具体陈述一下问题，大部分优化问题和模型都能套这个伪代码。

我现在觉得国内制作这种比较大规模的游戏经验不足，初期策划的时候容易把目标定太高（之前有团队直接上开放世界，真的何必呢？线性关卡不香吗），就算是主创为了保持质量也完全可以做一个小而精的版本，被吹爆的只狼（虽然吹爆的人大多没玩过，玩过的人也大多没打过一半）其实本身体量也不大，这还是 FromSoftware 有体量，有经验，有稳定受众。CDPR 花了小十年才慢慢迭代到了巫师 3 的开放世界水平。
现在我处于持币观望，谨慎吹爆的状态，估摸着还得两三年，发售前问题不大就打算预购了。
题外话，虽然担心摊子大做不完，但是极度期待大闹天宫的关卡。

13.6.1 多了控制升级的选项，应该是可以禁止更新了，具体效果等到 14 正式版发了看看

用 chrome 呢？ safari 时有抽风

今时今日学校之外还有这样愿意耐心教人的可真是不多了，我觉得很棒啊。我实习的时候也希望有这样的人带。

b 站卡顿在我的 mbp 上表现很奇怪，某些视频在某些时间段会卡顿，完全没有规律，无法预知，同时间点上用安卓连接相同 wifi 看该视频表现正常，

关于推荐，多说一点。推荐主要涉及到两种 object：user 和 item （在 tiktok 里就是短视频）。国内版和海外版模型之间的可迁移性比较弱，因为首先用户不同（虽然可能潜在喜好相似），其次短视频本身也不同，在这种情况下迁移可能会产生负面效果，而且迁移的目的在于目标域（海外）数据较少，将源域（国内）的知识进行迁移，tiktok 明显不缺数据。因此迁移可能并不必要，按照相同思路从头训练一个比较好。
我觉得推荐就像搜索引擎一样存在反馈过程。更好的模型吸引更多的用户，产生更多的数据改进现有的模型，就像鸡生蛋蛋生鸡一样。tiktok 成功的原因有很多 ，推荐系统不是决定性原因，也不是最大的卖点。

tiktok 背后的模型大概是指它的推荐系统吧，虽然推荐系统在 16 年搭上了 deep learning 的车，但是在工业环境中大量应用的还是各种 feature 和 rule，这些东西听起来没那么 fancy，但是很好用。抖音的具体实现用了什么不太清楚，不过如果是神经网络基本很难逆推原始输入，这也不是现在的研究热点。
微软最在乎的大概是 tiktok 这块牌子和现有用户，模型它根据用户点击从头搭一个都行。

@YadongZhang 兄弟，这是摆在明面上的最低线了，无论你要申请什么类型的都要至少达到这个线

如果你因为 hk 最近的事情想捡漏的话，大概率捡不到，有相同想法的人不少，bar 没有显著下降。奖学金分几种，但是所有奖学金都是针对 mphil 和 phd 的，msc 是没有的。

最近几个月豆瓣崩了好几次，有时候几天刷不出东西，但是 web 端似乎是正常的，应该是安卓客户端的问题

gmail 的 web 端是我用过最好用的，我的大部分邮件都走 gmail 。跟学术有关的邮件走学校邮箱（ office365 ），但我觉得 web 端并不好用，所以一般只是收收邮件。我还有个新浪邮箱专门用来注册账号，很少使用。

我只在 linux 下一定使用英语，以前用 ubuntu 的时候遇到了一些跟系统中文有关的问题，即便现在换到 manjaro 上也习惯性使用英文版避免不必要的麻烦。ios 和 macos 我觉得中文使用体验都很好。windows 也没觉得有什么必要换成英语，毕竟我不爱折腾 windows 本身，也没遇到什么问题，不过学校的 windows 都是英语的，用着也没什么特别不习惯的。

原生邮件跳出可能是 gmail 的缘故，一个解决方法是：删掉邮件里的 gmail，开启 gmail 两步验证，为邮件应用生成一个专门的密码，然后不要用邮件里专门的 gmail 登陆，按照普通账户登陆，密码就用生成的那个。我没有试验过，已经转投 spark 了，但很多人说有效。

看着名字眼熟，突然想到上一任 department head 现在就在这里任职

每次这种问题我就想到我的 mbp 才 256G

@SNOOPY963 我也以为是日常嘲讽微信臃肿，没想到还真是想做个 os

safari 打开 b 站经常出问题，换成 private 模式才能正常