Month: May 2024

返乡青年:在城乡夹缝中寻找生活的出路返乡青年:在城乡夹缝中寻找生活的出路

在中国经济快速发展的浪潮中,有一群人选择了一条不同寻常的道路——离开繁华喧嚣的大城市,回归宁静的乡村生活。他们的故事,或许能给我们一些关于生活、选择和未来的深刻启示。 一、城市的繁华与乡村的宁静 小张,初中毕业后便怀着对城市生活的憧憬,踏上了前往北京的列车。他在餐厅端过盘子,在工厂流水线上拧过螺丝,甚至在夜场里见识过灯红酒绿的世界。然而,城市的繁华背后,是不断上涨的房租、激烈的职场竞争和无尽的孤独。最终,他选择回到了家乡,那个以苹果种植著称的小镇。 二、返乡后的挑战 回到家乡,并不意味着烦恼的结束。小镇的生活节奏虽慢,但就业机会有限,经济来源单一。小张尝试过开洗车店、做电商、甚至摆地摊,但都因为种种原因失败了。他的故事,是许多返乡青年的缩影。 三、农业的不确定性 对于像小张这样回到家乡种地的年轻人来说,农业收入的不确定性是他们面临的最大挑战。天灾、市场波动、种植成本的增加,都可能让他们一年的辛苦付诸东流。小李,一位返乡种苹果的青年,就因为连续几年的自然灾害,果园收入大减,还背上了沉重的债务。 四、债务与生活的重压 创业失败、投资失误、生活开销,这些都可能让返乡青年背上沉重的债务。小王,一位曾在外打工多年后返乡的青年,因为开餐馆失败,欠下了银行几十万元。他的故事,让人不禁思考:返乡之路,是否真的能带给他们想要的生活? 五、未来的出路在哪里 面对现实的困境,返乡青年们并没有放弃寻找生活的出路。有人在家乡开起了小店,有人重新拿起了课本,有人则选择再次离开,去更远的地方寻找机会。小刘,一位返乡青年,经历了多次创业失败后,选择再次外出打工。他说:“没想过自己打工能坚持多少年,干到啥时候算啥时候。” 六、社会的关注与支持 返乡青年的故事,应该引起社会更多的关注。他们面临的困境,需要政府、社会组织和企业的共同帮助。提供职业培训、创业指导、小额贷款等支持,或许能帮助他们找到生活的新出路。 七、结语 返乡青年,一群在城乡夹缝中寻找出路的人。他们的故事,或许并不惊天动地,但却真实而深刻。他们的经历,让我们看到了生活的另一面,也让我们思考:在追求更好生活的路上,我们又能做些什么? 在这篇文章中,我们通过几个返乡青年的真实故事,试图探讨他们面临的困境和挑战,以及可能的解决之道。他们的经历,不仅是个人的故事,也是这个时代许多年轻人的缩影。希望通过这篇文章,能引起更多人对这一群体的关注和思考。 [...]

YOCO:只缓存一次的大型语言模型架构YOCO:只缓存一次的大型语言模型架构

YOCO(You Only Cache Once)是一种新型解码器-解码器架构,旨在解决大型语言模型(LLMs)在扩展模型大小、训练令牌数量和上下文长度时面临的挑战。传统的Transformer模型在处理长序列输入时,由于需要缓存大量的键值(KV)对,导致GPU内存消耗过高,推理效率低下。YOCO通过仅缓存一次KV对,显著降低了内存需求,同时保持了与Transformer相当的性能。 YOCO架构 YOCO架构由两个主要组件组成: YOCO的优势 未来研究方向 总结 YOCO是一种高效且可扩展的大型语言模型架构,通过仅缓存一次KV对,显著降低了内存需求,同时保持了与Transformer相当的性能。YOCO在各种任务中都表现出色,并具有广泛的应用前景,包括多模态融合和实时应用。 YOCO(You Only Cache Once)是一种针对大型语言模型的解码器-解码器架构,它只在缓存中存储键值对一次。YOCO由两个组件组成,即交叉解码器和自解码器。自解码器通过高效的自注意力机制对全局键值(KV)缓存进行编码,而交叉解码器通过交叉注意力机制重复使用这些共享的KV缓存。整体模型的行为类似于仅解码器的Transformer模型,尽管YOCO只缓存一次。这种设计显著减少了GPU内存需求,同时保留了全局注意力的能力。此外,计算流程使得可以在不改变最终输出的情况下提前退出预填充阶段,从而显著加快了预填充速度。实验结果表明,在不同的模型规模和训练标记数量的设置下,YOCO相比Transformer取得了有利的性能。研究人员还将YOCO扩展到了1M上下文长度,并实现了接近完美的检索准确性。性能分析结果显示,YOCO在不同上下文长度和模型规模下,提高了推理内存、预填充延迟和吞吐量数个数量级。[1] YOCO的架构特点如下: YOCO的实验结果表明,它在各种任务上都表现出良好的性能,并在推理效率方面具有许多优势。YOCO可以随着训练标记数量、模型规模和上下文长度的增加而扩展。此外,YOCO还通过减少GPU内存占用、加快预填充速度和提高服务能力等方面,改善了推理效率。因此,YOCO被认为是未来具有原生长序列支持的大型语言模型的强有力的候选模型架构。[2] Learn more: [...]

WordPress的对象缓存WordPress的对象缓存

在当今这个数字化时代,网站的速度和性能对用户体验和商业成功至关重要。如果你的网站加载缓慢,用户可能会失去耐心,导致高跳出率和转化率的降低。幸运的是,WordPress提供了一种有效的解决方案来提升网站性能——对象缓存(Object Caching)。 什么是对象缓存? 对象缓存是一种服务器端的缓存机制,它通过将数据库查询结果存储在快速访问的内存中,从而加快数据的检索速度。当你的网站收到一个请求,服务器会检查是否已经缓存了该请求的结果。如果是,服务器将直接使用缓存的数据,而不是重新查询数据库。这种方式减少了服务器的负载,尤其在流量高峰期,可以显著提高网站的响应速度和用户体验。 WordPress的对象缓存 WordPress拥有一个内置的对象缓存系统,名为WP_Object_Cache。这个系统可以自动将数据库中的数据存储在PHP内存中,避免了重复查询数据库的需要。默认情况下,WordPress的对象缓存是临时的,它只为单个页面加载存储数据,请求结束后,缓存数据会被丢弃。 为了解决这个问题,可以使用持久性缓存工具,如Redis或Memcached。这些工具可以跨多个页面加载缓存对象,进一步提升性能。 如何使用WordPress的对象缓存 要在你的WordPress网站上启用对象缓存,通常需要通过FTP客户端连接到你的网站后台,或者使用你托管账户仪表板中的文件管理器。然后,导航到网站的根目录并找到wp-config.php文件。在该文件中,确保ENABLE_CACHE的值被设置为“true”。 此外,如果你的网站流量较大,可能需要考虑使用持久性缓存工具。这些工具可以在整个服务器上存储缓存数据,从而减少数据库的查询次数,提高网站加载速度。 为什么对象缓存对网站至关重要 对象缓存不仅可以提高网站的速度,还能减轻服务器的负担。在高流量时段,服务器不必每次都查询数据库,这可以显著减少服务器的负载,提高响应速度。此外,使用对象缓存还可以改善用户体验,因为用户可以更快地加载网页。 结论 对象缓存是提升WordPress网站性能的有效手段。无论是通过内置的WP_Object_Cache还是通过安装额外的持久性缓存工具,对象缓存都能帮助你的网站更快、更高效地运行。如果你的网站正遭受加载速度慢和用户满意度低的问题,那么现在是时候考虑启用对象缓存了。 记住,优化网站性能是一个持续的过程,而对象缓存只是其中的一部分。通过不断学习和应用最佳实践,你可以确保你的网站始终保持快速和用户友好。 [...]

谷歌DeepMind推出新一代药物研发AI模型AlphaFold 3谷歌DeepMind推出新一代药物研发AI模型AlphaFold 3

谷歌DeepMind发布了新一代预测蛋白质结构的AlphaFold 3模型,能够帮助科学家更精确地针对疾病机制,从而开发出更有效的治疗药物。 AlphaFold 3是一种人工智能(AI)模型,它可以预测蛋白质、DNA、RNA等生物分子的结构以及它们如何相互作用。 DeepMind首席执行官戴密斯·哈萨比斯表示,AlphaFold 3对我们来说是一个重要的里程碑。“生物学是一个动态系统,你必须了解生理特性是如何通过细胞中不同分子之间的相互作用而产生的。你可以把AlphaFold 3看作是我们朝着这个方向迈出了一大步。” 哈萨比斯补充说,相关的突破性研究论文将于周三发表在《自然》上,AlphaFold 3可以显著减少开发改变生活的治疗手段所需的时间和资金。 另外,DeepMind还推出了AlphaFold Server,它是一个供全球科学家用于非商业研究的免费平台。 AlphaFold 3是首次有一个单一的系统能够以最先进的性能预测几乎所有分子类型之间的相互作用。 诺贝尔奖获得者、遗传学家保罗·纳斯评论称,AlphaFold正在不断改进,并且对于生物学研究越来越重要了。AlphaFold 3能够以更高的准确性预测不同大分子之间复合物的结构,以及大分子、小分子和离子之间的相互作用。 南安普顿大学的Ivo Tews博士称AlphaFold 3是一个飞跃,并表示他的实验室将用它来开发用于治疗癌症的药物。 [...]

被追赶的经济体:辜朝明与经济增长的新逻辑被追赶的经济体:辜朝明与经济增长的新逻辑

引言: 本文将深入探讨野村综合研究所首席经济学家辜朝明提出的“被追赶的经济体”概念,分析其背后的经济增长逻辑,并探讨其对发达国家和发展中国家的政策启示。 经济增长的动力:借贷与赚钱的机会 辜朝明认为,经济增长的核心在于借贷行为。人们借钱投资于具有盈利潜力的项目,从而推动经济增长。而借贷的意愿源于赚钱的机会。 “被追赶的经济体”的特征 当一个经济体发展到一定阶段,其本土的赚钱机会逐渐减少,而海外市场的资金回报率更高,此时便进入“被追赶的经济体”阶段。企业开始将投资转向海外,导致国内借贷需求下降,经济增长放缓。 “被追赶的经济体”的政策应对 案例分析:日本经济的困境 日本自上世纪90年代以来长期陷入经济 stagnation,其根源正是“被追赶的经济体”和资产负债表衰退。尽管日本央行采取了极度宽松的货币政策,但未能有效刺激经济增长。 对发展中国家的启示 结论: “被追赶的经济体”概念为我们理解经济增长和经济周期提供了新的视角。各国政府需要根据自身所处的经济发展阶段,制定相应的政策,以应对“被追赶”的挑战,实现可持续的经济增长。 [...]

自动驾驶模拟器的新突破 – TorchDriveEnv自动驾驶模拟器的新突破 – TorchDriveEnv

引言: 自动驾驶汽车的研发需要大量的测试和验证,而现实世界的测试不仅成本高昂,而且存在安全隐患。因此,高效且逼真的模拟器成为了自动驾驶技术发展的重要工具。然而,现有的模拟器往往缺乏真实交通行为,且不易根据不同的需求进行修改。为了解决这些问题,研究人员开发了TorchDriveEnv,一个轻量级且易于使用的强化学习基准测试环境,为自动驾驶模拟带来了新的突破。 TorchDriveEnv的特点: TorchDriveEnv的应用: TorchDriveEnv可以用于各种自动驾驶相关的研究和开发,例如: 未来展望: TorchDriveEnv为自动驾驶模拟带来了新的突破,但仍有许多可以进一步探索的方向,例如: 结语: TorchDriveEnv为自动驾驶技术的研发提供了强大的工具,推动了自动驾驶模拟和强化学习领域的发展。相信随着技术的不断进步,自动驾驶汽车将更快地走进我们的生活,为我们带来更加安全、便捷的出行体验。 [...]

从AI局限性到人机协作:解读Policy Learning with a Language Bottleneck (PLLB)从AI局限性到人机协作:解读Policy Learning with a Language Bottleneck (PLLB)

人工智能(AI)近年来取得了巨大的进步,例如自动驾驶汽车和游戏AI等,它们在特定任务中展现出超人的能力。然而,这些系统往往缺乏人类的泛化能力、可解释性和与人类协作的能力,这限制了它们在更广泛领域的应用。 Policy Learning with a Language Bottleneck (PLLB) 框架应运而生,它试图通过将语言融入AI决策过程中,来解决上述问题。PLLB的核心思想是让AI代理生成语言规则,这些规则能够捕捉它们最优行为背后的策略。 PLLB如何运作? PLLB框架包含两个关键步骤: 通过这两个步骤的循环迭代,AI代理能够学习到更具有人类特征的行为,并将其策略转化为可理解的语言规则。 PLLB的优势: 实验验证: 论文通过多个实验验证了PLLB的有效性,例如: 未来展望: PLLB框架为AI研究开辟了新的方向,未来可以探索以下方向: 总结: PLLB框架通过将语言融入AI决策过程中,有效地提高了AI的可解释性、泛化能力和人机协作能力,为未来AI的发展提供了新的思路和方向。 [...]

代码智能革命:IBM Granite Code Models 引领软件开发新时代代码智能革命:IBM Granite Code Models 引领软件开发新时代

引言: 软件开发是一个复杂且耗时的过程,需要程序员具备高超的技能和丰富的经验。近年来,人工智能领域的突破性进展,特别是大型语言模型(LLMs)的出现,为软件开发带来了革命性的变革。其中,IBM Granite Code Models 作为代码智能领域的佼佼者,正在引领软件开发进入一个全新的时代。 代码智能的崛起: LLMs 通过学习大量的代码数据,能够理解编程语言的语法和语义,并具备生成代码、修复 bug、解释代码等能力。Granite Code Models 作为专门针对代码智能任务设计的 LLM 系列,拥有以下优势: Granite Code Models 的应用: 这些模型可以应用于以下场景: 未来展望: Granite Code Models 的出现,标志着代码智能技术迈向了一个新的阶段。未来,我们可以期待以下发展: 结语: IBM Granite Code Models [...]