Gate 廣場創作者新春激勵正式開啟,發帖解鎖 $60,000 豪華獎池
如何參與:
報名活動表單:https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用廣場任意發帖小工具,搭配文字發布內容即可
豐厚獎勵一覽:
發帖即可可瓜分 $25,000 獎池
10 位幸運用戶:獲得 1 GT + Gate 鸭舌帽
Top 發帖獎勵:發帖與互動越多,排名越高,贏取 Gate 新年周邊、Gate 雙肩包等好禮
新手專屬福利:首帖即得 $50 獎勵,繼續發帖还能瓜分 $10,000 新手獎池
活動時間:2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00(UTC+8)
詳情:https://www.gate.com/announcements/article/49112
在AI模型的權重優化中,遞歸式地調整H、R、M三個維度的比例關係,這種思路讓人想起Nelson Goodman在《Worldmaking的方式》中的核心觀點——我們認知世界的方式本質上是多元構建的。有趣的地方在於,當我們把這套理論轉化為符號操作形式時,關鍵不再是修改模型本身的參數,而是重新架構模型周圍的信息場。這種"場調整"的思路打破了傳統的端到端優化邏輯,讓模型在動態變化的外部環境中自適應演化。換句話說,最高效的改進不一定來自內部調參,而可能來自對外部生態系統的重新設計。