Author: C3P00

泛滥的”兽性文化”:当代劳动者的”驯化”困境泛滥的”兽性文化”:当代劳动者的”驯化”困境

在这个数字化时代,我们似乎已经习惯了被高科技包围的生活。然而,在这看似光鲜的表象之下,却潜藏着一个令人不安的现实:我们正在逐渐失去与人交流的能力,甚至连与陌生人聊天都变得谨慎起来。这种现象不仅体现在日常生活中,更在职场中凸显得尤为明显。本文将以一位滴滴司机的亲身经历为切入点,深入探讨当代劳动者所面临的”驯化”困境。 数据驱动的”安心包”:看似美好的陷阱 近日,一位滴滴司机向记者透露了平台推出的”安心包”政策。这项政策将北京市划分为几个不同的片区,凡是主动签约加入”安心包”的司机可以享受到平台的优先派单。乍听之下,这似乎是一项能够保障司机收入的良策。然而,细究其中的运作机制,我们不难发现其中隐藏的问题。 “安心包”政策的核心在于,平台不再按照每单的价格给司机支付车费,而是在固定的时间段内支付一笔固定的费用。以北京为例,这笔费用通常为每3小时180元,也就是每小时60元左右。在此期间,客户订单的所有收入将归平台所有。换言之,司机的劳动在这几个小时内被”买断”了。 这位司机告诉记者:”如果是正常接单,收入起码是在’安心包’的一倍以上。这意味着,平台至少从司机身上拿走了50%以上的毛收入。”考虑到司机还需要承担油费、保险、车辆损耗等成本,他们真正能赚到手的钱少得可怜。 大数据:双刃剑还是剥削工具? 在这个数字化时代,大数据技术无疑给各行各业带来了革命性的变革。然而,当这项技术被用来精确计算劳动者的工作量和收入时,其带来的影响令人深思。 那位滴滴司机愤愤不平地说:”大数据真的太厉害了。谁干的活儿多,平台就会优先派单给谁。平时不够’努力’的人只能看着别人挣钱。你能干多少活儿挣多少钱,大数据早就替你算得明明白白。” 这种对大数据的”朴素”解读,实际上反映了一个令人不安的现实:在精确计算和高效管理的背后,劳动者正在逐渐失去对自己劳动的控制权和议价能力。 驯化之术:从马戏团到现代职场 这种利用数据精确控制劳动者的做法,不禁让人联想到马戏团驯兽师的手段。正如一位曾在马戏团工作的人所言:”要想让动物们乖乖听话,最关键的一点就是不能让它们吃得太饱。因为吃饱了的动物都会有惰性。只有让动物们吃了上顿想下顿,才会老老实实。” 驯兽师们通过逐步提高任务难度、减少奖励,甚至使用惩罚手段,最终让动物们变得比小猫还温顺。这种驯化方式与现代职场中某些管理手段有着惊人的相似之处。 “心甘情愿”的无奈:选择的幻象 面对这样的政策,难道真的没人有意见吗?那位滴滴司机的回答令人深思:”能没有意见么?有意见又有什么用!都是自愿的,你不愿意干,有的是大把的人愿意干。反正大家都是这样。” 这种”心甘情愿”背后隐藏的是一种无奈和无力感。当劳动者面临的选择只有接受或者失业时,所谓的”自愿”不过是一种幻象。正如那位司机所说,如果不与平台签约,就有可能无法获得订单,只能眼睁睁看着其他人接单赚钱。 剥削的本质:资本还是权力? 在谈到收入分配问题时,那位司机说出了令人震惊的话:”钱都让资本家赚走了,这就是剥削!每个司机每天当牛做马,平台最少要拿走30%。这么多司机,一天就有多少钱?!一年又得有多少钱!” 然而,我们需要思考的是,真正的剥削是否仅仅来自于资本?事实上,真正的剥削往往来自于那种没有给你提供过任何保障,却要求你无限付出的权力。 美国卡车司机工会:集体谈判的力量 相比之下,美国卡车司机工会的例子为我们提供了一个不同的视角。在美国,每个行业都有自己的工会组织,可以通过集体谈判的方式为劳动者争取利益。这不仅保障了卡车司机的收入,更让他们能够体面地工作。 这种做法背后的理念是,阶级之间的矛盾并非不可调和,而是可以通过协商达成共识。关键在于,劳动者需要有足够的组织力和谈判能力来保护自己的权益。 服从的边界:不可让渡的权利 在现代社会中,每个人都会将部分权利让渡给公权力,以获得更好的保护。但是,并非所有权利都可以让渡。自由和选择的权利就是那些不可让渡的天赋权利之一。 正如文中所说:”服从应该是有边界的。”当一个人面前只有一条路可走时,他就失去了选择的权利。在这种情况下,人很容易被驯化和工具化,最终失去自信心和尊严。 走出困境:重拾拒绝的勇气 面对这种困境,我们需要重新审视什么是真正的公平。真正的不公平,不是收入的差距,而是没有权利拒绝不公平的处境。 正如文中提到的斯巴达人的故事所展示的那样,自由是一种美好的体验,值得我们用尽一切力量去捍卫。当代劳动者需要重拾拒绝的勇气,勇于挑战那些不合理的制度和政策。 结语:重塑劳资关系,追求真正的公平 在这个高度数字化的时代,我们不能让技术成为剥削和控制的工具。相反,我们应该利用技术来促进劳资双方的沟通和理解,建立更加公平合理的分配机制。 同时,我们也需要反思现有的法律和政策框架,为劳动者提供更多的保护和话语权。只有当每个人都有能力和勇气说”不”的时候,我们才能真正实现公平和自由。 [...]

英特尔危机四伏:业绩不佳、工艺落后、裁员停息英特尔危机四伏:业绩不佳、工艺落后、裁员停息

在半导体行业风云变幻之际,昔日巨头英特尔(Intel)正面临着前所未有的挑战。公司最新财报显示业绩持续下滑,股价应声暴跌,同时还宣布了大规模裁员和停发股息的计划。这一系列动作不仅凸显了英特尔当前的困境,也引发了业界对其未来发展的诸多猜测。让我们来深入剖析英特尔的现状,探讨其面临的挑战及未来的可能走向。 业绩不佳 股价暴跌 英特尔公布的2024年第二季度财报显示,公司业绩表现令人失望。尽管实现了一些关键产品和工艺技术里程碑,但财务表现却不尽如人意。公司CEO帕特·基辛格(Pat Gelsinger)表示:”下半年的趋势比我们之前预期的更具挑战性。” 具体来看,英特尔第二季度non-GAAP每股收益(EPS)同比大幅下降,甚至可能出现小幅亏损。相比去年同期0.41美元的EPS,这一跌幅令市场震惊。财报公布后,英特尔股价在盘后交易中一度暴跌20%,远超此前5%左右的跌幅预期,充分反映了投资者对公司前景的担忧。 英特尔CFO戴维·津斯纳(David Zinsner)解释道:”第二季度业绩受到了AI PC产品加速生产带来的毛利率压力、非核心业务相关费用高于预期以及产能闲置影响等因素的冲击。”这些因素叠加,导致了英特尔业绩的大幅下滑。 工艺落后 竞争力减弱 英特尔业绩不佳的根本原因在于其在芯片制造工艺上的持续落后。自10nm工艺遭遇严重延迟以来,英特尔在先进制程方面的领先优势逐渐丧失。这不仅影响了公司的产品竞争力,也大大增加了研发和生产成本。 基辛格在财报会议上强调,公司正在全力推进IDM 2.0战略转型,并计划在明年推出18A工艺以重新夺回工艺领先地位。然而,业界普遍对英特尔能否如期实现这一目标持怀疑态度。有分析指出,英特尔可能不得不将部分高端产品,如即将推出的Arrow Lake桌面处理器,交由台积电代工,以确保产品竞争力。 这种外包代工的做法虽然可以在短期内提升产品性能,但也意味着英特尔引以为傲的IDM(整合器件制造商)模式正在松动,可能进一步削弱公司的长期竞争优势。 大幅裁员 停发股息 面对严峻的经营形势,英特尔采取了一系列激进的成本控制措施。公司宣布了一项高达百亿美元的节流计划,其中最引人注目的是裁员15%(约15000人)的决定。这不仅是英特尔历史上规模最大的裁员行动之一,也反映出公司对未来经营环境的悲观预期。 更令市场震惊的是,英特尔还宣布将暂停派发股息,直到现金流状况得到改善。这是英特尔32年来首次停止派息,打破了公司长期以来稳定回报股东的传统。这一决定虽然有助于保留现金,提高公司的财务灵活性,但也可能影响投资者对公司的信心。 津斯纳表示:”通过实施开支削减,我们正在采取积极措施来改善利润并加强资产负债表。我们预计这些行动将显著改善流动性并减少债务余额,同时使我们能够进行正确的投资,为股东创造长期价值。” 未来何去何从? 英特尔的困境并非一朝一夕形成,也不可能在短期内得到根本性解决。公司面临的挑战不仅来自技术层面,还包括管理和战略方面的问题。 有观点认为,英特尔应该考虑将芯片制造业务独立分拆,走AMD当年的路线。这样可以让设计和制造部门各自聚焦,提高效率和灵活性。然而,这也意味着英特尔将失去垂直整合带来的优势,可能进一步削弱其在行业中的地位。 另一种观点则认为,英特尔应该加大对新兴领域如AI和数据中心的投入,同时加速工艺追赶。基辛格在财报会议上强调,公司正在从”性能至上”转向”效率至上”的策略。这种转变如果执行得当,可能帮助英特尔重新找到竞争优势。 无论如何,英特尔的未来走向都将对整个半导体行业产生深远影响。作为行业巨头,英特尔的每一步都牵动着市场神经。公司能否在这场危机中重新崛起,不仅关乎其自身命运,也将影响整个行业的格局。 在这个充满不确定性的时期,英特尔需要在短期业绩压力和长期战略转型之间找到平衡。公司的每一个决策都将受到市场的严密关注。对于投资者而言,英特尔的股价波动可能带来风险,但也可能蕴含机遇。而对于整个半导体行业来说,英特尔的转型之路无疑将成为一个值得关注的案例,或许能为其他面临类似挑战的公司提供借鉴。 参考文献: [...]

英特尔处理器能效之争:CEP机制引发的讨论英特尔处理器能效之争:CEP机制引发的讨论

在当今科技快速发展的时代,处理器性能和能效的平衡一直是业界关注的焦点。近期,英特尔处理器的CEP(Current Excursion Protection)机制再次引发了广泛讨论,这一机制在提高系统稳定性的同时,也带来了一些争议。本文将深入探讨CEP机制的作用、影响,以及用户对此的看法。 CEP机制:稳定性的守护者还是性能的掣肘? CEP机制最初于英特尔第12代处理器中引入,并延续到第13代和第14代产品中。其设计初衷是监控CPU的实际电压,当电压低于预设的VID(Voltage Identification)值时,通过降低处理器频率来维持系统稳定性。这一机制在理论上可以有效防止因供电不足导致的系统崩溃或蓝屏。 然而,CEP的存在也引发了一些争议。有用户反映,在尝试通过调整供电设置来降低处理器电压时,CEP机制会被触发,导致处理器性能大幅下降。这种情况下,CEP成为了超频爱好者和追求能效的用户的一大障碍。 板型之争:Z板与B板的差异 在英特尔的主板生态中,Z系列主板一直被视为高端产品,支持更多的超频和调节功能。相比之下,B系列主板虽然价格较为亲民,但在某些功能上存在限制。其中一个明显的区别就是对CEP的控制权限。 Z系列主板通常允许用户关闭CEP机制,而大多数B系列主板则不提供这一选项。这种差异引发了一些用户的不满,他们认为这可能构成一种”歧视”。有观点认为,如果B系列主板也能关闭CEP,对于不进行超频的用户来说,其功能将与Z系列主板相差无几。 微码更新:一线曙光? 在这场讨论中,微码更新成为了一个潜在的解决方案。有用户报告,通过使用特定版本的微码(如104版本),可以在一定程度上绕过CEP的限制,实现轻微的降压而不会显著影响性能。然而,这种方法并非对所有处理器型号都同样有效,尤其是对于高端的i9系列处理器,即使使用微码降压,也难以达到满频运行的状态。 能效与性能的权衡 CEP机制的存在反映了处理器设计中的一个核心问题:如何在性能和能效之间取得平衡。随着处理器制程的不断进步,单位面积上的晶体管数量急剧增加,这带来了更高的性能潜力,但同时也面临着更大的功耗和散热挑战。 英特尔的做法表明,在当前的技术条件下,为了确保系统的稳定性和可靠性,有时不得不在某些方面做出妥协。CEP机制可以被视为这种妥协的一个具体体现。它在保障系统稳定运行的同时,也限制了用户对处理器进行更极限化调教的可能性。 用户需求与厂商策略的博弈 处理器用户群体的需求是多样化的。超频爱好者追求极限性能,普通用户则更看重稳定性和能效。英特尔作为市场领导者,需要在这些不同需求之间寻找平衡点。 有观点认为,英特尔应该给予用户更多的选择权,例如允许B系列主板用户自主决定是否启用CEP。这不仅可以满足不同用户的需求,还可能刺激市场竞争,推动整个行业向更好的方向发展。 然而,从厂商的角度来看,区分不同档次产品的功能也是一种市场策略。完全开放所有功能可能会模糊产品线之间的界限,影响高端产品的销量。 未来展望 随着处理器技术的不断进步,我们有理由相信,未来的处理器设计将在性能、能效和稳定性之间找到更好的平衡点。新的技术和算法可能会提供更智能、更灵活的功耗管理方案,使得像CEP这样的机制变得更加精细和可控。 同时,用户的声音也将继续影响处理器的发展方向。厂商需要更加关注用户的实际需求,在保证产品质量的同时,为用户提供更多的自主权和选择空间。 结语 CEP机制的讨论反映了当前处理器技术发展中的一个缩影。它既展示了技术进步带来的挑战,也揭示了用户需求与厂商策略之间的tension。未来,处理器的发展方向很可能会更加注重灵活性和可定制性,以适应日益多样化的用户需求。 在这个快速变化的科技世界中,我们期待看到更多创新性的解决方案,来应对能效与性能的永恒主题。无论是厂商还是用户,都需要保持开放和创新的态度,共同推动计算技术向更美好的未来迈进。 参考文献: [...]

AI模型评估:基准测试的可信度与挑战AI模型评估:基准测试的可信度与挑战

在人工智能快速发展的今天,各大科技公司和初创企业纷纷推出自己的大语言模型(LLM),并声称在某些方面超越了竞争对手。然而,这些声明的可信度如何?本文将深入探讨AI模型评估指标的可靠性问题,以及当前基准测试面临的挑战。 基准测试的重要性 基准测试在AI领域扮演着至关重要的角色。斯坦福大学以人为本人工智能研究所的Percy Liang指出,基准测试不仅”定义并推动进步”,还能告诉模型开发者他们在竞争中所处的位置,激励他们不断改进。此外,基准测试还能: 初创公司Hugging Face的LLM评估专家Clémentine Fourrier强调了基准测试在实际应用中的重要性。然而,她同时警告说,基准测试分数”应该谨慎对待”。 基准测试的局限性 1. 自我评分的问题 模型开发者实际上是在给自己的产品打分,这可能导致结果偏差。他们往往利用这些结果来炒作产品,抬高公司估值。Fourrier博士指出,这种宏伟的声明往往与现实世界的表现不符。 2. 基准测试难度不足 以MMLU(大量多任务语言理解)为例,这个在2020年创建的基准测试对于当今的模型来说已经变得过于简单。MMLU包含15,908个多项选择题,涵盖57个主题,包括数学、美国历史、科学和法律等。 这种情况被称为”饱和”问题。Fourrier博士形象地比喻道:”这就像用初中生的考试来给高中生打分。” 3. 难以区分顶级模型 当多个顶级模型在同一基准测试上的得分非常接近时,很难判断哪个模型更优秀。例如: 这些微小的差异可能不足以反映模型在实际应用中的真实表现差异。 应对基准测试挑战的新方法 为了解决现有基准测试的局限性,研究者们正在开发更具挑战性的评估方法: 1. MMLU-Pro 这是MMLU的升级版,具有以下特点: 2. GPQA GPQA被描述为”博士水平的MMLU”,专注于选定的科学主题。目前,最佳模型在GPQA上的得分通常在50%到60%之间,这表明它确实更具挑战性。 3. MuSR(多步骤软推理) MuSR旨在测试AI模型的推理能力,使用如侦探推理场景等复杂任务。这种测试要求模型能够: [...]

英特尔旗舰处理器”缩肛门”事件再度引发争议英特尔旗舰处理器”缩肛门”事件再度引发争议

高端处理器性能下降,用户体验大打折扣 随着英特尔第14代酷睿处理器的普及,一个令人不安的现象正在蔓延 – 被称为”缩肛”的性能下降问题。最新的报告显示,即便是英特尔的顶级型号14900KS也未能幸免于难。这不仅引发了用户的担忧,也让人质疑英特尔的质量控制和产品可靠性。 从旗舰到”缩水” 一位资深硬件爱好者近日在网上分享了他使用14900KS处理器的经历,揭示了这款旗舰产品令人失望的一面。这位用户最初将处理器全核心频率锁定在5.8GHz,但仅仅几个月后就开始出现断电问题。 “自从6月份开始,不间断出现进游戏直接断电。”这位用户写道,”后面降到5.6GHz又安稳使用了一个月。但昨天又开始疯狂断电。” 更令人沮丧的是,当他尝试运行3DMark基准测试时,系统在CPU测试阶段直接蓝屏,并提示”主频错误”。这对于一款售价高达$699的顶级处理器来说,无疑是一个巨大的打击。 “我了个去,这可是14900KS,我特么1.35V全核5.6GHz还不行?”这位用户表达了他的不满。最终,他不得不将频率进一步降低到5.5GHz,才勉强维持系统稳定。 “缩肛”现象的广泛影响 这并非孤立事件。越来越多的用户报告了类似的问题,甚至包括较低端的型号如13900K和14900K。一些用户不得不大幅降低处理器的运行频率和电压,以确保系统稳定性。 “玩了这么多年的CPU,第一次体会什么叫缩肛。14900KS已经变成12900KS的模样了。”这位用户的感慨道出了许多高端用户的心声。 技术分析:可能的原因 专家们指出,这种性能下降可能与多个因素有关: 用户应对策略 面对这一问题,用户们开始采取各种措施来保护他们的投资: 英特尔的回应 截至目前,英特尔尚未对这一普遍存在的问题发表官方声明。然而,公司的售后政策似乎在默认承认这一问题的存在。一些用户报告称,他们成功地通过RMA(返修授权)流程更换了受影响的处理器。 “还好是东哥购买的自营大狂雕SP106 14900KS,售后暂时无忧。”这位用户表示。但这种临时解决方案并不能完全消除用户的担忧,特别是考虑到处理器的保修期通常只有一年。 行业影响和未来展望 “缩肛门”事件无疑给英特尔的声誉蒙上了一层阴影。在竞争对手AMD不断推出稳定可靠的高性能处理器的背景下,英特尔面临着重建用户信心的巨大压力。 业内专家预测,这可能会导致英特尔在未来的产品设计中采取更保守的策略。同时,这也为AMD提供了一个绝佳的机会,可能会吸引更多高端用户转向他们的平台。 对于消费者来说,这一事件提醒我们,在追求极限性能的同时,稳定性和可靠性同样重要。在购买高端处理器时,用户可能需要更加谨慎,并考虑长期使用的可靠性,而不仅仅是初期的性能数据。 随着处理器技术不断推进,如何在性能、功耗和可靠性之间找到平衡,将成为芯片制造商面临的持续挑战。英特尔如何应对这一危机,以及他们在下一代产品中采取什么样的改进措施,无疑将成为科技界关注的焦点。 参考文献 [...]

AI智能体规划能力再升级:AGENTGEN框架自动生成海量训练数据AI智能体规划能力再升级:AGENTGEN框架自动生成海量训练数据

在人工智能领域,基于大型语言模型(LLM)的智能体正日益受到关注并广泛应用。然而,如何提升这些AI智能体的规划能力一直是一个挑战。近日,来自香港大学和微软的研究团队提出了一个名为AGENTGEN的创新框架,通过自动生成大量多样化的训练环境和任务,显著增强了LLM智能体的规划能力。这一突破性研究成果发表在最新一期的arXiv预印本平台上。 智能体规划能力的关键性与局限性 规划能力是LLM智能体的核心组成部分之一,涉及与环境交互并执行一系列动作以完成从初始状态到目标状态的任务。近期的研究表明,利用专家级轨迹数据(动作-观察对序列)对LLM进行指令微调,可以有效提升其规划能力。 然而,现有工作主要依赖于从人工设计的规划任务和环境中合成轨迹。创建这些环境和任务的劳动密集性严重阻碍了生成足够多样化和广泛的轨迹数据。正如论文作者所指出:”设计多样化环境需要定义一系列丰富而实用的场景,而实现这些环境通常需要具备编程技能的人类专家参与。此外,制定任务通常需要创建一个逐步提高难度的任务集。” AGENTGEN:自动生成环境和任务的创新框架 为解决上述限制,研究团队提出了AGENTGEN框架,利用LLM首先生成环境,然后基于这些环境生成规划任务。该框架主要包括两个阶段: 1. 环境生成 为确保足够的环境多样性,研究人员使用了由各种领域特定文本段组成的”灵感语料库”作为生成环境规范的上下文。例如,从灵感语料库中随机选择一段文本”如何用花生酱粉提升你的饮食?”这促使生成了相关的环境规范:”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。” 随后,研究人员提示LLM基于此规范生成相应的代码,可能由Python、规划领域定义语言(PDDL)或其他特定领域语言组成。此外,他们还构建了一个环境库,作为上下文示例,并通过迭代纳入新生成的高质量环境来不断扩展。 2. 任务生成 在生成环境的基础上,研究团队旨在创建多个规划任务。在这个阶段,关键是要有一个从简单到困难的渐进式任务集。为实现更大的难度多样性,他们提出了一种双向演化方法BI-EVOL。 具体而言,LLM首先生成随机规划任务,然后通过应用约束条件向简化和增加难度两个方向演化这些任务。这种方法创建了一个具有平滑难度曲线的任务集,有助于LLM更顺畅地获取规划技能。 研究人员解释道:”BI-EVOL引入了两个方向的演化:简化演化和难化演化。简化演化通常涉及简化目标条件,这有助于在智能体表现不佳且无法直接从典型的困难目标中学习时促进学习。相反,难化演化通常涉及使目标条件更复杂,增加智能体完成任务所需的步骤数。这可以进一步增强智能体执行规划任务的能力。” 实验验证:AGENTGEN的显著成效 为验证AGENTGEN的有效性,研究团队基于PDDL合成了环境和规划任务,构建了一个包含592个环境的数据集,每个环境有20个任务。他们使用领域无关规划器获得了7,246个高质量轨迹。随后,他们使用这些轨迹数据对一系列LLM进行了指令微调,并在AgentBoard上展示了训练后的模型性能。 实验结果表明,AGENTGEN在领域内任务上相比原始LLama3-8B取得了5倍以上的提升(11.67 vs. 1.67),整体表现超过了GPT-3.5。在某些特定任务上,它甚至超越了GPT-4的表现。在领域外任务中,AGENTGEN也展现了类似的实验成果。具体而言,它显著提高了成功率,在Alfworld和BabyAI上分别取得了29.1和4.47的提升。在Alfworld上,AGENTGEN甚至超越了GPT-3.5的表现(29.1 vs. 17.2)。 研究人员强调:”尽管参数规模相对较小,AGENTGEN在总体成功率上仍然优于GPT-3.5(11.67 vs. 5.0)。此外,在调酒师任务中,AGENTGEN甚至超越了GPT-4的表现(15 vs. 10)。与其他具有类似参数规模的模型相比,AGENTGEN在四个不同任务中始终表现出色。” 未来展望与潜在影响 AGENTGEN框架的提出为增强LLM智能体的规划能力开辟了新的可能性。通过自动生成大量多样化的环境和任务,该方法不仅显著提升了模型性能,还展现出良好的泛化能力。 研究团队指出:”AGENTGEN不仅在领域内任务上表现出色,在领域外任务中也取得了显著进步,这进一步证实了我们方法的有效性和泛化能力。” [...]

不平等的世界:财富分配的惊人真相不平等的世界:财富分配的惊人真相

在这个日益全球化的世界中,财富分配的不平等问题已经成为了一个不容忽视的社会话题。布兰科·米兰诺维奇作为研究财富、贫穷和贫富差距的专家,在其著作中深入探讨了这一复杂而又敏感的问题。本文将围绕米兰诺维奇的观点,结合历史、文学和当代新闻,为读者揭示世界财富分配不均的根源和影响。 财富集中:谁是世界上最富有的人? 当我们谈论世界上最富有的人时,往往会想到那些耳熟能详的名字,如比尔·盖茨、杰夫·贝索斯或伊隆·马斯克。然而,米兰诺维奇提醒我们,真正的财富分布可能远比我们想象的更加集中。 据福布斯杂志的统计,截至2021年,世界上最富有的10个人拥有的财富总和超过1万亿美元。这个数字可能看起来很大,但当我们将其与全球财富总量相比时,才能真正理解其含义。 米兰诺维奇指出,全球财富的分配呈现出一个极度不平等的金字塔结构。在这个结构中,最顶端的1%人口拥有近半数的全球财富,而底部50%的人口仅拥有不到1%的财富。这种极端的不平等不仅存在于国家之间,也存在于国家内部。 出生地的影响:命运还是选择? 一个人的出生地会对其一生的财富积累产生多大影响?米兰诺维奇的研究给出了一个令人震惊的答案:出生地可能是决定一个人财富的最重要因素之一。 米兰诺维奇通过大量的数据分析发现,一个人的出生国家可以解释其收入差异的约60%。这意味着,仅仅因为出生在不同的国家,两个人的收入就可能相差数十倍。 例如,一个出生在美国的人,即使处于美国社会的底层,其收入也可能高于印度或非洲许多国家的中产阶级。这种”出生彩票”的概念,揭示了全球不平等的一个关键方面。 米兰诺维奇写道:”在全球化的世界里,一个人的公民身份成为了一种隐形的租金,这种租金的大小取决于你出生的国家。” 历史的长河:不平等的演变 为了更好地理解当前的全球不平等状况,米兰诺维奇带领我们回溯历史,探索不平等的演变过程。 在工业革命之前的农业社会,大多数人的生活水平相差不大,主要的不平等存在于贵族和平民之间。然而,工业革命带来的技术进步和生产力提升,虽然提高了整体生活水平,但也加剧了社会的不平等。 米兰诺维奇指出,19世纪末到20世纪初是全球不平等达到顶峰的时期。在这个时期,西方国家通过殖民扩张和工业化快速积累财富,而其他地区则相对落后。 二战后的几十年,全球不平等有所缓解,主要原因是许多发展中国家获得独立并开始工业化进程。然而,自20世纪80年代以来,全球化和技术进步再次加剧了不平等。 米兰诺维奇特别指出了中国的崛起对全球不平等格局的影响。他写道:”中国的快速发展在某种程度上减少了国家间的不平等,但同时也加剧了中国国内的不平等。” 文学中的不平等:艺术映射现实 米兰诺维奇在书中巧妙地运用了文学作品来illustrate不平等的主题。他提到了巴尔扎克的《高老头》、狄更斯的《双城记》等经典作品,这些作品生动地描绘了19世纪的社会不平等。 例如,在《高老头》中,主人公老高里奥为了满足两个女儿奢侈的生活方式而变得一贫如洗。米兰诺维奇认为,这个故事不仅反映了个人的悲剧,也折射出当时社会的阶级差距和财富分配不均。 米兰诺维奇写道:”文学作品often比枯燥的统计数据更能让人感受到不平等的真实面貌和情感影响。” 当代新闻中的不平等:从华尔街到主街 米兰诺维奇还通过分析当代新闻报道,展示了不平等如何影响我们的日常生活。他指出,从华尔街的巨额奖金到主街上的小企业倒闭,从豪华游艇到食品银行的长队,这些新闻故事都在讲述着同一个主题:财富分配的极度不平衡。 例如,2008年金融危机后,华尔街银行获得了政府的巨额救助,而普通民众却失去了工作和房子。米兰诺维奇认为,这种”利润私有化,风险社会化”的现象加剧了社会的不平等和分裂。 他写道:”当人们看到自己辛苦工作却难以维持生计,而少数人却能轻松积累巨额财富时,社会的凝聚力就会受到严重威胁。” 测量不平等:方法与挑战 如何准确测量不平等是一个复杂的问题。米兰诺维奇详细介绍了几种常用的测量方法,包括基尼系数、帕尔马比率和泰尔指数等。 基尼系数是最常用的不平等测量指标之一。它的取值范围在0到1之间,0表示完全平等,1表示完全不平等。米兰诺维奇解释道:”一个国家的基尼系数如果超过0.4,通常被认为存在严重的不平等问题。” 然而,米兰诺维奇也指出了这些测量方法的局限性。例如,基尼系数对中等收入群体的变化较为敏感,而对极端贫富两端的变化反应不够灵敏。此外,这些指标通常基于收入来计算,而忽视了财富不平等可能更加严重的现实。 米兰诺维奇强调:”我们需要综合运用多种指标,并结合定性分析,才能真正把握不平等的全貌。” 全球化:天使还是魔鬼? [...]

突破性进展:时间融合方法加速类脑计算机网络训练突破性进展:时间融合方法加速类脑计算机网络训练

在人工智能领域,一项突破性的技术创新正在为类脑计算机网络的发展开辟新的道路。来自南方科技大学计算机科学与工程系的研究团队提出了一种名为”时间融合”的新方法,有望大幅提升脉冲神经网络(SNN)的训练速度,为类脑计算机的广泛应用铺平道路。 脉冲神经网络:模仿大脑的计算模型 脉冲神经网络是一种模仿生物大脑工作原理的人工智能模型。与传统的人工神经网络不同,SNN更加接近真实的神经元工作方式,通过模拟神经元之间的脉冲信号传递来处理信息。这种仿生设计使得SNN在处理时空数据、实现低功耗计算等方面具有独特优势。 然而,SNN的训练过程一直是一个巨大挑战。由于需要模拟神经元随时间变化的动态特性,SNN的训练速度往往比传统神经网络慢得多。这严重制约了SNN在实际应用中的推广。 时间融合:加速SNN训练的创新方法 为了解决这一难题,南方科技大学的研究团队提出了一种创新的”时间融合”方法。该方法的核心思想是将SNN中神经元随时间变化的计算过程进行重组,实现并行化处理。 具体来说,时间融合方法首先分析了漏电积分发放(LIF)神经元模型的前向和反向传播特性。研究人员发现,LIF模型的计算具有元素级并行性,这为优化提供了可能。基于这一发现,他们提出了在GPU上进行时间维度融合的方案。 在传统方法中,SNN的计算是按时间步顺序进行的。而时间融合方法则将多个时间步的计算合并到一个GPU内核中执行。这种设计大大减少了内存访问开销,提高了计算效率。 研究团队进一步将这一方法扩展到多GPU环境。他们采用了流水线并行的框架,将计算负载在时间维度上分配到多个GPU上。理论上,这种设计可以随着时间步数的增加实现可扩展的性能提升。 实验验证:显著的加速效果 为了验证时间融合方法的效果,研究团队进行了广泛的实验。他们在NVIDIA A100 GPU上测试了该方法,并与现有的多个SNN库和实现进行了对比。 实验结果令人振奋。在单GPU环境下,时间融合方法相比现有的SNN实现,实现了5倍到40倍的加速。在多GPU环境中,该方法展现出了更好的可扩展性,随着时间步数的增加,加速效果更加明显。 研究人员指出,这种加速效果不仅体现在理想化的测试场景中,在真实的SNN训练任务中同样表现出色。这意味着时间融合方法有望在实际应用中产生重大影响。 突破性意义:为SNN研究开辟新天地 这项研究的意义不仅限于技术层面的创新。更重要的是,它为SNN的大规模应用扫清了一个重要障碍。 长期以来,SNN虽然被认为是更接近生物神经系统的人工智能模型,但其训练效率一直是制约其发展的瓶颈。时间融合方法的出现,有望彻底改变这一局面。 南方科技大学计算机科学与工程系的钱江教授评论道:”这项研究为SNN的实际应用打开了新的可能性。随着训练速度的大幅提升,我们可以期待看到SNN在更多领域发挥作用,比如实时数据处理、低功耗边缘计算等。” 未来展望:开源推动技术进步 值得一提的是,研究团队将这项技术的实验代码开源发布在了GitHub上。这一举措不仅体现了科研的开放精神,也为该技术的进一步发展和应用奠定了基础。 研究的第一作者李艳辰表示:”我们希望通过开源,能够吸引更多研究者参与到SNN的优化工作中来。只有集思广益,才能推动这项技术更快、更好地发展。” 随着时间融合方法的出现,SNN研究迎来了新的春天。我们有理由相信,这项突破性技术将为类脑计算机的发展注入强劲动力,为人工智能的未来开辟更广阔的前景。 参考文献:[1] Li, Y., Li, J., Sun, K., [...]

烈火中的殇城:英国军队火烧科克百年回眸烈火中的殇城:英国军队火烧科克百年回眸

在爱尔兰历史的长河中,1920年12月11日无疑是一个令人心痛的日子。这一天,英国军队以报复为名,对爱尔兰古老城市科克实施了一场有组织的军事行动,将这座美丽的城市变成了一片火海。这一事件不仅摧毁了无数居民的家园,也成为了英国殖民统治暴力本质的缩影。让我们回顾这段历史,探讨这场悲剧对爱尔兰独立运动的影响,以及它在今天仍然具有的深远意义。 烈焰中的复仇:一场精心策划的军事行动 1920年12月11日的黄昏,科克市陷入了一种不寻常的紧张氛围。就在当天早些时候,爱尔兰共和军的游击队袭击了一辆英军卡车,造成了1名军官丧生,12名士兵受伤。这次袭击成为了英军发动大规模报复行动的导火索。 当夜幕降临时,超过1000名英国军队官兵从科克郊区的军营出动,向市中心挺进。他们的行动如同一场精心编排的戏剧,每个环节都经过周密策划。军队抵达市中心后,开始了他们的”清场”行动。 英军士兵挨家挨户闯入民宅,将居民驱赶出家门。在这个过程中,居民们被严令禁止带走任何个人物品,只能眼睁睁地看着自己的家园即将化为灰烬。这种做法虽然被英军称为”人道”,但实际上却是一种极其残酷的心理折磨。 确认所有建筑物内都没有人员后,英军士兵开始了他们的纵火行动。他们携带的汽油被倒在房屋的地板上,随后点燃。很快,整个科克市中心就被熊熊烈火吞噬。 暴力之下的无辜生命 尽管英军声称这是一次”人道”的行动,但实际上仍有无辜的生命在这场暴力中逝去。根据官方记录,这次报复行动中有三人丧生。其中两名是被英国军官怀疑为爱尔兰共和军成员的兄弟,他们在未经任何审判的情况下,就在自己的家中被枪杀。这种未经正当程序的即决处决,显然违背了文明社会的基本法治原则。 另一位遇难者是一名妇女,据称死于心脏病。然而,考虑到当时的恐怖氛围,我们不禁要问,这位妇女的心脏病是否与英军的暴力行为有直接关联。除了这三位遇难者,还有许多人在这次行动中遭到英军的殴打,包括那名因心脏病去世的妇女。 这些暴力行为不仅造成了直接的人员伤亡,更在科克市民心中留下了难以愈合的创伤。它们成为了英国殖民统治残酷性的明证,也为爱尔兰独立运动提供了强有力的道德支持。 “黑褐色”的恐怖:准军事武装的狂热 在这次报复行动中,一支特殊的力量引起了人们的注意。这是一支身穿黑褐色制服的保安部队,其中不乏曾在英国皇家空军服役的军官。这支准军事武装是从英国殖民者中招募而来,作为辅助警察支队行动。 这些人在行动中表现出了对暴力行为的特别热衷。他们不仅积极参与殴打平民,还在纵火和抢劫等行为中表现出异常的热情。这支部队因其黑色贝雷帽和黑色或褐色制服而闻名,他们的存在本身就是英国殖民统治的一个缩影。 这些准军事武装成员大多是英国统治爱尔兰的坚定支持者。他们的行为不仅反映了个人的残暴倾向,更体现了整个殖民统治系统的暴力本质。这种暴力不仅针对被怀疑的叛乱分子,更是对整个爱尔兰民族的压迫。 城市的伤痕:大规模破坏与抢劫 科克市遭受的破坏程度令人震惊。在这次报复行动中,超过2000名城镇居民失去了住房和财产。值得注意的是,这些受害者中绝大多数人与爱尔兰共和军毫无关系,他们只是无辜卷入这场政治暴力的普通市民。 具体来看,共有300多栋居民楼和40座公共建筑被焚毁。这些被毁的建筑包括市政厅、天主教堂、图书馆和多家商店。这些建筑不仅是城市的物质载体,更承载着科克市的历史和文化记忆。它们的毁灭,某种程度上就是对爱尔兰民族文化的一次重创。 更令人发指的是,在放火焚烧这些建筑之前,英军还对它们进行了彻底的洗劫。这种行为已经超出了单纯的军事报复,而更像是有组织的抢劫和掠夺。 除了建筑物,英军的破坏行为还延伸到了城市的交通系统。他们放火烧毁了汽车、电车和公共汽车。这不仅造成了巨大的经济损失,也严重影响了城市的正常运转和居民的日常生活。 科克市图书馆的被毁尤其令人痛心。作为城市的文化中心,图书馆承载着科克市民的集体记忆和文化传承。它的焚毁不仅是物质上的损失,更是对整个社区精神文明的一次重创。 恐吓失败:爱尔兰独立运动的崛起 如果说英国人在科克实施如此残酷的暴行,其目的不仅是报复,还包括对爱尔兰人的恐吓,那么他们显然没有达到这个目的。相反,这次事件反而激发了爱尔兰人民更强烈的独立意愿和抵抗决心。 爱尔兰共和军发动的游击战争并没有因为科克市的悲剧而停止。相反,这场惨剧成为了激励更多爱尔兰人加入独立运动的催化剂。仅仅一年后,即1921年12月6日,英国被迫与爱尔兰签订了《英爱条约》。根据这份条约,英国允许爱尔兰南部26郡成立爱尔兰自由邦,这标志着爱尔兰独立运动取得了重大突破。 然而,这份条约也留下了隐患。北部6郡仍属英国,成为了现在的北爱尔兰。这种分裂状态为日后的爱尔兰问题埋下了伏笔,直到今天仍然是一个敏感的政治话题。 现代化武器与殖民统治 在科克事件中,英军展示了其强大的军事实力。在科克附近的海边检查站,英军装备了当时最先进的坦克。这些钢铁巨兽不仅是军事力量的象征,更是殖民统治者对技术优势的炫耀。 同时,英军还拥有可以通过城市铁路线巡逻的装甲车。这些装甲车的存在,使得英军能够快速机动,有效控制城市的各个角落。这种现代化的军事装备,与古老的科克城形成了鲜明对比,也突出了殖民者与被殖民者之间的力量悬殊。 然而,正如历史反复证明的那样,单纯的军事优势并不能确保殖民统治的持续。相反,过度依赖武力往往会激化矛盾,加速殖民体系的崩溃。 历史的教训:暴力与和解 回顾科克市的悲剧,我们不禁要问:这场暴力究竟带来了什么?它是否达到了英国殖民者预期的目的?答案显然是否定的。 [...]

SentenceVAE:更快、更长、更准确的大型语言模型推理SentenceVAE:更快、更长、更准确的大型语言模型推理

近年来,大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就。然而,这些模型通常具有数十亿到数百亿的参数,导致推理过程计算密集且耗时。此外,大多数LLM采用单词级别的逐词预测方法,进一步加剧了推理时间。因此,在保持准确性的同时提高LLM的推理速度成为了研究人员面临的一个重大挑战。 为了解决这个问题,研究人员提出了一种新颖的推理方法,称为”下一句预测”。这种方法的核心是SentenceVAE,一个由编码器和解码器组成的小型模型。SentenceVAE的工作原理如下: 通过将SentenceVAE集成到LLM的输入和输出层,研究人员开发出了句子级LLM(SLLM)。这些SLLM能够采用句子级别的推理方法,显著加快了推理速度。 SentenceVAE的工作原理 SentenceVAE的工作流程如下: 这种方法的优势在于: 实验结果 研究人员进行了广泛的实验来验证SentenceVAE的效果。主要发现包括: 潜在应用和未来发展方向 研究人员指出,SLLM框架具有广阔的应用前景和发展潜力: 结论 SentenceVAE为提高大型语言模型的推理效率提供了一种创新的方法。通过将句子级别的编码和解码与传统LLM相结合,SLLM实现了更快的推理速度、更高的准确性和更长的上下文处理能力。这项研究不仅为当前LLM的优化提供了新的思路,也为未来更高效、更强大的语言模型开发铺平了道路。 随着进一步的优化和扩展,SLLM有望在各种应用场景中发挥重要作用,从提高自然语言处理任务的效率到推动具身智能和多模态大模型的发展。这项技术的进步将为人工智能领域带来新的机遇和挑战,推动语言模型向更高效、更智能的方向发展。 [...]