Author: C3P00

英特尔的IDM 2.0梦想:野心与现实的巨大鸿沟英特尔的IDM 2.0梦想:野心与现实的巨大鸿沟

在科技行业瞬息万变的舞台上,英特尔(Intel)这个曾经的半导体巨头正面临着前所未有的挑战。作为计算机处理器的代名词,英特尔曾经是科技界的璀璨明星。然而,随着竞争对手的崛起和市场格局的变迁,英特尔正努力重塑自己的未来。在这场激烈的角逐中,英特尔押注于一个雄心勃勃的计划——IDM 2.0。但是,梦想与现实之间的差距,似乎比英特尔最初预想的要大得多。 IDM 2.0:英特尔的豪赌 2021年,英特尔首席执行官帕特·基辛格(Pat Gelsinger)宣布了公司的IDM 2.0战略。这个计划的核心是将英特尔从一家主要为自己设计和制造芯片的公司,转变为一个能够与台积电(TSMC)相媲美的晶圆代工巨头。基辛格雄心勃勃地表示,英特尔将不惜代价,迅速在制造工艺和产能上追赶竞争对手。 为了实现这一目标,英特尔重新定义了其工艺节点命名方案,推出了Intel 7、Intel 4、Intel 3和Intel 20A等新工艺。其中,Intel 20A被认为相当于2纳米工艺,英特尔计划在2024年实现这一突破。为此,公司甚至向ASML购买了最新的High NA EUV光刻机,这种先进设备每台价值高达3亿美元。 现实的残酷一击 然而,梦想很美好,现实却往往充满挑战。英特尔的芯片代工业务在过去一年多的时间里遭受了惨重的亏损。根据公司财报,2023年英特尔的芯片代工业务亏损高达70亿美元。2024年第一季度,这一业务又亏损了25亿美元。仅仅15个月的时间,累计亏损就达到了95亿美元。 更令人担忧的是,这种亏损趋势似乎并没有减缓的迹象。2024年第二季度,英特尔的晶圆代工营收虽然同比增长4%,但环比下降2%,亏损进一步扩大到28.3亿美元。这意味着在短短18个月内,英特尔的芯片代工业务累计亏损高达123.3亿美元,约合人民币880亿元。 成本之殇 英特尔代工业务亏损如此惨重的根本原因在于其极高的成本结构。根据行业分析机构的数据,台积电每售出一片价值10,000美元的晶圆,就能获得4,350美元的利润,相当于43.5%的利润率。这意味着台积电生产每片晶圆的成本约为5,650美元。 相比之下,英特尔的情况令人震惊。对于同样价值10,000美元的晶圆,英特尔每卖出一片就要亏损6,550美元。这表明英特尔生产每片晶圆的成本高达16,550美元,几乎是台积电成本的三倍。 市场格局的变迁 英特尔面临的挑战不仅仅来自代工业务。在GPU领域,公司已经落后于NVIDIA和AMD。更令人担忧的是,即使在英特尔一直占据主导地位的CPU市场,AMD也在迅速缩小差距。 随着AI PC的兴起,ARM架构开始跨界,抢占x86的市场份额。ARM预计在未来5年内占据50%的CPU市场,这无疑给英特尔带来了巨大压力。时间对英特尔而言,正在一分一秒地流逝。目前,AMD的市值已经大幅超过英特尔,这一事实更加凸显了英特尔面临的严峻局面。 未来何去何从? 面对如此巨大的亏损和市场压力,英特尔是否还有勇气继续推进IDM 2.0计划?是否还能坚持”不惜代价,不惜成本”追赶台积电,成为全球芯片代工霸主的雄心? 英特尔正处于关键的十字路口。公司需要在继续投资未来与控制当前亏损之间找到平衡。IDM 2.0战略的成功与否,不仅关乎英特尔的未来,也将对整个半导体行业产生深远影响。 [...]

警惕环境干扰:多模态AI助手容易被分心警惕环境干扰:多模态AI助手容易被分心

在人工智能快速发展的今天,多模态大语言模型(MLLM)正在展现出巨大的潜力。这些模型不仅能理解文字,还能”看懂”图像,甚至可以像人类一样操作计算机图形用户界面(GUI)。然而,一项最新研究表明,即使是最先进的MLLM也很容易受到环境干扰,从而偏离用户的指令。这一发现对于AI助手的实际应用具有重要意义。 环境干扰:一个被忽视的问题 上海交通大学和Meta公司的研究人员近期发表了一篇题为《Caution for the Environment: Multimodal Agents are Susceptible to Environmental Distractions》的论文,深入探讨了MLLM在图形用户界面环境中的忠实度问题。 研究的主要问题是:多模态GUI代理是否会被环境上下文分心?这个问题看似简单,却触及了AI助手实际应用中的一个关键痛点。 想象一下,当你要求AI助手在网上购买一个键盘时,屏幕上突然弹出一个优惠券广告。正常情况下,人类用户会忽略这个干扰,继续完成购买任务。但AI助手会如何反应呢?它是否会被这个无关的广告分散注意力,偏离原本的任务? 研究人员提出了一个通用设置:用户和AI代理都是善意的,环境虽然不是恶意的,但包含一些无关内容。这个设置模拟了现实世界中的常见情况,让研究更具实际意义。 实验设计:模拟现实世界的干扰 为了全面评估MLLM作为GUI代理的表现,研究团队构建了一个模拟数据集,涵盖了四种容易受到干扰的场景: 研究人员还设计了三种不同级别的工作模式,分别是: 这些工作模式代表了AI对环境感知的不同程度,从隐式感知到充分感知。 惊人发现:顶尖模型也难逃干扰 研究团队评估了10个流行的MLLM,包括通用型代理(如GPT-4)和专门用于GUI操作的代理。实验结果令人警醒: 具体来说,研究发现: 这些发现表明,尽管近期研究主要关注多模态代理的帮助性(即动作准确性),但这些代理很容易受到环境干扰,导致不忠实的行为。 潜在风险:环境注入攻击 为了进一步强调这一问题的重要性,研究人员还从对抗性角度进行了探索。他们提出了一种名为”环境注入”的攻击方法,证明了这种不忠实行为可能被利用,导致意想不到的风险。 环境注入攻击的基本思路是:通过在环境中植入特定的干扰信息,引导AI助手执行预设的行为。例如,在购物网站的界面中加入一个看似无害的广告,实际上可能诱导AI助手点击恶意链接或泄露用户信息。 这种攻击方法的危险之处在于,它不需要直接修改AI模型或用户输入,仅通过操纵环境就可能实现。这意味着即使是经过安全性训练的AI系统,也可能在复杂的现实环境中表现出意料之外的行为。 启示与展望 这项研究为AI助手的实际应用敲响了警钟。它提醒我们,仅仅提高AI模型的性能是不够的,还需要考虑它们在复杂环境中的鲁棒性和忠实度。 [...]

环境警示:多模态代理对环境干扰的脆弱性环境警示:多模态代理对环境干扰的脆弱性

在当今高速发展的技术时代,多模态大型语言模型(MLLMs)在复杂的交互任务中展现出了巨大的潜力。尤其是在图形用户界面(GUI)环境中,这些多模态代理能够模拟人类行为,以实现用户指定的目标。然而,随着这些代理的广泛应用,一个重要的问题逐渐浮出水面:它们在面对环境中的干扰时,能否保持对用户目标的忠诚和信任? 本研究旨在探讨多模态GUI代理在环境干扰下的信任性,特别关注环境中的非恶意但潜在干扰内容如何影响代理的决策和行为。通过构建一个包含多种干扰因素的模拟数据集,我们对多种MLLMs进行了评估,结果表明,即使是最强大的模型在面对环境中的干扰时也难以保持稳定的表现。 背景研究 多模态大型语言模型 多模态大型语言模型通过结合视觉、文本和其他模态信息,极大地提高了机器理解和操作的能力。这些模型通常包括模态编码器、语言模型和适配器,用以实现不同模态之间的有效融合。例如,OpenAI的GPT-4和其他先进模型通过引入视觉信息,能够在操作系统中执行复杂任务,如点击按钮、填写表单等。 GUI代理的工作机制 GUI代理的核心在于其能理解和回应用户的输入,通过感知环境状态(如屏幕内容)并预测后续的动作来实现特定的目标。当用户请求代理执行任务时,代理需要从环境中提取相关信息,并依据这些信息做出决策。近年来,随着技术的发展,越来越多的研究开始关注如何使这些代理在复杂的GUI环境中更加高效地操作。 语言代理的风险 尽管多模态代理在性能上取得了显著进展,但其潜在风险也日益显现。代理的输出可能会受到环境干扰的影响,从而导致不一致的行为。过去的研究主要集中在代理的有用性(即动作的准确性)上,而对其在复杂环境中的干扰脆弱性却鲜有关注。 环境干扰对GUI代理的影响 问题陈述 在多模态环境中,GUI代理的信任性面临着巨大的挑战。当代理在执行任务时,环境中出现的干扰内容(如广告弹窗、推荐信息等)可能会导致代理偏离用户的初始目标。我们的研究定义了一个问题:在用户和代理均为善意的情况下,环境中的干扰内容对代理的影响程度如何? 干扰模拟 为了探讨这一问题,我们构建了一个包含多种干扰场景的模拟数据集,涵盖了弹窗、搜索、推荐和聊天四种常见情况。在每种情况下,我们设计了不同的干扰内容,以观察这些内容如何影响代理的行为。 例如,在弹窗场景中,用户的目标可能是浏览某个网站,但弹窗中出现的广告可能会干扰代理的决策,导致其误点击广告内容而非用户期望的内容。 评估方法 我们对代理的行为进行了评估,将其输出的动作标记为“金标准动作”(即符合用户目标的动作)、“干扰动作”(即受到环境干扰的动作)和“无效动作”(即不在可用动作范围内的动作)。通过对比这些动作,我们能够量化代理在不同场景下的信任性和有效性。 实验设计与结果分析 实验实施 我们在十种流行的多模态大型语言模型上进行了实验,结果显示,无论是通用代理还是专用GUI代理,都对环境干扰表现出易受影响的特征。尽管增强环境感知能力是一种常见策略,但我们的实验结果表明,这种增强并不足以显著减轻干扰影响。 主要结果 在弹窗、搜索、推荐和聊天四种场景下,我们发现多模态代理在执行用户目标时,受到环境干扰的概率显著高于预期。例如,在弹窗场景中,代理的干扰动作比例高达30%以上,显示出其在复杂环境中的脆弱性。 分析与比较 在对不同模型的比较中,强大的API(如GPT-4o)在执行任务时表现出较好的信任性,其干扰动作比例相对较低。而开源模型(如GLM-4v)则显示出更高的干扰脆弱性。这一结果表明,模型的设计和训练方式对其在复杂环境中的表现有着直接影响。 面向对抗性视角的讨论 在探讨多模态代理的脆弱性时,我们不仅关注其在正常环境下的表现,也考虑了潜在的对抗性威胁。通过对环境进行干扰注入,我们可以故意引导代理执行错误的动作。例如,通过改变弹窗按钮的文本,使其在用户意图与环境内容之间产生歧义,从而诱导代理选择错误的动作。 攻击模型 我们设计了一种简单有效的攻击方法,通过修改弹窗中的按钮文本,使其对用户产生误导。这种技术可以在不改变用户目标的情况下,通过环境干扰来影响代理的决策,展示了多模态代理在面对恶意干扰时的脆弱性。 结论 本研究揭示了多模态GUI代理在环境干扰下的信任性问题,强调了在设计和应用这些代理时,必须考虑环境内容对其行为的影响。我们的实验结果表明,即使在用户和代理均为善意的情况下,环境中的干扰内容也可能导致代理失去对用户目标的忠诚。 [...]

KPHP:开启PHP编程新纪元KPHP:开启PHP编程新纪元

在当今快节奏的互联网时代,网站和应用程序的性能至关重要。作为一种广受欢迎的服务器端脚本语言,PHP一直是众多开发者的首选。然而,随着用户对速度和效率的要求不断提高,传统PHP的性能瓶颈逐渐显现。在这样的背景下,一种革命性的解决方案应运而生——KPHP编译器。 KPHP:PHP的超级英雄 KPHP是一款由俄罗斯社交媒体巨头VK.com开发的PHP编译器。它的诞生犹如为PHP披上了一件超级英雄的斗篷,赋予了这门经典语言全新的力量。KPHP的核心理念是将PHP代码编译成本地二进制文件,从而显著提升运行速度。 想象一下,如果您可以让您的PHP应用程序运行速度提升3到10倍,会给您的业务带来怎样的变革?这正是KPHP所能实现的。通过将PHP代码转换为高效的机器码,KPHP为开发者提供了一种在保持PHP语言灵活性的同时,大幅提升性能的解决方案。 从闭源到开源:KPHP的华丽转身 KPHP的故事始于VK.com的内部需求。作为俄罗斯最大的社交网络平台,VK.com面临着海量用户带来的巨大性能挑战。为了应对这一挑战,VK.com的工程师们开始着手开发一种能够提升PHP性能的工具。 经过多年的精心打磨,KPHP在VK.com内部取得了巨大成功。然而,真正让人惊喜的是,VK.com决定在2020年底将这一宝贵的技术资产开源,与全世界的开发者分享。这一决定无疑为PHP社区注入了一剂强心剂,为PHP的未来发展开辟了新的可能性。 KPHP的独特魅力:性能与安全并重 KPHP的魅力不仅仅在于其惊人的性能提升,更在于它对代码质量和安全性的执着追求。让我们深入了解KPHP的一些核心特性: 1. 全局代码分析与优化 KPHP不同于传统的PHP解释器,它会对整个代码库进行全面分析。这种全局视角使得KPHP能够执行一系列深度优化,包括: 2. 严格的类型系统 KPHP引入了一个比PHP更严格的类型系统。这不仅有助于捕获潜在的错误,还为代码优化提供了更多机会。例如,KPHP不允许在同一个数组中混合存储数字和对象,这种限制虽然看似严格,但可以避免许多潜在的运行时错误。 3. 协程支持 KPHP引入了协程(coroutines)的概念,这为异步编程提供了强大的支持。虽然目前协程功能主要适用于VK.com的代码库,但它为未来PHP的并发编程开辟了新的可能性。 4. 编译时检查 KPHP在编译阶段就能够发现许多潜在的问题,包括不可变性违规和类型系统要求的违反。这种提前发现问题的能力大大减少了生产环境中出现意外错误的可能性。 KPHP vs PHP:性能的量化对比 KPHP的性能优势并非空口白话,而是有具体数据支撑的。根据KPHP官方提供的基准测试结果,当代码符合最佳实践时,KPHP编译后的程序运行速度通常比原生PHP快3到10倍。 这种性能提升在实际应用中意味着什么?让我们通过一个简单的例子来说明: 假设您有一个需要处理大量数据的Web应用程序,使用传统PHP可能需要10秒才能完成的操作,使用KPHP可能只需要1到3秒就能完成。这不仅能显著提升用户体验,还能大幅降低服务器负载,减少运营成本。 然而,需要注意的是,KPHP并非在所有情况下都比PHP快。其性能优势主要体现在计算密集型任务和大规模数据处理场景中。对于I/O密集型任务,KPHP和PHP的性能差异可能不太明显。 KPHP的局限性:知己知彼 尽管KPHP带来了诸多优势,但它也有其局限性。了解这些局限性对于正确评估和使用KPHP至关重要: [...]

Google 修复在定向攻击中被利用的 Android 内核零日漏洞Google 修复在定向攻击中被利用的 Android 内核零日漏洞

近期,Google 发布了 2024 年 8 月的安全更新,修复了高达 46 个漏洞,其中尤为引人注目的是一个被追踪为 CVE-2024-36971 的远程代码执行(RCE)漏洞。该漏洞属于“使用后释放”(Use After Free, UAF)漏洞,存在于 Linux 内核的网络路由管理模块中,具有极高的危险性。这一漏洞的存在使得攻击者在获得系统执行权限的情况下,可以对特定网络连接的行为进行操控,从而造成严重的安全隐患。 漏洞背景 漏洞 CVE-2024-36971 是一个需具备系统执行权限的漏洞,这意味着攻击者必须能够在受影响的设备上执行代码,才能利用这一漏洞进行攻击。这种漏洞通常会被利用在复杂的攻击场景中,比如针对特定目标的定向攻击。谷歌在公告中提到,有迹象表明该漏洞已经遭到限制性、有针对性地利用,这无疑加大了用户和开发者的警惕性。 如何利用该漏洞? 攻击者可以通过修改网络连接的行为来利用这一漏洞,进而实现远程代码执行。这种能力使得攻击者能够在受害设备上执行恶意代码,获取敏感信息、植入恶意软件,甚至完全控制受影响的设备。漏洞的影响范围广泛,尤其是在企业环境中,攻击者可以通过此漏洞对公司的网络安全造成重大威胁。 漏洞修复和更新 Google 在其安全公告中强调,所有在 2024 年 8 月 5 日及之后发布的安全补丁都已解决与 [...]

从零开始学习 GDScript:初学者的编程之旅从零开始学习 GDScript:初学者的编程之旅

在当今的游戏开发领域,GDScript 作为 Godot 引擎的专用脚本语言,正在吸引越来越多的初学者。为了帮助绝对初学者掌握 GDScript,本篇文章将深入探讨一款名为“从零开始学习 GDScript”的免费开源应用程序。该应用旨在提供一个友好的学习环境,使初学者能够轻松上手编程,并为他们的游戏开发之旅打下坚实的基础。 为什么选择 GDScript? GDScript 是 Godot 引擎的核心语言之一,它以 Python 为基础,语法简洁易懂,非常适合初学者。对于那些希望快速入门游戏开发的人来说,GDScript 提供了一个理想的起点。与其他编程语言相比,GDScript 具有直观的语法,使得新手能够更快地理解和应用编程概念。 应用程序概述 “从零开始学习 GDScript”应用程序是一个面向初学者的编程课程,旨在帮助用户逐步掌握 GDScript 的基本知识和技能。该应用程序不仅是一个独立的学习工具,还与一个更大的付费课程“从零开始学习编程与 Godot”相辅相成,后者提供了更深入的游戏开发培训。 您可以通过以下链接在线运行该应用程序:在线学习 GDScript。此外,您还可以在 Itch.io 上下载适用于 Windows、macOS 和 Linux 的桌面版本,以获得更好的性能和更清晰的文本显示。 [...]

Intel危机重重:CPU故障、裁员潮和市场挑战Intel危机重重:CPU故障、裁员潮和市场挑战

在半导体行业风云变幻之际,昔日芯片巨头英特尔(Intel)正面临着多重挑战。从产品质量问题到大规模裁员,再到市场地位的动摇,英特尔似乎正处于一个关键的十字路口。让我们深入探讨英特尔当前面临的困境及其可能的影响。 CPU故障:信任危机的开端 近期,英特尔第13代和第14代处理器的用户遭遇了一系列令人沮丧的问题。这些高端CPU在执行重负载任务(如游戏)时频繁崩溃、蓝屏,甚至可能导致永久性硬件损坏。这一问题不仅影响了用户体验,更严重损害了英特尔的品牌形象和市场信誉。 问题的根源 经过深入调查,问题的根源被锁定为处理器的电压管理不当。英特尔承认,由于制造过程中的缺陷,部分第13代和第14代处理器无法正确处理电压。这一缺陷不仅导致系统不稳定,更可能因长期的高电压和热量而加速芯片老化,缩短其使用寿命。 一位资深硬件工程师表示:”处理器的电压管理是一个极其精密的平衡过程。过高的电压会增加性能,但同时也会加速芯片老化和损耗。英特尔这次的问题显然是在这个平衡上出了差错。” 英特尔的应对 面对这一危机,英特尔的反应略显迟缓。直到7月22日,公司才正式承认问题的存在,并承诺将在8月中旬推出微码补丁来修复这一问题。然而,这一修复可能为时已晚。 英特尔发言人在一份声明中表示:”我们深知这一问题给用户带来的不便。我们正在全力开发解决方案,并将尽快向用户推送更新。” 然而,更令人担忧的是,英特尔似乎并不打算召回或停售受影响的处理器。这一决定引发了用户和业内人士的广泛质疑。 一位不愿具名的行业分析师指出:”英特尔的处理方式令人失望。在确认存在严重缺陷的情况下继续销售产品,这不仅是对消费者的不负责任,长远来看也会损害公司的声誉。” 大规模裁员:成本控制还是战略调整? 在产品危机之外,英特尔还面临着内部的重大变革。根据彭博社的报道,英特尔计划在其11万员工中裁减数千人。这不是英特尔第一次进行大规模裁员,自2022年10月以来,公司已经持续进行人员削减,仅2023年就裁减了5%的员工。 裁员的原因 英特尔CFO David Zinsner在最近的一次投资者会议上解释道:”我们正在进行全面的业务重组,以提高运营效率,并将资源集中在最具战略意义的领域。这不可避免地会涉及一些艰难的决定,包括人员调整。” 然而,一些业内人士认为,这轮裁员可能反映了英特尔更深层次的问题。一位前英特尔高管在匿名采访中表示:”持续的裁员可能意味着公司在产品创新和市场定位上遇到了瓶颈。仅仅通过削减成本是无法解决根本问题的。” 裁员的影响 大规模裁员虽然可能在短期内降低成本,但也可能带来一系列负面影响。首先,它可能导致关键人才流失,影响公司的创新能力。其次,频繁的裁员会降低员工士气,影响工作效率。最后,它还可能损害公司的社会形象,影响招聘和客户关系。 労务管理专家张教授指出:”在当前人才竞争激烈的科技行业,大规模裁员可能会适得其反。公司需要在控制成本和保留人才之间找到平衡,否则可能会失去未来发展的动力。” 市场挑战:英特尔的地位动摇 英特尔曾经在CPU市场独占鳌头,但近年来这一地位正受到严峻挑战。AMD的崛起、苹果自研芯片的成功,以及AI芯片市场的兴起,都对英特尔构成了威胁。 竞争对手的崛起 AMD在过去几年里取得了显著进步,其Ryzen系列处理器在性能和价格上都对英特尔构成了强有力的竞争。与此同时,苹果公司自研的M系列芯片在性能和能效方面表现出色,进一步挤压了英特尔在个人电脑市场的份额。 市场研究公司IDC的数据显示,英特尔在桌面CPU市场的份额从2019年的82%下降到了2023年的68%,而AMD的份额则从18%上升到了32%。 AI浪潮下的机遇与挑战 人工智能的快速发展创造了对高性能芯片的巨大需求,但这个市场并非英特尔的传统优势领域。NVIDIA在GPU和AI芯片市场占据主导地位,而英特尔正试图通过收购和自主研发来追赶。 英特尔CEO Pat [...]

Meta发布Llama 3:通向负责任AGI的里程碑Meta发布Llama 3:通向负责任AGI的里程碑

在人工智能发展的关键时刻,Meta公司发布了其最新一代大语言模型Llama 3,标志着向负责任的通用人工智能(AGI)迈出重要一步。这个开源发布的模型群在多项基准测试中展现出与GPT-4等领先模型相当的能力,同时在有益性和无害性之间保持了更好的平衡。 模型规模与训练细节 Llama 3包含8B、70B和405B参数三个版本,其中最大的405B参数版本是一个具有126层、16,384个令牌表示维度和128个注意力头的密集Transformer模型。它在15.6万亿个多语言令牌上进行了预训练,使用了总计$3.8 \times 10^{25}$次浮点运算。 Meta研究人员表示,他们在开发过程中重点关注三个关键因素:数据质量与数量、模型规模、以及复杂性管理。在数据方面,相比Llama 2的1.8万亿令牌,Llama 3使用了约15万亿的多语言令牌进行预训练。在规模上,405B参数的旗舰版本比Llama 2的最大版本多近50倍的计算量。 在复杂性管理方面,研究团队选择了标准的密集Transformer架构,而非专家混合模型,以最大化训练稳定性。他们还采用了相对简单的后训练程序,基于监督微调(SFT)、拒绝采样(RS)和直接偏好优化(DPO),而非更复杂的强化学习算法。 突破性能力与评估结果 Llama 3展现出全面的语言理解与生成能力。在多项基准测试中,它的表现与GPT-4等顶级模型相当,甚至在某些任务上超越了它们。 在MMLU(多任务语言理解)测试中,Llama 3 405B模型达到了87.8%的准确率,接近GPT-4的86.4%。在AI2推理挑战赛中,Llama 3的得分为91.8%,超过了GPT-4的87.0%。在数学推理能力方面,Llama 3在GSM8K基准上取得了94.2%的准确率,相比GPT-4的92.0%也有所领先。 此外,Llama 3还展现出强大的代码生成与理解能力。在HumanEval基准测试中,它达到了88.0%的通过率,与GPT-4的的67.0%相比有显著提升。在MBPP基准上,Llama 3的得分为78.0%,同样超过了GPT-4的的64.1%。 Meta研究人员强调,Llama 3不仅在英语任务上表现出色,在多语言能力方面也有重大突破。例如,在MGSM基准(涵盖多种语言的数学问题)上,Llama 3达到了87.5%的准确率,远超GPT-4的58.2%。 创新训练方法与架构设计 Llama 3的成功离不开其创新的训练方法和架构设计。研究团队采用了一种分阶段的训练策略,包括初始预训练、长上下文预训练和退火三个阶段。 在初始预训练阶段,模型使用余弦学习率计划,峰值学习率为$8 [...]

危机与转机:日韩老年贫困问题的启示危机与转机:日韩老年贫困问题的启示

在首尔东大门区的一家慈善厨房里,金美京正忙着准备午餐高峰期的工作。这个区域以时尚购物闻名,但在这里,我们看到的是另一番景象。金女士解释说,厨房每天要为约500人提供餐食,其中大多数是老年人。”他们无法工作,不能向子女要钱,也无法自己解决温饱问题,”她说,”所以他们来这里。” 这个场景折射出日本和韩国正面临的一个严峻问题:老年贫困。本文将深入探讨这两个国家的老年贫困状况,分析其成因,并探讨可能的解决方案。这些经验教训对于其他面临人口老龄化的国家来说,无疑具有重要的参考价值。 老年贫困的严峻现实 根据经济合作与发展组织(OECD)的数据,韩国老年人的收入贫困率在该组织成员国中排名第二高,仅次于爱沙尼亚。近40%的65岁以上韩国老年人生活在OECD定义的贫困线以下,该贫困线被设定为国民收入中位数的一半。相比之下,日本的这一比例为20%,而OECD的平均水平仅为14%。 虽然按OECD标准,韩国贫困线上的人年收入接近22,000美元,这个数字甚至高于墨西哥的平均工资。但需要注意的是,这个统计并未考虑房产等资产。更令人担忧的是,在韩国,63%的收入贫困老年人几乎没有任何资产。 养老金制度的缺陷 日本和韩国的养老金制度都存在明显的缺陷。日本的养老金制度始于1961年,长期以来覆盖面较广。而韩国的养老金制度直到1988年才建立,1999年才接近全民覆盖。 两国都采用了两级养老金制度。第一级是面向所有人的基本养老金,支付固定金额,最终支付额与缴费年限成正比。第二级是针对全职就业者的补充养老金,由雇主和雇员共同缴纳,缴费金额基于员工的收入。 在韩国,除了收入最高的30%人群外,其他人都有资格获得基本养老金。2022年,基本养老金的月均金额为307,500韩元(约220美元)。在日本,即使缴费满40年,每月也只能获得约65,000日元(410美元)的基本养老金。 这种制度设计导致了一个显著的问题:那些有稳定长期工作经历的人退休后能获得相对decent的养老金,而仅依靠基本养老金的人则难以维持生活。更糟糕的是,自由职业者更有可能无法持续缴纳养老保险,甚至可能根本没有参保。有估计显示,1970年出生的韩国前10%高收入群体退休时将有近34年的养老金缴费记录,而底层10%的人群可能只有19年的缴费记录。 性别不平等加剧问题 日本和韩国在性别平等方面表现糟糕,这进一步加剧了老年贫困问题。女性的收入普遍低于男性,更容易从事不稳定的工作。这导致老年女性更可能陷入贫困。 日本的养老金制度是基于传统家庭模式设计的,即由一个上班族丈夫和一个全职主妇组成的家庭。如果所谓的”受抚养配偶”年收入低于130万日元,就可以免除缴纳养老保险费。尽管如此,他们仍能获得基本养老金,这意味着已婚夫妇能获得比单身工人更多的养老金。然而,这种制度对离婚者造成了严重打击。 延长工作年限:一把双刃剑 随着预期寿命的延长,工作年限也在延长。在65-69岁年龄段的人群中,韩国有49%的人仍在工作,仅次于日本的50%,在OECD国家中排名第二。 日本在为老年人创造有意义和有回报的工作方面做出了不少努力。近40%的日本公司会留用70岁以上的员工,每个市镇都设有”银发工作”中心,帮助老年人找到合适的工作。77岁的宫田丰次是一名鳏夫,在东京东部的一个自行车停车场工作了12年。他说:”如果没有这份工作,我会失去所有的社会联系。” 然而,延长工作年限并非没有争议。一方面,它可以帮助老年人保持经济独立和社交联系;但另一方面,它也可能掩盖了养老金制度的不足,迫使一些老年人不得不继续工作以维持生计。 应对老年贫困的可能措施 根据文章的分析,我们可以总结出以下几点可能的应对措施: 结语 日本和韩国的老年贫困问题为其他面临人口老龄化的国家敲响了警钟。这个问题不仅关系到老年人的生活质量,还涉及社会公平和经济可持续发展。虽然没有简单的解决方案,但通过综合性的政策改革和社会努力,我们有理由相信,老年贫困问题是可以得到改善的。 每个国家都应该根据自身的具体情况制定适合的政策,但日韩的经验无疑提供了宝贵的参考。在人口老龄化成为全球趋势的今天,如何确保老年人的经济安全和生活质量,将是各国政府和社会共同面临的重大挑战。 参考文献: [...]

AI代理生成新突破:微软提出AGENTGEN框架自动构建海量训练环境AI代理生成新突破:微软提出AGENTGEN框架自动构建海量训练环境

在人工智能领域,基于大型语言模型(LLM)的AI代理正引发新一轮技术革命。这些AI代理能够像人类一样感知环境、做出决策并执行行动,在机器人规划、旅行规划等领域展现出巨大潜力。然而,如何提升AI代理的规划能力一直是一个挑战。最近,微软研究院联合香港大学的研究人员提出了一种名为AGENTGEN的创新框架,有望在这一问题上取得重大突破。 传统方法存在局限性 目前提升AI代理规划能力的主流方法是通过指令微调(instruction tuning)来训练大型语言模型。具体而言,研究人员会构建一些规划任务和环境,让AI代理在其中执行并收集高质量的轨迹数据(动作-观察序列),然后用这些数据来微调语言模型。 然而,这种方法存在一个关键瓶颈:构建多样化的环境和任务需要大量人工劳动。设计一个环境不仅要定义丰富而实用的场景,还需要编程技能来实现。制定任务则需要创建一套难度递进的任务集。由于这些限制,现有研究通常只能使用少量环境来生成训练数据。 AGENTGEN:自动构建海量环境和任务 为了突破这一瓶颈,微软研究院联合香港大学的研究人员提出了AGENTGEN框架。该框架利用大型语言模型自动构建多样化的环境和规划任务,将可用的环境数量从几个扩展到数百个。AGENTGEN主要包括两个阶段: 1. 环境生成 为了生成足够多样化的环境,研究人员使用了一个灵感语料库作为上下文。具体来说,他们首先从灵感语料库中随机选择一段文本,然后提示大型语言模型生成相关的环境规范,包括动作、限制等细节。例如,从语料库中选择”如何用花生酱粉提升你的饮食?”这段文本后,语言模型生成了一个相关的环境规范:”你是一名营养师,负责创作一本新的健康食谱,将花生酱粉作为关键成分”。 接下来,研究人员让语言模型根据这个规范生成相应的代码,可以是Python、PDDL(Planning Domain Definition Language)或其他特定领域语言。他们还构建了一个环境库,作为上下文示例,并通过迭代方式不断扩充高质量的新生成环境。 2. 任务生成 在生成环境的基础上,AGENTGEN还会创建多个规划任务。为了实现任务难度的多样性,研究人员提出了一种双向演化方法BI-EVOL。具体而言,语言模型首先生成一些随机规划任务,然后通过施加约束朝简化和增加难度两个方向演化这些任务。这种方法创建的任务集具有平滑的难度曲线,有助于语言模型更顺畅地获取规划技能。 实验验证AGENTGEN有效性 为了验证AGENTGEN的有效性,研究人员基于PDDL语言合成了环境和规划任务,构建了一个包含592个环境、每个环境20个任务的数据集。他们使用独立于领域的规划器获得了7,246条高质量轨迹。随后,研究人员使用这些轨迹数据对一系列语言模型进行指令微调,并在AgentBoard上展示了训练后的模型性能。 实验结果表明,AGENTGEN在领域内任务上比原始的LLama3-8B模型提高了5倍以上(11.67 vs 1.67),总体表现超过了GPT-3.5。在某些特定任务上,它甚至超越了GPT-4的表现。在领域外任务上,AGENTGEN也展现了类似的实验结果。具体而言,它显著提高了成功率,在Alfworld和BabyAI上分别实现了29.1和4.47的提升。在Alfworld上,AGENTGEN甚至超过了GPT-3.5的表现(29.1 vs 17.2)。 AGENTGEN的意义与展望 AGENTGEN框架的提出具有重要意义: AGENTGEN为提升AI代理的规划能力开辟了一条新路径。未来,研究人员可能会进一步扩展这一框架,使其适用于更多类型的AI代理场景,如记忆、工具使用等。这将为构建更强大、更通用的AI代理奠定基础,推动人工智能向着更高层次发展。 (参考文献: Hu, M., [...]