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路演“兜售”网红溢价，Bill Ackman冲击美股上市！规模超越阿里IPO，比肩沙特阿美

2021-11-06 09:41:13 | 来源：建瓯市200快餐，建瓯市200快餐的拼音使用和造句技巧。

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　　来历：华尔街见闻　　对冲基金Pershing Square开创人兼司理Bill Ackman打算操纵社交媒体和近似巴菲特的年度会议来扩年夜影响力，为他的基金吸引不计其数的投资者。据悉，打算筹资250亿美元，他的Pershing Square USA基金为封锁式基金。假如成功，这将成为有史以来最年夜的IPO之一，与沙特阿美和中国科技团体阿里巴巴等量齐观。　　美东时候7月16日周二。闻名对冲基金司理Bill Ackman向潜伏投资者公然暗示，他在社交媒体上的高暴光率将有助于其正在准备的美国投资基金Pershing Square USA取得溢价估值。　　该基金的方针范围高达250亿美元，假如召募成功，与沙特阿美和中国科技巨子阿里巴巴的IPO范围相媲美，这将成为有史以来最年夜的IPO之一。　　公然资料显示，Bill Ackman曾在疫情时代精准做空美股，2023再度年夜发神威成功做空美债，并在低点精准平仓离场。Ackman在曩昔一年中通过攻讦现任总统拜登、撑持前总统特朗普等行动。在社交媒体上取得了数十万跟随者。他还在社交媒体上积极发声。常常经由过程长篇社交媒体帖子来表达概念，否决他所认为的美国年夜黉舍园中的反犹太主义。　　Ackman在社交媒体平台X上具有跨越100万的粉丝。他将这一社交媒体影响力视为该基金的主要资产。他打算经由过程社交媒体平台向投资者介绍其投资策略。包罗为投资组合选择的资产和在市场严重下跌时可能采纳的年夜额对冲办法。另外。他还打算仿效伯克希尔·哈撒韦举行年度股东年夜会，吸引不计其数的投资者。　　Ackman在IPO路演的公然演讲中告知股东们：“曩昔因为监管限制。我没法在社交媒体上会商投资勾当，但此刻我将可以或许自由地向股东更新投资组合的成长环境。”　　Pershing Square USA基金打算在纽约证券买卖所以治理公司情势上市。投资于Ackman认为被低估且具有竞争优势的年夜型上市公司。该基金为封锁式基金。合适持久投资气概，其资产不成随时赎回。　　虽然Ackman的欧洲上市基金Pershing Square Holdings多年来一向面对股票买卖价钱低于资产净值的问题。但比来这一扣头有所缩小，部门缘由是Ackman曩昔一年在社交媒体上的活跃表示。　　Ackman还暗示，作为IPO的锚定股东，他的新基金打算在一些行将上市的年夜公司中占有原始股分。他提到付出巨子Stripe和马斯克的Starlink、X和SpaceX等公司可能成为其基金的投资方针。　　虽然在新冠疫情时代、曩昔五年的回报率到达183.8%，因为对Valeant Pharmaceuticals的年夜额投资掉利，但在疫情之前，该基金损掉惨痛，致使年夜大都机构投资者撤资，Pershing Square Holdings表示强劲。　　Ackman打算以每股50美元的价钱进行IPO、近似于很多对冲基金，但没有附加的事迹费用，治理费为2%。比拟之下、Pershing Square Holdings的欧洲基金对投资收益收取16%的费用。　　Ackman总结道：“你可以避免费获得我处于巅峰期间的表示。”这句话的意思是、投资者只需付出固定的治理费，就能够让投资者感受他们可以避免费取得Ackman的专业投资办事，而不消像在欧洲基金中那样付出高额的事迹费，特别是在他今朝事业的巅峰期间。。

建瓯市200快餐，建瓯市200快餐的拼音使用和造句技巧。本文心得:

拼音是汉字的音标，是学习汉语拼音和阅读理解的基础。在学习拼音的过程中，正确拼写和发音的练习是必不可少的。对于非母语使用者来说，拼音可以帮助他们准确地掌握汉字的发音规律，提高学习效率。拼音也是汉字输入法的基础，可以帮助用户快速输入和搜索汉字。

1. 注重音调：汉语拼音中的四声是非常重要的，不同音调可以改变词语的意思。因此，要确保准确地标注和使用音调，在学习拼音时。

2. 练习音标：拼音中的音标也是十分重要的，它们可以帮助我们准确地区分不同的音素。要熟悉并掌握各个音标的发音特点。

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谷歌机器人专家：机器人在现实中碰过的壁，AI也会碰

2024-07-17 09:43:13 | 来源：想找陌生人聊天去哪里找。一起行动，寻觅当地公益活动。

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“想找陌生人聊天去哪里找。一起行动，寻觅当地公益活动。” 谷歌机器人专家：机器人在现实中碰过的壁，AI也会碰

机械之心报导编纂：张倩「机械进修一向糊口在一个令机械人专家、化学家、生物学家和神经科学家恋慕不已的泡沫中、我们所有人都将碰到其他人多年来一向在应对的一样的实际壁垒，跟着它真正最先阐扬感化。」有人说。乃至和机械进修的其他子范畴比拟显得毫无进展，机械人范畴进展迟缓。谷歌 DeepMind 机械人科学家。SayCan、RT-1、RT-2 等具身智能项目介入者 Alex Irpan 赞成这一说法。但他认为。这是由于机械人学是一个和实际慎密毗连的范畴，实际的复杂性决议了他们难免碰鼻。他还指出、这些问题不是机械人手艺所独有的。一样的问题也合用于年夜说话模子（LLM）等手艺。这些模子在面临实际世界时、会碰到与机械人学近似的复杂性问题。比来、他写了一篇题为「The Tragedies of Reality Are Coming for You（实际的悲剧正在向你袭来）」的博客来论述这一概念。实际的悲剧正在向你袭来2023 年、我加入了一次 ML 会议。夜未央、但有一小我说他们会砍失落机械人，把资本给谁？」我不记得他人是怎样说的，话题转到了一个问题上：「假如你能把任何一个机械进修子范畴的资本都给另外一个子范畴，你会砍失落哪一个，酒酣耳热。当我进一步追问时、他们说机械人手艺进展太慢，甚么都没有产生，相对其他范畴来讲。他们说机械人手艺比纯软件的机械进修子范畴进展迟缓。但我还想弥补两点：机械人进修进展较慢的缘由是：假如不解决困难，就很难有所作为，我认为他们说得没错。机械人手艺的困难并不是机械人独有。在机械人手艺范畴。人们常说的一句话是「实际是紊乱的」。相对代码而言。我会将其延长为「实际是复杂的」。在机械人手艺中。你常常要将紊乱的实际推向一个足够好的抽象层，以便代码可以或许在其上阐扬感化。作为一个范畴。计较机科学花了数十年时候在硬件和软件之间建立了杰出的抽象层。代码描写了若何将电力输送到硬盘、处置器和显示器。它足够靠得住，我乃至不需要斟酌它。如许做有良多益处。一旦你完成了这项艰难的工作，并将你的工作进辗转移到抽象的逻辑空间中，一切城市变得更轻易。代码和数据的可复制性使人难以置信。我在 3 台装备上同步了代表这篇博文草稿的文件副本、乃至不消破费任何精神思虑。不外、而我发现机械人手艺中的缝隙常常更年夜，所有抽象在某种水平上都有缝隙，就像 Joel Spolsky 所说。有良多犯错的体例与代码的准确性无关。这和这个学科的一些根基道理有关吗？有一点。良多机械人硬件比笔记本电脑或 Linux 办事器更具尝试性。消费类机械人还不是一年夜财产。「尝试性」常常意味着「希奇的、更轻易呈现故障的状况」。可是。我不认为硬件是造成问题的首要缘由。实际才是问题的本源。Benjamin Holson 在他的「Mythical Non-Roboticist（神话般的非机械人学家）」一文中说得很是好：第一个难点在于。机械人要处置的是实际世界中不完善的感知和不完善的履行。全局可变状况是一种糟的编程气概。你只能不成靠地察看它，全部物理世界都是全局可变状况，但对机械人软件来讲，并但愿你的步履能接近你想要实现的方针，由于它真的很难处置。机械人研究依靠于在实际与软件之间搭建新的桥梁、但这也产生在机械人研究以外。任何与实际对接的软件、对实际的领会都是不完善的。任何试图影响实际世界转变的软件、都必需应对实际的全局可变状况。任何软件、假如其行动依靠于实际中产生的工作，就会招致匹敌性的噪声和复杂性。游戏 AI 就是一个很好的例子。国际象棋 AI 是靠得住的超人。但是、正如 Tony T. Wang 等人在 ICML 2023 论文「Adversarial Policies Beat Superhuman Go AIs」中发现的那样，假如你以特定体例下棋，一些超人围棋 AI 是可以击败的。匹敌性手艺找到了足够清楚以致于人类可以复制的策略。在附录 G.2 中，经由过程进修敌手的对局记实来实现这类 [cyclic] 进犯，一名围棋专家，我们的一名作者，可以或许在没有任何算法帮忙的环境下。他们在 KGS 在线围棋办事器上以尺度人类前提对局，在与作者无关的顶级 KataGo 机械人对局中获得了跨越 90% 的胜率。作者乃至在给机械人 9 个让子的环境下获胜，胜率几近都是 100%，这是一个庞大的优势：具有这些让子的人类职业棋手在面临任何敌手（不管是人类仍是人工智能）时。他们反击败了 KataGo 和 Leela Zero，这凡是远远超越了人类的能力规模，两者每局棋的搜刮次数都到达了 10 万次。尔后。其他人类也操纵 cyclic 进犯击败了其他各类顶级围棋 AI。与此同时。几年前，该系统击败了 Dota 2 的卫冕世界冠军，OpenAI 建立了一个系统。在向公家开放该系统以测试其稳健性后、一个团队设计了一套策略，获得了 10 场连胜。基于这一点、你可能会持一种灰心的概念，其额外复杂性就足以使稳健行动具有挑战性，认为即便是毗连 19 x 19 围棋棋盘或 Dota 2 如许一个简单的「实际」。我认为这类概念有掉公允。由于这两个系统都未将稳健性作为最高方针，但我确切认为它们是一个有趣的案例研究。比来、他们能在哪里利用，环绕 LLM 的炒作海潮一浪高过一浪 —— 他们能做甚么。这此中隐含的一个信心是、LLM 可以极年夜地改变人们在工作和休闲中与手艺交互的体例。换句话说、LLM 将改变我们与实际交互的体例。事实上、持久炒作不足，具体来讲，我思疑根本模子短时间炒作过度，我也插手了这股炒作海潮。但是、实际的一切紊乱都将到来，这也意味着，对一个历来不长于斟酌实际的范畴来讲。就在这小我说机械人手艺是华侈资本的统一个 ML 会议上，我提到我们正在用真实机械人进行根本模子尝试。有人说这仿佛有点吓人，我向他们包管这只是一个研究原型。但我也感觉 LLM 生成和履行软件有点吓人，我感觉他们隐约担忧一个却不担忧另外一个很成心思。硅谷的人有点自相矛盾。他们既相信软件能鞭策草创企业实现惊人的变化，又相信他们的软件不值得沉思或检讨。我认为，都是实际的一部门，比特世界与原子世界一样。它们在分歧的层面上运行。但都是实际的一部门。我留意到（有些幸灾乐祸）。LLM 从业者也最先遭受之前机械人手艺碰着过的痛点。好比「我们没法复制这些练习。由于这太花费资金了」。是啊。这个问题在机械人范畴已会商了最少十年。再好比。「我没法让必应告知我《阿凡达 2》的上映日期，由于它一向在调出关于本身的新闻报导，并在生成进步行自我批改。」我们此刻所处的世界，任何公然的互联网文本城市不成逆转地影响检索加强生成。接待来到全局可变状况。每当我看到有人宣称 ChatGPT 的行动呈现了倒退，我就会想起我和其他报酬领会释机械人道能忽然莫名降落而想出的各类「诡计论」，和问题事实是出在模子、情况，仍是我们的过度揣度。俗语说「所有的机械人 demo 都在说谎」、人们发现所有的 LLM demo 也都在说谎。我认为、由于人类的留意力是有限的，从底子上说，这是没法避免的。主要的是评估假话的类型、巨细和主要性。他们是不是展现了模子 / 机械人若何泛化？他们有无提到这些例子是若何精挑细选的？一旦将实际联系起来，这些问题就会变得加倍复杂。梅西今朝看起来是个不错的球员，这些问题的谜底其实不老是「否」，但「他能在斯托克城严寒的雨夜做到这一点吗」？让问题变得复杂的是。梅西可以在斯托克城的严寒雨夜做到这一点。他足够优异。这让问题变得坚苦。由于准确地回覆一个「是」比准确地回覆一个「否」要主要很多。跟着 LLM 愈来愈优异。作为一个社会，我们需要愈来愈长于判定模子是不是已证实了本身，跟着 AI 在平常糊口中愈来愈常见。我对将来的首要耽忧之一。就是我们不长于评估模子是不是已证实了本身。可是。我期望机械人学家会走在曲线的前面。在 LLM 把持通用基准测试的说法呈现之前。我们就在埋怨评估问题。早在「我们需要更好的数据笼盖率」成为根本模子预练习团队的标语之前。以捕获主动驾驶的长尾效应，我们就在尽力获得足够的数据。机械进修一向糊口在一个令机械人专家、化学家、生物学家和神经科学家恋慕不已的泡沫中、我们所有人都将碰到其他人多年来一向在应对的一样的实际壁垒，跟着它真正最先阐扬感化。这些挑战是可以降服的，但会很艰巨。接待来到实际世界。接待来到疾苦的世界。原文链接：https://www.alexirpan.com/2024/07/08/tragedies-of-reality.html。

想找陌生人聊天去哪里找。一起行动，寻觅当地公益活动。本文心得:

当地公益活动 - 寻觅当地公益活动，一起行动

当我们想要参与当地的公益活动、我们可以从多个渠道寻觅机会，找到志同道合的陌生人聊天并一起行动。首先，可以通过社交媒体平台，加入本地公益组织的页面或群组，关注他们的最新活动信息。其次、寻找志同道合的小伙伴，可以参与各种公益类的线上社区。最后，还可以通过志愿者组织的官方网站或者活动发布平台，查找本地的公益活动和志愿者招募信息。通过这些渠道，我们不仅可以找到志同道合的朋友，还可以参与到有意义的公益活动中。

参与公益活动是一件有意义的事情、还能结识志同道合的朋友，不仅可以为社会做出一些贡献。在这个过程中、我们可以学习到很多知识，增加社交圈子，对心灵成长和自我提升都是一个很好的平台，也可以找到一些志同道合的朋友。

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