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[新聞] OpenAI釋出全新AI模組GPT-4o 全部免費、 原文標題： OpenAI釋出全新AI模組GPT-4o　全部免費、語音助手功能增強 原文連結： https://www.ettoday.net/news/20240514/2738108.htm 發布時間： 2024年05月14日 01:39 記者署名： 蘇晟彥 原文內容： 從CHATGPT開始掀起全民AI浪潮，其開發商OpenAI在 台灣時間 13日凌晨 1點舉辦直播， 由OPENAI 技術長 Muri Murati 公佈在2024年春季關於CHATGPT及GPT-4的更新，將釋出全 新的AI模組「GPT-4o」，將改善GPT-4-turbo在文字、圖像上等效率，並讓使用上更直觀 、簡單，預計將在未來幾週中向消費者免費發佈這項產品。 在發表會之前，外界就盛傳在今日（13日）的直播中，OPENAI將發佈GPT5的相關消息，但 OpenAI CEO Sam Altman也出面闢謠，在這次直播中將不會有任何關於5代以及搜尋引擎相 關的內容，而在13日直播開始後，由技術長 Muri Murati揭開序幕，確定將發布GPT-4的 更新模組，並命名為「GPT-4o」。 對此，除了改善ChatGPT的體驗模式，GPT-4o將更將直覺化的讓消費者可以透過這項服務 完成各種任務，同時增加其運作效率，相會比GPT-4-turbo快上約2倍以上，但價格只需要 原先的一半。同時GPT-4o更強化語音相關功能，將讓使用者可以像是個人助理一樣，即時 的與ChatGPT 互動。 在直播中，官方也直接示範當提出問題時，可以「打斷」它的回答，同時將會有更多「情 緒化」的回覆，甚至可以透過辨識使用者的語調，來產生不同的聲音。此外，GPT-4o 也 提升了 ChatGPT 的視覺（Vision）上能力，例如簡單的原始碼錯誤、簡單的數學問題等 等，都可以直接進行辨識。 最後，官方也正式宣佈，將推出桌面版 ChatGPT。而GPT-4o將開放給全部用戶免費使用， 但付費用戶將有5倍的容量上限。 https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=DQacCB9tDaw&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fwww.ettoday.net%2F&source_ve_path=MzY4NDIsMjM4NTE&feature=emb_title 心得/評論： https://openai.com/index/hello-gpt-4o/ 功能完全海放蘋果siri!! GPT-4o是邁向更自然的人機互動的一步——它接受文字、音訊和圖像的任意組合作為輸入 ，並產生文字、音訊和圖像的任意組合輸出。 它可以在短至232 毫秒的時間內反應音訊輸 入，平均為 320 毫秒，這與 的人類在對話中的反應時間相似。它在英語文字和程式碼上 的表現與 GPT-4 Turbo 的效能相匹配，在非英語文字上的效能顯著提高，同時 API 的速 度也更快，成本降低了50%。與現有模型相比，GPT-4o 在視覺和音訊理解方面尤其出色。 影片演示中GPT-4o可以兩個ai互動、幫你準備面試、視訊辨識剪刀石頭布輸贏、聽出對話 中人類在諷刺、辨識紙本數學題並教你兒子數學、兩個ai協調一致、教你西班牙話、跟siri 對話、即時翻譯、唱催眠曲、唱生日歌、視訊辯識你的寵物、現場分辨你在哪裡。 發布會上OpenAI特別感謝黃仁勳提供大量GPU! --
jackliao1990  ·  股票 Stock  ·  1天前
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[新聞] 科技大廠「驚爆關廠」！虧損230億 鴻海投 原文標題： 科技大廠「驚爆關廠」！虧損230億　鴻海投資被害慘 原文連結： https://news.tvbs.com.tw/life/2469426 發布時間： 2024/04/28 09:22 記者署名： 陳怡伶 原文內容： 科技大廠驚爆停產！鴻海轉投資的「夏普」（Sharp），如今竟爆出無預警「暫停生產」 部份大型LCD面板，連旗下面板工廠「SDP」都虧損1156億日圓（約230億元台幣），傳出 將在年中關廠。 夏普旗下的子公司「10代線堺工廠（SDP）」，是全球最先進的10代面板廠，生產大型LCD 面板，近年卻營業大虧損。SDP 4月13日公布財報資料，證實去（2023）年虧損1156億日 圓，與前年2022年相比，虧損額竟增加2倍。 連續2年嚴重虧損，如今爆出停止生產線！日媒《NHK》爆料，夏普決定開鍘SDP，無預警 「暫停生產」部份大型LCD面板，遏止虧損進一步擴大。 事實上，SDP曾是全球最先進的面板廠，甚至是全球第一座10代面板廠，如今再爆出夏普 為了停止工廠虧損，不僅已與客戶討論停產時機，甚至最快在「今年中關廠」。 而台灣科技業龍頭「鴻海科技」擁有夏普約34%股權，是夏普最大單一股東，創辦人郭台 銘曾多次親自飛日本主導收購案；沒想到，SDP卻連年賠錢，導致母公司鴻海2023第一季 就虧損173億元、季減68%。 心得/評論： 想當初四大慘業 面板 太陽能 LED 記憶體 台灣日本都被韓國打趴 現在面板 太陽能 LED 換韓國被中共打趴 養套殺大成功 韓國只剩記憶體勉強維持優勢 連最自豪的OLED也被中 共賠錢賣打爆了 --
jackliao1990  ·  股票 Stock  ·  2024-04-28
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[新聞] 中國經濟學家籲年輕人「別啃老」網友炸鍋 原文標題： 中國經濟學家籲年輕人「別啃老」 網友炸鍋 原文連結： https://tinyurl.com/8s32shtc 發布時間： 2024/4/26 13:00 記者署名： 徐筱晴 原文內容： 中國經濟陷入困局，受到高房價、高失業率影響，「買房」對中國年輕人來說已經是遙不 可及的夢想。但近日，中國一名經濟學專家公開呼籲年輕人，在買房的問題上不要焦慮， 應該老實租房、不要啃老。這番言論引起網路討論，更有人認為這番話顯示出該名專家完 全沒有了解到目前年輕人的真實生存狀態和買房動機。 根據《自由亞洲電台》報導，中國銀河證券原首席經濟學專家左曉蕾近來在《中新經緯》 的相關節目中，公開呼籲年輕人，「要自食其力，也要量力而行，不要老是去啃老，不要 老是抱著你的父母。在你沒有那個能力的時候，你就老老實實租房子，你要花更多的精力 去努力，去奮鬥，去打拼未來。我覺得這樣更好。」 左曉蕾的這番話，迅速引發輿論熱議，與此相關的話題「專家建議年輕人買房不要總啃老 」和「專家稱年輕人沒能力時就老實租房」衝上了中國社群平台微博熱搜。網友紛紛表示 ，「都不用買房了，把房地產都關門吧」、「專家的養老金太多了，建議砍個三分之一， 工作了一輩子，想必存款很多了，給年輕人留點活路吧」。更有人直言不諱地諷刺稱，「 就說沒希望就行了。」 左曉蕾還在節目中表示，年輕人不應加重父母負擔。她說道，「特別是，我不希望加重父 母的負擔來謀取你未來所謂的幸福生活。我覺得，這樣的年輕一代沒有太大希望。應該有 擔當，自己對自己負責。」 一名廣州潘姓民眾接受《自由亞洲電台》採訪時表示，他認為專家的這番話完全沒有了解 到目前年輕人的真實生存狀態和買房動機。他指出，雖然在西方年輕人搬出去很正常，「 但我覺得，在中國很難有這個土壤。」據他了解，一般真正能在廣州、深圳這樣的大城市 買得起房的年輕人，往往都是家裏本來就在這些城市有房。 由於年輕人工資不足以買房，因此一種常見的買房方法就是賣掉家裏的舊房子，再在父母 的資助下，結合自己的收入購買新房。而這也不光是為了自己，更是為了給全家人換一套 新房，讓家人過得更好。潘姓民眾表示，「這個專家這麼說，我覺得她只是想刺激那些韭 菜拼命給國家打工。」 根據人工智慧「微博智搜」所顯示的大眾情緒數據，對於「專家稱年輕人沒能力時就老實 租房」的話題，有36%的網友感到「悲傷」；感到「生氣」、「失望」的人分別為19%和 17%。此外，還分別有15%、6%和4%的網友，對此感到「平和」、「疑惑」和「感動」。總 體而言，網友的負面情緒佔了絕大多數。 曾在華北地區一座小城市生活多年的梁姓民眾則認為，左曉蕾的話沒有反映當代年輕人的 實際生活狀態。在他的家鄉，房價雖然低，但由於民眾的工資也低、工作機會少，因此很 多年輕人還是選擇去北京等房價昂貴的大城市工作，希望把家安在北京。 梁姓民眾表示，「去北京工作了，就要在那邊安家、置業買房，但不是在國企、央企之類 的地方工作的話，也很難買得起。這個專家應該多關注年輕人的生存狀態。」 心得/評論： 中共經濟不行後 萬惡美帝的文化突然變得值得學習了 既然不准打電動後你們依然躺平 那就請華人父母多學習美帝的父母 小孩一成年就應該趕出家門自力更生 --
jackliao1990  ·  股票 Stock  ·  2024-04-26
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[新聞] 踩晶片禁令紅線？技嘉喊冤：遵循規範未出 原文標題： 踩晶片禁令紅線？技嘉喊冤：遵循規範未出貨中國 原文連結： https://news.ebc.net.tw/news/world/416922 發布時間： 2024/04/24 07:50 記者署名： 原文內容： 美國政府禁止輝達（NVIDIA）與供應商向中國出售先進晶片，現在傳出多家中國學術及研 究機構透過經銷商取得輝達高階人工智慧（AI）晶片，輝達供應商技嘉對此喊冤。 路透社審閱數百份招標文件後發現，自從美國去年11月17日擴大實施晶片出口管制、強制 更多晶片和國家遵行許可規定後，有10個中國實體已從美超微（Supermicro）、戴爾科技 （Dell）及台廠技嘉科技生產的伺服器產品中，取得嵌在其中的輝達先進晶片。 技嘉今天向中央社記者表示，去年11月17日晶片禁令生效後，均完全遵循相關規範，未曾 出貨受到管制的產品到中國大陸。技嘉再次強調，一直嚴格遵守台灣相關法律及國際相關 禁令規範規定，沒有任何違反禁運禁令的情形。 技嘉與輝達合作關係緊密，去年8月輝達推出搭載NVIDIA L40S GPU（繪圖處理器）的OVX 伺服器，技嘉就是首波合作廠商之一。今年3月輝達在美國加州舉辦年度GTC技術大會，推 出新款AI晶片Blackwell B200，技嘉再度入列新晶片供應鏈，躋身「輝達概念股」。 知情人士告訴中央社記者，去年11月17日美國晶片禁令生效後，所有輝達供應商都不能出 貨受到管制的產品到中國，所有出貨客戶都會經過嚴格檢視，確保符合規範。 知情人士進一步指出，就算是受管制的產品，只要是在禁令生效前已經進口至中國，仍然 完全合乎法規。中國當地代理商、經銷商在禁令日期生效後，仍有些許庫存品銷售或出貨 給標案，也是正常商業流程。若缺乏具體證據，不宜憑空想像，甚或斷章取義。 技嘉本業生產主機板與顯示卡，因為搭上輝達旋風、搶攻AI伺服器商機，去年技嘉營收衝 上新台幣1367.73億元、年增27.51%，創歷史新高。技嘉整體伺服器營收占比已超過3成， 看好2024年伺服器出貨與營收將比2023年成長。 心得/評論： 爸爸冤枉啊 窩不知道那是中共的第三方白手套公司 請不要制裁窩 窩會跪主機板道歉 --
jackliao1990  ·  股票 Stock  ·  2024-04-25
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[討論] 台灣輝能領先世界量產固態電池? https://www.youtube.com/watch?v=dZJ9BHwBvxo https://www.youtube.com/watch?v=lMnprmwqvAk https://www.youtube.com/watch?v=NpdZkHxR2JM 儘管小粉紅狂吹寧德時代多麼"牛逼" 台灣的輝能卻宣布要在桃園 領先世界量產固態電池 豐田等大廠都沒這麼快 小粉紅對此反應兩極 有害怕這是下個台積電的 也有認定彎彎吹牛 天朝還是遙遙領先的 歐美大廠一度以為對手還無法解決鋰金屬負極的晶體生長問題 但輝能卻宣布已經解決問題 實現了5C快充(特斯拉才2.5C) 輝能官網聲稱自家的內傳導技術解決了內阻問題 其固態電芯封裝技術讓LCB良率來到99.9% 此外其安全機制可以防止燃爆 而MAB封裝技術則大大增加能量密度和減少成本 輝能已經籌到七億美金 賓士獲得優先測試輝能電池的機會 輝能宣稱其超級工廠將測試電動飛機 無人船 無人機 機器人的固態電池 --
jackliao1990  ·  股票 Stock  ·  2024-04-22
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[新聞] 被貪掉240億美元！越南政府出手救西貢商 原文標題： 被貪掉240億美元！越南政府出手救西貢商銀　憂「國庫被榨乾」 原文連結： https://www.nownews.com/news/6408108 發布時間： 2024-04-18 10:01:55 記者署名： 賴正琳 原文內容： 越南女首富萬盛發集團（VTP Group）董事長張美蘭（Truong My Lan）因貪污金額超過 400億美元，而遭法院判處死刑。其中牽扯到本案的西貢商業銀行（Saigon Joint Stock Commercial Bank）虧損最大，私底下其實已受到政府的資金援助，陸續給予240億美元， 以免西貢商銀倒閉。 《路透社》引述知情人士說法，強調越南官方之所以給予支持，就是為了防止該銀行倒閉 。截至4月初為止，越南央行已經向西貢商銀挹注約240億美元（約新台幣7784億元）的「 特別貸款」，這筆鉅額貸款並非一次到位，而是以每個月9億美元（約新台幣292億元）， 分批挹注支援銀行運作。 知情人士指出倘若政府不出手介入和提供資金，西貢商銀將面臨崩盤垮台命運，但他同時 也對這狀況感到憂心。「如果這種借貸關係持續進行不止，越南國庫早晚會被榨乾。」針 對報導，越南央行、財政部或是西貢商銀都未給予正式聲明回應。 據悉，早在2022年張美蘭爆出弊案被捕後，越南央行就主動啟動監管西貢商銀，但他們從 未對外公開鉅額挹注的細節和金額。這筆總額240億美元（約新台幣7784億元）的特殊貸 款，相當於越南外匯存底1/4、或是年經濟產值的6.5%，對國家財政基礎絕對有不小影響 。 原本張美蘭僅被控訴貪瀆逾百億美元，然而西貢銀行今年指控實際金額超過400億美元。 根據檢方搜集證據，張美蘭與同夥以11年時間海撈440億美元（新台幣約1.42兆元），另 外她還在自家地下室藏了超多現金，價值逾40億美元。而她的香港籍富商丈夫朱立基也有 涉入此案，被判處9年有期徒刑。 心得/評論： 越共完全照抄中共的改革開放 然而也把中共的房地產吸毒法也學起來了 在外商眼裡越南 就跟拉美國家一樣可以輕鬆詐財割韭菜 --
jackliao1990  ·  股票 Stock  ·  2024-04-21
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[新聞] 最懂AI的諾獎經濟學得主去世，大模型關鍵 原文標題： 最懂AI的諾獎經濟學得主去世，大模型關鍵技術受他研究啟發 原文連結： https://www.qbitai.com/2024/04/133191.html 發布時間： 2024-04-05 12:48:43 記者署名： 豐色 原文內容： 安息吧 一位90歲巨擘的逝世，正牽動整個科技圈的關注。 正如YC創辦人Paul Graham所說： 我關注的每一個人，都在對丹尼爾·卡尼曼表達敬意。 關注大模型技術的人，應該都對這位以心理學家身分獲得諾貝爾經濟學獎的傳奇人物並不 陌生—— 他在著作《思考，快與慢》中提出的“人類思維的快慢兩個系統”，深刻地影響了思維鏈 、大模型訓練和微調等關鍵技術的發展。 特斯拉前AI總監、OpenAI創始成員Karpathy曾在演講中指出，卡尼曼的雙系統理論，正是 思維鏈背後核心運用的原理。 除了AI，卡尼曼對人類判斷的見解，也影響了經濟學、金融、醫學等廣泛的學科。 卡尼曼生前工作普林斯頓大學的校長評價稱： 丹尼爾·卡尼曼改變了我們理解理性及其局限性的方式。 而他90年的人生，也如同他所提出的理論一樣，充滿了傳奇。 “人們會習慣由機器做出判斷” 儘管並未直接從事AI研究，卡尼曼的名字卻隨著大模型熱潮在AI領域被反覆提及。 他在暢銷書《思考，快與慢》中，提出了 思維的二元性 ，認為人類的認知系統包括 System1和System2兩個部分。 System1主要靠直覺，而System2是邏輯分析系統。 通俗來說，System1是一個快速自動產 生的過程，而System2是經過深思熟慮的部分。 這個理論對之後的大模型的訓練和微調，以及「思維鏈」方式都大有啟發。 特斯拉前AI總監、OpenAI創始成員 Andrej Karpathy 就在一場演講中指出，要想讓自然 語言處理中Transformer的表現更好，需要讓它一步一步地處理信息，而不能直接拋給它 一個非常複雜的問題。 例如即使是很簡單的數學題，如果要求大模型一步到位地給出答案，也很難得到正確結果 。 UW-Madison的助理教授Kangwook Lee分享了一道題，定義了一種“Q運算”，規則是 aQb=a+b-1（未直接在prompt中說明），要求大模型仿照規律進行計算，結果GPT4 、 Claude和Gemini這些最先進的大模型無一答對。 只有讓模型一步步推理，甚至需要不斷地給予引導，才能讓它輸出正確結果。 像這樣「一步一步」的處理方式是思維鏈的核心，而背後所利用的原理，正是卡尼曼提出 的雙系統理論。 除了被廣泛引用，卡尼曼本人從本世紀第一波AI浪潮開始，就對人工智慧技術保持高度關 注。 他曾在2017年的演講中公開發表觀點，認為AI終有一天會取代人們所做的一切。 而在ChatGPT問世後，卡尼曼再次對AI做出了相似的判斷： 我相信最終（AI）演算法會比人類更正確，最終人們會信任演算法。 這一切都需要 時間，但我不認為人們不可能信任演算法。 因為在他看來，即使是簡單的變數組合，演算法的「噪音」也肯定比人類少得多。 所謂“噪音”，是卡尼曼在Noise: A Flaw in Human Judgment（噪音：人類判斷力的缺 陷）一書中定義的，他將“噪音”解釋為導致人類針對相同事件做出不同判斷的原因。 舉個例子，兩位放射科醫師對同一張X光片，可能會得出不同的診斷結果，導致兩人判斷 不同的原因，這就是卡尼曼認為的「雜訊」。 在後來的一次訪談中，卡尼面將「噪音」的概念進一步明確為「判斷錯誤中不希望出現的 變化」。 但在肯定AI將會非常有幫助的同時，卡尼曼也毫不掩飾地表達了對AI可能對人類產生的影 響的擔憂。 當被問及是否擔心像ChatGPT這樣的AI的發展會不受人類限制時，他毫不猶豫地給出了肯 定的答案： 我認為關注這種情況的每個人都會感到擔憂，因為從短期來看，它的使用方式可能會 顛覆新聞業，因為很難區分真假。 這只是可能出現的問題之一，像這樣的問題還有很多。 從長遠來看，擁有卓越的智 力是一個巨大的威脅。 所以，我想很多人都很關心，我也一樣。 行為經濟學的奠基人 獲得了諾貝爾經濟學獎的卡尼曼， 本不是經濟學家 ，而是一名心理學家，準確地說是第 一位獲得諾貝爾經濟學獎的心理學家。 獲獎的理由是，卡尼曼與他的同事兼好友阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）合作，將認 知心理學應用到了經濟分析當中，為新的研究領域—— 行為經濟學 奠定了基礎。 頒獎詞中寫到，“他的工作啟發了新一代經濟學和金融學研究人員，利用認知心理學對人 類內在動機的洞察來豐富經濟理論。” 其中涉及了他和特沃斯基提出的 前景理論 （Prospect Theory，又稱展望理論），從人 的心理特質、行為特徵揭示了影響選擇行為的非理性因素。 透過一連串的實驗觀測，他們發現人的決策選擇取決於結果與預期的差距，而非結果本身 。 對於高於預期的 收益型結果 ，人們往往表現出風險厭惡，偏好確定的小收益，例如在 100%機率獲得1000元和50%機率獲得2000元之間，雖然二者的數學期望相同，但更多人傾 向於選擇前者。 而對於低於預期的 損失型結果 ，人們反而會為了避免確定的損失而表現出“風險偏好” ，比如在100%損失1000元和51%概率損失2000元之間，儘管後者損失的數學期望更大，卻 仍被更多人所選擇。 正是這個理論改變了傳統經濟學對人類行為的假設，而傳統經濟學認為人們都是理性的。 卡尼曼的理論更精確地描述和預測人類在各種經濟環境下的實際行為，影響了金融市場分 析、消費者行為研究、公共政策制定等多個領域。 除了為經濟學帶來全新的視角，卡尼曼一場名為 「經驗與記憶之謎」 的TED演講也吸引 了不少人的目光，在全球一共獲得了數百萬次觀看。 在演講中，卡尼曼提出了人類的“兩種自我”——“經驗自我”和“記憶自我”，經驗自 我活在當下，感受和體驗每一個瞬間，而記憶自我則負責記錄和講述生活故事。 兩者的 差異在於處理時間的方式和對故事的建構。 進一步地，卡尼曼在此之上探討了快樂的本質和人們對快樂的不同認知方式。 他指出， 人們對快樂的理解仍存在一些認知上的陷阱，這些陷阱增加了理解快樂本質的難度。 對於快樂而言，經驗自我記錄了我們生命中具體時刻的經驗，記憶自我決定了我們對自己 生活的整體滿意度。 卡尼曼指出，經驗自我和記憶自我之間不可避免地存在衝突，而把握好這兩種自我係，有 助於我們更好地認識自己的幸福感，並在追求快樂時做出更明智的選擇。 以上種種只是卡尼曼諸多理論中的一部分，卻足以體現他對於人的深刻理解與認識，或許 與他豐富的成長經驗密切相關。 “人是無限複雜有趣的” 卡尼曼1934年出生在現在的以色列特拉維夫，童年時光則是在法國巴黎度過的。 他與心理學的結緣，從這段人生歷程開始就已經埋下伏筆： 1940年，納粹德國佔領巴黎，卡尼曼一家當時就住在那裡。 身為猶太人，卡尼曼一家被要求佩戴六芒星標誌，並且遵守下午6點的宵禁。 有一次，小卡尼曼跟朋友玩得太晚，回家時街上已經空空蕩蕩。 他把毛衣翻過來藏住了 星星標誌，但還是倒楣地遇上了德國黨衛軍士兵，並且就在他試圖快點溜走時，對方叫住 了他。 令小卡尼曼意外的是，這位德國士兵對他表現得非常親切，不僅擁抱了他，還用德語溫和 地跟他說了些話。 士兵對小卡尼曼展示了錢包裡一張小男孩的照片，還給了他一些錢。 小卡尼曼至此更確信了母親對他的教導： 人是無限複雜有趣的。 最懂AI的諾獎經濟學得主去世，大模型關鍵技術受他研究啟發 1948年，卡尼曼和他的家人一起搬回了由英國暫時管理的巴勒斯坦。 此後，十幾歲的卡 尼曼表現出了與同齡人的一些不同。 例如，他進入的是一所宗教學校，但在15歲的某一天，走在回家的路上，他突然「福至心 靈」： 我突然意識到，我沒辦法相信上帝會關心我是否打飛機。 如果我無法想像上帝關心我，那麼我們就彼此毫無關聯，祂是否存在也不重要。 從 那一刻起，我成為了一個無神論者。 在後來的訪談中，卡尼曼對此進一步解釋說，在他十幾歲的這個階段，他發現相比於“上 帝是否存在”，他對“人們相信上帝的原因”更感興趣。 從那時起，他已經決心要投身 心理學研究。 在耶路撒冷希伯來大學，卡尼曼花了兩年的時間獲得了第一個學士學位，主修心理學，輔 修的數學。 他對自己感興趣的事情熱情非常高：曾經頂著41℃的高燒去聽神經生理學教授耶沙亞胡· 萊博維茲的講座。 畢業後，他被徵召入伍。 後於1958年赴美國加州大學柏克萊分校攻讀心理學博士。 在伯克利，他師從心理語言學家、女性主義先驅Susan Ervin，研究語義差異中形容詞之 間的關係，這使他能夠「 從事最喜歡的兩項工作：複雜相關結構的分析和FORTRAN程式設 計 」。 1961年，卡尼曼進入希伯來大學擔任心理學講師，正式開啟學術生涯。 他和特沃斯基的 長期合作也是在耶路撒冷啟動的。 有人用約翰·藍儂和保羅·麥卡尼來類比卡尼曼和特沃斯基的關係，對此，卡尼曼本人的 評價是，「這是一種恭維」。 實際上，卡尼曼和特沃斯基的性格相差甚遠： 特沃斯基永遠是party裡最亮的那個仔，而卡尼曼從學生時代就很“ 社恐 ”，這種嗨皮 的場合更是連去都不去。 特沃斯基的辦公桌上只放一支自動鉛筆，而卡尼曼的辦公室堆滿了他沒讀完的書籍和論文 。 但卡尼曼說，他倆總是「有共同的想法」。 這種思維方式的共鳴，使他們的私人關係也非常密切。 甚至在文章和著作署名這種事上 ，他倆都能 用拋硬幣來決定 。 阿莫斯·特沃斯基於1996年去世，沒有趕上成果獲頒諾貝爾獎的時候。 2022年，在一次採訪中，當卡尼曼被問到“你每天都會想他嗎？” 儘管在1980年代後，兩人的合作已逐漸減少，但卡尼曼的回答是，「是的」。 2018年，卡尼曼的妻子、認知心理學家安妮‧特雷斯曼去世。 兩年後，他從柏克萊搬到 了紐約，和特沃斯基的遺孀芭芭拉·特沃斯基住在一起。 還有一件事 說起來，卡尼曼的學術成果，或許能解釋一個許多人疑惑的問題： 為什麼迪士尼這樣的地方大排長隊，還是有很多人願意二刷三刷甚至N刷？ 因為，“有時，記憶中的經歷比經歷本身更重要”，而記憶中的經歷很大程度上是由最高 峰時刻及其結束決定的。 迪士尼花那麼多錢在最後時刻進行煙火表演，可不是白放的。 參考連結： [1]https://www.princeton.edu/news/2024/03/28/daniel-kahneman-pioneering-behavioral-psycheater-nobel-laureate-and-giant-field [2]https://www.washingtonpost.com/obituaries/2024/03/27/daniel-kahneman-dead/ [3] https://en.wikipedia.org/wiki/Daniel_Kahneman [4]https://www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/2002/kahneman/biographyal/ 心得/評論： 經濟學家預測股市時常常預設人類總是會理性分析後做出最有利益的選擇 這完全跟現實脫 節 因此預測錯誤的機率很高 --
jackliao1990  ·  股票 Stock  ·  2024-04-05
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[新聞] 反英偉達CUDA聯盟集結：Google英特爾高通 原文標題： 反英偉達CUDA聯盟集結：Google英特爾高通牽頭，微軟亞馬遜跑加入 原文連結： https://www.qbitai.com/2024/03/131703.html 發布時間： 2024-03-29 14:34:01 記者署名： 西風 原文內容： 市值2.3兆美元、在AI加速市場大殺四方的英偉達，全產業都忍不了了。 谷歌英特爾高通等共同成立「反CUDA聯盟」－ UXL基金會 ，欲從和英偉達晶片相輔相成 的軟體入手，打破其壟斷地位。 要知道，目前全球超400萬開發者都依賴英偉達的CUDA軟體平台來建構AI和其他應用程式 。 CUDA生態累積的近20年的電腦程式碼，幾乎與英偉達硬體同等重要。 最新消息，高通人工智慧和機器學習負責人Vinesh Sukumar在接受路透社採訪時表示： 我們實際上正在向開發者展示如何從英偉達平台遷移出來。 除了UXL基金會，其他巨頭如AMD也有類似動作。 有知情人士表示，微軟正在嘗試結合AMD的MI300晶片和其軟體生態系統ROCm，已成功把 GPT-4運行在AMD平台： 至於英偉達這邊，其副總裁兼加速運算首席總監Ian Buck在聲明中表示： 世界正在加速發展，來自整個生態系統的加速運算新理念將有助於推進人工智慧和加 速運算的應用邊界。 打破CUDA生態護城河 UXL基金會全名為Unified Acceleration Foundation，創始成員包括Arm Holdings plc、 富士通、Google、Imagination Technologies、英特爾公司、高通公司和三星。 路透社最新爆料，從英特爾開發oneAPI開始，UXL計劃 建立一個開源項目 ，打造一套能 夠驅動多種AI加速器晶片的軟體和工具，使電腦程式碼能夠在任何機器上運行，無論使用 何種晶片和硬體. 有高層透露，UXL技術指導委員會正準備在今年上半年確定技術規範，工程師們 計劃在年 底前將技術細節完善到「成熟」狀態 。 除Google英特爾高通等最初參與的公司之外，UXL還將吸引雲端運算公司，如亞馬遜和微 軟Azure，以及更多的晶片製造商。 UXL也接受來自熱衷於開源技術的外部人士等第三方 技術貢獻。 最終他們的 目標是支援英偉達的硬體和程式碼 。 值得一提的是，UXL只是反CUDA大軍中的一員。 路透社消息稱，PitchBook彙編數據顯示，創投和企業資金已在93個不同的相關項目中投 入了40億美元。 以削弱英偉達領導地位的新創公司在2023年獲得的投資額超20億美元， 而前一年僅5.8億美元。 英偉達圍繞CUDA的長期佈局 但這種「圍剿」真的有用嗎？ D2D Advisory的執行長Jay Goldberg認為CUDA的功能還不是真正重要的： 重要的是人們已經圍繞著CUDA建立程式碼，15年了。 2006年CUDA首次引入後，英偉達就圍繞CUDA進行了長期佈局，用CUDA軟體生態助力GPU硬 件，打造軟硬體生態系統，形成行業壁壘。 初期，英偉達採用免費推廣策略，不求短期回報。 例如給新創公司免費贈送硬件，這其中就包括OpenAI。 上個月，曾參與創辦OpenAI的老馬還曬出了2016年黃仁勳給OpenAI贈送世界第一台DGX-1 超級電腦照片。 英偉達科學家Jim Fan也開麥表示自己親眼見證了那一刻： 此外，英偉達也開啟了“新創加速計畫”，為新創公司提供軟硬體優惠等各項支持，等這 些公司成長起來，為GPU編程的CUDA代碼就成了行業通用標準。 隨著CUDA逐漸擴展，新創公司逐漸成長壯大，CUDA已深深紮入許多AI和高效能運算專案當 中。 如今英偉達的GPU腳踩新時代，握住了OpenAI、Google等一眾AIGC開發者的命脈。 CUDA這 項軟體生態護城河也更加穩固了，同時政策也在收緊。 前段時間有工程師發現在安裝CUDA 11.6時，用戶授權協議中增加了新條款： 您不得對使用SDK元素產生的任何輸出進行逆向工程、反編譯或拆解，以將這些輸出 轉換為針對非NVIDIA平台的目的。 反英偉達CUDA聯盟集結：Google英特爾高通牽頭，微軟亞馬遜跑加入 其實，早在先前版本就有了禁止其他硬體平台上透過翻譯層運作CUDA的規定。 再說回到這次UXL的動向上來，網友們也是坐著等看熱鬧的大狀態，「到底哪個才是標準 ？」： 對此你怎麼看？ 參考連結： [1]https://www.reuters.com/technology/behind-plot-break-nvidias-grip-ai-by-targeting-software-2024-03-25/ [2]https://x.com/denizerkan_nyc/status/1772461965954154830?s=20 心得/評論： 輝達的CUDA平台是數十年就開始布局的 等其他大公司受不了黃仁勳的顯卡賣太貴才回過神 來想自己做顯卡時 才發現自己與輝達的技術差距鴻溝有多麼巨大 --
jackliao1990  ·  股票 Stock  ·  2024-03-30
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[新聞] ChatGPT每年電費2億?！日耗電量~1.7萬家 原文標題： ChatGPT每年電費2億？！日耗電量~1.7萬個家庭，網友：挺值！ 原文連結： https://tinyurl.com/yxhvbevc 發布時間： 2024/03/15 記者署名： 明敏豐色 原文內容： ChatGPT居然這麼費電？ 最新的等式出現了： ChatGPT日耗電量約為1.7萬家庭每日耗電量。 什麼概念？ 一年光電費就要花2億！ 美國一般家庭平均單日用電29千瓦時，而ChatGPT的單日用電量超過了 50萬千瓦時 。 （美國商業用電一度約0.147美元也就是1.06元，相當於一天53萬元） 消息一出就直接衝上熱搜第一了。 除了OpenAI， Google 也「不容小覷」： 在Google搜尋中應用生成式AI技術，Google每年的耗電量將高達290億度，也就是每天約 7,900萬度。 而在未來，AI這一「吃電巨獸」的食量還會更驚人。 數據統計： 到2027年，人工智慧資料中心的用電量將和荷蘭、瑞典等小國用電量相當。 有網友看完表示： 這是利好光伏和風電？ 所以AI最後拼的是誰發電多、誰發電成本低？ AI要耗多少電？ 如上數據來自一篇論文《The growing energy footprint of artificial intelligence 》。 作者是荷蘭數位經濟學家Alex de Vries，透過英偉達、OpenAI、Google等公開數據進行 估算。 結果就得出了許多意想不到的結論。 首先，現在大模型訓練時期的耗電量和推理階段相比，已經不值一提了 。 SemiAnalysis數據顯示，OpenAI需要 3617台 英偉達HGX A100、共28936個GPU來支持 ChatGPT推理。 ChatGPT每天需要回應1.95億次請求，預計每天需要消耗564兆瓦時電力，每個請求約2.9 瓦時。 而GPT-3整個訓練階段的耗電量預估為1287兆瓦時，是ChatGPT大約4天的消耗量。 谷歌報告也表示，2019-2021年，與人工智慧相關的能源消耗中有60%來自推理部分。 因此論文提出未來研究AI用電量時，更應該從全週期角度來考慮。 但這也與模型再訓練頻率、模型性能與功耗之間的平衡有關系。比如BLOOM在推理階段的 耗電量就顯著降低。 其次，搜尋引擎如果用上AI，耗電量還會更高。 谷歌方面曾在去年2月表示，AI回應請求的成本可能是一般搜尋的10倍。 數據顯示，使用一次Google搜尋消耗的電量是 0.3瓦時 。 這和上面分析給出的數據相呼 應。 如果要將大模型能力植入到Google搜尋中，預計需要 512821 個HGX A100，按照每台設備 功耗為6.5千瓦來計算，每天將需要80吉瓦時的電力消耗，一年需要29.2太瓦時。 目前Google每天需要處理高達90億次搜索，換算一下，平均每個請求要消耗6.9-8.9瓦時 ，已經是普通搜索的20倍+。 同樣的現像在英偉達的財報資料中也可以看到。 去年第二季度，英偉達營收創紀錄，其中資料中心部門較上季度相比成長了141%，這表示 AI方面的需求擴增。 今年，英偉達AI伺服器出貨量可能達到150萬台，總功耗可能達到9.75-15.3吉瓦。 這數 量級的伺服器，每年的用電量將達到85.4-134太瓦時。 不過AI用電量會一路飆漲嗎？ 研究認為也不一定。 即使像Google這樣在全球擁有數十億用戶的廠商，也會慎重考慮AI與搜尋引擎的融合。 在硬體、軟體和電力成本壓力下，廠商腳步或許沒那麼快。 硬體生產本身也受到掣肘，AI熱潮使得台積電CoWoS先進封裝產能吃緊，但新建廠真正可 能開始批量生產要等到2027年，這或許也會影響英偉達的出貨量。 以及模型本身的演算法和架構也會讓AI功耗在一定程度上降低。 最終研究認為，關於AI用電量的問題，過於悲觀或樂觀都不可取。 短期內，在各種資源因素影響下，AI用電量成長會被抑制；但硬體和軟體的能源效率提高 ，顯然也無法抵銷長期的電力需求成長。 總之，作者認為在AI開發方面，還是不要鋪張浪費的好。 監管機構也需要考慮要求廠商 揭露相關數據，提高整個AI供應鏈的透明度，以便更了解這項新興技術的環境成本。 實際上，先前關於AI消耗資源的話題已經多次引發討論。 有研究指出，到2027年，資料中心人工智慧的用電量將與荷蘭或瑞典等小國的用電量相當 。 加州大學河濱分校研究表明，問ChatGPT5-50個問題，就可消耗500毫升水。 因為AI超算資料中心需要大量水來散熱，微軟也承認用水是訓練模型的一大成本，從2021 年到2022年，其全球用水量飆升了34%，相比研究AIGC前急劇增加。 網友：也要看產出 除了微博，#ChatGPT日耗電超50萬度#的消息也在知乎衝上熱榜第三。 儘管這數據看起來驚人，但不少網友都表示： 我們還是需要比較一下投入產出。 知乎網友@段小草就淺算了一下： 一天50萬度電，1.7萬個美國家庭。 但美國有1.2億個家庭，也就是 只需萬分之一的 家庭用電，就能支撐一個服務全球TOP 1的AI產品、服務數億用戶 ，這還是在浪費能源破 壞環境嗎？ 言下之意，如下所說（來自知乎網友@桔了個仔）： ChatGPT創造的價值其實遠遠超過它的能耗。 和某些技術（咳，懂得都懂）的耗電量相比，它可能更不值一提了。 所以，有人（知乎網友@玩吾傷智）直接就表示，這則消息應該這麼理解： 震驚， 只需要1.7萬一般家庭的電力即可滿足ChatGPT的一日用電需求。 （手動狗頭 ） 咳咳，有趣的是，上面的答主@段小草還提到了一篇論文，題為《The Carbon Emissions of Writing and lllustrating Are Lower for Al than for Humans》，講的是AI 在畫 畫和寫作上的碳排放量一個比人類少310到2900倍，一個比人類少130到1500倍 。 這樣看來，AI甚至算是 「節能減排的先鋒」 。 （手動狗頭） 吶，我們還是早點洗洗睡、關注GPT-5什麼時候發吧。 奧特曼：我們需要可控核融合 話又說回來，儘管比起收益，ChatGPT一日1.7萬個家庭的能耗還不值一提，但AI能耗確實 也是一個值得關注的問題。 而這一點，奧特曼早就「擔憂」了。 在今年1月的一場達沃斯會議中，他表示： 人工智慧的未來取決於清潔能源的突破。 具體而言，他認為： 隨著技術越來越成熟，AI將消耗越來越大量的電力， 如果能源技術無法突破，就無法實 現這一目標 （即讓AI技術釋放全部潛力）。 而現在，大眾還不是很了解這個需求究竟有多大，奧特曼本人也表示也遠遠超出他的預期 。 至於如何提升能源產量，他也直言： 需要 可控 核融合 ，或更便宜的太陽能及儲存等等。 ——說起可控核融合，奧特曼其實早就押注了一家相關公司，名叫 Helion 。 他在它身上投資了3.75億美元，這是他以個人名義投資的最大一筆。 除此之外，奧特曼的「爸爸」 微軟 也押注了這家公司。 據了解，Helion成立於2013年，目前約150+員工。 他們預計2028年上線50兆瓦規模的可 控核融合發電項目，微軟將率先採購。 原報告： https://www.cell.com/joule/abstract/S2542-4351(23)00365-3 參考連結： [1]https://weibo.com/1642634100/O4lb78n3U?refer_flag=1001030103_ [2]https://www.businessinsider.com/chatgpt-uses-17-thousand-times-more-electricity-than-us-household-2024-3 [3]https://www.newyorker.com/news/daily-comment/the-obscene-energy-demands-of-ai [4]https://www.theverge.com/2024/1/19/24044070/sam-altman-says-the-future-of-ai-depends-on-breakthroughs-in-clean-energy [5]https://www.zhihu.com/question/647926823 心得/評論： 要實現人工智慧普及 就需要大量的GPU和伺服器 沒有穩定和強大的發電量是玩不起來的 --
jackliao1990  ·  股票 Stock  ·  2024-03-16
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