Day: August 21, 2024

英特尔的未来与新掌门人的挑战英特尔的未来与新掌门人的挑战

在半导体行业中,技术的快速迭代与市场竞争的激烈程度让每一个决策都充满压力。日前,英特尔宣布由Naga Chandrasekaran接替Keyvan Esfarjani担任其晶圆代工厂的全球制造业务负责人,这一消息引起了行业内外的广泛关注。前外资知名分析师陆行之对此表示了自己的看法,他认为英特尔在此关键时刻的选择值得深思。 首先,Keyvan Esfarjani在英特尔的近三十年生涯中,为公司的代工业务奠定了坚实的基础。作为一名在全球供应链弹性和卓越制造方面贡献突出的领导者,他的离开标志着英特尔需要在新领导层的引导下继续前行。Naga Chandrasekaran的加入,无疑是在关键时刻为英特尔带来了新的希望。然而,陆行之对这一任命提出了质疑,认为Naga的背景并不完全契合英特尔当前的需求。 Naga Chandrasekaran在美光的二十多年职业生涯中,主要负责存储器技术和相关的研发工作。尽管他在半导体制造和研发方面有着丰富的经验,但逻辑芯片与存储器芯片的制程技术有着本质的区别。陆行之的疑虑在于,英特尔选择了一位缺乏晶圆代工和逻辑芯片经验的领导者,是否会影响到公司的未来发展。他直言不讳地指出:“难怪最近股价还是在30美元上下挣扎。” 尤其是Naga也是一位印度裔。 为何英特尔不考虑从台湾地区或亚洲扩产,或是挖掘台积电的退休高管来担任CEO呢?这样的建议并非空穴来风,台湾和亚洲地区在半导体制造方面的技术积累与人才储备都处于全球领先地位。以台积电为例,这家公司在逻辑制程和先进工艺方面的成功,使其成为全球半导体产业的中流砥柱。陆行之的观点似乎在传达一个信息:英特尔必须审视自身的战略方向,并考虑如何更好地利用外部资源与人才。 在全球经济形势不确定性加大的背景下,英特尔的决策显得尤为关键。公司在晶圆代工市场的布局,既需要强大的技术支持,也需要对市场动态的敏锐把握。Naga Chandrasekaran的学术背景无疑是一个亮点,他拥有马德拉斯大学的机械工程学士学位、俄克拉荷马州立大学的硕士和博士学位,以及加州大学伯克利分校的信息与数据科学硕士学位。此外,他还获得了加州大学洛杉矶分校和新加坡国立大学的两个EMBA学位。这一系列的学术成就为他提供了扎实的知识基础,但在实际操作中,如何将这些知识转化为实用的生产力,才是他面临的真正考验。 在半导体行业中,技术的更新换代速度之快,往往让企业在瞬息万变的市场中如履薄冰。英特尔作为这一行业的巨头,在经历了多年的竞争与挑战后,如何实现自我突破,确实是一个令人关注的话题。陆行之的评论无疑为英特尔敲响了警钟:在追求技术创新与市场扩展的同时,如何选择合适的人才与策略,才能有效应对行业的挑战。 随着全球对半导体需求的不断攀升,英特尔是否能够在新的领导层下重振雄风,依然是一个悬而未决的问题。若能在未来寻求与台湾地区或亚洲的合作,或许能够为其带来新的机遇。无论如何,Naga Chandrasekaran的上任无疑开启了一段新的旅程,而英特尔的未来,也将在这段旅程中逐渐明朗。 参考文献 [...]

在 KPHP 的世界中探索 FFI:互联 C 语言的秘密通道在 KPHP 的世界中探索 FFI:互联 C 语言的秘密通道

在 PHP 的世界里,我们总是希望能够将一些高效的 C 语言功能引入到我们的代码中,以便更好地处理性能问题。而 KPHP,一个强大的 PHP 编译器,提供了一个方便的解决方案:外部函数接口(FFI)。接下来,我们将深入探讨 KPHP 中的 FFI,了解它如何让 PHP 和 C 紧密结合,带来更高的性能和扩展性。 什么是 FFI? FFI,即外部函数接口,是一个允许 PHP 代码调用 C 语言库的机制。在 KPHP 中,FFI 的实现与标准 PHP 兼容,意味着你可以编写 KPHP 代码,并在 PHP [...]

Reflex应用程序主题化Reflex应用程序主题化

在Reflex v0.4.0版本中,您可以轻松地为您的Reflex应用程序主题化。这个主题系统是基于Radix Themes库构建的,允许您设置默认的明亮和黑暗主题,使所有组件具有统一的颜色外观。 主题组件 要更改应用程序的主题,您可以使用Theme组件。可以通过以下方式设置主题: 可配置属性 在rx.theme组件中,可以传递以下属性: 颜色方案 组件的颜色方案继承自主题中指定的颜色。这意味着如果您更改主题,组件的颜色也会相应更改。您还可以使用color_scheme属性来指定颜色方案。 颜色阴影 如果您想使用主题中特定颜色的特定阴影,这是推荐的做法,因为它会在主题变化时自动调整。您可以使用rx.color来访问特定颜色的阴影。阴影可以通过颜色名称和阴影编号访问,阴影编号范围从1到12,并且可以通过True参数设置其alpha值(默认为False)。 手动切换外观 要手动切换明亮和黑暗模式,您可以使用toggle_color_mode,并选择所需的事件触发器: 条件渲染外观 您可以使用rx.color_mode_cond组件,根据应用程序是处于明亮模式还是黑暗模式渲染不同的组件。 通过这些功能,您可以创建一个美观且响应式的主题,使用户体验更加流畅。 如需更多详细信息,请访问Reflex Theming Documentation。 [...]

在数字世界中编织美丽:Reflex 的样式指南在数字世界中编织美丽:Reflex 的样式指南

在现代的 web 开发中,样式不仅仅是为了让页面看起来好看,它们还承担着引导用户体验的重任。随着 Reflex 框架的崛起,开发者们能够轻松地将 CSS 的强大功能融入到他们的应用中。今天,我们将深入探讨 Reflex 的样式管理,揭示如何通过不同的方式为应用程序赋予生命。 走进样式的世界 Reflex 允许开发者通过三种主要方式来添加样式,每种方式的优先级依次降低。这三种方法分别是:内联样式、组件样式和全局样式。 内联样式:为单一组件量身定制 内联样式是最直接的方式,它允许开发者为单个组件实例指定样式。通过将样式作为常规属性传递给组件,我们可以轻松地为某个特定的组件应用独特的风格。例如,我们可以这样写: 在这个例子中,我们为 “Hello World” 组件应用了一个渐变背景,使其在视觉上更加吸引人。值得注意的是,内联样式会被子组件继承,除非它们被自己的内联样式所覆盖。 组件样式:为特定组件类型设定风格 除了内联样式,Reflex 还允许开发者为特定类型的组件或任意 CSS 类和 ID 指定默认样式。通过使用样式字典,我们可以为应用的不同组件设置一致的主题。比如,我们可以这样定义样式: 这样的样式定义不仅可以提高代码的可读性,还能确保整个应用的一致性。值得一提的是,Reflex 会自动将蛇形命名法(snake_case)转换为驼峰命名法(camelCase),这为开发者提供了额外的便利。 全局样式:一次性设置全局风格 全局样式是指应用于所有组件的样式。这种方式特别适合那些希望在整个应用中保持一致性风格的开发者。通过传递一个样式字典,我们可以一次性设置应用的基础样式。例如: 这样的设置确保了所有组件都将使用相同的字体和字体大小,而不需要在每个组件中重复设置。 [...]

华尔街日报体:离线强化学习中的通用函数逼近的迷雾华尔街日报体:离线强化学习中的通用函数逼近的迷雾

在人工智能的边界上,离线强化学习(RL)正悄然崛起,如同一位不被注意的英雄,等待着揭开神秘面纱的那一天。随着计算能力的提升和功能逼近器的日益强大,研究者们开始深入探索利用提前收集的数据集来学习最优策略的可能性,尤其是在医疗保健和自动驾驶等高风险领域。这一领域的最新研究,尤其是Chenjie Mao等人在《离线强化学习中的通用函数逼近的作用》一文中所提出的理论框架,正在为我们打开新的视野。 离线强化学习的挑战与机遇 离线强化学习的核心在于利用固定的数据集来学习,而非通过与环境的实时交互。传统的在线学习方法在许多实际场景中面临着伦理和安全的困境,尤其是在需要昂贵或危险的实时反馈时。Mao等人强调,当前的研究需要在理论和实践之间架起桥梁,以便更有效地利用收集到的数据。 在这些理论研究中,Mao等人对离线RL中的通用函数逼近进行了深入剖析,指出了在该领域中广泛存在的两类假设:可实现性假设(realizability-type)和完备性假设(completeness-type)。前者主要集中在如何确保函数类能够近似目标,而后者则探讨了在更复杂的情况下,如何通过多样的函数类来实现目标的近似。 函数假设的分类与应用 在这篇论文中,Mao等人对可实现性假设和完备性假设进行了详细分类。具体而言,假设$F^* \subseteq F$被称为可实现性假设,如果$|F^| = 1$(例如,$F^ = {Q^}$);而如果存在一个已知的双射关系,将$F^$与另一个可实现的函数类$G$关联,则称该假设为完备性假设。这一分类不仅为理论研究提供了基础,也为算法设计提供了指导。 例如,Mao等人在文中指出,当假设一个函数类$F$可以覆盖所有可能的策略时,我们便需要对完备性假设进行严格检验。倘若仅仅依赖于可实现性假设,可能会导致对复杂问题的解决方案过于简化,进而影响最终的学习效果。 信息论视角下的模型可实现性 在信息论的框架下,Mao等人提出了一种新的视角,即模型可实现性(model realizability),这为建立下界提供了新的思路。根据这一原则,研究者们可以首先在模型可实现性的假设下建立下界,然后将此下界扩展到其他函数类。这一过程不仅丰富了理论的深度,也为将来的研究提供了新的研究方向。 例如,论文中引入的定理1明确指出,给定某些性质的可实现性假设,学习算法不可能比某个已知的策略学习到更好的策略。这一结论对于理解离线RL的学习能力具有重要意义,尤其是在数据稀缺的情况下。 从理论到实践的应用 离线RL的研究不仅停留在理论层面,更有望推动实际应用的发展。Mao等人的研究成果为现实中的强化学习应用提供了重要的理论支撑。例如,在医疗健康领域,利用离线数据进行策略学习可以有效降低实验风险,提高患者安全性;而在自动驾驶领域,通过离线学习算法,可以在没有实时反馈的情况下,提前优化车辆的驾驶策略。 结语:挑战与未来 总的来说,Mao等人关于离线强化学习中通用函数逼近的研究为该领域带来了新的视角和思考。随着AI技术的不断发展,离线学习的潜力将被进一步挖掘,而相关理论的完善将为实现更为复杂的智能系统提供必要的支持。 在未来,我们期待看到更多关于离线RL的创新研究,助力智能系统在更广泛的领域中发挥作用。 参考文献 [...]

无需训练模型,让大语言模型更听话:黑盒提示词优化的魔法无需训练模型,让大语言模型更听话:黑盒提示词优化的魔法

在人工智能的世界里,大语言模型(LLM)就像是一个个天赋异禀的学生,能说会道、知识渊博。但是,就像许多聪明的孩子一样,它们有时候不太听话,总是按照自己的想法来回答问题。这可让用户们头疼不已!如何让这些”AI天才”更好地理解并执行人类的指令呢?清华大学的研究团队最近提出了一个巧妙的方法 – 黑盒提示词优化(Black-Box Prompt Optimization, BPO)。这个方法不需要对模型本身进行任何改动,而是通过优化用户输入的提示词,让AI更好地理解人类的意图。让我们一起来看看这个有趣的研究吧! 天才学生不听话?别急,我们有妙招! 想象一下,你有一个超级聪明的学生。他知识面很广,能言善辩,但就是不太听话。每次你问他问题,他总是按自己的想法回答,经常答非所问。这是不是让你很头疼? 现在,把这个学生换成大语言模型。虽然它们能力惊人,但有时候也会出现类似的问题:不能很好地理解和执行用户的指令。为了解决这个问题,研究人员们绞尽脑汁。有的人选择给AI”补课”,通过进一步的训练来提高它们的”听话”能力。但这种方法有个大问题:成本太高了!训练一个大语言模型动辄需要几百万美元,普通研究者根本玩不起。 那么,有没有一种更经济实惠的方法呢?清华大学的研究团队给出了一个巧妙的答案:与其改变AI,不如改变我们自己的”说话方式”。他们提出了一种叫做”黑盒提示词优化”(BPO)的方法。这个方法就像是在AI和人类之间安插了一个”翻译官”,它可以把人类的指令翻译成AI更容易理解的语言。这样一来,不需要对AI本身做任何改动,就能让它更好地执行我们的指令。 BPO:AI世界里的”翻译官” 那么,这个神奇的”翻译官”是如何工作的呢?整个过程可以分为三步: 这个过程听起来是不是有点像学习一门外语?我们先收集大量的例句,然后分析哪些表达方式更地道,最后学会如何用更地道的方式表达自己的意思。BPO做的事情其实也差不多,只不过它学习的是”AI语言”。 BPO的神奇效果:让AI更懂你的心 那么,这个”翻译官”的效果如何呢?研究团队进行了大量的实验,结果令人惊喜。 首先,BPO可以显著提高各种大语言模型的表现。无论是GPT-3.5、GPT-4,还是Claude-2,在经过BPO优化后,它们的”听话”程度都有了明显提升。以GPT-3.5为例,在某些测试中,它的胜率提高了22%!这就好比是一个学生,原本经常答非所问,现在突然变得能够准确理解并回答问题了。 更令人兴奋的是,BPO不仅可以单独使用,还可以和其他的AI优化方法配合。研究发现,即使是经过专门训练来提高”听话”能力的AI模型,在使用BPO后仍然能够获得额外的提升。这就像是给已经很优秀的学生配了一个更懂他的家教,让他的成绩更上一层楼。 BPO的秘密武器:理解与解释 那么,BPO是如何做到这一点的呢?研究团队对优化后的提示词进行了详细分析,发现BPO主要从以下几个方面改进了原始指令: 这些改进听起来是不是很像一个好老师会做的事情?当学生不理解题目时,好老师会耐心解释,澄清疑点,提供更多信息,并提醒学生注意一些重要的细节。BPO就像是在AI和人类之间充当了这样一个”好老师”的角色。 BPO vs 其他方法:经济实惠的”AI调教师” 相比其他提高AI”听话”能力的方法,BPO有哪些优势呢? 未来展望:AI沟通的新时代 BPO的出现无疑为我们与AI的沟通开辟了一条新的道路。它让我们意识到,提高AI的”听话”能力不仅仅是AI自身的问题,也与我们如何表达自己的意图密切相关。 未来,我们可以期待看到更多基于BPO理念的应用: 结语:与AI和谐共处的新方法 BPO的研究告诉我们,与其抱怨AI不够聪明,不如反思我们是否表达得够清楚。就像与人交流一样,与AI交流也需要我们不断学习和改进。 通过BPO这样的方法,我们可以构建一个更加和谐的人机交互环境。在这个环境中,AI不再是一个难以捉摸的黑盒子,而是一个能够理解并准确执行我们意图的得力助手。 [...]