GripNewsAug 14
🌕 Palantir 究竟是做什麼的？
➤ 揭開數據巨頭的神祕面紗：Palantir 軟體的真實樣貌與困惑
✤ https://www.wired.com/story/palantir-what-the-company-does/
這篇文章深入探討了 Palantir 這家公司及其軟體的真實性質。作者指出，儘管 Palantir 常被誤解為數據經紀人或數據礦工，但事實上它並非如此。前員工們難以準確描述其業務，但普遍認為 Palantir 提供的是能整合、轉化各種數據的軟體平臺，類似於「超級數據檔案櫃」。公司刻意營造的神祕形象，以及其獨特的軍事化術語，都反映了其主要客戶為大型政府機構和企業，而其產品旨在解決複雜的數據挑戰，成為重要的機構夥伴。
+ 讀完這篇文章，才感覺到 Palantir 的產品似乎不只是單純的數據處理，而是更像一個專門為大型組織量身打造的數據整合與運營解決方案，難怪一般人很難理解。
+ Palantir 的命名和用語都充滿了軍事和奇幻色彩，這也難怪外界會對它產生各種猜測，尤其是在涉及政府和國防事務時，這種神祕感反而加劇了人們的疑慮。
#科技 #數據 #軟體 #企業
What Does Palantir Actually Do?

Palantir is often called a data broker, a data miner, or a giant database of personal information. In reality, it’s none of these—but even former employees struggle to explain it.

WIRED
GripNewsAug 7
🌘 「血汗工廠」式數據時代終結
➤ AI進化之路：從低價數據到高階互動式訓練
✤ https://www.mechanize.work/blog/sweatshop-data-is-over/
文章指出，過去仰賴低技能勞工大量產出標記數據（俗稱「血汗工廠」數據）的模式，已無法滿足當前人工智慧（AI）處理複雜任務的需求。為使AI能勝任大規模軟體專案管理、系統除錯和解決新穎問題等進階任務，未來AI訓練將轉向由高技能專家設計的互動式軟體環境，並強調持續性的全職投入，而非零散的承包工作。文章強調，優質的數據和設計精良的強化學習（RL）環境是AI突破的關鍵瓶頸。
+ 這篇文章觸及到AI發展的根本問題，過去對數據產製的輕視確實阻礙了AI的潛力。
+ 終於有人提出AI訓練需要的是「軟體」和「深度專業」，而不是一味堆疊模型。
#人工智慧 #數據 #軟體工程 #訓練環境
Sweatshop data is over

Mechanize is a software company that builds RL environments and sells them to the leading AI labs.

Mechanize Inc.
GripNewsJul 25
🌕 花了數週時間手動優化組語，卻因為基準測試資料是隨機資料而一場空
➤ 基準測試資料的選擇：優化成功的關鍵
✤ https://www.vidarholen.net/contents/blog/?p=1160
這篇文章描述了作者在Java優化領域工作時，為了提高大型分散式數據處理平臺的效能，花費大量時間手動優化VarInt編碼的組語實現，卻發現由於基準測試使用的資料是隨機數，導致優化成果在實際生產環境中毫無意義的經歷。作者深刻體會到基準測試資料的選擇對效能優化的重要性。
+ 這篇文章提醒我們，優化前一定要確認基準測試的資料具代表性，否則再多的努力也可能白費。
+ 真是個慘痛的教訓！優化效能不能只看理論數字，要結合實際場景進行測試。
#技術 #優化 #效能 #組語 #數據
That time I wasted weeks hand optimizing assembly because I benchmarked on random data – Vidar's Blog

GripNewsJul 13
🌗 OpenICE：美國移民拘留數據透明化平臺
➤ 美國移民拘留數據詳情：人數、時長與經濟影響
✤ https://www.openice.org/
OpenICE 是一個由 AI Escape 公司開發的獨立數據透明化項目，旨在公開美國移民及海關執法局 (ICE) 和海關及邊境保護局 (CBP) 的拘留數據。數據顯示，截至2025年6月，每日平均拘留人數超過57,000人，其中ICE拘留約40,673人，CBP拘留約16,526人。被拘留者中，45.8%涉及其他移民違規，25.4%面臨刑事指控，28.8%為已定罪的罪犯。平均拘留時間為44.8天，ICE為37.7天，CBP為73.3天。此外，數據還顯示了拘留對勞動力市場和經濟造成的影響，估計每年損失14.9億美元的工資，以及相應的稅收損失。平臺還提供了拘留處理方式和拘留設施的地圖等信息。
+ 這些數據令人震驚，拘留人數之多以及對經濟的影響，都值得我們深入思考移民政策是否需要調整。
+ OpenICE 這樣的平臺非常重要，它能讓公眾瞭解真實情況，並促進關於移民問題的更理性討論。
#移民 #拘留 #數據 #美國
OpenICE - Open-Source tracking of ICE detainment statistics

Open-Source tracking of ICE detainment statistics

AI數字分析領航者  AI底層數據建模Jul 8

美國失業率的"暫停鍵"：五個月紋絲不動的數據，藏著什麼秘密？

文章：https://aitrendsplot.blogspot.com/2025/07/blog-post_8.html

#美國 #財經 #經濟 #失業 #勞動 #就業 #數據 #數據分析 #資料分析 #AI數據分析 #AI #dataanalysis #USA #unemployment #labor #artificialintelligence #economy #economicwatch #data #mastodon

am730Jul 1
慶回歸丨中國移動香港新舊客戶免費拎7天28GB 5G中國內地、香港共用數據包
#回歸 #電訊 #數據 #優惠 #香港 #中國內地
https://www.am730.com.hk/科技/慶回歸丨中國移動香港新舊客戶免費拎7天28gb-5g中國內地-香港共用數據包/575119
GripNewsJul 1
🌕 AI 領域並無新思維，只有新數據集
➤ AI 發展的真正動力：數據而非想法
✤ https://blog.jxmo.io/p/there-are-no-new-ideas-in-ai-only
作者 Jack Morris 認為，近幾年 AI 的進步並非源於革命性的新想法，而是來自於利用新數據集的機會。他指出 AI 的四大突破 – 深度神經網絡、Transformer 模型、RLHF（人類回饋強化學習）及推理能力 – 其實都與過去已知的技術有關，真正的關鍵在於能夠大規模運用新的數據來源，如 ImageNet、網路文本、人類標籤和驗證器。他預測未來的突破也將源自於對數據的更有效利用，而非全新的技術概念。
+ 這篇文章很有洞察力，讓我意識到 AI 發展的核心其實是數據的積累與利用，而非那些令人眼花撩亂的新技術。
+ 作者的觀點很有意思，也解釋了為什麼最近的大型模型進步幅度不大，可能已經榨乾了現有數據的潛力，需要尋找新的數據來源。
#人工智慧 #AI #數據 #研究 #趨勢
There Are No New Ideas in AI… Only New Datasets

LLMs were invented in four major developments... all of which were datasets

Token for Token
am730Jun 19
撤辣後私樓成交6.3萬宗 普通話買家佔四分一 人均購買力逾千萬 呢區仍然最多｜樓市數據
#樓市 #經濟 #數據
https://www.am730.com.hk/地產/撤辣後私樓成交6.3萬宗-普通話買家佔四分一-人均購買力逾千萬-呢區仍然最多-樓市數據/571673
am730Jun 17
失業率升至3.5% 建造零售地產業升幅明顯 孫玉菡：畢業生或進一步影響就業情況
#經濟 #就業 #數據
https://www.am730.com.hk/本地/失業率升至3.5-建造零售地產業升幅明顯-孫玉菡-畢業生或進一步影響就業情況/570962
GripNewsJun 13
🌖 為什麼我的撕裂光碟曲目名稱錯誤？還有為什麼少了一首曲子？
➤ CD ripping 的技術細節與metadata錯誤分析
✤ https://www.akpain.net/blog/inside-a-cd/
這篇文章探討了將CD轉錄為數位音檔時，可能遇到的曲目名稱錯誤和曲目遺失的問題。作者以自身經驗為例，分享了CD ripping的技術細節，以及如何透過MusicBrainz等開放式metadata資料庫來解決問題。問題的根源在於MusicBrainz資料庫中的錯誤資訊，以及CD本身資料的特殊性所導致的軌跡合併。
+ 沒想到CD ripping 竟然藏了這麼多技術細節，原來資料庫的正確性如此重要！
+ 瞭解了！以後要檢查轉錄出來的曲目資訊，確保沒有錯誤，不然聽音樂的心情都會被打亂。
#音樂 #CD #數據 #Metadata
Why Does My Ripped CD Have Messed Up Track Names? And Why Is One Track Missing?

A delve into CD ripping and metadata

abi abi