年轻是那时我们最大的资本，但也正因为太过年轻，青春难免和遗憾交织：未曾说出口的告白、和曾经的朋友失去联络、大学没能选到喜欢的专业、毕业 前应该早点出去实习……种种难以释怀的遗憾，哪怕时隔数十年，仍有人困在原地。 而我们总习惯美化没有走过的那条路，每每回忆起，总会发出"如果当初XXX就好了"的感慨。 今年毕业季，"后浪研究所"发起了一项征集：如果穿越回学生时代，面对当年的自己，你想对TA说点什么？ 征集年轻人的心里话，袒露内心深处的向往。真诚的表达本身就充满力量。 这是"后浪告解室"的第3期，让我们一起来聊聊学生时代的遗憾。 每个人的学生时代，都是一段回不去的青春。这个夏天，想和大家聊聊学生时期的遗憾。 这里是"后浪告解室"栏目，没有神父，却为你保留一个安静的"告解座位"。 我们收到了一百多位朋友的真诚留言，他们的故事、遗憾、鼓励或忠告，像跨越时空的信件，从不同的人生坐标寄回到了第一现场。 01 他*的，早点分手摆脱。 @car 毕业1年 对2020年读初二的自己说 02 找个靠谱男的好好谈一场恋爱！ @car 毕业1年 对2020年读初二的自己说 03 不要分手，出了校园对象真难找。 @小鱼干 毕业8年 对2 ...

这里是 "后浪告解室" 栏目，没有神父，却为你保留一个安静的"告解座位"。 征集年轻人的心里话，袒露内心深处的向往。真诚的表达本身就充满力量。 这是"后浪告解室"的第3期 ， 让我们一起来聊聊学生时代的遗憾。 每个人的学生时代，都是一段回不去的青春。 这个夏天，想和大家聊聊学生时期的遗憾。 年轻是那时我们最大的资本，但也正因为太过年轻，青春难免和遗憾交织：未曾说出口的告白、和曾 经的朋友失去联络、大学没能选到喜欢的专业、毕业前应该早点出去实习…… 种种难以释怀的遗憾， 哪怕时隔数十年，仍有人困在原地。 而我们总习惯美化没有走过的那条路，每每回忆起，总会发出"如果当初XXX就好了"的感慨。 今年毕业季，"后浪研究所"发起了一项征集： 如果穿越回学生时代，面对当年的自己，你想对TA说点 什么？ 我们收到了一百多位朋友的真诚留言，他们的故事、遗憾、鼓励或忠告，像跨越时空的信件，从不同 的人生坐标寄回到了第一现场。 01 他*的，早点分手摆脱。 @car 毕业 1 年 对 2020 年读初二的自己说 02 找个靠谱男的好好谈一场恋爱！ @car 毕业 1 年 对 2020 年读初二的自己说 03 不要分手，出了校园对 ...

经历过"死"，才知道怎么"活"。 撰文｜ 张晶 编辑｜ 薇薇子 他说，40岁以前的自己就像一个追龙卷风的西部牛仔，追逐的是这个世界给他的一些框架和目标，出 爆款，当天王，然后追着追着就迷路了。 母亲的去世，好像把他从飘在空中一下拉回地面，让他对人生的触觉全都打开了。 封面图源｜ 受访者 46岁吴克群的蜕变，是从母亲的去世开始的。 2018年，患了癌症的母亲病情突然恶化，等他赶到医院时，母亲已经失去了意识。就差半个小时， 他没有见到母亲最后一面。那成了他此后最大的遗憾——从来不知道母亲最后要跟他说什么。 他被困在那错过的半小时里好几年走不出去。 如何面对遗憾，如何看待死亡，怎样学会告别……短时间内，吴克群的人生增添了许多困惑。 母亲去世那一年，吴克群的事业也走入低谷。他执导的电影首作《为你写诗》同年上映，票房口碑双 崩塌。他在社交媒体上写道：这场仗我彻底输了，一场用五年做的梦让我失去了所有。 吴克群的人生，似乎在39岁那一年重新归零。 经纪人郭佩在那一年结识了吴克群。郭佩记得那几 年，不论她做错什么事，吴克群总是笑笑，有时候感觉这个艺人情绪太稳定了，稳定得不像个活人。 后来她才明白，处在人生低谷的吴克群整个人都 ...

亚马逊的创业历程 - 1994年杰夫·贝佐斯放弃华尔街职业生涯 在华盛顿州贝尔维尤车库创立在线书店 初期与妻子亲自打包书籍并送货[1] - 公司第一个总部是普通出租屋 服务器设在车库 这种"第一天"心态强调持续创新和冒险精神[1] - 早期团队常在巴诺书店开会 形成与实体书店竞争的讽刺场景 贝佐斯提出"快速做大"战略[5] 公司发展战略 - 选择二手书作为首销品类 因其需求广泛且易于运输 但目标远不止于此 旨在建立"万物商店"[10] - 抵制快速盈利诱惑 优先规模扩张 采用"遗憾最小化框架"决策 说服投资者支持亏损以建设基础设施[11] - 通过快速配送 低价和品类扩张提升客户体验 成功度过互联网泡沫 熬倒竞争对手[16] 业务转型与创新 - 从图书扩展到音乐 电影等商品 推出Prime会员 Kindle电子书和AWS 实现从零售商向平台转变[16] - AWS将内部能力转化为外部产品 重塑互联网经济模式 使公司成为商业和云计算基础设施[16] - 向第三方卖家开放平台 形成生态系统 业务涵盖电商 云计算 娱乐和人工智能领域[17] 当前市场地位 - 截至2025年7月市值达2.4万亿美元 全球第四大最有价值公司[17] - 重新定义供应链预期 影响劳动力市场 引发反垄断讨论 批评聚焦竞争 隐私和劳工问题[17] - 核心优势在于整合实体与数字服务的能力 现任CEO正推动AI服务纳入业务版图[17]

实时强化学习技术突破 - 核心观点：Mila实验室提出实时强化学习框架，解决现有算法在延迟敏感环境中的动作延迟和缺失问题，实现高频连续任务的即时响应[9][33] - 技术背景：传统强化学习采用"回合制"交互模式，存在环境暂停和智能体暂停假设，难以适应实时变化场景[5][6] 无动作遗憾解决方案 - 交错推理框架：通过异步多过程推理自适应调整并行时序，使1亿参数大模型能在每个环境步执行动作，完全消除无动作遗憾[13][16][17] - 性能验证：在Game Boy/Atari实时模拟中测试，1亿参数模型成功完成《宝可梦：蓝》的快速捕捉任务[18][19] 延迟遗憾解决方案 - 并行计算机制：借鉴CPU流水线技术，一次性计算所有网络层，将推理吞吐量从每Nδ秒提升至每δ秒[22][23][27] - 时序跳跃连接：最新观测值仅需单次δ延迟即可到达输出层，总延迟从Nδ降至δ[24][25][29] 技术协同应用价值 - 互补性：交错推理解决大模型动作输出稳定性，时序跳跃连接降低内部延迟，两者结合实现模型规模与延迟解耦[32][33] - 应用场景：适用于机器人协作（如厨师机器人）、自动驾驶、高频金融交易等毫秒级响应领域[2][33][34] 实验数据与性能 - 基准测试：在俄罗斯方块等实时游戏中，异步推理使大模型性能下降速度减缓，延迟遗憾效应显著降低[28] - 架构优化：通过过去动作/状态增强输入恢复马尔可夫特性，同步减少延迟和优化遗憾[31]

实时强化学习技术突破 - 核心观点：Mila实验室提出实时强化学习框架，解决传统强化学习在延迟敏感场景中的动作延迟和缺失问题，使大模型能在高频任务中实现即时响应[9][36] - 技术背景：现有强化学习基于"回合制"交互假设（环境/智能体轮流暂停），难以应对持续变化的实时环境[3][4] 现有技术瓶颈 - 无动作遗憾：因推理时间长导致智能体无法在每一步都采取动作，形成次优策略[7] - 延迟遗憾：动作基于过去状态计算，在随机环境中产生延迟影响[8] 解决方案1：交错异步推理框架 - 通过异步多过程推理实现：允许智能体利用全部算力进行并行计算，自适应调整时序偏移[11][14] - 技术效果：计算资源充足时，可完全消除无动作遗憾（1亿参数模型在《宝可梦：蓝》中成功捕捉）[15][17] - 性能表现：在俄罗斯方块等实时游戏中，模型规模增大时性能下降速度减缓（但延迟遗憾未完全解决）[19] 解决方案2：神经网络架构创新 - 并行计算机制：一次性计算所有网络层，将推理吞吐量从每Nδ秒提升至每δ秒[25][30] - 时序跳跃连接：最新观测仅需δ延迟即可到达输出层，总延迟从Nδ降至δ[26][31] - 组合效果：并行计算减少无动作遗憾，跳跃连接解决延迟遗憾，两者结合可恢复马尔可夫特性[27][33] 技术应用前景 - 互补性：交错推理确保大模型持续输出动作，时序跳跃连接降低内部延迟[35] - 行业价值：为机器人、自动驾驶、金融交易等延迟敏感领域提供高响应解决方案[36] - 突破意义：首次实现大模型在高频决策中不牺牲表达能力，推动强化学习在现实场景落地[37] 技术验证案例 - 游戏场景：1亿参数模型在《宝可梦：蓝》中实现快速适应和动作执行[17] - 性能基准：俄罗斯方块测试显示模型规模与性能下降呈非线性关系[19] - 延迟优化：通过时序跳跃连接将N层网络延迟从Nδ压缩至δ[31]