你在 X 后台看到的总曝光,是把发的推和回复的曝光都算在一起的。榜单上的推文曝光只算推文本身,不含回复带来的曝光,所以会比你自己后台的数字少一些,这是正常的。
推文发出后我们会持续回访它的曝光。有些推是发出去一两天后才被推荐流带起来的,这部分后涨的曝光会补记到它发布那天,所以往前几天的曝光数字可能会往上修正,这也是正常的。
每天早上 8 点为界。8 点之后你看到的「今日」,统计的是从今天 8 点开始的数据;在这之前看到的「今日」还在攒,数字偏小是正常的。页面每小时重新生成一次,页面更新时间不等于数据截止时间。
X 个人页那个计数器把转发和回复都算进去了,看着虚高。榜单上的发帖量不算转发,也不算回复,只算他自己发的和引用的,所以会比你在 X 上看到的计数小。
一条推的曝光会一直涨。榜单上的曝光是当天新增的部分,不是这条推历史累计的总量。
X 没有公开的评论计数,榜单上的评论数是根据公开数据推算出来的,会有偏差,用来看量级和排序,不要当成精确值。
刚收录的账号需要攒几天数据才能进榜。观察期里看到「暂无数据」或「数据偏少」是正常的,不是出错。
某个账号某天的数据没能凑齐时,这一格显示「无数据」,不会拿旧数字顶上。看到「无数据」就是真的没有,不是零。
健康趋势仅为公开数据层面的走势参考,不代表账号在 X 平台的任何状态判定,一切以 X 官方为准。
| 维度 | 今天 | 昨日 | 7天 | 30天 |
|---|---|---|---|---|
| 推文曝光 | 1.3万 | 9.0万 | 50.7万 | 179.0万 |
| 发帖 | 2 | 11 | 68 | 285 |
| 评论 | 25 | 17 | 248 | 908 |
| 涨粉 | +32 | +100 | +501 | +1998 |
| 帖均曝光 | 7488 | 7488 | 7488 | 7488 |
| 最高单帖 | 3.9万 | 3.9万 | 3.9万 | 3.9万 |
帖均曝光固定是近 7 天口径,不随时间档变。空着的格子表示这个账号在那个时间窗里数据还不完整,不是 0。
Transformer的论文精读完之后 一直在想接下来 怎么读像DeepSeek这类前沿论文 自己也还在摸索阶段 问了一下AI 给出的路径思路是这样的 分享一下,也算给自己留个学习计划 DeepSeek的核心创新集中在两块 一个是MoE架构,一个是MLA注意力机制 直接冲着V3论文去啃容易卡在术语上 建议先补两条线的中间桥梁 MoE这条线 先读Switch Transformer,2021年的经典论文 理解专家路由的基本范式 再读DeepSeekMoE 看他们在这个基础上做了什么改进 MLA这条线 先看GQA这篇论文 理解为什么大模型推理要压缩KV cache 这是MLA出现的动机 有…
高盛发布的光通信产业链投资全图 光组件部分整理如下(A股版): 1. 激光器/光源(硅光) 源杰科技、永鼎股份、长光华芯、仕佳光子、光迅科技 2. 光模块组装与集成 剑桥科技、中际旭创、新易盛、光迅科技、华工科技、东山精密、天孚通信 3. 激光器/光源(EML) 源杰科技、永鼎股份、长光华芯、仕佳光子、东山精密、光迅科技 4. 光纤阵列单元 天孚通信、致尚科技、光库科技、长芯博创、炬光科技、杰普特 5. MPO连接器:光库科技、太辰光、天孚通信 6. 耦合器/分路器:光库科技、长芯博创 7. 滤波片:仕佳光子 8. 波分复用器 光库科技、长芯博创、光迅科技、天孚通信 9. 光纤:长飞光纤、亨…
目前2大热门题材 ABF和mSAP 我思考出3套配置组合 核心原则:每组仅 2 只,材料 + 制造配对,精简持仓 1. mSAP(1.6T 光模块 PCB) 生益科技+ 胜宏科技 逻辑:1.6T 光模块刚需 mSAP 工艺 订单落地,业绩兑现,波动更稳 2. ABF 国产替代 组合 A(攻防均衡) 生益科技+ 兴森科技 逻辑:覆铜板基本盘兜底 叠加 ABF 载板国产预期,兼顾确定性 + 弹性 3. ABF 国产替代 组合 B(高赔率博弈) 华正新材+ 兴森科技 逻辑:CBF 积层膜对标 ABF 国产 0→1 突破,弹性最大,回撤风险更高
如果没有接受科研训练 普通人学习LLM的最大困境是: 前方你面对的是一团迷雾:摸不着、看不清 我想了下 应该有以下的几个问题: 1. 不知道学什么 2. 不知道从哪开始 3. 不知道什么重要 在你面前 没有一个清晰的、可执行的路线图 问了几个AI 目前kimi的回答我最满意 给出了一个交互页面,内容有: 六大方向、每个方向的关键论文 以及一条推荐学习主线 点任何一篇论文都能看到 它解决什么问题、前置知识是什么
学 Transformer 时 最难处理的就是多维矩阵运算 人脑只能三维建模,再往上就抽象了 为了消耗codex的token vibe了一个Transformer运算的可视化工具 体验地址:https://t.co/pCDwH7KlTj 这个工具把注意力机制的每一步拆开、可视化: 具体流程: 1. 自定义输入矩阵 Q / K / V 2. 实时计算 S = QKᵀ / √d 3. 展示 causal mask、稳定 softmax、加权求和 4. 点击 query 行还能看该行如何对 V 加权 当然只是初版 后面看时间、心情再决定更新优化吧🫡
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