2025-03-07 | 苹果发布新品、阿里 QwQ-32B 推理模型开源，比肩 DeepSeek 671B
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大家好 欢迎来到黑客新闻中文日报在当今飞速发展的科技世界里每一刻都在发生着令人震惊的新闻和突破今天 我们将带您一起探索苹果公司推出的重大产品更新搭载全新 M4 芯片的 MacBook Air 系列以及配备 M4 Max 和性能强劲的 M3 Ultra 芯片的 Mac Studio 桌面电脑这些新品将为个人电脑的性能标准树立一个新的高点

紧接着我们将探讨 QWQ32B 模型如何通过增强学习技术在规模较小的情况下实现了令人惊叹的性能表现甚至能与拥有更多参数的大型模型相媲美加入我们深挖这些故事背后的更多细节

苹果公司近期在产品线上推出了多项重大更新,两款搭载 M4 芯片的 MacBook Air 笔记本电脑,分别为 13 英寸和 15 英寸版本,以及堪称史上最强大的 Mac Studio 桌面电脑,搭载 M4 Max 和全新 M3 Ultra 芯片。新款 MacBook Air 在保持轻薄设计的同时,通过 M4 芯片大幅提升了处理性能和电池续航能力,且使用了超过 50%的再生材料,展现了环保承诺。

而 Mac Studio 则配备 Thunderbolt 5 高达 512GB 的统一内存和最大 16TB 的 SSD 存储能够处理最密集的工作负载甚至可在内存中运行超过 6000 亿参数的大型语言模型尤其值得一提的是 M3 Ultra 芯片其 32 核心 CPU 和 80 核心 GPU 以及通过创新的 Ultra Fusion 封装架构让个人电脑性能达到了新的高度这种架构将两个 M3 Max 芯片通过超过 1 万个高速连接整合在一起

评论区反馈褒贬不一,用户普遍赞赏苹果产品的性能提升和创新,尤其是对于运行大型 AI 模型的专业人士而言 512G 统一内存是一个重大进步,但也有人对存储空间定价过高、系统封闭性以及 MacOS Sequoia 对专业工作站用户吸引力有限等问题表示担忧尽管如此,这些新产品无疑再次巩固了苹果在个人电脑市场的领先地位

QWQ32B 模型通过运用增强学习的力量,展现了在提升大语言模型智能方面的巨大潜力。研究团队利用增强学习将一个带有 320 亿参数的模型,即 QWQ32B,推向了性能的新高度,其表现与具有 6710 亿参数的 DeepSeq-R 一相媲美。

这一程就不仅凸显了增强学习应用于强大的基础模型时的有效性,而且还开辟了向人工智能总体目标迈进的新途径。除此之外,QWQ32B 在数学推理、编程能力和一般问题解决能力上的表现也赢得了业界的广泛认可。

来自评论区的网友反馈显示,尽管有人对这一模型在连续推理产生长输出时可能遇到的挑战表示关注,但整体来看,QW-Q32B 在精简体积的同时匹配了 Deep-Seek 的性能,这一点获得了大家的高度评价。某些用户还提出希望更深入了解如何调整这一模型,以便于自己进行实验探索。

美国政府决定停止分享从全球各地使领馆收集的空气质量数据,这一举措引起了当地科学家和专家的担忧。他们认为,这个措施对于监测全球空气质量和改善公众健康至关重要。

据美联社的询问 国务院表示 其空气质量监测计划不再将使领馆和领事馆收集的空气污染数据传输给环保署的 AirNow 应用程序和其他平台这些平台允许各国的当地人 科学家全球范围内查看和分析城市空气质量由于预算限制导致国务院关闭了支持网络 虽然被指示使领馆和领事馆继续运行其监测器未来可能在资金恢复的情况下恢复数据分享

这项财政削减是特朗普政府众多削减措施中的一部分 该政府一直在降低环境和气候倡议的优先级评论区的网友对这一决定表示遗憾和担忧 他们认为这不仅是对全球空气质量研究的一大打击而且还凸显出美国逐步减少对全球依赖性的趋势 这可能削弱其作为世界领导者的地位

安德鲁·巴托和 Richard Sutton 因为开发了强化学习的概念和算法基础,荣获了 2024 年度 ACMAM 图灵奖。这项被誉为计算机界的诺贝尔奖的荣誉,不仅因为他们从 1980 年代起通过一系列论文,引入了强化学习的主要概念,构建了数学基础,还开发了重要的算法,让他们在智能系统创建领域做出了巨大贡献。

Bartow 是马萨诸塞大学阿末斯特分校信息与计算机科学的名誉教授,而 Sutton 则是阿尔伯塔大学的计算机科学教授,Key in Technologies 的研究科学家,同时还是阿尔伯塔机器智能研究所的研究员。他们共同和其他人开发了许多强化学习的基本算法方法,其中最重要的贡献是促进了奖励预测问题解决方法的发展,比如时序差分学习方法,策略梯度方法及使用神经网络作为学习功能表示的工具。

此外,他们的教材强化学习,简介至今仍是该领域的标准参考书,激发了数以千计的研究者理解和贡献于这一新兴领域评论区网友对他们的获奖表示热烈庆贺,认为这份荣誉实至名归有趣的是,还有网友分享了买下 Andy Bartow 之前的房子的意识,他们在竞价过程中出了一个制数作为报价,展现了对数学的独到见解和敬意

在最新的技术探讨中,我们深入探讨了从零开始构建一个 LLM 的过程,特别是关注如何训练自注意力机制的第八部分。自注意力机制是让系统学习如何在分析一句话中的单词时决定对每个单词的关注度,比如在 the fat cat sat on the mat 这句话中,当分析到 cat 这个词时 fat 是重要的,而当看到 mat 时 fat 就不再那么重要。

自注意力机制通过一种称作缩放点击注意力的方法来实现,即通过学习调整输入向量,生成注意力分数,最后用这些分数来产生上下文向量,每个上下文向量都以某种方式代表了其对应词会在输入中的含义。这个过程利用矩阵乘法的高效性,能以少至 5 次矩阵计算和一次转制完成所有输入的处理。

评论区的网友们展开了深入的讨论,强调了理解这一复杂过程所需的努力和重复性学习的价值,同时也有幽默地提到,如何从头开始创造一切,包括是否需要自己编写词法分析器或者诙谐地提出这是否预示着自我复制的开始。这些评论不仅增加了对技术细节的理解,还为讨论增添了一丝轻松和幽默。网站 By European Made 呼吁支持欧洲制造,以倡导欧洲价值观。

这个网站列出了许多欧洲技术公司和产品,鼓励消费者选择它们而不是美国的替代品,目的是促进欧洲经济的增长,并强调消费者保护、隐私和环保标准等欧洲价值。

网站的推出引起了热烈讨论有人惊讶于波兰拥有实际的 RAM 存储工厂而不仅仅是分销中心然而并非所有欧洲公司都体现欧洲价值例如 Signal 虽然是美国公司但可能比许多欧洲替代品更好的代表了欧洲价值观讨论中也有人提出几乎每一笔销售都在隐含的支持亚马逊谷歌微软英特尔等美国公司因为对许多欧洲企业而言基础设施和平台成本可能超过他们自身的利润

此外 风趣的评论提出 是否这是让美国再次变得无关紧要的开始还有人认为技术界应当避免政治 通过合作而非孤立主义发展总的来说 对于这个倡议 网友的评论表明了对强调欧洲价值的重视以及对政治和经济现实复杂性的认识感谢您收听今天的黑客新闻中文日报我们希望今天的内容能够激发您对技术世界的好奇心并引导您进一步探索

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