【浮世汇682】浪得太远了
【1】@北边的小米
影片送审后两个月拿回来审查意见，娄烨在办公室对（我猜是制片方的）工作人员说，拆迁和烧死的戏我肯定不删，删了还上什么上，工作人员说娄烨我们也要吃饭呐。娄烨没说两句就去了另外一个屋子。镜头一切，就是上映日当天娄烨说的那段话，为了这部电影他选择保持沉默。谁也不知道中间发生了什么。娄烨在片子里说，在中国保持作者性，又要花精力应对审查，对艺术家来说是一种巨大的消耗。
我没法儿想象如果导演们不需要花那么多力气对抗那些阻力，他们可以拍出来多好的作品，至少大家的工作和生活可以正常和轻松一些。摄影组拍了一个特别棒的航拍镜头（就是用在片头的那个），娄烨看到后特别开心，和摄影说昨天那个已经很好了，没想到比昨天的还要好！不行得抽一根。那份开心特别有感染力。冼村的部分在经历了九九八十一难后也拍完了，娄烨一下子松了一口气，也挺开心的。两种开心是不一样的。
一些印象深刻的地方：
娄烨希望演员从皮肤开始就有戏，每个人皮肤的质感都不一样，宋佳一进组就被要求做面膜，井柏然则是化妆组需要把他的皮肤画出因生气和冲动微微泛红的样子。李缇的扮演者出现也提到，拍颐和园的时候还年轻，脸上没那么多斑斑点点，还得用眉笔点上几个。
娄烨要的效果是“美术是看不见的美术”，那个墙看上去还是白色的，但其实灰色已经加进去了。他要氛围和整个现场对，因为如果这个目标达到了，粗略地说，这个电影已经有了。
片场可能会出各种事情，计划时刻被打乱，其实拍摄要做的就是尽可能维持。很多想不到的事儿呀，比如后勤没有做好，摄影组一天都没吃上饭，娄烨会打电话和后勤发飙。它不是拍电影，但是拍电影的一部分。再比如要拍重场戏前，有主要演员要请假，还得沟通协调。最后娄烨说，经纪人的眼光很影响演员的发展。（他没说是谁，就是开头的那场戏。）
摄像Jake说，娄烨是一个很清楚自己要什么的人。你看着他不会给你提什么要求，但他有决心，他会等到他想要的东西出现。
娄烨、Jake和颜卓灵聊天，娄烨说纵观电影史，没有一个演员能够特别纯粹地演戏，不存在。他说他也很想就特别纯粹地拍电影，除了电影什么都不想，但没有办法，总有各种事情要面对，要解决。
娄烨讲戏的时候说，林慧身上有两个悲剧，一个是她没有爱情，二是她在那样的时刻爱上了一个不该爱的人，那个人的干净反衬出她处在怎样的黑暗里。
看到了阿云被烧死那一段的侧拍。阿云站起来后，姜紫城立马拿起一根棍子打她，是要扑灭她身上的火，还是想把她打晕，我一时没想明白。侧拍在车的后面，姜的表情被车挡住，更难判断了。
井柏然一开始不太适应长镜头拍摄动作戏，很累，动不动拍完一个镜头就头晕目眩去吐一次。（原来不光观众吐啊）
陈冠希也不太适应，头几天还和导演组吵架，吵得挺厉害的。
马思纯试装的时候，发型是比较男孩子气的短发，和范晓萱的发型比较像。我觉得那个发型看起来没有电影里的钝，更好看一点。
我原来以为风雨云这个名字是在讲剧变时代里人就像风中的雨和云，这次在纪录片里看到英文名the shadowplay很早就定了，才明白它的另一个意思——云是雨的皮影戏。
【2】@贝小戎
【3】@潘萌SoPhia
首先，《纽约时报》以及其他主流媒体都有几个长期合作的供稿人，可以看作被认证的影评人，一部新片上映前，一般来说发行商的PR都会向媒体发出看片邀请，有经费的搞点媒体专场，没钱的就寄一些电影的剧情简介，预告和上映信息什么的，仅此而已，影评人愿不愿意来，看哪一场，会怎么写，都有最大的自由度，发行方肯定不能干涉，而媒体平台也不太会对影评人指手画脚。
我们当时完全0宣传经费，只是抱着试一试的心态写email请他们来看片，人啥时候来的我们压根都不知道，就看到见报了。
第二，《纽约时报》上的影评是不带打分的，就是纯纯的影评。
第三，分是打在metacritic上的，他家的分数metascore是由主流媒体电影记者和有资质的影评人汇合而成的，并且一定要提供自己的已发稿影评来源，相对来说比较有公信力。有些分是由作者直接打出的，有些是打星换算成分的，有些作者没有直接打分，则由网站阅读影评并以内容大致估算一个分数。
总之这个影评代表的是该作者的观影意见。作为影迷，如果有长期阅读影评的习惯，自然而然就会挖掘心仪的影评人，对我来说基本上三篇都写到我心坎里的，作者名字我就会特别留意一下，下一次会更信任对方的眼光一些。同时也会直接叉掉一些跟自己口味完全不合的影评，写得不行不看就完了。虽然这个作者的专业程度是得到供稿平台认证的，但这并不代表《纽约时报》对某个电影的意见，更不代表美国观众/美国人民/美国的意见（这不废话么
）
【4】@啵看你m啵
1.叶哲泰之死，在学校操场开批斗大会戴铁帽子被老婆和女儿亲自指控反革命最后被红卫兵抽死，叶文洁在台下看到一切。
2.全国武斗，坦克对轰，所有人拼尽全力只为升起一面旗帜，叶文洁的妹妹叶文雪也在武斗里被人打死从楼上掉下去。
3.女代表的温柔问候之后是狠毒的变脸，一盆水泼在叶文洁身上差点把她冻死。
4.批斗大会的戏肯定没拍，剧版叶哲泰的死被隐隐约约改成了在家上吊自杀，所有红卫兵自然没戏份，文革结束后，叶文洁和红卫兵重逢对峙名场面自然也没有了，红卫兵口中的各种故事也没了，拒绝道歉后刺激叶文洁最终绝望黑化的理由自然也没了。
5.母女重逢，母亲再嫁高官，并不想见自己，继父表面热情，背后嫌弃厌恶，让叶文洁失去最后一个亲人。
截止目前为止，叶文洁所收到的刺激已经和原著比大大减少，后续还有只想着利用自己的领导，和对自己好但是不信任自己的丈夫，怀孕杀夫，这部分应该有拍。还有在红岸基地和各种名场面，比如大字报和批文，不知道会不会拍出来。
知道主创方面有难处，能拍到目前这样的程度已经出乎预料了，说出这样的话也蛮讽刺的，十几年前可以公开出版，十几年后不能公开拍摄放映，不知道三体如果是今天出版会不会被禁啥
【5】@荡科长
【6】@Lelac
Weissenberg 是一位法国钢琴家，1929出生于保加利亚犹太人家庭。2012年在瑞士去世后，洛杉矶时报的相关报道里引用了 Weissenberg 的自述：
1941年 Weissenberg 12岁时跟随母亲用假护照和伪造签证，想从德占保加利亚逃往土耳其，到达边境时被抓住，关进了边境上的临时集中营，不久后，不是会被遣返，就是会被送往德占波兰的犹太人集中营。
他们当时带了小背包，纸箱子，几个三明治和 a wealthy aunt 送给他的生日礼物，一个旧手风琴。
他在看守所里用手风琴拉了舒伯特的曲子。看守他们的德国人也很喜欢听。
忽然有一天，德国看守偷偷把他和母亲拉到火车站，匆匆忙忙让他们上了火车，把行李一件一件从车窗塞还给他们，把手风琴literally扔进了车厢。
德国看守用德语对他母亲说了一句“Good luck”后便离开，消失不见了。
半小时后，火车开过国境线。第二天，Weissenberg 和母亲抵达了伊斯坦布尔。
那之后，他们去了巴勒斯坦，1946年去了美国。Weissenberg 在纽约上了音乐学院，
1950年代他移居巴黎，取得了法国国籍。
再之后，他是卡拉扬最喜欢合作的钢琴家之一。
在自述里，He said luck “sometimes produces tiny miracles” and “our unexpected piece of luck was a musical instrument, the dear old accordion.”
幸运有时创造微小的奇迹，他和母亲的小奇迹，是那件不离身的旧手风琴带来的。
看守所、前途未卜的犹太人、德国看守、少年、手风琴、舒伯特的曲子、火车站、good luck，像电影里的一幕。也可以联想到很多那个背景下更沉重的、unlucky的人和事。
还有那个德国看守的之前和之后。
【7】Murph丶璇
这实际上是一篇关于 OpenAI 的文章
一个公司的创始人，对每个具体业务的理解大概率都是不如下属的，为什么投资人却无比重视创始人本身的特质和素质呢？原因之一是创始人能够提供两个只有 TA 才能提供的价值：远见和信仰。而这两个东西，才是一个公司真正的价值所在，因为它们才是最 distinctive 的，真正独特的东西。
什么是远见（Vision）？就是看到尚未发生但大概率会发生的那个未来，知道世界正在往什么方向演化，以及演化的速度如何。
什么是信仰（Belief）？就是无条件的相信，在考验面前，在困难面前，风雨无阻。
唐僧之所以是唐僧，不仅因为他知道我要去西天取经，这就是他看到的那个未来。更在于他无比的坚定，即使这一路上有无数的妖怪都想吃了他。孙悟空可以没有，但唐僧不能没有，因为没有唐僧，孙悟空即使有，也早就放弃了取经回花果山找紫霞去了。
让我们举两个例子，当然，无论举多少例子，都是极小概率的幸存者偏差，因为创业成功本身就是小概率事件。创业需要运气，但也绝对不是仅有运气就可以成功的。最后我们再来讨论幸存者偏差的问题。
一个比较遥远的例子，张一鸣在创立字节跳动的时候，只有一个远见，就是推荐比搜索好。让机器把一个用户想要的信息推给她，比让她每天自己去搜索要更符合人性。所以这就是一个尚未发生但大概率会发生的那个未来，世界正在向这个方向演化。
但问题是，推荐系统在 2012 年还是非常小众的技术，当时机器学习和后来的深度学习远远不像 2016 年 AlphaGo 之后那样风靡全球。所以当时整个中国懂这项技术的人才非常少。如何才能找到他们呢？找到孙悟空呢？
当时做了非常多的尝试，我只举两个比较有趣的例子。第一，当时一鸣找来了宿华，也就是现任快手的创始人之一。宿华之前在谷歌工作，他所在的张栋的团队是当时国内极少数懂推荐系统的团队，因为当时只有谷歌这样的公司在研究这样的技术。当一鸣的团队听完宿华给他们讲推荐系统时惊为天人，后来一鸣想给 5% 的股份让宿华加入字节，但宿华没同意。后来宿华加入了程一笑创建的快手并成为大股东，帮助快手完成了技术上的飞跃，才超过了一众短视频平台，有了今天的地位。第二，当时有一本即将出版的书，是项亮写的《推荐系统实践》。一鸣在看了文稿之后又力邀项亮加入，但还是被拒绝了，毕竟当时的字节实在太小了。
而我们知道，今天的字节跳动已经是国内甚至全世界最懂推荐系统的公司了，抖音和 TikTok 的大杀四方就是证据。这一切都始于一个远见，和更重要的，一个在困难面前，风雨无阻的信念。
第二个例子，是我真正写这篇文章的目的，就是 OpenAI，因为对 AI 这个领域来说，一切才刚刚开始。
OpenAI 的创始人 Sam 的远见是什么？就是 AGI，通用人工智能。他对 AGI 的定义是，第一，在大多数任务上 AI 的表现都超越人类；第二，可以创造出新的知识，帮助人类进步。
Sam 是这么想的，也是这么做的。让我们从一篇著名的论文聊起。
2017 年，在咱们微博中反复出现的论文 Attention is all you need 横空出世。之前人们在处理自然语言模型 NLP 时，都用 RNN - 循环神经网络，然后再加入注意力机制 - Attention Mechanism。所谓注意力机制，就是让 AI 拥有理解上下文的能力。比如苹果手机的“果”，和苹果的“果”，是拥有不同含义的，前一个和微软更接近，后一个和香蕉更接近（所以我建议我的好友在创业时一定要取名为香蕉，都决定创业了，怎么能不相信玄学呢？）。在注意力机制诞生之前，AI 无法区分这两个“果”的含义。
但 RNN + Attention，会让整个模型的处理速度变得非常非常慢，因为 RNN 是一个词一个词处理的。所以这篇论文就说，我们不要 RNN，只要 Attention，于是就有了题目：Attention is all you need！而这个没有 RNN 只有 Attention 的自然语言模型就是 Transformer - 变形金刚。论文的作者都来自谷歌，他们后来全部去创业了，心疼谷歌一秒，毕竟写出这样的论文，投资人早就把他们家都给拆了。
这个只有 Attention 的模型不再是一个词一个词的处理，而是一个序列一个序列的处理，可以并行计算，所以计算速度大大加快，一下子让训练大模型，超大模型，巨大模型，超巨大模型 …… 成为了可能。
于是 OpenAI 在一年之内开发出了第一代 GPT，Generative Pre-Training 生成式预训练。不用管什么是预训练，关键在于生成式。
GPT 的目标只有一个，就是预测下一个单词。比如输入 i love，它就会输出 Murph，然后自己再把 Murph 当做输入，继续输出下一个单词，比如 Me，然后是 too，然后是 We all are！所以后来大火的 GPT-3 和 ChatGPT 都可以生成大段大段的文字，就像和我们在对话一样。
当然，这篇文章不是写 OpenAI 的发展史哈，写这个 ChatGPT 比我厉害多了。而是要讲远见和信仰的故事。远见已经讲了，创始人 Sam 的远见就是 AGI，通用人工智能。那么信仰呢？信仰只有在考验和困难面前才能彰显力量。考验马上就来了。
看到 GPT 之后，谷歌的人又不淡定了，爆肝两个月做了一个比 GPT 大四倍，拥有 3.4 亿个参数的大模型，就是著名的 BERT，几乎在所有表现上碾压了 GPT。一方面是模型更大，数据量更多，另一方面，是 BERT 用了一个更简单的训练方法，也就是完形填空式的方法。比如输入是 i love Murph. ____, too. We all Are！然后输出是 Me；
显而易见，完形填空比生成式的预测下一个单词要容易的多。所以即使是同样大的模型，同样多的数据，BERT 的训练效果也要比 GPT 好的多。由于碾压级别的表现，BERT 的论文引用量是 GPT 的十倍。
OpenAI 蒙了，被人碾压了，怎么办？抄，还是不抄？这是一个问题。
但别忘了，OpenAI 的远见是做 AGI - 通用人工智能。而 AGI 必须是生成式的，会做完形填空的 AI 能通往 AGI 吗？
（这里要解释下哈，BERT 和 GPT 都是预训练模型，也就是说训练的方法和最终的应用可以是不同的。如果要具体讨论，就不可避免的要加入很多例如 embedding 这样 “书呆子” 才会懂的词汇。不要误解哈，“书呆子” 是这个时代最值钱的人。这里我们只需要知道，如果模型训练时的目标和最终的应用是一样的，那么效果当然会好的多。所以用生成式的任务训练出来的 GPT，当然在生成式的应用上就会效果更好）
所以在 BERT 大火（论文引用量是 GPT 的十倍）的情况下，坚持做生成式模型就成了考验，因为训练一个生成式的模型，它真的很难。面对巨大的不确定性，OpenAI 怎么办？加大投入！收集更多的数据，做更大的模型，期待大力可以出奇迹。
于是就有了后来大火的 GPT-3 和 ChatGPT，那个可以帮我们写论文，写代码，进行多轮对话，能完成各种各样只要是以文字为输出载体的任务的神奇 AI，是当前人类对于 AGI 最大胆的一次尝试。有人估算光训练 GPT-3 就花了 1200-1500 万美金。而在拿到微软 100 亿美金的投资之后，Sam 又可以继续自己改变世界的使命了。
事后来看，这似乎是势所必然的，毕竟砸了这么多钱进去，大力出奇迹。但在事前，没人知道生成式 AI 这条路能否超越 BERT，能否进步到今天这个样子。毕竟如果这么简单就可以判断，那么做出 ChatGPT 的就不是 OpenAI 这家创业公司，而是那些市值万亿美金的大公司们了。毕竟让 OpenAI 这家创业公司砸 1500 万美金需要的勇气和让苹果、谷歌砸 1500 万美金所需要的勇气是完全不同的。
在不确定性面前，是创始人需要做出那个充满了信仰力量的一跃，因为 TA 想实现 TA 所看到的那个未来。这是最让我喜爱 OpenAI 和 Sam 的地方。
本来还想写三件事：
第一，远见到底是如何产生的？因为曾教授说的「没有远见就没有战略」，是我最喜欢的有关战略的一句论述，所以研究战略，关键在于研究如何产生远见，如何看到那个尚未发生但未来大概率会发生的未来。
第二，即使举再多的例子，也不过是极小概率的幸存者偏差。即使拥有了远见和信仰，就能成功吗？这是一个人生哲学的问题，我很想聊一聊呢。
第三，Sam 的另一个远见是多轮对话式的生成式 AI 一定会代替 Google 搜索这种产品形态，我 120% 赞同，哈哈，但要讲清楚为什么还要从商业模式和用户价值这两个维度做深入的讨论。
但这篇文章的字数已经太多了，还是下次再聊吧 ^.
第二梯队是一些扎实的叙事片，“一秒钟”，“千里走单骑”，“摇啊摇，摇到外婆桥”，“有话好好说”，“秋菊打官司”，都有独到贡献。
第三梯队是一些尝试。非职业演员的“一个都不能少”，古装大片“英雄”，经典改编的“黄金甲”，“悬崖之上”也不错——也是希区柯克式的尝试，早期的警匪片“代号美洲豹”，都属于饱满，有元气的电影。
第四梯队是一些商业电影。太受美国电影影响了，严某某编剧时期也机械，“我的父亲母亲”，“山楂树”，“十三钗”，“归来”，“狙击手”等等，机械走过场，布局特别细，各种机心算计，希望观众被他网络进去的意图太明显了。
最差的是几部古装空洞大片，“长城”，“影”，毫无价值，毫无意义的一堆碎片。“十面埋伏”形式感很好，但后半场泄了气，比前两部好点吧。
“满江红”在二三之间吧。
张艺谋很多电影有黑泽明的影子——可惜他没有像黑泽明，有自己御用的演员三船敏郎，性感的像野兽，爆发力像豹子，演技像神，太用流行明星的他，没有一直固定被使用的“银幕化身”。
【9】@QuiDovinum
第一部的译后记中，Ken Liu写他翻译的目标是“当一位忠实的译者，尽可能地保留原文意思的细微之处，不修饰也不省略。”而对照出版时实际呈现的效果，这个描述也许达到了不诚实的阈限。
就翻译工作本身而言，《三体》中无端冒出的性别描写之频繁，存在感之高，即使在中学时的阅读过程中也完全无法忽略，并被解读为作者风格或意图的一部分。将这部分全部润色遮盖的修改程度，已经不能归于译者自由裁量之内。它和遮盖不受欢迎的政治表达，或去除“色情内容”并无本质差别。审查并不必须是政府发出的。一个可能的类比是19世纪初Thomas Bowdler出版的家庭版莎士比亚。当代研究莎士比亚时，教授总是提醒学生，避免使用这套去除了莎翁原著“黄色”内容的洁本。而bowdlerize这个动词因此进入英语，生命力远比洁版莎翁和编者本人的事业更长久。
不过有一点是和三体翻译不同的。Bowdler编的洁本莎剧在副标题就写明了“未对对原文进行任何添加，但省略了那些不能在家庭中得体地读出的词语和表达方式”，而《三体》的英文读者则认为自己得到的译本“最大程度地忠实于原文”。
还有另一点差别。给莎剧出洁本是英文书出英文删节版，在原版广为流传也不被禁止的情况下，不影响读者能否读到原版。而在《三体》这边，语言壁垒意味着大部分英文读者一辈子也没有机会读到中文原著，甚至永远不得知区别的存在，可能有很多读者只是读畅销书，快餐吃完就完了。但这种会使读者无觉地喜爱上一个通过了滤镜的产物的做法，在信息差上端任意的决断，是道德上非常存疑的。
它的重点不在于所谓“给西方晒晒中国的性别歧视有多夸张”，而是它拿走了读者的知情和选择。
本来要再往下写点美国那边出版考虑，读者口味，但再想，《三体》英文第一部是2014年出版的，当时的中美和现在比都已经称得上是前世和今生。出版和翻译时，所有人几乎默认了中国在未来进一步的开放和平等，作为一部有野心进入“经典”的作品，在考虑西方读者口味的同时，也在考虑十年后，乃至更长时间之后，读者通过它对中国形象的感知。而现在，美国（还阅读长篇文字）的读者群体比当时更需要学会如何看待含有“不进步成分”的作品，而中国则在性别平等领域全面倒退。原作中的描写从时代遗存，竟又滑向反映现实。
在英语世界的出版是在忠实和畅销（和尽可能扩大影响力）之中选择了后者。真正从美丽的英译受益的群体，大概是无障碍读英文而且看不惯中文版的读者。而最需要性别平等编辑的，其实是中文版自己。2022年的英文世界再出版一部《沙丘》也不会受到什么损害，而中文世界已经太长时间无法得到最需要的东西，或者说，正是因为急需而无法得到。
【10】黑夜之睛滚雪球
美国荷兰日本达成对中国芯片禁止协议，部分浸润式DUV光刻机不卖了
1. 这个是业界早就预期的，因为浸润式光刻机可以用来造14nm芯片，最强可以到7nm。有些相关技术常识。
2. 最先进的叫EUV光刻机，13.5nm的极紫外光源，可以用较少的工序造7nm芯片。次先进的光刻机就是immersion浸润式DUV光刻机，光源是193nm的，但是在水里折射变137nm，加工能力更强，多次光罩叠加后可以做14nm芯片。
3. 中国已经有一些浸润式DUV光刻机，是ASML卖的。拜登搞的协议将让ASML和日本尼康都不能卖了，这样将无法扩产。 估计日本东京电子还会通过耗材供应，卡中芯国际等中国公司现有的光刻机制造能力。
4. 还能卖的是干法DUV光刻机，也是193nm光源，这种只能用来造55nm、40nm之类的芯片。28nm都不太方便了。这对中国芯片扩张产能有很大影响。
5. 现在局面明确了，中国公司之前的一些扩产假设需要调整，不能指望ASML和日本供应商，只有一些成熟制程里低级的还能扩产。
6. 最后的关键是，SMEE上电微到底行不行，浸润式光刻机搞得如何了，就顶在这了。美国方面应该是有了情报，中国自己没有搞出可以实际应用的浸润式光刻机（中国这可能更习惯叫28nm光刻机），所以就推进到这了。问题是还要几年，也不只是光刻机，还有很多配套。总体来说，群众慢慢认识到了难度，时间节点一再往后推。
【11】当前投放到了应用层的各种生成式AI服务
【12】@圆觉傅李剑锋
怎么就因为一篇负面影评断定美国人自以为是？烂番茄上《阿凡达2》的专业影评人推荐度是76%，而《流浪地球2》是77%；观众的推荐度则分别是92%和96%。当然，《流浪地球2》上线时间短，这个评分会有变化，但至少目前来看是正常的。
【13】在解放思想中统一思想
【14】@WritingPrompts
主角和反派都是能力强大的超能力者，而普通人无论用各种办法也永远也不可能跟主角或者反派一样发生变异。
如果去接近主角，你的所有家人会因为主角的原因遭遇不幸，你自己也时不时会被反派抓走用酷刑折磨，以此来威胁主角。但最终你会因为主角的庇护活到大结局；
如果加入反派，你的家人会安全活到最后，但你自己随时可能会被反派当炮灰，在大结局是生是死未知；
如果你选择继续当个普通人，你也有几率在主角和反派的斗争被误伤，失去幸辛苦苦还贷的房子，甚至有有可能莫名其妙就丢了命，在大结局是生是死也未知。
这时你选择：
——Via @Fxxkuhaha 投稿
@轻置玉臀新月子:你决定一遇到危险就脱裤子，让审核无法通过来
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作者：lichengxin
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来源：TechFM
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