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这不是美术馆，而是杭州临安三口村的杨梅大棚，沿着山坡堆叠在一起。（via）
现在的新闻报道，天天有 AI 的新闻，里面会提到很多模型。
分辨模型的强弱，有一个关键指标，就是看它有多少个参数。一般来说，参数的数量越多，模型就越强。
GPT-2 有15亿个参数，GPT-3 和 ChatGPT 有1750亿个，GPT-4 没有公布这个指标，据传比上一代大5倍以上。
那么，什么是参数呢？
按照我粗浅的理解，参数相当于模型预测时，所依据的神经网络的节点数量。参数越多，就代表了模型所考虑的各种可能性越多，计算量越大，效果越好。
既然参数越多越好，那么参数会无限增长吗？
答案是不会的，因为参数受到训练材料的制约。必需有足够的训练材料，才能计算出这些参数，如果参数无限增长，训练材料势必也要无限增长。
我看到的一种说法是，训练材料至少应该是参数的10倍。举例来说，一个区分猫照片和狗照片的模型，假定有1,000个参数，那么至少应该用10,000张图片来训练。
ChatGPT 有1750亿个参数，那么训练材料最好不少于17500亿个词元（token）。“词元”就是各种单词和符号，以小说《红楼梦》为例，它有788,451字，就算100万个词元。那么， ChatGPT 的训练材料相当于175万本《红楼梦》。
根据报道，ChatGPT 实际上用了 570 GB 的训练材料，来自维基百科、互联网图书馆、Reddit 论坛、推特等等。
大家想一想，更强大的模型需要更多的训练材料，问题是能找到这么多材料吗，会不会材料有一天不够用？
我告诉大家，真的有学者写过论文，研究这个问题。
过去10年来，AI 训练数据集的增长速度远快于全世界的数据存量的增长速度。如果这种趋势继续下去，耗尽数据存量是不可避免的。
论文给出了三个时间点。
- 2026年：用完一般的语言数据
- 2030年～2050年：用完所有的语言数据
- 2030年～2060年：用完所有的视觉数据
也就是说，根据他们的预测，大概三四年后，新的训练材料就会很难找。最迟三十年后，全世界所有材料都不够 AI 的训练。
上图是作者给的趋势图，虚线是训练材料的增长速度，红线和蓝线是模型增长速度的不同预测。到了2035年以后，这三根线就合在一起了，曲线变得越来越平。
作者认为，到了那时，由于没有足够的训练材料，AI 模型的发展速度可能就会显著放缓。
如果他的预测是正确的，就意味着，跟大家想的不一样，AI 飞速发展不会持续很久。现在也许就是发展最快的阶段，然后就会开始放慢，等到本世纪中叶就会显著放慢，接近停滞，跟量子物理学的现状差不多。
1、车轮转向系统
韩国现代汽车发布了一项新技术，允许每个车轮独立转动90度。
演示视频中，这辆概念车可以横着开，也可以原地调头。
虽然实用性很强，但是该技术增加了车辆的复杂性和成本，对于正常行驶是否有影响也未知。现代汽车没透露，是否会将其投入生产。
2、电脑椅的静电
一位国外网友发帖说，他家的显示器经常莫名其妙暗掉几秒钟，然后又好了。
他原以为是显示器问题，后来发现只有移动电脑椅、或者坐下站起时，才会发生这个故障。
他的电脑椅是宜家的 MARKUS，很多网友回帖说，他们的这把电脑椅也有这个问题。
这把椅子的织物材料或者金属座架，容易带有静电，一移动就会导致放电，使得电脑显示器短时间关闭。
解决方法似乎只有换掉这把椅子，但也有动手能力强的网友，为椅子接上地线，让它通地，从而解决了放电问题。
一项研究发现，无线耳机可以取代助听器，帮助听力受损的人，
苹果的 Airpods 耳机有一个“实时收听”功能，可以放大外界声音，跟助听器的功能很像，实际效果也很好。
助听器的价格非常贵，好的要几万元人民币，普通的也要几千。无线耳机如果真能替代，将造福很多失聪的人。
4、沙坝蓄水池
韩国为了解决山区在旱季断水的问题，新建了该国第一座沙坝蓄水池。
坝体内部有一个砂石的蓄水池，平时用来蓄水，需要时打开管道，让水流向下游。
这样做据说有三个好处：水的蒸发大大减少；水质在通过沙床时得到改善；冬天的水不结冰。
5、智能婚戒
一家捷克公司推出“智能婚戒”，这种婚戒可以感知佩戴者的心跳，并且能将心跳曲线显示在戒指上。
有趣的地方是，它显示的不是自己的心跳，而是对方的心跳。
它通过蓝牙与手机通信，只要佩戴者按压戒指，手机就会联络另一只配对的戒指。
对方的心跳频率，就会传到你的手机上，心跳曲线也显示在戒指上。
发明者称，它让你随时感受到爱人的浪漫心跳。它采用玫瑰金材质，报价是3000美元/对。
1、我的开源经历（中文）
作者分享自己的经历，开发一个图片编辑的网页应用。（@nihaojob 投稿）
2、如何自己实现 CodePen（英文）
CodePen 是著名的网页实时编辑预览工具，本文教你怎么实现它的主要功能，非常简单。
3、tcpdump 快速上手（英文）
作者教你怎么使用 tcpdump 这个命令行工具，查看某个网站的 TCP 通信。
4、WebGPU 为什么重要（英文）
操作系统的图形 API，目前是不统一的：Windows 是 DirectX，苹果是 Metal，Linux 是 Vulkan。
WebGPU 是一种跨平台的解决方案，提供了统一的接口。推荐这篇长文。
5、我开发 PCalc 的30年（英文）
作者在1992年为 Macintosh 电脑写了一个计算器 PCalc（上图）。后来，他一直维护这个项目30年，还把它移植到苹果公司的其他设备上，比如 iPhone 和 iWatch（下图）。作者回忆了他这30年。
6、使用 hurl 自动化 HTTP 测试（英文）
本文介绍一种简单的方法，使用 hurl 这个软件，对网站 API 进行自动化测试，看它是否正确响应。
7、编程语言的错误处理机制（英文）
本文讨论不同的语言如何处理报错，比如 Java 会抛出异常，而 Go 将错误赋值给一个变量。
这里还有一篇相同主题的文章，也值得参考。
8、疯狂的 C 语言字符串（英文）
本文是 C 语言的字符串教程，从结尾的\0讲到 Unicode，结论就是在 C 语言里面，正确处理字符串是一件多么麻烦的事情。
1、stagit
这个软件可以将 Git 仓库转为一个静态网站，为每个文件、每次提交生成一个页面。
2、元标签生成器
很多社交媒体对于外部 URL，会显示一个卡片，上面有标题、缩略图和页面简要内容。这些信息来自网页里面的元标签，这个工具可以帮助你生成这些元标签。
3、CJK 字体识别
上传一张东亚文字的图片，这个开源工具可以识别这些文字用了什么字体。（@JeffersonQin 投稿）
一个自托管的开源微博网站，只能一个人使用（即没有多用户），支持 ActivityPub 协议。
一个终端窗口的 Markdown 文件渲染器，适合用来在终端下阅读 Markdown 文件。
这个网站为用户输入的文本，生成一个用于分享的 URL。但是，这个 URL 只能打开一次，第二次访问就会不存在，有点像“阅后即焚”。
一个带有上传进度显示的网页多文件上传 JS 库。
8、snappify
一个将代码片段生成截图的工具。
9、RustDesk
一个开源的远程桌面软件，让你远程操作其他电脑的桌面，有各种操作系统的客户端。
10、LosslessCut
一个视频编辑器，最大特点是不进行重新编码，按照原视频的格式进行剪切连接，因此速度极快。
吴恩达与 OpenAI 合作的免费英文课程，教大家怎么编写 ChatGPT 提示，做出一个自己的聊天机器人。
Udemy 高分付费课程的中文字幕版。（@lyf61 投稿）
解释 QUIC 协议通信的每个字节的含义，原始英文版的翻译。（@cangSDARM 投稿）
4、Musico
一个自动生成音乐的 AI 模型，它的官网可以收听这个模型生成的音乐。
1、云的表情
一位美国艺术家专门为各种云的照片，添加表情，使得云看上去像一个卡通人物。
他原本只是出于无聊，随手拍了一些云的照片，画上表情以后，发到网上。
后来，他发现很多人喜欢这些作品，就坚持了下来。
他说：“看着云，你会产生无穷无尽的灵感。”
现在，越来越多的读者向他投稿。他还准备出书。
1、忙碌的七个层次
生活的忙碌可以分成七个层次。
大家可以对照一下，自己属于哪个层次？
第 1 级：一点不忙。
时间很自由，怎么安排都可以，没有一定要去完成的事项，周末想睡多久就多久。
第 2 级：有一些小事。
你记得有一些事要做。这些事情是合理的事项，没有截止期，但是你知道这些事迟早要做。
第 3 级：有一些重要的事。
你有必须要做的事情，需要及时跟踪，不能拖延，你会时刻提醒自己这些事情。
第 4 级：日程排满了。
你的日程排满了，不得不经常问自己“什么事情更重要？”，以便决定先做哪些事，后做哪些事。
你没有计划外的时间，不过你还能控制日程。
第 5 级：生活出现混乱。
你的事情在工作时间做不完，你开始加班了。
你经常因为事情来不及，而对别人说“对不起”。那些事情并没有被你放弃，只是你不得不赶时间，有些事情执行变得草率。
第 6 级：任务做不完。
你需要做的事情，超过了你安排日程的能力。即使放弃某些事情，你依然做不完剩下的事情。
你的工作时间大大延长，影响到正常生活。你感到非常疲劳。
第 7 级：日子过不下去。
各种任务塞满了你醒着的每一分钟。吃饭和其他生活必需的事情，都是抽时间来做。你忙起来的时候，甚至饭也没时间吃。
你不写日程安排了，因为根本没有时间做计划，每个小时情况都在发生变化。
你走路也心不在焉，常常觉得要崩溃，日子过不下去了。
1、
我离开谷歌，是为了呼吁 AI 的风险，在谷歌任职不方便谈论这些事情。
-- “深度学习之父”杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton），宣布从谷歌辞职
2、
欧洲的问题是，没有将互联网视为可利用的经济机会，而是看成需要监管的对象。
3、
大多数人都认为，手下的人比自己聪明，是没有问题的。一般来说，领导人都要聘请比自己聪明的顾问和幕僚。
那么，当你的手下变成了比你聪明的 AI 模型时，人们为什么会感到受威胁呢？
-- Yann LeCun，Meta 首席 AI 科学家
4、
要成为优秀程序员，请编写大量代码；要成为顶级程序员，请阅读大量代码。
如何走出失望和怀疑（2022 #206）
显卡缺货与异业竞争（2021 #156）
数字游民（2020 #106）
文科生为什么不容易就业？（2019 #56）
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（完）