出4倍，能够增强人体免疫力；维生素A有益于保护人体视力和呼吸系统，预防心脏病和癌症；钾能够维持心脏、肌肉和神经系统的正常功能，同时还能降低血压；镁对人体新陈代谢和骨骼生长起着重要的作用；纤维素则能够促进肠胃蠕动，预防便秘。因此，高山黄桃是一种非常健康的水果，对身体有很好的保健作用。
如何选择和食用高山黄桃
首先要选择新鲜的高山黄桃，颜色应为鲜黄色，皮表面应光滑无斑点，并有一股清香的味道。如果外观上有明显的破损或者已经开始腐烂，就不要购买。其次，在处理高山黄桃的时候，最好使用刀子而不是手去削皮，以免皮上的细菌感染到果肉。高山黄桃可以生吃，也可以用来制作水果沙拉和果汁。不过需要注意的一点是：高山黄桃的果核不能食用，否则会损伤消化道。此外，高山黄桃最好不要和含有钙质的食物一起食用，因为其中的草酸会与钙形成草酸钙，容易导致胃肠道不适。
结论
高山黄桃作为一种营养丰富的水果，深受广大消费者的喜爱。它不仅含有多种营养成分，而且口感极佳，适合生吃或者用来制作水果沙拉、果汁等。在选择和食用高山黄桃的过程中需要注意一些事项，以免对身体造成不利影响。最后，谨以此文向喜欢高山黄桃的朋友们致以诚挚的问候，希望大家都能享受到高山黄桃带来的美妙口感和健康价值。
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毫(hao)不誇(kua)張(zhang)地(di)說(shuo)，人们震(zhen)惊極(ji)了：「求(qiu)求你们让它離(li)覺(jiao)醒(xing)遠(yuan)點(dian)吧(ba)！」 「AI 理解 AI，然後(hou)很(hen)快(kuai)，AI 訓(xun)練(lian) AI，然后再(zai)過(guo)几年，AI 創(chuang)造(zao)新的 AI。」 但客(ke)觀(guan)来说，學(xue)术界(jie)为之(zhi)感(gan)到(dao)興(xing)奮(fen)：「瘋(feng)了，OpenAI 剛(gang)刚搞(gao)定(ding)了可(ke)解释性(xing)問(wen)題(ti)。」 人與(yu)機(ji)器(qi)之間(jian)是 GPT-4 OpenAI 刚刚在官(guan)網(wang)发布博(bo)客文章(zhang)《语言模型可以(yi)解释语言模型中(zhong)的神(shen)經(jing)元(yuan)》（Language models can explain neurons in language models）。 簡(jian)單(dan)来说，他们開(kai)发了一个工(gong)具(ju)，調(tiao)用 GPT-4 来計(ji)算出(chu)其(qi)他架(jia)構(gou)更(geng)简单的语言模型上(shang)神经元的行为，这次(ci)針(zhen)对的是 GPT-2，发布於(yu) 4 年前的开源大(da)模型。 大模型（LLM）和人脑一样，由(you)「神经元」（neurons）組(zu)成，这些神经元会观察(cha)文本(ben)中的特(te)定規(gui)律(lv)，進(jin)而影(ying)響(xiang)到模型本身(shen)生产的文本。 舉(ju)例(li)来说，如果有一个针对「漫(man)威(wei)超(chao)級(ji)英(ying)雄(xiong)」的神经元，当用戶(hu)向(xiang)模型提(ti)问「哪(na)个超级英雄的能力(li)最強(qiang)」时，这个神经元就会提高(gao)模型在回(hui)答(da)中说出漫威英雄的概(gai)率(lv)。 OpenAI 开发的工具利(li)用这種(zhong)规則(ze)制(zhi)定了一套(tao)評(ping)估(gu)流(liu)程(cheng)。 开始(shi)之前，先(xian)让 GPT-2 运行文本序(xu)列(lie)，等(deng)待(dai)某(mou)个特定神经元被頻(pin)繁(fan)「激(ji)活(huo)」的情(qing)況(kuang)。 然后有三(san)个评估步驟(zhou)： 第(di)一步，让 GPT-4 针对这段(duan)文本，生成解释。比(bi)如在下面(mian)的案(an)例中，神经元主(zhu)要(yao)针对漫威內(nei)容(rong)。GPT-4 接(jie)收(shou)到文本和激活情况后，判(pan)斷(duan)这与電(dian)影、角(jiao)色(se)和娛(yu)樂(le)有關(guan)。 第二(er)步，用 GPT-4 模擬(ni)这个 GPT-2 的神经元接下来会做什(shen)麽(me)。下圖(tu)就是 GPT-4 生成的模拟内容。 最后一步，对比评估打(da)分(fen)。对比 4 代(dai)模拟神经元和 2 代真(zhen)實(shi)神经元的结果，看(kan) GPT-4 猜(cai)的有多準(zhun)。 通(tong)过这样的方法，OpenAI 对每(mei)个神经元的行为作出了初步的自然语言解释，並(bing)对这种解释和实際(ji)行为的匹(pi)配(pei)程度(du)进行了评分。 最終(zhong)他们对 GPT-2 中 307200 个神经元全(quan)部(bu)进行了解释，这些解释匯(hui)編(bian)成數(shu)據(ju)集(ji)，与工具代碼(ma)一起(qi)在 GitHub 上发布。 超越(yue)语言的机器，人类无法理解的机器 据 OpenAI 在博客文章中表(biao)示(shi)，目(mu)前 GPT-4 生成的解释還(hai)不完(wan)美(mei)，尤(you)其要解释比 GPT-2 更大的模型时，表現(xian)效(xiao)果很差(cha)，「可能是因为后面的 layer 更難(nan)解释」。 对于 GPT-2 解释的评分大多也(ye)非常低(di)，僅(jin)有 1000 个左(zuo)右(you)的解释获得了較(jiao)高的评分（0.8 以上）。 OpenAI 可拓(tuo)展(zhan)对齊(qi)團(tuan)隊(dui)的 Jeff Wu 表示，「大多数解释的得分很低，或(huo)者(zhe)无法解释实际神经元那(na)么多的行为。比如，許(xu)多神经元以一种难以判断的方式(shi)保(bao)持(chi)活躍(yue)，它们在五(wu)六(liu)件(jian)事(shi)上保持激活，但卻(que)沒(mei)有可以辨(bian)別(bie)的模式。有时候(hou)存(cun)在明顯(xian)的模式，但 GPT-4 有无法找(zhao)到它。」 雖(sui)然现階(jie)段成績(ji)不好，但是 OpenAI 却比较有信(xin)心(xin)，他们認(ren)为可以使(shi)用机器学習(xi)的方式提高 GPT-4 产出解释的能力。 比如通过反(fan)復(fu)产出解释，并根(gen)据激活情况修(xiu)改(gai)解释；或者使用更大的模型作出解释；以及(ji)调整(zheng)解释模型的结构等等。 OpenAI 还提到，这一方法目前还有很多局(ju)限(xian)性。 在論(lun)文中，OpenAI 表示：「语言模型可能代表了人类无法用语言表達(da)的陌(mo)生概念。这可能是因为语言模型关心不同的事情，比如統(tong)计结构对下一个token預(yu)測(ce)任(ren)務(wu)有用，或者因为模型已(yi)经发现了人类尚(shang)未(wei)发现的自然的抽(chou)象(xiang)，例如在不同領(ling)域(yu)的类似(si)概念家(jia)族(zu)。」 它把(ba) LLM 的这种屬(shu)性，稱(cheng)为 Alien Feature，在生物(wu)领域翻(fan)譯(yi)为「異(yi)类特征(zheng)」。 Founder Park 微(wei)信后臺(tai)回复「解释神经元论文」，获取(qu)论文鏈(lian)接和中英对照(zhao) PDF 链接（机翻）。 把对齐问题也交(jiao)給(gei) AI 「我们正試(shi)图开发预测『AI 系(xi)统会出现什么问题』的方法，」OpenAI 可解释性团队負(fu)責(ze)人 William Saunders 对媒(mei)體(ti)说，「我们希望能够真正做到，让这些模型的行为和生产的回答是可以被信任的。」 Sam Altman 也轉(zhuan)发博客文章称：GPT-4 对 GPT-2 做了一些可解释性工作。 可解释性（interpretability）是机器学习的研究子(zi)领域，指(zhi)的是对模型的行为有清(qing)晰(xi)的理解和对模型结果的理解能力。 简单来说，目的就是解释机器学习模型「如何做到」（how）。 2019 年开始，可解释性成为机器学习的重要领域，相关研究有助(zhu)于开发人員(yuan)对模型进行優(you)化和调整。针对当下 AI 模型大规模應(ying)用时，亟(ji)需(xu)解決(jue)的可信度（trust）、安(an)全性（safety）和决策(ce)參(can)考(kao)（decision making）等问题。 如果我们不知道 AI 是如何作出决策的，始终把它当做一个黑箱，那么就算 AI 在各(ge)种場(chang)景(jing)下表现得再完美，也无法解决部分人类的信任问题。 OpenAI 这次使用 GPT-4 来解决可解释性的问题，就是希望能够使用自动化的方式，让机器完成 AI 研究。 「这是我们对齐研究的第三支(zhi)柱(zhu)的一部分：我们希望自动化对齐研究。令人期(qi)待的是，这一方向能让它（对齐）与 AI 发展的步伐(fa)相匹配。」 在 2022 年夏(xia)天，OpenAI 曾(zeng)发布文章《我们做对齐研究的方法》（Our approach to alignment research）。 文中提到，宏(hong)观来看，OpenAI 的对齐研究將(jiang)由三大支柱支撐(cheng)： 1、利用人工反饋(kui)训练 AI 2、训练 AI 系统協(xie)助人类评估 3、训练 AI 系统进行对齐研究 「语言模型非常適(shi)合(he)自动化对齐研究，因为它们通过閱(yue)讀(du)互(hu)聯(lian)网『预裝(zhuang)』了大量(liang)有关人类價(jia)值(zhi)观的知識(shi)和信息(xi)。开箱即用，它们不是獨(du)立(li)代理，因此(ci)不会在世(shi)界上追(zhui)求自己的目標(biao)。」 太(tai)快了，連(lian)认知都(dou)範(fan)式革(ge)命(ming)了 虽然 OpenAI 本意很好，但是这样的研究成果着实嚇(xia)壞(huai)了网友(you)。 OpenAI 的推(tui)文下梗(geng)图橫(heng)飞，有不少(shao)人在认真地建議(yi) OpenAI 搞慢(man)点。 「用我们不理解的東(dong)西(xi)，解释另(ling)一个我们不理解的东西，这合理嗎(ma)？」 「護(hu)欄(lan)都被你撤(che)了」 「这太迷(mi)人了，但也让我感到极度不适。」 「自然创造了人类来理解自然。我们创造了 GPT-4 来理解自己。」 「我们要怎么判断解释者是好的？这就像(xiang)... 誰(shui)監(jian)督(du)着监督者？」（who watches the watchers) 还有人看到了更深(shen)的一層(ceng)： 「大模型很快就能比人类更好地解释他们自己的思(si)維(wei)过程，我想知道我们未来要创造多少新的詞(ci)汇，来描述那些 AI 发现的概念（概念本身也不准確(que)）？我们还没有一个合适的词描述它们。或者，我们是否会觉得这些概念有意義(yi)？它们又能教(jiao)会我们如何认识自己呢？」 另一网友回应道：「人类本身对自己行为的解释，大多是謊(huang)言、捏(nie)造、幻(huan)觉、錯(cuo)誤(wu)的記(ji)憶(yi)、事后推理，就像 AI 一样。」返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 责任编輯(ji)：