Mori出生後到兩歲前就動了四次手術,媽媽深知這過程的艱辛與煎熬,尤其她也是Mori的主要照顧者之一,她全程陪伴著我體會育兒的甜與苦。
只有媽媽最懂身為「媽媽」的辛苦,所以媽媽不再對我勸生,她覺得只有我想生的時候再生,不用為了迎合任何人的期望,只有自己承擔決定,才能心甘情願。
我對於二寶一直沒有太多想法,覺得Mori還小,想好好專心陪伴他成長,如果就只有一個孩子也沒關係,想生二寶的話,等Mori大一點再計畫也可以,心裡是這樣子的想法。
直到去年八月陪媽媽到醫院,這趟回診是決定要開始做免疫療法的一趟回診,當時我推著在輪椅上的媽媽,我們一起在地下室等爸爸開車過來,媽媽突然轉頭跟我說:「Mori已經去讀冊啊,擱來若較穩定,妳mā會當計畫生第二个矣」。(Mori已經去上學了,再來如果比較穩定了,妳也可以計畫生第二個了)
我笑著跟媽媽說:「擱看覓咧啦」(再看看啦)
媽媽:「看會當生一个像妳共款遐爾貼心ê女兒否」(看能不能生一個像妳一樣這麼貼心的女兒)
我:「按呢恁愛幫我集氣哦!」(那你們要幫我集氣哦!)
但媽媽還是來不及幫我集氣,一個多月後,接下了宇宙任務,獨自遠遊了。
媽媽生病到離開的這段時間,我一直在想媽媽留下了什麼,媽媽留下永不消逝的愛,留下了精神,她給了我生命,給了我祝福,還給了我這輩子最寶貴的禮物:
哥哥和姊姊。
媽媽生病、離世以及辦後事的那段時間,我一直慶幸有哥哥和姊姊,雖然他們平常在台北工作,但我們緊密相繫,我因為媽媽病情不明朗而軟弱時,他們是我的心靈支柱,大小決定我們能一起商量,也能分工照顧爸爸⋯當時我覺得如果天塌下來了,幸好我還有哥哥和姊姊。
那Mori呢?
會不會也很希望有一個弟弟或妹妹呢?
當我們還想著可以慢慢計畫一下
就在去年底,二寶悄悄登門造訪了。
年底感冒後身體一直微恙,咳嗽、心悸、低燒,某天早上第六感告訴我,有事。
看到兩條線的瞬間,眼淚掉不停,心裡一直想,我沒有媽媽可以報喜了,我好想跟媽媽說這個好消息⋯ 為什麼我沒有媽媽可以說了⋯坐在馬桶上一直哭一直哭,好想看到媽媽得知我懷上二寶後那個美麗又燦爛的笑容。有顆少女心的她,一定又是小奔跑過來擁抱我。
我邊哭邊Line給長姊如母的可妮,當年懷上Mori時我本來要給爸媽驚喜,結果被可妮提早暴雷,這次懷上二寶我也是第一時間跟可妮說,她一定也很懊惱沒有媽媽可以打小報告(?)了。
整個懷孕期間,常常是在很開心有二寶,以及想媽媽想得愁容滿面的情緒中游移,滿心期待二寶的到來,但又夾雜著複雜、不踏實的心情,所以一直沒辦法敞開心胸接受朋友的祝福,沒有主動告知許多親友,請你們見諒。
我們滿心期待的二寶、Masa寶寶、Mori的寶貝弟弟,在6/27降臨地球了,我們一切都好,在疫情非常緊繃的情況下,完成了移地生產、坐月子,辛苦了晉升二寶爸的S、辛苦了我的Mori寶貝、辛苦了每天親自煮餐送來月子中心給我的爸爸、辛苦了最疼我的婆婆、也辛苦了我自己。
雖然媽媽來不及看到寶貝孫子Masa,但我知道Masa一定是帶著阿嬤最深的祝福而到來的。♥️
—
Atoughlady & baby 的第三個寶寶來啦!
Baby 1.0 #Miku 👧🏻
Baby 2.0 #Mori 👦🏻
Baby 3.0 #Masa 👶🏻
同時也有5部Youtube影片,追蹤數超過1萬的網紅ZeonCruz,也在其Youtube影片中提到,前回オヌヌメしたギードムでもレートが上がらないという貴方にオススメのMS「ドラッツェ」!下格のスピード&火力が優秀でまさに暴走列車!! 俺はドラッツェとギードムでウェルテクスゲットしました!! 宇宙任務終了までラストスパートですね!頑張りましょう!!! 皆様のおかげでチャンネル登録が10000...
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為了讓 AI 不斷打怪升級,DeepMind 打造「宇宙」
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 07 月 30 日 8:15 |
DeepMind 又給我們小驚喜。我們都知道,強化學習苦於類化能力差,經常只能針對單個任務從頭學習。
DeepMind之前開發的AlphaZero,儘管可以玩圍棋、西洋棋和日本將棋,但每種棋牌遊戲都只能從頭訓練。類化能力差也是AI一直被詬病為人工智障的一大原因。人類智慧的厲害之處,就在藉鑑之前經驗迅速適應新環境。
但類化能力不是一蹴而就,就像玩遊戲,也是先做簡單任務,逐步升級到複雜任務。《空洞騎士》(Hollow Knight)一開始只需要隨意走動揮刀砍怪,但噩夢級難度的「苦痛之路」關,沒有前面累積的技巧,只能玩寂寞。
多任務宇宙
DeepMind此次採用「課程學習」,讓智慧體於不斷擴展升級的開放世界學習。也就是說,AI新任務(訓練資料)是基於舊任務不斷生成。智慧體可盡情鍛鍊自己,簡單的如「靠近紫色立方體」,複雜點的如「靠近紫色立方體或將黃色球體放在紅色地板」,甚至和其他智慧體玩耍,如捉迷藏──「找到對方,且不要被對方發現」。
每個小遊戲存在世界小角落,千千萬萬個小角落拼成龐大的物理模擬世界,如下圖的幾何「地球」。總體來說這個世界的任務由三個要素構成,即任務=遊戲+世界+玩家,並根據三要素關係,決定任務的複雜度。
複雜度的判斷有四個維度:競爭性、平衡性、可選項、探索難度。
比如「搶方塊」遊戲,藍色智慧體需要把黃色方塊放到白色區域,紅色智慧體需要把黃色方塊放到藍色區域。這兩個目標矛盾,因此競爭性較強;同時雙方條件對等,平衡性比較高;因目標簡單,所以可選項少;DeepMind把探索難度評為中上,可能是因定位區域算較複雜的場景。
再如「球球喜歡和方塊一起玩」遊戲,藍色和紅色智慧體有共同目標,讓相同顏色的球體和方塊放在相近位置。
這時競爭性自然很低,平衡性毋庸置疑很高的;可選項比上面遊戲高很多;探索難度沒有定位區域,智慧體隨便把球體和方塊放哪都行,難度就變小了。
基於這四個維度,DeepMind打造超大規模「宇宙」任務空間,幾何「地球」也只是這宇宙的小角落,是四維任務空間的一點。DeepMind將「宇宙」命名為XLand,包含數十億個任務。
來看XLand的全貌,由一系列遊戲組成,每個遊戲在許多模擬世界進行,這些世界的拓樸和特徵平滑變化。
終生學習
數據有了,接下來得找到合適的算法。 DeepMind發現,目標注意代理(GOAT)可學習更通用的策略。
具體來說,智慧體輸入包括第一視角的RGB圖像、本體感覺以及目標。經過初步處理後,生成中間輸出,傳遞給GOAT模組,會根據智慧體目前目標處理中間輸出的特定部分,邏輯分析目標。
邏輯分析是指,每個遊戲可藉由一些方法,構建另一個遊戲,並限制策略的價值函數的最優值上限或下限。
DeepMind提出一個問題:對每個智慧體,什麼樣的任務是最好的?換句話說,打怪升級時,什麼樣的關卡設置才讓玩家順利升級為「真」高手,而不是一刀9999?
DeepMind的答案是,每個新任務都基於舊任務生成,「不會太難,也不會太容易」。其實恰好是讓人類學習時感覺「爽」的興奮點。
訓練開始時,太難或太容易的任務可能會鼓勵早期學習,但會導致訓練後期的學習飽和或停滯。不要求智慧體某任務非常優秀,而是鼓勵終身學習,即不斷適應新任務。所謂太難、太容易是較模糊的描述。需要量化方法,在新任務和舊任務之間彈性連接。
怎麼不讓智慧體做新任務時不適應而「暴死」?進化學習就提供很好的靈活性。總體來說,新任務和舊任務同時進行,且每個任務有多智慧體參與「競爭」。舊任務適應好的智慧體,會選拔到新任務繼續學習。
新任務中,舊任務的優秀智慧體權重、瞬間任務分佈、超參數都會複製,參與新一輪「競爭」。除了舊任務的優秀智慧體,還有很多新人參與,這就引進隨機性、創新性、靈活性,不用擔心「暴死」問題。
當然,因任務不斷生成、動態變化,一個任務可訓練不同長處的智慧體,並往不同方向演化(隨著智慧體相對性能和強健性進行)。最終每個智慧體都會形成擅長任務的集合,就像春秋戰國時期「百家爭鳴」。說打怪升級顯得格局小,簡直是模擬地球。
DeepMind表示,「這種組合學習系統的特性是,不最佳化有界性能指標,而是更新定義的通用能力範圍,這使智慧體開放式學習,僅受環境空間和智慧體的神經網路表達能力的限制。」
智慧初現
最終這複雜「宇宙」升級、進化、分流的智慧體長成了什麼優秀物種?DeepMind說,智慧體有很明顯的零樣本學習能力,比如使用工具、合圍、數數、合作+競爭等。
來看具體例子。首先智慧體學會臨機應變。目標有三個:
黑色金字塔放到黃色球體旁邊
紫色球體放到黃色金字塔旁邊
黑色金字塔放到橙色地板
AI一開始找到一個黑色金字塔,想拿到橙色地板(目標3),但搬運過程瞄見黃色球體,瞬間改變主意,「我可以實現目標1啦」,將黑色金字塔放到黃色球體旁邊。
第二個例子是,不會跳高,怎麼拿到高台上的紫色金字塔?智慧體需要想辦法突破障礙,取得高台上的紫色金字塔,高台周邊並沒有類似階梯、斜坡的路。
因不會跳高,所以智慧體「掀桌子」,把周邊幾塊豎起來的板子弄倒。然後一塊黑色石板剛好倒在高台邊,「等等,這不就是我要的階梯嗎?」這過程是否體現了慧體的智慧,還無法肯定,可能只是一時幸運。關鍵還是,要看統計數據。
經過5代訓練,智慧體在XLand的4千個獨立世界玩了約70萬個獨立遊戲,涉及340萬個獨立任務,最後一代每個智慧體都經歷2千億次訓練步驟。智慧體已能順利參與幾乎每個評估任務,除了少數即使人類也無法完成的任務。
DeepMind的研究,或許一定程度體現「密集學習」重要性。也就是說,不僅資料量要大,任務量也要大。這也使得智慧體在類化能力有很好表現,如資料顯示,只需對一些新複雜任務進行30分鐘集中訓練,智慧體就可快速適應,而從頭開始用強化學習訓練的智慧體根本無法學習這些任務。
往後我們也期待這「宇宙」更複雜和生機勃勃,AI經過不斷演化,不斷給我們帶來驚喜(細思極恐)的體驗。
資料來源:https://technews.tw/2021/07/30/deepmind_xland/
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宇宙任務 在 姫熊 りぼん-Himekuma Ribon- Youtube 的最佳貼文
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I welcome all foreigners, and I hope you can all enjoy the stream.
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不好意思
天氣好突然想要臨時走走去看個電影
但這兩部好像都不錯
感覺兩部都可以笑的很開心
(最近找到新工作有點心慌)
哪一部比較好看呢?
(我小朋友只能選一個)
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.136.202.174 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/movie/M.1650687815.A.B96.html
但這個片名好像很屌!
※ 編輯: notfound0506 (114.136.202.174 臺灣), 04/23/2022 12:31:15
到處在別人的文底下噓的可憐仔
論壇要怎麼用是你決定的是不是?
幹你人生到底多可悲啊
※ 編輯: notfound0506 (223.140.155.224 臺灣), 04/23/2022 14:46:15
只是每篇文章都看到他覺得很煩= =
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