A. 領克ZERO，Concept有多強看看這內飾，點贊不
領克汽車旗下的全新車型ZERO內飾圖曝光，其豪華程度和科技感讓廣大網友看了禁不住豎起大拇指點贊。
作為領克品牌旗下的首款智能純電動汽車，同時也是基於浩瀚架構打造的第1款車型，領克ZERO在北京車展亮相以來，關注度頗高。
動力上，領克ZERO百公里加速在4秒以內，續航里程可達700公里，預計新車將會在今年下半年正式上市。
B. 急求CF女生戰隊名字。偶的CF名字Zero☆奶茶
Once★咖啡 你的前面英文詩zero 零的意思 現在女的比男的厲害 所以女的就是 once 是一的意思 而後面是奶茶 奶茶對咖啡 理所當然 所以…………
C. 對於最強AlphaGo Zero如何煉成的真心話，都在這里
最強AlphaGo Zero怎樣煉成
剛剛，Deepmind在Reddit的Machine Learning板塊舉辦了在線答疑活動AMA，Deepmind強化學習組負責人David Silver和其同事熱情地回答了網友們提出的各種問題。由於在AMA前一天Deepmind剛剛發表了《Mastering the game of Go without human knowledge》(不使用人類知識掌握圍棋)的論文，相關的提問和討論也異常熱烈。
什麼是AMA?
AMA(Ask Me Anything)是由Reddit的特色欄目，你也可以將其理解為在線的「真心話大冒險」。AMA一般會約定一個時間，並提前若干天在Reddit上收集問題，回答者統一解答。
本次Deepmind AMA的回答人是：
David Silver：Deepmind強化學習組負責人，AlphaGo首席研究員。David Silver1997年畢業於劍橋大學，獲得艾迪生威斯利獎。David於2004年在阿爾伯塔大學獲得計算機博士學位，2013年加盟DeepMind，是AlphaGo項目的主要技術負責人。
Julian Schrittwieser：Deepmind高級軟體工程師。
此前有多位機器學習界的大牛/公司在Reddit Machine Learning版塊開設AMA，包括：Google Brain Team、OpenAI Research Team 、Andrew Ng and Adam Coates、Jürgen Schmidhuber、Geoffrey Hinton、Michael Jordan 、Yann LeCun、Yoshua Bengio等。
我們從今天Deepmind的AMA中選取了一些代表性的問題，整理如下：
關於論文與技術細節
Q: Deepmind Zero的訓練為什麼如此穩定?深層次的增強學習是不穩定和容易遺忘的，自我對局也是不穩定和容易遺忘的，如果沒有一個好的基於模仿的初始化狀態和歷史檢查點，二者結合在一起應該是一個災難...但Zero從零開始，我沒有看到論文中有這部分的內容，你們是怎麼做到的呢?
David Silver：在深層增強學習上，AlphaGo Zero與典型的無模式演算法(如策略梯度或者Q學習)採用的是完全不同的演算法。通過使用AlphaGo搜索，我們可以極大改進策略和自我對局的結果，然後我們會用簡單的、基於梯度的更新來訓練下一個策略及價值網路。比起基於簡便的基於梯度的策略改進，這樣的做法會更加穩定。
Q：我注意到ELO等級分增長的數據只與到第40天，是否是因為論文截稿的原因?或者說之後AlphaGo的數據不再顯著改善?
David Silver：AlphaGo已經退役了!這意味著我們將人員和硬體資源轉移到其他AI問題中，我們還有很長的路要走吶。
Q:關於論文的兩個問題：
Q1：您能解釋為什麼AlphaGo的殘差塊輸入尺寸為19x19x17嗎?我不知道為什麼每個對局者需要用8個堆疊的二進制特徵層來描述?我覺得1、2個層就夠了啊。雖然我不是100%理解圍棋的規則，但8個層看起來也多了點吧?
Q2：由於整個通道使用自我對局與最近的/最好的模型進行比較，你們覺得這對於採用參數空間的特定SGD驅動軌跡對否會有過擬合的風險?
David Silver：說起來使用表徵可能比現在用的8層堆疊的做法更好!但我們使用堆疊的方式觀察歷史數據有三個原因：1)它與其他領域的常見輸入一致;2)我們需要一些歷史狀態來表示被KO;3)如果有一些歷史數據，我們可以更好地猜測對手最近下的位置，這可以作為一種關注機制(註：在圍棋中，這叫「敵之要點即我之要點」)，而第17層用於標注我們現在究竟是執黑子還是白子，因為要考慮貼目的關系。
Q：有了強大的棋類引擎，我們可以給玩家一個評級——例如Elo圍棋等級分就是通過棋手對局的分析逐步得出的，那麼AlphaGo是否可以對過去有等級分前的棋手的實力進行分析?這可能為研究人類的認知提供一個平台。
Julian Schrittwieser：感謝分享，這個主意很棒!
我認為在圍棋中這完全可以做到，或許可以用最佳應對和實際應對的價值差異或者政策網路給每一手位置評估得到的概率來進行?我有空的時候試一下。
Q: 既然AlphaGo已經退役了，是否有將其開源的計劃?這將對圍棋社區和機器學習研究產生巨大的影響。還有，Hassabis在烏鎮宣稱的圍棋工具將會什麼時候發布?
David Silver：現在這個工具正在准備中。不久後你就能看到新的消息。
Q：AlphaGo開發過程中，在系統架構上遇到的最大障礙是什麼?
David Silver：我們遇到的一個重大挑戰是在和李世石比賽的時候，當時我們意識到AlphaGo偶爾會受到我們所謂的「妄想」的影響，也就是說，程序可能會錯誤理解當前盤面局勢，並在錯誤的方向上持續許多步。我們嘗試了許多方案，包括引入更多的圍棋知識或人類元知識來解決這個問題。但最終我們取得了成功，從AlphaGo本身解決了這個問題，更多地依靠強化學習的力量來獲得更高質量的解決方案。
圍棋愛好者的問題
Q：1846年，在十四世本因坊跡目秀策與十一世井上幻庵因碩的一盤對局中，秀策下的第127手讓幻庵因碩一時驚急兩耳發赤，該手成為扭轉敗局的「耳赤一手」。如果是AlphaGo，是否也會下出相同的一首棋?
Julian Schrittwieser：我問了樊麾，他的回答是這樣的：
當時的圍棋不貼目，而AlphaGo的對局中，黑棋需貼7.5目。貼目情況不同造成了古今棋局的差異，如果讓AlphaGo穿越到當年下那一手，很有可能下的是不同的另一個地方。
Q：從已發布的AlphaGo相互對局看，執白子的時間更為充裕，因而不少人猜測，7.5目的貼目太高了(註：現代圍棋的貼目數也在不斷變化，如在30年前，當時通行的是黑子貼白子5.5目)。
如果分析更大的數據集，是否可以對圍棋的規則得出一些有趣的結論?(例如，執黑或者執白誰更有優勢，貼目應該更高還是更低)
Julian Schrittwieser：從我的經驗和運行的結果看，7.5目的貼目對雙方來說是均勢的，黑子的勝率略高一些(55%左右)。
Q：你能給我們講一下第一手的選擇嗎?ALphaGo是否會下出我們前所未見的開局方式?比如說，第一手下在天元或者目外，甚至更奇怪的地方?如果不是，這是否是一種「習慣」，或者說AlphaGo有強烈的「信念」認為星位、小目、三三是更好的選擇?
David Silver：在訓練中我們看到ALphaGo嘗試過不同方式的開局——甚至剛開始訓練的時候有過第一手下在一一!
即便在訓練後期，我們仍然能看到四、六位超高目的開局，但很快就恢復到小目等正常的開局了。
Q：作為AlphaGo的超級粉絲，有一個問題一直在我心中：AlphaGo可以讓職業棋手多少子?從論文中我們知道AlphaGo可以下讓子棋，我也知道AlphaGo恐怕讓不了柯潔兩子，但我想你們一定很好奇，你們是否有做內部測試?
David Silver：我們沒有和人類棋手下讓子棋。當然，我們在測試不同版本的時候下過讓子棋，在AlphaGo Master>AlphaGo Lee>ALphaGo Fan這三個版本中，後一個版本均可讓三子擊敗前一個版本。但是，因為AlphaGo是自我訓練的，所以尤其擅長打敗自己的較弱的前一版本，因此我們不認為這些訓練方式可以推廣到和人類選手的讓子棋中。
Q：你們有沒有想過使用生成對抗網路(GAN)?
David Sliver：從某種意義來講，自我對弈就是對抗的過程。每一次結果的迭代都是在試圖找到之前版本的「反向策略」。
傳言終結者
Q：我聽說AlphaGo在開發初期被引導在某一個具體的方向訓練以解決對弈中展現出的弱點。現在它的能力已經超過了人類，是否需要另外的機制來進一步突破?你們有做了什麼樣的工作?
David Silver：實際上，我們從未引導過AlphaGo來解決具體的弱點。我們始終專注於基礎的機器學習演算法，讓AlphaGo可以學習修復自己的弱點。
當然你不可能達到100%的完美，所以缺點總會存在。 在實踐中，我們需要通過正確的方法來確保訓練不會落入局部最優的陷阱，但是我們從未使用過人為的推動。
關於DeepMind公司
Q：我這里有幾個問題：在DeepMind工作是什麼感受?AlphaGo團隊成員都有誰?你能介紹一下AlphaGo團隊工作分配的情況嗎?下一個重大挑戰是什麼?
David Silver：在DeepMind工作感覺好極了:)——這不是一個招聘廣告，但我感覺每天可以在這里做我喜歡的事實在是太幸運了。有很多(多到忙不過來!:))很酷的項目去參與。
我們很幸運有許多大牛在AlphaGo工作。您可以通過查看相應的作者列表來獲取更詳細的信息。
Q: 你覺得本科生是否可以在人工智慧領域取得成功?
Julian Schrittwiese：當然。我本人就只有計算機科學學士學位，這一領域變化迅速，我認為您可以從閱讀最新的論文和試驗中來進行自學。另外，去那些做過機器學習項目的公司實習也是很有幫助的。
關於演算法的擴展和其他項目
Q：Hassabis今年三月份在劍橋的一個演講中表示，AlphaGo項目未來目標之一是對神經網路進行解釋。我的問題是：ALphaGo在神經網路結構上取得了什麼樣的進展，或者說，對AlphaGo，神經網路仍然是神秘的黑盒子?
David Silver：不僅僅是ALphaGo，可解釋性是我們所有項目的一個非常有意思的課題。Deepmind內部有多個團隊從不同方式來探索我們的系統，最近有團隊發表了基於認知心理學技術去嘗試破譯匹配網路內部發生了什麼，效果非常不錯!
Q: 很高興看到AlphaGo Zero的好成績。我們的一篇NIPS論文中也提到了對於深度學習和搜索樹之間效率的相似問題，因此我對於在更長的訓練過程中的行為尤其感興趣。
AlphaGo的訓練過程中，創建學習目標的蒙特卡洛樹搜索的貪心演算法、策略網路的貪心演算法、以及在訓練過程中價值功能變化的貪心演算法之間的相對表現如何?這種自我對局學習的方法是否可以應用在最近的星際爭霸 II API中?
David Silver：感謝介紹您的論文!真不敢相信這篇論文在我們4月7日投稿的時候已經發布了。事實上，它與我們的學習演算法的策略組件非常相似(盡管我們也有一個值組件)，您可以參考我們的方法和強化學習中的討論，也很高興看到在其他游戲中使用類似方法。
Q：為什麼早期版本的AlphaGo沒有嘗試自我對弈?或者說，AlphaGo之前也嘗試過自我對弈但效果不好?
我對這個領域的發展和進步程度感到好奇。相比起今天，在兩年前在設計一個自主訓練的AlphaGo的瓶頸在哪裡?今天我們見到的「機器學習直覺」又是經歷了什麼樣的系統迭代過程?
David Silver：創建一個可以完全從自我學習的系統一直是加強學習的一個開放性問題。 我們最初的嘗試包括你能查到的許多類似的演算法，是相當不穩定的。 我們做了很多嘗試，最終AlphaGo Zero演算法是最有效的，而且似乎已經破解了這個特定的問題。
Q：你認為機器人什麼時候能夠有效解決現實世界關於高度、尺寸方面的問題(例如，自己學習如何抓取任何形狀、尺寸、位置垃圾的設備)?策略梯度方法是否是實現這一目標的關鍵點?
Julian Schrittwieser：這主要是由於價值/政策網路上的雙重改進，包括更好的訓練和更好的架構。具體參見論文圖4對不同網路架構的比較。
Q：據說擊敗柯潔的ALphaGo Master的功耗只是擊敗李世石的AlphaGo Lee的1/10。你們做了什麼樣的優化呢?
Julian Schrittwieser：這主要是由於價值/政策網路上的雙重改進，包括更好的訓練和更好的架構。具體參見論文圖4對不同網路架構的比較。(你確認不是上一個問題的答案嗎)
Q：看起來在增強學習中使用或模擬Agent的長期記憶是一個很大的障礙。 展望未來，您覺得我們是否能以一種新的思維方式解決這一點? 還是說需要等待我們技術可以實現一個超級網路?
Julian Schrittwieser：是的，長期記憶可能是一個重要的因子，例如在「星際爭霸」游戲中，你可能已經做出了上千個動作，但你還要記住你派出的偵察兵。
我認為現在已經有了令人振奮的組件(神經圖靈機!)，但是我認為我們在這方面仍有很大的改進空間。
Q：David，我看過你的演講視頻，你提到增強學習可以用於金融交易， 你有沒有真實世界的例子? 你會如何處理黑天鵝事件(過去沒有遇到過的情況)?
David Silver：已經發表增強學慣用於現實世界的財務演算法的論文非常少見，但有一些經典論文值得一看，例如Nevmyvaka、Kearns在2006寫的那篇和Moody、Safell在2001年寫的那篇。
Q：你們和Facebook幾乎同時研究圍棋問題，你們能更快獲得大師級表現的優勢是什麼?
對於那些無法獲得像AlphaGo如此多的訓練數據的領域如何開展機器學習或者增強學習?
David_Silver：Facebook更側重於監督學習，我們選擇更多地關注強化學習，因為我們認為AlphaGo最終將超越人類的知識。 我們最近的結果實際上表明，監督學習方法可以讓人大吃一驚，但強化學習絕對是遠遠超出人類水平的關鍵之處。
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導演: 揚努斯·梅茲、巴勃羅·特拉佩羅、斯特法諾·索利馬
編劇: 萊昂納多·法索利、毛里西奧·卡茨、羅伯特·薩維亞諾
主演: 安德麗婭·賴斯伯勒、戴恩·德哈恩、加布里埃爾·伯恩、迭戈·卡塔諾、朱力安·塞奇威克、娜比哈·阿卡瑞、狄恩·巴斯科、露西·浮士德、韋恩·佩雷、戈登·德克海默、Érick Israel Consuelo、Giuseppe De Domenico、Mauricio Méndez、Harold Torres、Jesús Lozano、Armando Comonfort Santiago、José Salof、Claudia Pineda、Antonino Paone、Pablo Abitia
類型: 劇情、犯罪
製片國家/地區: 義大利
語言: 英語、義大利語、西班牙語、法語、沃洛夫語
首播: 2019-09-05(威尼斯電影節)、2020-03-06(美國)
季數: 1
集數: 8
單集片長: 48–66分鍾
又名: Zero, Zero, Zero
安德麗亞·瑞斯波羅格(《黑鏡》《斯大林之死》)有望加盟兩個新項目：尼古拉斯·佩謝執導的新翻拍版《咒怨》，和亞馬遜＆天空電視台打造的限定劇《零零零》(Zero, Zero, Zero)。
《零零零》由斯特法諾·索利馬(《格莫拉》《邊境殺手2》)執導，根據Roberto S aviano所著同名書籍改編，設定在國際化可卡因交易的世界裡。瑞斯波羅格商談出演Emma Landry，一位直截了當業務經理，管理家族金融帝國。
E. point zero品牌介紹
加拿大品牌吧？我買了他家一件羽絨服
F. TROJ_ZEROML.ET是什麼木馬病毒怎樣徹底刪除呢
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G. 叛逆的魯魯修 關於R2結局後的一點小問題
首先皇室的繼承並不需要民眾的的信任，繼承只需要「血統」就足夠了。現在還活著有」皇位繼承權「的人中只剩下了「第二王子」、「第二公主」、娜娜莉，這三個皇帝的直系親屬（其他都被第二王子連同首都一起炸成渣了）。因此只要「第二王子」、「第二公主」不站出來阻止，娜娜莉繼承皇位就順理成章。而且之前「第二王子」、「第二公主」公開表示過支持娜娜莉作為布里塔尼亞的領導者討伐魯魯修。我都沒有注意過有布里塔尼亞加入了超合眾國畫面。不過超合眾國的實權其實掌握在「黑色騎士團」手中的，因為朱雀所扮演的ZERO在民眾的面前「殺死」了邪惡的皇帝魯魯修，所以就沒有人有能力對ZERO身份提出質疑了。根據看到動畫的結尾ZERO從黑騎士團高層中鏟除了（其實是將其調離領導層而不是殺害！！「副司令去做日本首相，卡蓮回去做學生了，藤堂和女部下結婚之後退隱了，玉城被迫去開小酒館，記者被打死了」）所有知道「ZERO與魯魯修」關系的人。這樣黑色騎士團就掌握在朱雀的手中，也就意味著在超合眾國中掌握主導權也是朱雀。因此只要動用超合眾國的力量和ZERO威望話想洗白一個國家可以說是輕而易舉的事情。再者說布里塔尼亞的暴行全部會被歸結為「暴虐皇帝魯魯修」所為，現在的領導者娜娜莉、第二王子、第二公主都參加了對「暴虐皇帝魯魯修」的作戰，所以會有一定的國際信任度再加上超合眾國的漂白，布里塔尼亞恢復一定的國際地位還是有可能的。
至於朱雀活下來的問題很簡單，因為「蘭斯洛特加強版」在爆炸時候已經和卡蓮的機體兩敗俱傷有一段的時間了，這樣朱雀有足夠的逃生時間，然後朱雀只要混在魯魯修的警衛中就可以了，在那時候魯魯修還在「天空要塞」中，而且第二王子給自己准備的逃生飛機還在，只要等魯魯修完了事大家一起悠閑地坐著飛機回到地面就可以了。再者說了既然魯魯修已經完全控制了「天空要塞」，也有可能把「天空要塞」降落到地面，然後補充燃料在扔到太陽上去。所以朱雀活下來是很正常的事（怎麼說人家身上還背著一個詛咒呢）。
對了關於超合眾國我在補充一句：布里塔尼亞很早之前就加盟了，是由超合眾國第二代最高評議長「魯魯修」通過的。所以布里塔尼亞就沒必要第二次加盟了。
我最後只想說一句 這只是動畫，認真你就輸了！！！！！！！！！！！！
H. 奶茶妹妹英語口語怎樣
chit
chat就是私下裡拉家常，沒有任何義務規定，你必須去提前寫好演講稿，去精心准備，要大膽發言，滔滔不絕，氣勢恢宏，私下的場合，這么端著不累？以這個標准來看，奶茶的遣詞造句並不差，狀態也很放鬆，不讓人覺得緊張，賓主盡歡，我看不出來這段發言有什麼問題。而且單純以chit
chat的標准來看，美國人私下裡講話，就是超級弱智的，根本不像美劇裡面那麼滔滔不絕邏輯縝密，而是顯得非常無腦，動不動就you know,
you know, you know,
前幾天，為了進軍國際服裝業，開拓時尚業務，章澤天還舉辦了一場私人宴會，聽說把美國半個時尚界大咖都請來了。
這些大咖都是「國際重量級」的。有滿頭銀發，被時尚界譽為「史上最高齡時裝偶像」 艾瑞斯·阿普菲爾(Iris Apfel)，也有Tiffany&Co及美國頂級皮草時裝品牌Dennis Basso的副總裁。真是星光閃耀。
為了探路子，尋求和國外大牌的合作，京東派了老闆娘辦了個私人宴會，拉近雙方關系。劉太太果然不辱使命，以女主人的姿態，全英文招呼各方來客，暢談京東市場願景、向各大牌伸出橄欖枝。
1. We are so honored to have you all here tonight.
我們非常榮幸今晚能邀請到大家。
2. My husband Richard founded this company 12 years ago, from zero to now. We listed it in Nasdaq three years ago with market cap (capitalization) of $40 billion.
我的丈夫劉強東12年前白手起家創辦了京東，3年前，我們在納斯達克上市，市值為 400億美元。
3. Last year, our GMV, sales volume is $140 billion.
去年，成交總額，或者說銷售額為1400億美元。
1) 奶茶妹妹第一句話用的是比較經典的開場詞：we are so honored to have sb...，這種句型經典又禮貌，還是不錯的。
2) Nasdaq: 美國證券業協會行情自動傳報系統的縮寫，創立於1971年，迄今已成為世界最大的股票市場之一。
3)GMV: Gross Merchandise Volume 成交總額
其實呢，商務宴會中還有一些常見的寒暄語和祝酒詞，如果你有機會參加類似宴會，趕快學起來。
祝酒詞：
1. At this point, I propose a toast to sb, to your health.
現在我提議，為了XXX，為了您的健康乾杯。
2. Bottoms up!/ Cheers!
乾杯!
寒暄詞：
1. I've heard so much about you.
久仰了。
2. You've had a long day./ You've had a long flight.
辛苦了!
3. Distinguished/Honorable/Respected friends
尊敬的朋友們!
4. On behalf of XXX, I wish to extend our warm welcome to the friends.
我代表XXXX，歡迎各位朋友。
5. I'll surely remember you and your invitation to him.
我一定向他轉達您的問候和邀請。
6. I will see myself out, please.
請留步，不用送了!
7. At your service!
願為您效勞!
8. Host a dinner/banquet/luncheon in honor of…
為…舉行宴會/宴請
9. Serve a course
上菜
10. Please make yourself at home./Please enjoy yourself.
請隨便!
11. As you have a tight schele, I will not take up more of your time.
您的日程很緊,我們的會見是否就到此為止。
希望能幫助到你，望採納！！！！