科学与商业

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。

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。

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。

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。

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。

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。

数据传输速度在现代计算机的性能中起着至关重要的作用。USB 和 PCIe 接口经过数十年的发展，不断提供更快、更高效的设备间通信。在本文中，我将回顾这些连接的速度及其在各代技术中的演变。

现代计算机的性能很大程度上受到所用内存的速度和类型的影响。DDR、GDDR 和 HBM 内存针对不同的用途进行了优化，无论是用于 CPU 的主系统内存、用于显卡的内存，还是需要高带宽计算的任务。在这篇文章中，我将比较这些内存类型的速度和关键参数。

关于各种计算机数据传输和存储标准（例如，USB、SATA、DDR、PCIe、以太网等）的速度，存在许多误解。 因此，我创建了几个摘要描述和表格，涵盖了主要标准及其速度。

在数字世界中，网络速度是一个影响我们日常生活的根本因素，无论是在线交流、游戏、视频会议还是简单的浏览。有线（以太网）和无线（Wi-Fi）网络在过去几十年中经历了漫长的发展历程。虽然在 90 年代，每秒几兆比特的速度被认为是快的，但今天即使在我们的家中也能体验到千兆比特的速度。

大型语言模型 (LLM)，例如 GPT-3、LLaMA 或 PaLM，是规模庞大的神经网络。它们的大小通常以参数数量来衡量（例如，7b、14b、72b，分别表示 70 亿、140 亿、720 亿个参数）。参数本质上是网络中的权重或偏置值。这些参数在训练期间学习获得，并共同代表模型的“知识”，决定了模型如何处理信息和生成输出。现代 LLM 拥有数十亿，有时甚至数千亿的参数。

近年来，人工智能革命为半导体产业带来了新的参与者和令人兴奋的技术解决方案。其中，最受瞩目的公司之一是 Cerebras Systems，这是一家位于加利福尼亚州的初创公司，最近宣布了其首次公开募股的计划。

磁性纳米机器人的发展有望为脑动脉瘤的治疗开辟新前景。这些微小的精密设备旨在将必要的药物直接输送到病灶部位，从而可能最大限度地减少并发症和传统手术程序的固有风险。本文将探讨这些纳米机器人如何工作、它们相对于传统方法的优势，以及纳米医学这一前沿领域未来的可能性。

据《华尔街日报》今年早些时候的报道，高通近期曾探讨过潜在的收购英特尔的可能性。此举在半导体行业引发震荡，并导致两家公司股价出现显著波动。这一出乎意料，尽管仍属高度推测性的举动，可能会从根本上重塑科技行业，并在芯片制造领域建立新的力量平衡。

甲骨文联合创始人、董事长兼首席技术官 (CTO) 拉里·埃里森最近详细阐述了公司雄心勃勃的人工智能计划。这些计划包括对尖端人工智能能力的潜在巨额投资，以及探索建造由核能驱动的大型数据中心，这标志着甲骨文有意在快速发展的人工智能领域积极竞争。

OpenAI 再次成为焦点，这家公司正处于人工智能 (AI) 研究和开发的最前沿。在 2024 年 10 月完成的破纪录融资交易中，该公司通过可转换票据获得了 66 亿美元的资金，使其估值飙升至惊人的 1570 亿美元。此举不仅是硅谷历史上规模最大的融资操作之一，也清晰地表明了投资者对人工智能未来以及 OpenAI 领导地位的坚定信心。然而，与此同时，该公司正面临着巨大的运营成本、激烈的竞争和重大的内部变革。