【2024W33】肖恩技术周刊(第 11 期):猴哥,我好急啊!

周刊内容: 对一周内阅读的资讯或技术内容精品(个人向)进行总结,分类大致包含“业界资讯”、“技术博客”、“开源项目”和“工具分享”等。为减少阅读负担提高记忆留存率,每类下内容数一般不超过3条。
更新时间: 星期天
历史收录: shawn-weekly
订阅方式: 微信公众号“肖恩聊技术”,除周刊外还有更多原创技术博文~

开篇图

黑神话悟空将于8月20号上线,猴哥啊,我是真的很急啊,急急急!

业界资讯

  • 「每周只上一天班」谷歌散漫制度遭前CEO怒斥:输给OpenAI,再下去要输创业公司了

谷歌前CEO埃里克·施密特(Eric Schmidt)在斯坦福大学的公开课上公开批评了谷歌的远程工作政策,认为这可能是谷歌在人工智能领域落后于OpenAI的原因之一。施密特指出,初创公司之所以能够成功,是因为员工们非常努力地工作,而谷歌的“每周只上一天班”政策可能不利于公司的竞争。这番言论引起了广泛的讨论和争议,有人支持现场办公以追求事业,有人则认为高效的工作可以在任何地方完成。

谷歌作为AI技术的先驱,拥有诸如Transformer等重要技术的基础架构,但在ChatGPT引领的AI浪潮中,谷歌似乎更多地扮演了追赶者的角色。与此同时,OpenAI的工程师们以其极高的工作投入和自愿加班的工作态度获得了业界的认可。施密特的言论在社交媒体上引发了热烈的讨论,有人认为这是制胜之道,而有人则对此持保留态度。

最终,施密特撤回了他的言论,并对可能造成的误解表示遗憾。谷歌和OpenAI都实施了类似的返岗政策,要求员工每周至少有三天到办公室工作。其他知名企业家,如摩根大通的杰米·戴蒙和特斯拉的埃隆·马斯克,也对在家办公政策持批评态度。Alphabet工人工会则认为,影响工作效率的真正因素包括人员不足、优先事项变化、频繁裁员等问题,而非工作安排。

施密特是谷歌创始团队的一员,尽管已离开Alphabet董事会,但仍是公司的股东,并积极参与科学和技术研究的慈善投资。谷歌在AI领域面临挑战,尤其是在OpenAI推出ChatGPT后,谷歌一直在努力防守其市场地位。尽管谷歌推出了新的AI产品,但在演示中也遇到了一些问题,显示出公司在AI领域的竞争中仍需努力。

  • 渐冻症偷走了他的语言能力,脑机接口+AI又帮他找了回来

渐冻症(ALS)患者哈雷尔在去年7月通过脑机接口手术和人工智能技术的帮助,成功恢复了沟通能力。哈雷尔大脑内植入的电极能够捕捉到他试图表达的语言意图,并通过AI技术生成接近他原始声音的输出。这项技术不仅帮助哈雷尔表达自己,而且其准确率高达97%,甚至超越了许多智能手机的语音转录应用。

哈雷尔的大脑皮层植入了四个电极阵列,每个阵列能捕捉64个神经元的电信号。手术后不久,系统就学会了哈雷尔的言语模式,并以99.6%的准确率记录并解析他的意图。随着训练的深入,系统能识别超过12.5万个词汇,准确率达到90%,并能够构建出哈雷尔内心所想的句子,这些句子几乎以他本人的声音传达。

哈雷尔的案例为语言交流障碍患者带来了新的希望,展示了脑机接口和AI技术的巨大潜力。这项技术的发展,部分得益于先进人工智能语言模型如ChatGPT的帮助,它们能够将神经元活动转换为声音,并构建成句,确保输出内容贴近哈雷尔的真实意图。尽管这项技术展现出巨大的应用前景,但目前还不清楚它是否适用于更严重的瘫痪患者,且经济压力仍是患者及其家庭面临的一个重大挑战。

  • 刚刚,GitHub 遭遇全球宕机,Copilot 也瘫痪了,开发者:今天可以光明正大摸鱼了

GitHub作为全球知名的代码仓库和开发者平台,在2024年8月15日遭遇了一次全球性的宕机事件,影响了其网站及多项服务。这次宕机导致用户在访问GitHub时收到错误消息,提示没有服务器可以响应请求。不过,GitHub迅速回滚了与数据库基础设施相关的变更,服务在不久后恢复正常。

这次宕机不仅影响了GitHub的主站,还波及到了GitHub Pages、API请求、GitHub Actions等多个服务。根据Downdetector的数据,超过1万名用户报告受到了影响。GitHub的宕机事件并非首次,近年来已多次发生,其中2018年的一次宕机持续了24小时11分钟。尽管GitHub在微软收购后用户数大幅增长,但频繁的宕机事件使得一些开发者对其可靠性感到失望。

开发者们在社交平台上表达了不满,有人调侃GitHub的状态页面更新不及时,有人担忧GitHub的频繁中断可能面临法律诉讼。用户对GitHub的不满情绪在增加,他们认为像GitHub这样的服务,即使是短暂的宕机也是不可接受的,因为其托管了大量开发者的代码,宕机直接影响到开发者和企业的业务。

GitHub的宕机事件再次引发了对大型在线服务可靠性的讨论,也提醒了开发者和企业在选择依赖服务时需要考虑其稳定性和备份方案。

技术博客

  • 解密JVM崩溃(Crash):如何通过日志分析揭开神秘面纱

本文详细探讨了Java虚拟机(JVM)崩溃的原因、诊断方法和解决方案。首先,文章定义了JVM崩溃的概念,即系统突然停止运行,通常由于内存非法访问或物理内存不足导致。随后,通过一个Unsafe类的使用示例,展示了如何触发JVM崩溃,并强调了使用强大工具时需谨慎。

文章深入分析了JVM崩溃时生成的日志文件,包括错误文件和coredump文件,解释了如何通过日志中的文件路径、信息摘要、线程信息、进程信息、系统信息等来诊断问题。特别指出了崩溃日志中的关键信息,如崩溃原因、问题帧栈和核心转储文件等。

接着,文章介绍了使用gdb工具分析core文件的方法,包括查看调用栈、帧快照、汇编代码还原和内存映射等,这些步骤有助于开发者理解程序崩溃时的上下文和状态。

文章还分享了一些JVM崩溃排查的经验,如将崩溃原因分类为内存非法访问和物理内存不足,注意JNI的使用,以及敢于怀疑JVM本身可能存在的bug。

最后,文章强调了理解JVM内在机制的重要性,建议通过合理配置、使用监控工具和调优策略来降低JVM崩溃风险,并提倡在开发和运维过程中持续关注系统状态,及时进行故障排查。作者希望通过本文提供有价值的见解和帮助,以提高JVM的稳定性和性能。

  • 九大服务架构性能优化方式

探讨了服务架构性能优化的九大方式,并结合实际案例进行了深入分析。

  • 缓存:作为性能优化的核心,缓存可以显著减少数据访问延迟。文章讨论了使用浏览器缓存、服务端本地缓存以及Redis等中间件缓存数据的方法,并指出了缓存一致性、雪崩、穿透和击穿等常见问题及其解决方案。
  • 缓存淘汰策略:介绍了LRU(最近最少使用)算法及其在MySQL和Redis中的应用,并讨论了如何通过随机化过期时间和使用布隆过滤器等技术来解决缓存相关问题。
  • 并行化处理:强调了并行化在提高服务吞吐量中的重要性,举例说明了Redis 6.0引入的多线程模型和MySQL的主从同步中的并行处理。
  • 批量化处理:讨论了批量处理在减少网络开销和提升效率方面的优势,以及在Kafka和Redis中如何实现批量操作。
  • 数据压缩合并:分析了数据压缩对于降低存储成本和提升传输效率的作用,并举例说明了AOF重写和LSM树结构。
  • 无锁化:探讨了无锁化设计在提升系统性能中的作用,包括使用原子操作和消息队列来减少锁竞争。
  • 顺序写:强调了顺序写入在提升磁盘写入性能中的重要性,并讨论了MySQL和Kafka中顺序写入的应用。
  • 分片化:讨论了分片化如何帮助突破单机限制,提高系统的扩展性和并发能力,以Redis集群和Kafka的partition为例。
  • 避免请求:最后,文章指出通过减少不必要的请求和优化请求参数可以提升系统性能。

文章最后强调,服务性能优化应结合具体的服务架构进行,通过分析服务调用链和CPU消耗来识别瓶颈,并优化有问题的RPC调用和函数。通过学习中间件的底层设计思想,可以在架构选型和性能优化中做出更明智的决策。

观点

  • 李沐:创业一年,人间三年

李沐在创业一年后分享了他在BosonAI的经历和反思。他曾在Amazon工作,后因疫情推迟了创业计划,但最终决定离职创业。公司名字BosonAI来源于量子物理中的玻色子,象征着合作与联合。在融资过程中,他们经历了领投方在签字前退出的挫折,但最终成功完成融资。公司在购买GPU时遇到了许多技术问题,但通过积极沟通和创新解决了这些问题。商业上,BosonAI第一年实现了收支平衡,主要收入来源于为大客户定制模型。李沐认为,随着技术成本降低和行业领先者推动,将有更多公司尝试使用LLM。

在技术方面,李沐分享了他对LLM认知的四个阶段:从最初的新架构和大数据,到GPT4的震撼,再到针对具体问题训练模型,最后是设计Higgs系列模型,专注于角色扮演能力。他强调,好的垂直模型也需要具备通用能力。

李沐的愿景是创造能陪伴人类的智能体,具有高情商和智商,能够长期陪伴并真正了解用户。他认为,随着生产工具的发展,人类将更加个体独立,可能会更加孤独,因此陪伴型智能体将非常重要。

最后,李沐强调了团队的重要性,并分享了他对个人追求的看法,认为创造价值是获得存在意义的方式。他以幽默的方式回顾了自己的创业动机,并致敬所有创业者。同时,他还提到了公司的招聘信息,欢迎有志之士加入BosonAI。

  • 今天出生的人未来会怎样?

文章从今天出生的孩子的视角出发,预测了他们将如何与技术互动,并受到技术的影响。

从出生开始,孩子们就会接触到智能设备,如智能摇椅和播放摇篮曲的灯具。随着成长,他们将通过智能手机和智能手表与技术互动,学习并探索数字世界。教育领域也将出现人工智能导师,提供个性化的学习体验。

到了青少年时期,孩子们可能会体验到自动驾驶汽车,这些汽车内部空间可能更像客厅,配备有先进的交互技术。此外,社交媒体和在线约会将融合,提供更身临其境的体验。

进入成年后,人们可能会使用智能眼镜等设备来增强现实,提高工作效率。家庭生活也将由智能家具和机器人技术改变,提供更个性化的居住环境。

随着年龄的增长,人们可能会更多地依赖家庭人工智能来监控健康和提供情感支持。到了晚年,家庭可能成为个人的"室友",提供陪伴和帮助。

文章最后提出,未来的技术发展将取决于我们如何使用和控制它,希望民主得以延续,技术成为促进社会繁荣的工具,而不是反乌托邦的监视工具。作者以一种既乐观又谨慎的态度,展望了技术与人类未来的共生关系。

其他周刊

  • 科技爱好者周刊(第 313 期):如果新加坡没有空调

本期主要讨论了全球变暖对人类生活的影响,特别是对热带国家如新加坡的重要性。文章首先描述了中国多地经历的极端高温天气,并表达了对未来气候持续变暖的担忧。接着,文章通过李光耀的观点强调了空调在热带国家发展中的关键作用,认为空调的发明使得热带地区的发展成为可能。

作者提出了几个应对高温的措施,包括普及空调、改变城市设计以降低温度、保护户外劳动者等。例如,建议城市多植树增加树荫,改造建筑物底层为骑楼提供遮蔽,使用巨型遮阳伞、利用地下空间和山洞等天然降温场所,以及在屋顶和道路上使用白色涂料反射太阳光。同时,建议政府在高温天气下对户外作业进行限制,并为户外劳动者提供保护措施。

此外,文章还介绍了一些科技动态,如ACL 2024年会的论文分享会、"好友罗盘"的发明、风筝发电系统、苹果设备的"红屏模式"等。最后,文章提供了一些科技资源和工具的介绍,如IP地址池Proxy302、各种在线工具和AI相关项目等。

整体而言,这篇文章不仅关注了科技发展的最新动态,还着重讨论了全球变暖这一严峻问题,并提出了一系列切实可行的解决方案,体现了科技在应对环境挑战中的重要作用。

  • AIGC Weekly #84

周报汇总了一周内人工智能生成内容(AIGC)领域的最新动态和研究进展。开源图片生态FLUX因其高质量图片迅速受到社区关注,Xlabs推出了基于FLUX的Controlnet和Lora模型训练脚本,以及多种写实风格的Lora模型。Figure公司发布了先进的Figure 02人形机器人,具备语音对话、AI视觉系统和高自由度手部等特性。Deep Live Cam技术允许通过单张图片实现实时直播换脸,尽管存在一些技术限制,但其潜在的危险性不容忽视。

在其他动态方面,阿里发布了支持语音输入的模型Qwen2-Audio和专注于数学问题解决的Qwen2-Math系列模型。谷歌的Gemini 1.5 Flash模型成本大幅降低,使得更多人能够使用。产品推荐部分介绍了Transformer Explainer、Image FX、Mebot、Wordware和Master Comfy等工具,它们分别提供了交互式学习、图片生成、内容收集、AI Agents构建和ComfyUI节点查询的功能。

精选文章部分包括了Andrej Karpathy对RLHF的批评、AI时代设计的重要性探讨、DeepMind专家使用AI的经验分享,以及吴恩达推出的AI Python课程。重点研究涵盖了Matryoshka Diffusion Models、MindSearch AI搜索助手、IP Adapter Instruct模型、GMAI-MMBench评估基准和Lumina-mGPT多模态模型等前沿研究进展。

此外,周报还提供了关于Stable Diffusion AI画图的硬件适配信息,并推荐了作者运营的guizang.ai站点,用于展示AI资讯和研究内容。作者鼓励读者通过私信或邮件投稿,共同参与AI领域的讨论和发展。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.xdnf.cn/news/1544707.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系一条长河网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

YOLOv9改进 | 特征融合篇,YOLOv9添加iAFF(多尺度通道注意力模块),二次创新RepNCSPELAN4结构,提升小目标检测能力

摘要 特征融合,即来自不同层或分支的特征的组合,是现代网络架构中无处不在的一部分。虽然它通常通过简单的操作(如求和或拼接)来实现,但这种方式可能并不是最佳选择。在这项工作中,提出了一种统一且通用的方案,即注意力特征融合(Attentional Feature Fusion),适用于…

C++ std::any升级为SafeAny

std::any测试 #include <any>class A { public:int8_t a; };int main(int argc, char* argv[]) {std::any num((int8_t)42);auto a std::any_cast<A>(num);return 0; }异常&#xff1a; 0x00007FFA9385CD29 处(位于 test.exe 中)有未经处理的异常: Microsoft C 异…

网络威慑战略带来的影响

文章目录 前言一、网络威慑的出现1、人工智能带来的机遇二、网络空间的威慑困境1、威慑概念的提出2、网络威慑的限度3、人类对网络威胁的认知变化4、网络空间的脆弱性总结前言 网络威慑是国家为应对网络空间风险和威胁而采取的战略。冷战时期核威慑路径难以有效复制至网络空间…

AI大模型行业应用:企业如何走出一条智能化蜕变之路?

随着chatGPT的横空问世&#xff0c;我们对于人工智能在日常生活中的应用场景逐渐了解&#xff0c;无论是搜索、问答、文生图还是文生视频都出现了很多创意&#xff0c;甚至AI还可以做诗&#xff0c;输入一条指令&#xff0c;就可以让它当场赋诗一首。人工智能的发展&#xff0c…

五种方式帮你提升独立站销售额

想要提升独立站利润&#xff0c;一种方式就是降低你的单个购买用户成本&#xff0c;购买用户一方面是来源于广告引流&#xff0c;另一方面是自然流量和老用户复购&#xff0c;但许多新的独立站后者来源都是非常少的&#xff0c;比较依赖广告引流&#xff0c;当我们广告的单个用…

Splunk、Snort在入侵检测中的应用

前期准备 splunk环境验证 splunk相关命令 查看服务端采集了哪些客户端的日志&#xff1a; ./bin/splunk list deploy-clients Deployment client: CF787A85-1BF8-4460-9FA9-469FEEB95BCD applications: {_server_app_39.30: {action: Install, archive: /home/splunk/var/ru…

ChatGPT 诞生663天后,奥特曼罕见发表预言长文力推超级智能:时间不多了,还有不会使用chatgpt4请看文章开头?

还不知道怎么订阅chatgpt4.0和最新的大模型&#xff0c;可以看这里 &#xff1a;WildCard官方平台订阅chatgpt 今天&#xff0c;OpenAI 公司 CEO 山姆奥特曼在一篇题为《智能时代》的最新个人博文中&#xff0c;概述了自己对于 AI 驱动的技术进步与全球繁荣未来的愿景。这篇文…

用Swift实现验证回文字符串

如果在将所有大写字符转换为小写字符、并移除所有非字母数字字符之后&#xff0c;短语正着读和反着读都一样。则可以认为该短语是一个 回文串 。 字母和数字都属于字母数字字符。 给你一个字符串 s&#xff0c;如果它是 回文串 &#xff0c;返回 true &#xff1b;否则&#…

深度学习500问——Chapter14:超参数调整(3)

文章目录 14.5 如何改善GAN的性能 14.6 AutoML 14.6.1 什么是AutoML 14.6.2 自动化超参数搜索方法有哪些 14.6.3 什么是神经网络架构搜索&#xff08;NAS&#xff09; 14.6.4 NASNet的设计策略 14.6.5 网络设计中&#xff0c;为什么卷积核设计尺寸都是奇数 14.6.6 网络设计中&a…

一文详解GB28181、RTSP、RTMP

GB28181 GB28181 即 GB/T28181—2016《公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》。它是公安部提出的公共安全行业标准&#xff0c;在视频监控领域具有重要地位。 主要目的和应用场景&#xff1a; 目的&#xff1a;解决不同厂家的视频监控设备执行各自标准&…

相交链表 -------------应用

给你两个单链表的头节点 headA 和 headB &#xff0c;请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相交节点&#xff0c;返回 null 。 图示两个链表在节点 c1 开始相交&#xff1a; 题目数据 保证 整个链式结构中不存在环。 注意&#xff0c;函数返回结果后&…

【机器学习(十)】时间序列预测月销量案例分析—Holt-Winters算法—Sentosa_DSML社区版

文章目录 一、Holt-Winters算法原理(一) 加法模型(二) 乘法模型(三) 阻尼趋势 二、Holt Winters算法优缺点优点缺点 三、Python代码和Sentosa_DSML社区版算法实现对比(一) 数据读入和统计分析(二) 数据预处理(三) 模型训练和模型评估(四) 模型可视化 四、总结 一、Holt-Winters…

论文研读——《Task-Adaptive Negative Envision for Few-Shot Open-Set Recognition》

这是一篇关于少样本开集识别的论文。 目录 论文简介&#xff1a; 名词补充 论文的贡献 负原型生成器 确定动态阈值 共轭训练 补充&#xff1a;元训练过程 共轭训练过程 共轭训练损失 实验设置 总结 论文简介&#xff1a; Task-Adaptive Negative Envision for Few-…

怎么把照片转换成jpg格式?这5种转换方法简单高效

照片是我们记录生活、分享美好的重要方式。然而&#xff0c;不同设备和软件生成的照片格式各异&#xff0c;有时为了兼容性或文件大小的需求&#xff0c;我们需要将照片转换成JPG格式。很多小伙伴不知道怎么转换&#xff0c;下面来给大家分享5种简单高效的转换方法&#xff0c;…

tokenizer简述

知乎&#xff1a;难赋链接&#xff1a;https://zhuanlan.zhihu.com/p/721054525 简述 为了方便计算机处理文本&#xff0c;我们常把文本转化为数值的形式。具体操作是把文本分割成有意义的片段&#xff0c;再把这些片段映射为数组&#xff0c;就能够利用各种深度学习的技术来处…

FastStone Capture屏幕长截图软件注册码

FastStone Capture是一款功能强大的电脑屏幕截图、录像软件&#xff0c;并支持图像编辑、注释及分享等使用功能。FastStone Capture可以免费用30天试用&#xff0c;终身版88元单台电脑终身使用&#xff0c;终身更新。不过网上分享的FastStone Capture注册码似乎也可以正常激活&…

Java开发:文件上传和下载

一、文件上传 使用MultipartFile 类型接收参数&#xff1b; 调用上传有两种方式&#xff1a; 方式一&#xff1a;使用curl命令 curl -F "file/data/filename.txt" http://localhost:8080/upload --verbose方式二&#xff1a;使用html&#xff0c;写一个form表单&…

Mysql基本理解

系列文章目录 Mysql的基础理论知识 目录 系列文章目录 文章目录 一、数据库概述 1.数据库概念 2.数据库的作用 3.什么是关系型数据库&#xff1f; 4.Mysql的优点 5.数据库术语 6.SQL语言分类 二、Mysql安装 三、 Mysql使用 1.登录数据库、退出登录 2.创建、列出数据库 3.选择…

Node.JS有什么用?给谁用?怎么学?通俗易懂,超级详细!

现在&#xff0c;nodejs主要是前端的小伙伴来用的。前端小伙伴也不用说去怎么学node&#xff0c;而是把node当做是一个环境。我们利用这个环境去搭建上层的一些应用&#xff0c;去使用一些工具。就像学习Windows一样&#xff0c;我们没有必要深入了解Windows的每一个细节&#…

【hot100-java】【环形链表 II】

印象题 /*** Definition for singly-linked list.* class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode(int x) {* val x;* next null;* }* }*/ public class Solution {public ListNode detectCycle(ListNode head) {ListNode fasthea…