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从科幻小说走向现实世界的工厂车间和物流中心，人形机器人正处于一场剧烈变革的边缘。曾经引人入胜的技术演示，如今正成为自动化和人机协作新时代的现实解决方案。

谷歌AI概览的推出标志着互联网演进的一个转折点，它正在推动互联网从基于引荐的模式向以答案为中心的生态系统进行范式转变。这一由生成式人工智能驱动的变革，正在从根本上改变搜索引擎、内容创作者和用户之间长期存在的共生关系。

深圳，中国首屈一指的科技中心，正在引领自动驾驶汽车革命。但这不仅仅关乎未来的机器人出租车。这座城市正积极部署自动驾驶技术，以助力核心产业发展，并从根本上重塑城市服务，从物流到公共环卫。

你到底有多少朋友？你的Facebook好友数量可能达到数百甚至数千，但你与多少人保持着真正深刻而有意义的关系？

特斯拉的擎天柱机器人现在可以叠衣服了。Figure AI的Figure 01机器人只需简单的语音指令就能冲泡一杯咖啡。这些并非科幻电影中的场景，而是2024年的现实。仿人机器人革命已近在咫尺，它将从根本上重塑我们对工作、生产力以及技术本身的理解。

为什么提前一周以上预测天气如此困难？为什么系统中微小的变化会导致截然不同的结果？正是这些问题促成了现代科学中最引人入胜的领域之一——混沌理论的发展。

21世纪最大的悖论之一是，尽管人类拥有太阳能和风能等几乎无限的能源，但其最紧迫的挑战之一却是确保能源供应的安全。

奥卡姆剃刀，通常概括为“最简单的解释通常是最好的”原则，是人类思想中最普遍和实用的启发法之一。

“奇点”一词已经超越了小众的科学讨论，成为了流行文化中反复出现的主题，在电影、新闻文章和公众辩论中占据显著位置。它常常被戏剧化地描绘，唤起人们对失控的人工智能和人类存在被根本改变的景象。虽然有时被夸大其词，但随着人工智能（AI）的快速发展，其潜在概念值得认真思考。

通用汽车旗下的自动驾驶子公司 Cruise 在 2023 年 10 月发生重大事故后，走上了一条充满挑战的道路。最初，Cruise 专注于逐步重启运营，重建信任，并在发生行人拖拽事故导致全国范围停运后加强安全措施。然而，通用汽车随后的战略调整极大地改变了 Cruise 的发展轨迹，最终在 2024 年末和 2025 年初放弃了其独立的 Robotaxi 雄心。

博弈论，作为研究策略决策的数学模型，运用了许多概念来帮助我们理解互动的动态。其中最重要且最常被提及的概念之一就是零和博弈。这个概念描述的是这样一种情境：一方参与者的收益必然意味着另一方参与者的损失，而总的“收益”保持不变，即为零。零和博弈是竞争与冲突的基本模型，在从体育到经济再到政治等多个领域都具有相关性。

你是否曾见过某个机器人、动画人物，甚至是电子游戏角色，它们栩栩如生，却让你感到一丝...不安？你是否难以分辨它们是否是人类，而这种不确定感是否让你产生了一种奇怪、令人紧张的感觉？如果答案是肯定的，那么你很可能已经体验过被称为“恐怖谷效应”的现象。但这究竟是什么？为什么它会在我们心中引发如此强烈的反应呢？

你有没有想过，现代科技本应让我们的生活更轻松、为我们节省时间，但实际上为什么并没有带来更多的空闲时间？尽管我们身边有洗衣机、洗碗机、电脑和智能手机，为什么我们工作的时间和祖父母辈一样多，甚至可能更多？答案在于一个早在工业革命时期就已被认识到的现象，我们称之为“杰文斯悖论” (Jevons Paradox)。

逆波兰表示法 (RPN) 是一种高效的数学表达式求值方法，其特点是将运算符置于运算数之后。这种方法允许省略括号，简化并清晰化计算过程。尽管乍一看可能有些不同，但使用 RPN 可以显著加快运算的执行速度，尤其是在计算机系统和可编程计算器中。

人工智能的飞速发展，使得大型语言模型在解决复杂数学问题方面展现出越来越强大的能力。但它们能否应对小学竞赛级别的逻辑难题呢？之前我曾对多种模型进行过测试，现在，随着OpenAI全新O3模型的发布，我进行了最新的对比评测。

OpenAI 近期推出了 o3-mini 模型，这标志着在优化推理能力的人工智能系统发展道路上又向前迈进了一步。对于那些寻求基于 AI 的支持来解决技术或科学问题的人来说，这款新模型尤其有用。

许多人仍然主要将显卡与游戏联系起来，但 GPU 的功能远不止于此。由于其架构，GPU 非常适合并行计算，这对于训练和运行深度学习模型至关重要。试想一下：一个现代 LLM 拥有数十亿个参数，所有这些参数都需要同时管理。这种并行处理是 GPU 的真正优势，而传统的 CPU（中央处理器）在这方面则落后。

机器学习和大型语言模型 (LLM) 的进步带来了计算挑战，这些挑战需要的不仅仅是简单的硬件升级。近年来人工智能的爆发式增长产生了对专业计算的巨大需求，而英伟达目前几乎为这些需求提供了独家解决方案。

在存储设备的发展历程中，涌现了众多的连接技术，为速度和效率带来了革命性的变化。SATA、SAS 和 M.2 连接是当今最常见的解决方案，但它们用途是什么？又有哪些区别呢？

大型语言模型 (LLM) 的高效运行在很大程度上依赖于其权重的适当存储和处理。所选的数值格式直接影响模型的内存需求、计算速度和准确性。多年来，FP32 已逐渐被 FP16 和 BF16 补充或取代用于训练，而 INT8 甚至更低位数的量化格式越来越常用于优化推理。