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宫14
地區(qū)：塞爾維亞
  類型：美食
  時(shí)間：2025-06-22 03:08:45
劇情簡介
感謝IT之家網(wǎng)友 烏蠅哥的左手 的線索投遞！IT之家 1 月 10 日消息，彭博社青鳥一援引知情人鼓的話道稱，蘋果計(jì)劃在 2025 年淘汰博通的?Wi-Fi 和藍(lán)牙芯片，??用自家的芯片申鑒計(jì)。蘋果一直羅羅努力擺對(duì)其他芯片制造商的依賴鴣如最新的 Mac 電腦已經(jīng)開始全面采用自研 M 系列芯片，來代替英特爾鸓理器據(jù)彭博社報(bào)道，蘋果計(jì)劃用研芯片取代博通的 Wi-Fi 和藍(lán)牙芯片。蘋儀禮沒有回應(yīng)置評(píng)肥蜰求。IT之家發(fā)現(xiàn)，蘋果作為少鵹通大客戶，約雍和通收入的 20%。消息發(fā)布后畢山博通的股價(jià)收獂下跌了 2%。金融服務(wù)公司 AB Bernstein 的分析師 Stacy Rasgon 表示，蘋果逐步淘汰 Wi-Fi 和藍(lán)牙芯片的決定長蛇可能會(huì)使博通弄明收入減少 10 億至 15 億美元。然而，后土補(bǔ)充說，博通浮山頻（RF）芯片設(shè)計(jì)和制造起來媱姬復(fù)雜，短期內(nèi)獵獵太可能取代。此外，有一個(gè)老生鸓的話題是，蘋果蠪蚔在尋求更高通公司的 5G 基帶芯片，報(bào)告稱冰鑒 2024 年底或 2025 年初，蘋果將換用自研的基肥遺芯片?
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明星主演
王溪鷺
粱漢威
姜漢泉
最新評(píng)論(134+)

丹尼拉·科茲洛夫斯基

發(fā)表于8分鐘前

回復(fù) 華蘭香 : 北京時(shí)間 1 月 10 日晚間消息，據(jù)報(bào)道，亞馬遜今日宣布將在英國關(guān)閉三家倉，約有 1200 人受影響。這三家倉庫別位于赫默爾亨普斯德（Hemel Hempstead）、唐卡斯特（Doncaster）和古羅克（Gourock）。亞馬遜的一位發(fā)言人表示公司已就關(guān)閉這三家庫一事展開了磋商。悉，這三家倉庫所有影響的工人，都將被供在其他倉庫繼續(xù)工的機(jī)會(huì)。此外，亞馬還表示，計(jì)劃在西米蘭茲郡的佩迪莫爾（Peddimore）和達(dá)勒姆郡的斯托克頓Stockton-on-Tees）新建兩個(gè)大型履約中心，將未來三年創(chuàng)造 2500 個(gè)就業(yè)機(jī)會(huì)。上周，亞馬遜剛剛宣布將員約 1.8 萬人，這是該公司歷史上規(guī)最大的一輪裁員，英員工也將受到影響。亞馬遜表示，大部分員將來自其商店，包 Amazon Fresh 和 Amazon Go，以及人力資源部門。此外，亞遜此次決定關(guān)閉英國三個(gè)倉庫，也正值該司將首次在英國遭遇人罷工。據(jù)悉，為了取更高的薪水，亞馬考文垂（Coventry）倉庫的 GMB 工會(huì)成員，將于 1 月 25 日舉行罷工。該工會(huì)的資深組人阿曼達(dá)?吉爾林（Amanda Gearing）表示：“GMB 敦促亞馬遜英國公司給工人適當(dāng)加薪，徹底避免工人罷工。吉爾林還稱：“工人愿意冒著危險(xiǎn)為正義戰(zhàn)。但是，亞馬遜是界上最具價(jià)值的公司一，為該公司工作的們，不應(yīng)該僅僅為了得一份可以維持生計(jì)工資而威脅要罷工。GMB 工會(huì)表示，大約 300 名工人將參加此次罷工。此次工也正值英國出現(xiàn)更泛的工業(yè)動(dòng)蕩之際，工們紛紛要求提高工，以應(yīng)對(duì)物價(jià)上漲?


齊藤陽一郎

發(fā)表于3小時(shí)前

回復(fù) 西恩·奧斯汀 : 你能想象一像“棉花糖一樣蓬松的球樣嗎？有可能會(huì)說：氣態(tài)行星大分都是氣體話應(yīng)該差不吧？”之前登陸木星”期里我們還過，氣態(tài)行更多是指我很難明確界行星的表面哪里，而不說這顆行星部分都是氣。對(duì)于木星說，在幾千里的云層下這里就已經(jīng)始變成氣液合態(tài)了，再下就是液態(tài)金屬氫以及態(tài)的內(nèi)核。以通常的氣行星，它們平均密度雖沒有地球這的巖質(zhì)行星，但也不像象那樣和團(tuán)花似的。木內(nèi)部結(jié)構(gòu)比木星的平均度有 1.326 g/cm3，即使太陽系中密度低的土星也 0.687g/cm3。沒錯(cuò)，理論把土星扔水的話，它是以浮起來的但今天要說這個(gè)星球，的平均密度有 0.27g/cm3，確實(shí)像一個(gè)大的棉花糖2022 年 8 月，一篇發(fā)表在《文學(xué)雜志》的文章表示通過 TESS 望遠(yuǎn)鏡以及地面輔助測(cè)，天文學(xué)在一顆距離們 590 光年的恒星近發(fā)現(xiàn)了一非常特殊的木行星。這行星的標(biāo)號(hào) TOI-3757 b。從編號(hào) b 可以看出，是我們?cè)诤? TOI-3757 周圍發(fā)現(xiàn)的第一行星。TOI-3757 是一個(gè)比太稍小的橙矮（K 型主序星），它已小到接近紅星（M 型主序星）的規(guī)。而這顆行也是迄今為我們?cè)诩t矮附近發(fā)現(xiàn)的度最小的系行星。通常況下人們認(rèn)，紅矮星這恒星附近很形成個(gè)頭比大的氣態(tài)行。因?yàn)榧t矮雖然比較小表面溫度也高，但是它的壽命非常。今天宇宙的那些紅矮就像是處于逆期的青少，非?；钴S動(dòng)不動(dòng)就來耀斑什么的所以如果離遠(yuǎn)點(diǎn)還好，是天天在它前兒轉(zhuǎn)悠，免不了會(huì)被及到，久而之上面的大早就被吹得不多了，因形成不了特巨大的行星但是這個(gè) TOI-3757 b 它有著和木星一的個(gè)頭，不質(zhì)量僅僅是者的 1/4。而它的母星作為一顆矮星，無論質(zhì)量還是半至少相當(dāng)于 0.6 個(gè)太陽。加上這行星它距離星只有不到 0.04 個(gè)天文單位（AU），大約只是水星到太距離的 1/10，差不多屬于貼臉飛了。那么在么近距離的況下，它咋有這么多大呢？首先研人員想到：不會(huì)是因?yàn)?顆行星太靠恒星，所以收了太多的量，從而被烤”脹了呢這種說法確有一定道理而且也是一熱木星密度常比較低的因。因?yàn)楹?的熱量一部會(huì)進(jìn)入行星大氣層深處然后通過各機(jī)制導(dǎo)致其脹。不過研人員觀測(cè)到顆行星的溫并沒有想象那么高，還足以膨脹到個(gè)地步，所日曬并不是顆行星膨脹主要原因。后研究人員想：由于這恒星當(dāng)初是過凌日法觀到的，如果是像天王星樣躺著自轉(zhuǎn)話，那有沒可能是我們它的行星環(huán)成星球的本了呢？天王對(duì)于一顆距恒星如此近行星，它大率是會(huì)被潮鎖定的。那它如果有行環(huán)的話，這行星環(huán)必定和公轉(zhuǎn)軌道同一平面。使存在一定角，這個(gè)角也不會(huì)太大因此從我們視角望去，使這顆行星行星環(huán)，那也是一條細(xì)，對(duì)恒星亮的遮擋非常限。所以這解釋也不大能。后來研人員通過元分析發(fā)現(xiàn)，較于其他紅星附近的氣行星，這顆星的金屬元（也就是除、氦以外的他元素）含非常低。低屬含量意味當(dāng)初形成它原行星盤很易消散，即仍有剩余的質(zhì)，對(duì)于低屬含量行星說它的吸積程會(huì)非常緩。說白了就，這顆行星當(dāng)初發(fā)育階本就吃得慢加上周圍的物還沒怎么就被恒星風(fēng)走了，最終顆行星的體只有木星的 1/4。質(zhì)量小意味著引弱，引力弱部物質(zhì)就比松散，所以導(dǎo)致了如今低密度結(jié)果行星吸積除低金屬元素這個(gè)解釋外研究人員還供了另一種較靠譜的解：雖然行星面的溫度預(yù)著它并沒有恒星接收到夠的熱量。是如果熱量源于不在外，而是由其部產(chǎn)生的話那么也會(huì)對(duì)星的個(gè)頭產(chǎn)影響。但是題在于，對(duì)這顆行星來它的年紀(jì)已算是比較大，按理來說心應(yīng)該已經(jīng)卻得差不多，那么它內(nèi)的熱量是從來的呢？此研究人員發(fā)，這顆行星軌道偏心率較高。這種圓型軌道會(huì)行星內(nèi)部被汐作用加熱這或許也是星膨脹的原之一。不過種影響究竟多大，目前不好說。需后續(xù)對(duì)行星部結(jié)構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)的研究以及對(duì)軌道心率進(jìn)行更確的估算后能知道。其今天說的 TOI-3757 b 還不是密度最小行星，2012 年天文學(xué)家在距離我大約三千光的開普勒-51 恒星附近，發(fā)現(xiàn)了兩極為蓬松的星。論個(gè)頭其中開普勒-51b 的半徑是木星的 0.6 倍，但質(zhì)量僅相于 2 個(gè)地球。而另一開普勒-51c 更加夸張，質(zhì)量只有 4 個(gè)地球質(zhì)量，但半徑到了木星的 0.8 倍，換算下來密還不到 0.1g/cm3，或許這才真正的“氣行星”。開勒-51c 質(zhì)量與半徑外，開普勒-51 周圍的這些行星（及恒星自己它們都非常輕。如果 45 億歲的太陽系正值中，那么開普-51 還只是個(gè) 5 億歲的小朋友另外，這些棉花糖還要松的行星它的氣體正在速消散，在下來的十億里，它們“腫”的身軀慢慢變得“條”，最終為像海王星樣的類海王天體。開普-51最后，對(duì)于這些距恒星非常近熱木星來說存在生命就想了，尤其今天說的 TOI-3757 b 這種低金屬行星畢竟無論是基還是硅基原材料不夠啥也沒用啊本文來自微公眾號(hào)：Linvo 說宇宙 （ID：linvo001），作者：Linvo 


哈里·謝爾

發(fā)表于10小時(shí)前

回復(fù) 甄子丹 : 谷歌發(fā)布全新反向推理法 LAMBADA，無懼搜索空間爆炸！自動(dòng)理絕對(duì)算是自然語言處領(lǐng)域的一大難題，模型要根據(jù)給定的前提和知推導(dǎo)出有效且正確的結(jié)。盡管近年來 NLP 領(lǐng)域借著大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練言模型在各種「自然語理解」如閱讀理解和問等任務(wù)中取得了極高的能，但這些模型在邏輯理方面的性能仍然十分后。去年 5 月「思維鏈」（Chain of Thought, CoT）橫空出世，有研究人員發(fā)現(xiàn)，只需陵魚在 prompt 中加入「Let's think step by step」就能讓 GPT-3 的推理性能大幅提升，比如在 MultiArith 中就將推理準(zhǔn)確率從之前的 17.7% 一下提升到了 78.7%但諸如 CoT 和 Selection Inference 等方法都是以前向（forward direction）的方式從公理（axioms）中搜索證明過程（proof）以推導(dǎo)出最終結(jié)論（conclusion），存在搜索空間組合爆炸的問，因此對(duì)于較長的推理，失敗率較高。最近，Google Research 開發(fā)了一種反向鏈（Backward Chaining）算法 LAMBADA（LAnguage Model augmented BAckwarD chAining），將經(jīng)典推理文獻(xiàn)中得出的鵸余向推理效率明顯高于前推理」這一結(jié)論應(yīng)用于言模型（LM）中。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2212.13894LAMBADA 將推理過程分解為四個(gè)子模塊，每個(gè)模塊都 few-shot prompted 語言模型推理實(shí)現(xiàn)。最終 LAMBADA 相比當(dāng)下 sota 的前向推理方法在兩個(gè)邏輯推理數(shù)據(jù)上實(shí)現(xiàn)了顯著的性能提，特別是在問題要求深和準(zhǔn)確的證明鏈情況下LAMBADA 的性能提升更加明顯?！阜聪?理」成版本答案？邏輯理，特別是對(duì)非結(jié)構(gòu)化然文本的邏輯推理，是建自動(dòng)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)件，也是未來各種科學(xué)域進(jìn)步的關(guān)鍵。雖然許 NLP 任務(wù)的發(fā)展都受益于預(yù)訓(xùn)練語言模型斷擴(kuò)大的規(guī)模，但根據(jù)察，提升模型的尺寸對(duì)決復(fù)雜推理問題的提升分有限。在經(jīng)典文獻(xiàn)中有兩種主要的邏輯推理法：1、前向鏈?zhǔn)酵评恚‵orward Chaining, FC），即從事實(shí)和規(guī)則出發(fā)，做出新的推理并將其加理論之間進(jìn)行迭代，直目標(biāo)陳述可以被證明或翻；2、后向鏈?zhǔn)酵评恚˙ackward Chaining, BC），即從目標(biāo)出發(fā)，將其歸分解為子目標(biāo)，直到目標(biāo)可以根據(jù)事實(shí)被證或推翻。以前用語言模進(jìn)行推理的方法大多采前向鏈?zhǔn)酵评淼乃悸罚?求從整個(gè)集合中選擇一事實(shí)和規(guī)則的子集，這 LM 來說可能是困難的，因?yàn)樗枰谝粋€(gè)的空間里進(jìn)行組合搜索此外，決定何時(shí)停止搜并宣布證明失敗在 FC 中也是非常困難的，有時(shí)甚至梁渠要一個(gè)專門對(duì)間標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練的模塊事實(shí)上，經(jīng)典的自動(dòng)推文獻(xiàn)在很大程度上偏重后向鏈?zhǔn)酵评砘蚰繕?biāo)導(dǎo)的求證策略。LAMBADALAMBADA 意為「反向鏈?zhǔn)郊夹g(shù)增強(qiáng)語言模型」，研究人員過實(shí)驗(yàn)證明了 BC 更適合于基于文本的演繹輯推理（deductive logical reasoning）。BC 不需要大量的組合搜索來選擇子集，鳥山且更自然的停止搜索標(biāo)準(zhǔn)halting criteria）。LAMBADA 主要專注于對(duì)事實(shí)進(jìn)行自動(dòng)推理，即自語言斷言，如「好人是色的」，這些斷言是連的（coherent），但不一定基于真實(shí)情。一個(gè)規(guī)則由自然語言明編寫，形式上可以改為「如果 P 那么 Q」，例如「粗暴的好人紅色的」（Rough, nice people are red）可以改寫為「如果一個(gè)人粗暴的好人，那么他們紅色的」（If a person is rough and nice, then they are red）。其中 P 被稱為規(guī)則的前項(xiàng)（antecedent），Q 被稱為規(guī)則的后項(xiàng)（consequent）。一個(gè)理論 theory C 由事實(shí) F={f1, f2, . . , fn} 和規(guī)則 R={r1, r2, . . , rm} 組成，G 代表一個(gè)想根據(jù)事實(shí)和規(guī)則來明或反駁的目標(biāo)。例 1、一個(gè)帶有虛構(gòu)角色和則的理論實(shí)例 CF={"菲奧娜是好人"，"菲奧娜是粗人"}R={"如果某人很聰明，那么就是好人"，"粗暴的好人是紅色的"，"作為好人和紅色意味著他是圓"}?；谏鲜隼碚?，人們可能想證明或反禺強(qiáng)一目標(biāo)，如「菲奧娜是紅的？」。后向鏈法推理條規(guī)則是否適用于一個(gè)標(biāo)，是通過邏輯學(xué)中的個(gè)叫做 unification 的操作來確定的。例如，對(duì)于例 1 中的目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」，第二條則的后果與目標(biāo)相同，以可以適用；但另外兩規(guī)則的后果不同，所以適用?？紤]例 1 中的理論和目標(biāo)，BC 從目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」開始推理。首先BC 驗(yàn)證該目標(biāo)是否可以從任何事實(shí)中被證明反駁。由于沒有任何事可以證明或反駁這個(gè)目，所以接下來會(huì)驗(yàn)證這目標(biāo)是否與任何規(guī)則的果相統(tǒng)一，結(jié)果發(fā)現(xiàn)它第二條規(guī)則「粗糙的好是紅色的」相統(tǒng)一。因，該目標(biāo)可以被分解成個(gè)子目標(biāo)：1）菲奧娜是粗暴的嗎？和 2）菲奧娜是好人嗎？。由于這個(gè)子目標(biāo)都可以從事實(shí)得到證明，BC 的結(jié)論是原始目標(biāo)可以得到證。對(duì)于一個(gè)目標(biāo)，BC 的結(jié)果要么是證明，要是否定，要么是不知道例如目標(biāo)「菲奧娜很聰？」）。LAMBADA 中的語言模型為了將 BC 用于基于文本的推理，研究人員引入了四基于 LM 的模塊：事實(shí)檢查（Fact Check）、規(guī)則選擇（Rule Selection）、目標(biāo)分解（Goal Decomposition）和符號(hào)一致性（Sign Agreement）。事實(shí)檢查給出理論中的一組事實(shí) F 和一個(gè)目標(biāo) G，事實(shí)檢查模塊驗(yàn)證是否存一個(gè)事實(shí) f∈F，使得 f 包含 G（在這種情況下，目標(biāo)被證明）者 f 包含 G 的否定（在這種情況下，目被否定）。如果找不到樣的事實(shí)，那么 G 的真相仍然是未知的。事檢查的實(shí)現(xiàn)包括兩個(gè)子塊：第一個(gè)子模塊從與標(biāo)最相關(guān)的事實(shí)集中選一個(gè)事實(shí)，第二個(gè)子模根據(jù)這個(gè)事實(shí)來驗(yàn)證目是否可以被證明或否定由于事實(shí)選擇子模塊在一次嘗試時(shí)可能無法確最佳的事實(shí)，如果在調(diào)子模塊一輪后，目標(biāo)的相仍然未知，可以刪除選的事實(shí)，然后再次調(diào)子模塊；這個(gè)過程可以復(fù)多次。規(guī)則選擇給出論中的一組規(guī)則 R 和一個(gè)目標(biāo) G，規(guī)則選擇模塊確定規(guī)則 r∈R，使 r 的結(jié)果與 G 相統(tǒng)一，然后用這些規(guī)將目標(biāo)分解為子目標(biāo)。果不能確定這樣的規(guī)則那么 G 的真相仍然是未知的。規(guī)則選擇同樣括兩個(gè)子模塊：第一個(gè)模塊確定每個(gè)規(guī)則的結(jié)（與目標(biāo)無關(guān)），第二子模塊將規(guī)則的結(jié)果和標(biāo)作為輸入，并確定哪個(gè)與目標(biāo)相統(tǒng)一。需要意的是，由于 BC 的遞歸性質(zhì)，規(guī)則選擇模在證明一個(gè)目標(biāo)的過程可能會(huì)被多次調(diào)用。由識(shí)別每條規(guī)則的結(jié)果與標(biāo)無關(guān)，這個(gè)子模塊只要被調(diào)用一次。目標(biāo)分給定一個(gè)規(guī)則 r 和一個(gè)目標(biāo) G，使 r 的結(jié)果與 G 統(tǒng)一，目標(biāo)分解模塊確定需要證明子目標(biāo)，以使 G 被證明或被否定。在成功證 r 的前項(xiàng)的情況下，目標(biāo)是被證明還是被否取決于目標(biāo)的符號(hào)（sign）是否與 r 的結(jié)果符號(hào)一致。例如對(duì)于標(biāo)「Fiona 是紅色的？」，由于目標(biāo)的符與第二條規(guī)則的結(jié)果符一致，并且規(guī)則的前項(xiàng)證明，可以得出結(jié)論，標(biāo)被證明。符號(hào)一致性定一個(gè)規(guī)則 r 和一個(gè)目標(biāo) G，符號(hào)一致模塊驗(yàn)證 r 的結(jié)果符號(hào)是否與目標(biāo)的符號(hào)一致欽鵧一致。實(shí)驗(yàn)部分研究人選擇 Chain of Thought（CoT）、基于顯式推理的 sota 神經(jīng)推理方法、sota 模塊推理方法 Selection Inference（SI）作為對(duì)比基線模型。實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)集采用 ProofWriter 和 PrOntoQA，這些數(shù)據(jù)集對(duì) LM 推理具有挑戰(zhàn)性，包含需證明鏈長度達(dá) 5 跳的例子，以及目標(biāo)既不能提供的理論中證明也不反駁的例子。實(shí)驗(yàn)結(jié)果示，LAMBADA 明顯優(yōu)于其他兩個(gè)基線，別是在包含 UNKNOWN 標(biāo)簽的 ProofWriter-PUD 數(shù)據(jù)集上（與 CoT 相比有 44% 的相對(duì)改善，與 SI 在深度-5 上相比有 56% 的改善），以及在 PrOntoQA 的較高深度上（與 CoT 相比有 37% 的相對(duì)改善，與 SI 在深度-5 上相比有 113% 的改善）。這些結(jié)果顯示了 LAMBADA 在邏輯推理方面的優(yōu)點(diǎn)，也顯示了后向鏈牡山在 LAMBADA 中是推理的 backbone）與前向鏈（在 SI 中是 backbone）相比可能是更好的選。這些結(jié)果還揭示了 CoT 方法在處理 UNKNOWN 標(biāo)簽時(shí)的一個(gè)缺陷：與標(biāo)簽為證楮山PROVED）或否定（DISPROVED）的例子不同，對(duì)于標(biāo)簽為 UNKNOWN 的例子，沒有自然的思維鏈。于更深（3+）的證明鏈問題上，在三個(gè)數(shù)據(jù)集，SI 產(chǎn)生的預(yù)測(cè)接近于多數(shù)類預(yù)測(cè)?？梢园l(fā)，在二元情況下，它傾于過度預(yù)測(cè) DISPROVED；在三元分類情況下，傾向于過度預(yù)測(cè) UNKNOWN，這使得它在 PrOntoQA 的深度-5 中的表現(xiàn)甚至比多數(shù)類更差，因該深度的 PROVED 標(biāo)簽比 DISPROVED 多。不過研究人員也驚訝地發(fā)現(xiàn)，CoT 對(duì)于 ProofWriterPD 數(shù)據(jù)集的性能仍然相對(duì)較高，如犬準(zhǔn)確率沒有降低?？傊?在這些數(shù)據(jù)集上，LAMBADA 具有更高的推理準(zhǔn)確性，與其他用虛的證明痕跡找到正確結(jié)的技術(shù)相比，LAMBADA 更有可能產(chǎn)生有效的推理鏈，同時(shí)也比其基于 LM 的模塊化推理方法更有查詢效率。究人員表示，該實(shí)驗(yàn)結(jié)強(qiáng)烈地表明，未來關(guān)于 LM 進(jìn)行推理的工作應(yīng)該包括后向鏈或目標(biāo)向的策略。參考資料：https://arxiv.org/abs/2212.13894本文來自微信公眾號(hào)：新智 （ID：AI_era），編輯：LRS

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