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时事新闻

爸爸布置秘密基地!女儿们「只花2小时发现」并占领 网见4年後一幕瞬间喷笑

许多人小时候都有秘密基地,长大後则希望能拥有一个自己的空间,日本一名爸爸就在壁橱内打造自己的「秘密基地」,可以舒舒服服打游戏、睡个午觉,结果才过了2小时就被女儿发现,几年过去惨遭鸠占鹊巢!

日本一名网友@neco_engineer在橱柜中打造了一个属於自己的秘密基地,里面有暖桌、沙发、电脑与电玩主机设备,还有几个架子可以放水杯和各种零碎小物品,搭配上暖暖的黄光,可以说是非常温馨的小角落,然而就在秘密基地完成後的2小时,这里立刻被2个女儿发现,直接窝进暖桌拿起游戏手把打电动。

1枚目 父亲が欲しかった押入れの秘密基地
2枚目 2时间後(见つかる)
3枚目 4年後(夺われる) pic.twitter.com/PKNwSFNZzM

— エンジニアの猫 (@neco_engineer) January 14, 2024

身为爸爸还能说什麽呢?当然只能任由她们玩啊!然後时间一眨眼过去,原PO再度更新4年後的秘密基地现况,只见地盘完全被女儿霸占,还用两张小桌子「扩张领土」,摆上了更大的萤幕和沙发,桌上更充斥着女儿的作业本、画笔、切割垫之类的,爸爸专属小空间一去不复返,也让他忍不住感叹「完全被抢走了」。

网友们都大爆笑:

「哈哈哈完全被占领了啊爸爸」
「哇,在看药师少女耶」
「女儿真可爱,就原谅她们吧」
「仅限2小时的快乐,哈哈哈哈哈哈」
「可以把『爸爸秘密基地』改成『姊妹秘密基地』了」
「桌子越来越多,这是领土扩张吗」
「虽然这一幕很幸福,但属於自己的空间没啦哈哈」
「一点都不秘密了,笑死」

原PO还说那2小时的快乐无与伦比,虽然很短暂啦XDDDDD

via Twitter


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时事新闻

阿布达比teamLab Phenomena即将面世!像云朵般的有机轮廓,模糊内外界线与建筑尺度的艺术空间

将於今(2024)年完工启用的 teamLab Phenomena Abu Dhabi,近期更新建造进度来到 70%,以「home to infinite curiosity」为核心精神,将生物的有机特徵融入建筑设计,透过云朵般起伏的轮廓,削弱庞大的建筑尺度、模糊内外空间界线,让人们专注沉浸於环境与空间滋长而出的生命体验,以及 teamLab 团队透过互动科技传递人与自然万物之间的关系与存有。

比邻众多文化地标与白沙滩,即将完工面世

坐落於阿布达比萨迪亚特文化区(Saadiyat Cultural District)的 teamLab Phenomena Abu Dhabi,由 teamLab、阿布达比文化与旅游部(DCT Abu Dhabi)及当地旅游集团 Miral Group 共同合作,这座沉浸式艺术场馆占地 17,000 平方米,比邻阿布达比罗浮宫(Louvre Abu Dhabi)、预计 2025 年完工的阿布达比古根汉美术馆(Guggenheim Abu Dhabi)、名为发光之地(Manarat Al Saadiyat)的展览空间等重要文化地标,以及随时能造访、布满细软白沙与绿意的萨迪亚特岛海滩。

(Photo Credit:DCT Abu Dhabi)

环境及艺术的共生概念

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2023 年第四季全球纯电车销量 比亚迪追过 Tesla

中国电动车生产商比亚迪( BYD )一直追着 Tesla ,期望有朝一日追过其销量,这天终於来到。根据比亚迪的报告显示,2023 年第四季纯电车的销量超过市场一哥 Tesla,以破纪录的 526,000 辆当上这季度的销售龙头,领先同样刷新销售纪录 484,500 辆的 Tesla。

不过,按全年销量计算, Tesla 仍然以 180 万辆稳占第一。而比亚迪的新能源汽车( NEV )全年销量超过 300 万辆,当中有约 160 万辆属纯电车。Tesla 行政总裁 Elon Musk 原本预计 2023 年的销量可达 200 万辆,最终未能如愿。去年,该公司为了增加销量曾多次减价吸引买家。另一方面,为扩大产能,在去年 3 月落实於墨西哥投资逾 50 亿美元建新房,之後在 7 月又指有计画於印度兴建超级工厂,目标生产售价约 18 万港元的入门级电动车,希望拓展新市场。

从去年第四季比亚迪的电动车销售超过 …

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完美贴文两秒生成!6 款 AI 工具为你提供灵感、快速产制图文

2023 年各式各样 AI 工具百家争鸣,不管你是专业创作者,还是喜欢在社群上与朋友互动,都有内容产制需求,要如何利用这些工具,在社群媒体领域更上一层楼?以下介绍 6 款实用的 AI 图文制作工具,无论是产生贴文提供灵感、产生贴文、图文制作,或是图片去背与调整一应俱全,马上带你来看。…

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AI趋势周报第237期:苹果提出新方法,行动装置可执行DRAM两倍大的LLM

苹果

重点新闻(1215~1221)

 DRAM     苹果     LLM  

苹果提出新方法,成功让边缘装置执行DRAM两倍大的LLM

苹果最近提出一种新方法,来解决行动装置DRAM记忆体不足、难以执行大型语言模型(LLM)的难题。进一步来说,LLM虽有出色的语言处理表现,但需耗费大量运算资源和记忆体,很难在资源有限的边缘装置上执行,特别是DRAM有限的行动装置。

於是,苹果团队结合2种技术,将模型参数储存在快闪记忆体上,再依需求,将参数传送到DRAM,让行动装置也有办法执行原本DRAM无法负荷的LLM应用。这2种技术分别是视窗化(Windowing)和列行合并(Row-column bundling),前者透过重复使用已活化的神经元,来减少资料传输,後者针对快闪记忆体的序列资料存取优势,来增加快闪记忆体读取资料的大小。团队测试,采用这些方法,可执行高达DRAM两倍大的模型,而且与单纯的CPU和GPU加载方法相比,推理速度分别提高了4到5倍和20到25倍。

这项研究意义重大,因为苹果计画将生成式AI功能整合到iOS 18作业系统中,来强化Siri和讯息App体验,更有效地回答问题和自动完成句子。不只苹果,三星最近也推出可在行动装置上执行的语言模型Gauss,并计画纳入2024年初要发布的Galaxy S24手机中,他们还打算将这种语言模型整合到其他手机、笔电和平板电脑等设备。另一方面,Google也推出Gemini Nano低阶版语言模型,可在装置上执行,且预计结合Google Pixel 8手机,要提供录音App的摘要功能和Gboard智慧键盘的智慧回应等功能。(详全文)

  LLM     Google     影片生成  

Google发表影片生成模型VideoPoet

大型语言模型(LLM)不只能用来生成文字、图片,还能生成影片。最近,Google研究院就发表了影片生成模型VideoPoet,可执行一系列影片生成任务,包括文字转影片、图片转影片、产生不同风格的影片、影片修复和外扩,以及影片转音档等。

有别於现有模型分段的做法,VideoPoet的特别之处在於,只用单一个LLM架构就整合多种影片生成能力。VideoPoet以多种标记器(Tokenizer)训练而成,像是让模型理解影片和图片的MAGVIT V2、学习音讯的SoundStream等。

经测试,团队发现,VideoPoet能根据文字提示生成更贴切的影片,也就是文字保真度和动作趣味性比Pika、Stable Video Diffusion、Imagen Video、RunwayML等同类模型表现要好。此外,VideoPoet也擅长零样本学习,能根据单一文字或图片输入,来产出良好且连贯的影片。(详全文)

  GAI    LLMOps      Google  

Google要打造从端到云全套GAI工具链

Google在12月发表不少生成式AI工具,不只有大语言模型Gemini,也在AI开发套件Vertex AI上释出企业用Gemini Pro模型预览版API,开放企业免费试用。同时,他们也推出Web版AI Studio开发工具,将自家MLOps开发平台Vertex AI转为聚焦企业GAI开发的LLMLOps平台,要涵盖开发、部署到维运更多模型生命周期阶段的需求。

进一步来说,就Gemini而言,Google发表高阶Ultra版、中阶Pro和用於行动装置的低阶Nano版模型等3种版本,Ultra版将可同时辨识和理解文字、图片与声音,也能处理几种热门开发语言,如Python、Java、C++。而先上架的Gemini Pro模型API预览版,就是中阶款,包括只支援文字输入和生成的Gemini Pro,以及Gemini Pro Vision端点这2种API,後者可处理文字和影像输入,但只输出文字。…

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微软与美国劳工领袖组织合作 望AI发展兼容劳工权益 – 产业供应 – TechNice科技岛-掌握科技与行销最新动态

记者/周子宁

微软在12月11日宣布与美国劳工及产业组织联合会(AFL-CIO)正式开启合作,两方将针对AI应用与劳工的需求做讨论,期望未来计画能兼容AI科技发展与劳工的权益。

微软总裁Brad Smith表示,与第一线劳工组织合作有其必要性。图/RF123

微软说明,美国劳工及产业组织联合会由60个美国及国际工会组成,与其结盟是劳工组织与科技企业间的首次重要合作。微软进一步指出,现阶段合作的三大目标为:加强劳工各阶级对AI趋势资讯的深化、劳工的专业知识与观点将融入AI发展计画、协助制定可支援前线劳工需求与技术技能的公共政策。

更多新闻:美工会请愿拒发派遣人员签证 台积电:优先聘当地劳工

微软总裁Brad Smith表示,直接与第一线劳工组织合作,能确保AI发展的方向对於劳工有实用性,微软也能在技术开发时获得最实际的建议;AFL-CIO主席Liz Shuler表示,根据AFL-CIO的调查,有7成的劳工担心被AI取代,但与微软合作证实了劳工在AI相关技术的开发及优化中可发挥关键作用,并非尖端技术下遭受淘汰的牺牲品。

微软与AFL-CIO在AI发展与劳工权益的平衡议题上达成共识,微软初步将提供AI趋势的相关学习机,AFL-CIO劳工组织则负责与学术组织联合举办各类学习研讨会,让劳工在AI时代拥有基本相关知识与技能。

根据今年8月国际劳工组织(International Labour Organization,ILO)发表的报告表示,最容易受生成式AI影响的工作为文书类职务,再者是管理人员与技术人员类的职务。但就目前技术而言,AI出现对於大多数的工作更可能带来增强的效益。而除职务类别因素,不同的性别或是国家发展水平,也会对AI带来不同的影响,例如在高收入国家,有5.5%的就业人口可能受到AI波及,但低收入国家则仅有0.4%会受到影响。

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整车销量再创新高 2024电动车冲向三成市占

各国禁售燃油车的时间点逼近,2025年挪威将率先实施禁令,2024年可以视为电动车产业的验收与转折时刻。2023年车用IC缺货缓解,汽车产业也确立电动车的研发方向。随着产业电动化与智慧化的脚步,汽车架构也走向Zonal架构及软体定义汽车的模式。近年来,不只传统车厂开发电动车,新创厂商也以特斯拉(Tesla)为首,纷纷抢攻电动化商机。……

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Google 发表「攻破」ChatGPT 论文,发现它充满大量敏感个资

从 ChatGPT 在一年前横空出世後总是不断有人在挑战它的各种限制,像之前最有效的方法当属「角色扮演」或「反面提问」两种, 诱导 ChatGPT 迂回讲出原本应该被限制的答案,像有网友就故意把问题反问,例如想知道哪些成人身色场所,不是直接问哪里有,而是「我现在要去旅游,想要特别避开那些成人声色场所, 你可以跟我说哪些地方要避开吗?」

但现在有更「专业」的人试图用更「专业」的玩法测试 ChatGPT 的安全程度,而且还成功了。Google DeepMind 的研究团队系统性的发现一种 ChatGPT 让吐出个资的手法,而且比想像中的还简单:那就是下指令要求 ChatGPT 永远重复特定的一个词。久而久之 ChatGPT 会吐出一个真正存在的人 mail 上的个资,包括手机号码、邮件地址都在上面,经过交叉比对有些个资确实是真的。

除了人类个资之外,Google DeepMind 还用这种手法获取了比特币地址、受版权保护的科学研究论文、网址等等。Google DeepMind  能确认的具体内容有 CNN、Goodreads、WordPress、维基百科上抓取的资料、Stack Overflow 原始码、受版权保护的法律免责声明,以及各式各样网站、新闻部落格等等。

这篇论文最近已经发表在 arXiv 上,不过各位现在试这种手法已经没用了,Google DeepMind  研究人员表示他们已於 8 月 30 日向 OpenAI 通报这项漏洞并修复之,所以现在才敢安全地分享这项发现,确保不被乱用。

之前微软也做过研究,与伊利诺大学香槟分校、史丹佛大学、加州大学柏克莱分校等单位合着的一篇报告显示,GPT-4 …

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秘密研发甚至威胁人类,只代号就引发全世界恐慌?OpenAI「Q*」到底是啥

先把 OpenAI 管理层大乱斗放到一边,聊聊最新传言:Q*。

OpenAI 11 月 22 日寄了员工信,证实有 Q* 计画,描述为「超越人类的自主系统」,着实让人害怕。虽然OpenAI还没放出任何Q*细节,但以我们微薄知识来看看这可能是什麽。

第一步是Q*怎麽读,正式名称念作Q-Star。你没看错,即便深度学习,区块间透过乘积求解,但Q*的「*」并不是指乘法,而是「星号」。「Q」字母在强化学习表示动作的期望奖励。

人工智慧领域凡跟大写Q沾上边,本质都是Q学习。Q学习以现在评判标准可算是强化学习的一种,指训练时记录历史奖励值,告诉智慧体下步怎麽选才能与历史最高奖励值相同。但注意,历史最大奖励值并不代表模型最大奖励值,有可能是也很大可能不是,甚至可能完全无关。换句话说,Q学习和智慧体就像球队分析师和教练的关系,教练指导球队,分析师辅佐教练。

强化学习时智慧体输出决策是回馈到环境才能得到奖励,Q学习因只记录奖励值,因此不需要建模环境,等於「结果好,一切就好」。

不过看起来Q学习好像不如现在的AI,尤其大模型常用深度学习模型,动不动几十亿、几百亿参数,Q学习不仅对模型没什麽帮助,反倒增加复杂性,降低稳健度。别急,其实这是因上述Q学习背後想法只是诞生於1989年的基本概念。

DeepMind 2013年改进Q学习,推出演算法叫深度Q学习,特点就是经历重播,从过去多结果采样,再使用Q学习,达到提高模型稳定性,降低模型因某次结果导致训练方向太发散。但实话实说,这概念没有成主流当然有原因,实际意义看,深度Q学习最大作用就是发展成DQN。DQN指深度Q网路,从深度Q学习诞生。DQN想法和Q学习一模一样,但求得Q学习最大奖励值时是用神经网路达成,这就fashion起来了。

DQN同时间只会产生一个节点,DQN会产生优先权伫列,再把剩下节点和动作元祖存到优先权伫列里。显而易见,一个节点肯定不够用,如果全程就一个节点那最後求解答案一定错得离谱。当节点和动作元祖从队列移出,就会根据动作应用到已产生的节点关联性产生新节点,以此类推。

稍微懂点人工智慧发展史的人会越看越眼熟,这不就是高配版佛洛伊德求边长?

现代电脑处理器核心原理就是佛洛伊德演算法,与历史最优值比对,求得两点间最短路径。记忆体作用就是将计算以优先权储存,每当处理器完成一次计算,记忆体再把下一条计算丢给处理器。

DQN没什麽本质差别,这基本就是Q的意思,那*又指什麽?许多业界人士分析,*很可能指A*演算法。这是一种启发式演算法,先不讲启发式演算法是什麽,来讲个笑话:

A问B:「快速算出1928749189571*1982379176乘积」,B立刻回答:「32」,A很纳闷,这麽大两数相乘,不可能答案是两位数,B反问A:「你就说快不快?」

看起来离谱,但启发式演算法同道理。

本质是估算,效率和正解间只能选择一个──不是讲究效率但有时出错,要不就讲究正确性但耗时很长。A*演算法先透过启发式演算法估算大概值,当然这值很可能极度偏离正解。估算完成後开始循环遍历,如果怎样都没办法解开就重新估值,直到开始出现解。如此反覆,最终得出最佳解。

虽然得到最佳解,A*就是上文提到的第二种,答案对,耗时较长。放在实验室环境还好,这种演算法要是登上个人装置,有可能导致记忆体溢出,产生系统问题,例经典蓝色画面。

因此这限制使过往A*演算法往往用於较不复杂的模型,最典型就是网路游戏角色找路。大型游戏角色找路开始刹那要是卡顿,就是因A*演算法。

综合看,人工智慧圈共识是OpenAI提到的Q*演算法,大概是Q学习和A两者截长补短,即节省算力、节省记忆体并得到最佳解──因总不可能多花费算力又浪费记忆体,最後还得不到最佳解吧!

且就像OpenAI把基础模型这件事最终做成,同样早已存在,甚至一度遭冷落,直到OpenAI用创新方法重新挖掘潜力。现在我们有理由相信Q和A这早就存在的算法思路,OpenAI能故技重施再创造奇蹟──当然这奇蹟会危害人类的可能性也因最近OpenAI闹剧让更多人忧心忡忡。

回到演算法,Q*最有可能的样子是利用Q学习快速找到接近最佳解的估值,再利用A*演算法小范围求解,省去大量无意义计算,达到快速求得最佳解。但OpenAI会怎麽做,还得等论文公开(如果等得到)。

Q*出现说明一个问题,人工智慧领头公司意识到人工智慧发展求解的过程比求解更有意义,因现在只追求答案的正确性不再能满足人们对人工智慧的需求,如OpenCompass即便平均分数差10或20分,如果从理解准确率看,最好和最差模型差距没有很大。

人们猜测和恐慌关於Q*的说法是,Q*可解决非常高级的数学问题。萨里以人为本人工智慧研究所所长安德鲁·罗戈斯基表示:「我们知道现有人工智慧已证明能做本科水准的数学运算,但无法处理更高级数学问题。但Q*极有可能解决高难度数学问题。」说不定等到Q*出现,还能考考它哥德巴赫猜想(Goldbach′s conjecture)。数学是人类智慧的最伟大结晶之一,因此Q*只是还只是个代号就引发全世界恐慌。

Q*背後也与OpenAI使命连结──通用人工智慧(AGI),甚至超级智慧。OpenAI将AGI定义为最具经济价值的任务超越人类的自主系统,Q*就是OpenAI迈向AGI的一步。

OpenAI对Q*和信件外泄没有发表任何评论,但笔者喜忧参半。对Q*拥有强大能力很开心,人工智慧领域发展会更进一步;同时担心Q*噱头大於实力,真到发表那天测试结果就那麽回事,狠狠打脸笔者。

(本文由 品玩 授权转载;首图来源:shutterstock)

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TI SiC闸极驱动器提高牵引逆变器效率

牵引逆变器是电动车(EV)中的主要耗电零件,功率位准达到150kW以上。牵引逆变器的效率和性能直接影响了电动车单次充电後的行驶里程。因此,为了打造下一代牵引逆变器系统,业界广泛采用碳化矽(SiC)场效应电晶体 (FET) 来实现更高的可靠性、效率和功率密度。

隔离式闸极驱动器积体电路(IC)提供从低电压到高电压(输入到输出)的电流隔离,驱动SiC式逆变器每相的高侧和低侧功率级,并监视和保护逆变器免受各种故障的影响。根据汽车安全完整性等级(Automotive Safety Integrity Level, ASIL)功能安全要求,闸极驱动器IC必须符合国际标准化组织(ISO)26262标准,确保对单一故障和潜在故障的故障侦测率分别为≥99%和≥90%。

闸极驱动器IC必须尽可能以高效率导通SiC FET,同时尽量降低包括导通和关断能量在内的开关和传导损耗。控制和改变闸极驱动电流强度的能力降低了开关损耗,但代价是在开关期间增加了开关节点处的瞬态过冲。改变闸极驱动电流可控制SiC FET的电压转换率。

闸极驱动电流的即时可变性可实现瞬态过冲管理,以及整个高压电池能量周期的设计最佳化。充满电且电量状态为100%至80%的电池应使用低闸极驱动强度,将SiC电压过冲保持在限制范围内。当电池电量从80%下降到20%时,采用高闸极驱动强度可降低开关损耗并提高牵引逆变器效率。这些情况可能发生在75%的充电周期内,因此效率提升显着。

UCC5880-Q1是一款20A SiC闸极驱动器,具备进阶保护功能,适用於汽车应用中的牵引逆变器。其闸极驱动强度介於5A到20A之间,可透过一个4MHz双向序列周边介面汇流排或三个数位输入针脚进行调整。

评估牵引逆变器功率级开关性能的标准方法是双脉冲测试(DPT),它会在不同的电流下开启和关闭SiC电源开关。透过改变开关时间,可以控制和测量工作条件下SiC导通和关断波形,有助於评估影响可靠性的效率和SiC过冲。UCC5880-Q1可即时控制闸极驱动电阻和驱动强度。启用较低的闸极驱动(SiC关断)可减轻功率级过冲。

使用UCC5880-Q1的闸极驱动来降低SiC开关损耗时,效率提升可能非常显着,具体取决於牵引逆变器的功率位准。使用全球统一轻型车辆测试程序(WLPT)和实际驾驶记录速度和加速度进行建模,其结果显示SiC功率级效率提升达2%,相当於每颗电池额外增加7英里的行驶里程。

UCC5880-Q1也包括SiC闸极电压阈值监控功能,可在系统生命周期内每次电动车启动时执行阈值电压测量,并可向微控制器提供电源开关资料,以用於电源开关故障预测。

随着电动车牵引逆变器的功率位准接近300kW,对更高可靠性和更高效率的需求更为迫切。选择具有即时可变闸极驱动强度的SiC隔离式闸极驱动器有助於实现这些目标。…