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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。

近年来，AI模型的发展速度惊人，但是当这些系统被要求解决一个小学五年级数学竞赛问题时，它们的表现如何呢？在本次测试中，我不仅考察了模型的解决问题能力，还深入了解了它们处理优化问题的效率。

大型语言模型（LLM）的飞速发展给计算领域带来了新的挑战。对我而言，一个关键问题是GPU在运行这些模型时的性能表现如何。在本文中，我旨在通过TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）和TOPS（每秒万亿次运算）的概念来考察各种GPU的性能。我将使用清晰的表格展示各个型号的性能，并辅以简要的解释说明。

近期，高端人工智能领域一直由 GPT-4 和 Claude Sonnet 等闭源模型主导。访问这些模型通常涉及巨额成本和诸多限制。然而，DeepSeek-V3 的出现标志着潜在的转变：这款开源语言模型不仅提供了与顶级专有模型相媲美的性能，还提供了在用户自身基础设施上运行的选项。

多年来，显卡价格一直居高不下，这背后是错综复杂、相互关联的原因。通常，仅一块高端显卡 (GPU) 的价格就可能超过电脑所有其他组件的总和，突显了其价格已经变得多么惊人。

专家混合 (MoE) 是一种遵循“分而治之”原则的机器学习架构。其基本思想是将大型模型分解为若干较小的、专门的子模型——称为“专家”——每个专家专门处理特定的任务或数据子集。

当使用像GPT-4o或Claude Sonnet这样的大型语言模型（LLM）时，对于全球众多以非英语语言与这些工具互动的用户来说，一个常见的问题出现了：应该使用哪种语言才能获得最有效的结果？尽管这些模型的多语言能力允许以多种语言进行有效沟通，但与纯粹用英语进行的互动相比，它们的性能通常似乎有所下降。本文将深入探讨这可能是为什么，以及何时切换到英语可能是有益的。

人类大脑是一个复杂的生物系统，历经数百万年的进化而臻于完善。它与大型语言模型（LLM）形成鲜明对比，后者是人工智能领域的最新成就。尽管大型语言模型在语言处理方面展现出令人 впечатляющих 的能力，但它们真的能超越人类大脑的复杂性和能力吗？