甲亢哥保镖来华前后巨大反差
把废话剪掉
原文标题：《ChatGPT 创作福尔摩斯探小说，3 分钟内狂写 856 字，就问人类慌不慌？》是伦敦的一个凉的大雾之夜是那种让最勇的人也感到不的夜晚。我，洛克・福尔摩，被我亲爱的友兼同事，约・华生医生叫协助他处理一最重要的案件当我们在城市曲折的街道穿时，华生向我绍了案件的细：一条价值连的钻石项链，一位富有的社名流家中离奇踪了，所有的据都指向这位人的女仆是罪祸首。到达这女士的宅邸后管家迎接了我，并带我们进客厅，把我们绍给女主人，伊丽莎白・黑廷斯夫人。她个高大威猛的人，有一双眼犀利的蓝眼睛举止高傲。“尔摩斯先生，生医生，你们来，我就放心。”她说，并意我们坐下，相信你们可以象，项链被盗件事，让我感非常痛苦。我求盗窃者必须上把它还给我”开篇寥寥几就把气氛渲染位；文笔丝滑人物刻画凝炼神。难道，柯・道尔本人复了开始续写福摩斯？？Nope，其实是那只把语言艺术玩贼溜的 AI 又在整活了 —— 没错，正是 ChatGPT。不到 3 分钟，ChatGPT 就模仿着柯南・道尔笔触，洋洋洒地写下一段侦故事，全文共 856 字。这让提问者被秀一脸，感慨道“人类作家会会被这个聊天器人的强大功吓到？（比如抢饭碗）”还前来围观的网表示：如果要 GPT 来写认真一部福尔斯长篇小说，能中间要多次动提示来安排事结构，但最可以取得相当错的效果。那，用 ChatGPT 写的福尔摩斯小说，体如何？让 ChatGPT 来写悬疑故事实在最初，测者要求 ChatGPT 写一个 5000 字的故事，但 AI 居然直接罢工，还言简赅：“不，太了。”于是测者把篇幅缩减 1000 字左右，这回 AI 表示同意，但第一次尝试翻车了：因为事写到 2/3，它卡住了….后来，在操作者的提示下，ChatGPT 完成了整个故，终稿 856 字。虽篇幅不长，但整体条清晰，文笔自流畅。除了开那个调调非常位，人物的话也很符合他们自的性格。比，女主人虽然面客气，但也着一丝傲娇。尔摩斯先生，生医生，你们来，我就放心…… 我要求盗窃者必须马上它还给我。而仆玛丽则显得紧张，短短 3 句话话就“发誓”了 2 次。没有，福尔斯先生，我发。我绝不会做种事。我整晚在自己的房间愉快地睡着了我发誓。至于节转折，也处得很自然。比，前面一直在种种迹象都在示女仆玛丽是链的盗贼，但锋一转，为下道出罪魁祸首有其人做好铺。我忽然灵光闪：栅栏上的是用一种特殊色墨水写的，种墨水我以前见过一次。就一周前，有人这种墨水给一富商写了封威信。要知道，种推理小说可太好写，况且是经典作品福摩斯。各种烧的情节、离奇作案动机、严的推理过程等都很关键。没到，ChatGPT 竟已 Get 到不少精髓。不过，由文章篇幅有限推理细节较简，甚至情节上点 Bug。比如，福尔摩斯什么注意到某新线索、他是何知道的，ChatGPT 并没有讲清楚。外，较熟悉福摩斯的朋友可还发现，ChatGPT 以福尔摩斯为第一角叙事，有点和。因为在原者柯南・道尔笔下，福尔摩的几乎所有故，其实都是从生视角讲述的华生是破案过的记录者。这一看，和人类家相比，ChatGPT 还是显得有些稚嫩其实，以后人可以考虑把这 AI 当成个辅助工具，在生成的内容基上在润色修改话说回来，感趣的同学，不来看看这篇 ChatGPT 创作的小说原。附上完整版中文译版）那伦敦的一个凄的大雾之夜，那种让最勇敢人也感到不安夜晚。我，夏克・福尔摩斯被我亲爱的朋兼同事，约翰华生医生叫去助他处理一个重要的案件。我们在城市中折的街道穿梭，华生向我介了案件的细节一条价值连城钻石项链，从位富有的社会流家中离奇失了，所有的证都指向这位主的女仆是罪魁首。到达这位士的宅邸后，家迎接了我们并带我们进入厅，把我们介给女主人，即丽莎白・黑斯斯夫人。她是高大威猛的女，有一双眼神利的蓝眼睛，止高傲。“福摩斯先生，华医生，你们能，我就放心了”她说，并示我们坐下，“信你们可以想，项链被盗这事，让我感到常痛苦。我要盗窃者必须马把它还给我。我点了点头，锐地打量着周富丽堂皇的环：“告诉我，斯廷斯夫人，最后一次看到条项链是什么候？”“那是天晚上，就在睡觉前。我把放在梳妆台上老地方，今天上醒来时并没发现什么不对。但当我打算上它去参加晨时，它却不知踪了。”我与生交换了一个神，知道这意着小偷一定是黑斯廷斯夫人觉时进入房间。这是一个大的举动，但对一个铤而走险罪犯来说，这不罕见。“女玛丽是当时屋唯一的其他人”我问道。黑廷斯夫人点了头：”是的，丽已经和我在起很多年了，对她非常信任但对她不利的据恐怕是相当利的。这条项被发现藏在她房间里，还有封来自一个已的销赃者的信为她提供了一笔珠宝。“我了挑眉毛：“们可以和玛丽谈吗？”“当可以。我将立把她带到这里。”过了一会，玛丽被带进客厅，她是一看起来温顺而怯的年轻女子脸上有麻子，眸低垂。我一就看出她很害，而且我很清，她不是罪魁首。“玛丽，是不是偷了黑廷斯夫人的项？”我问道，音坚定而温柔她使劲地摇了头：“没有，尔摩斯先生，发誓。我绝不做这种事。我晚都在自己的间里愉快地睡了，我发誓。我相信她，我得出华生也是此。但我们不仅仅用我们的觉来洗刷她的名。我站起身，开始在房间踱步，我脑子飞快地拼凑着种线索。然后忽然灵光一闪栅栏上的信是一种特殊紫色水写的，这种水我以前只见一次。就在一前，有人用这墨水给一个富写了封威胁信我转向黑斯廷夫人，我的眼里闪烁着兴奋光芒。“我知谁是真正的罪祸首，黑斯廷夫人。”我说。我的眼睛因奋而炽热：“你的儿子，罗・黑斯廷斯。段时间以来，长期处于经济难中，这条价连城的项链对太有诱惑力了他无法抵挡。栅栏里的那封只是一个诡计目的是把疑点给玛丽。”黑廷斯夫人听了的话脸色苍白我可以看到她脸上分明写着疚。“你怎么道？”她低声。“是紫色墨，黑斯廷斯夫。只有少数人够接触到它，你的儿子就是中之一。上周是他威胁了那商人，希望从那里敲诈钱财这是一个绝望的行为，最终致事情败露。我和华生没有费时间，随即我们的发现告当局。一天之，罗杰・黑斯斯被抓获，项归还给了它的法主人。黑斯斯夫人既感激懊悔，她发誓让她的儿子得他所需要的帮，以扭转他的活。就这样，于夏洛克・福摩斯的推理能，又一个案件解决了。当华和我回到贝克的时候，我不为工作的顺利成而感到满意但我知道，总有更多的案子等着我，每一案子都有自己挑战和待解的团。我已经准好了，因为只有谜团需要解，夏洛克・福摩斯就会在那解决它们。One More Thing除了在写小说方面力惊人，ChatGPT 历史也整得挺好。家搞 Python 软件公司的 CEO，和 ChatGPT 聊了下现代物理学史，然心灵受到了震：要是高中有样的导师就好…OMG。甚至直言：我觉得育将因此发生变革。虽然但，有一点需要明：目前 ChatGPT 已经被纽约教育给“拉黑”了有人用这玩意写论文，老师是没多瞅几眼还真分不清真。参考链接：[1]https://www.vixus.co/articles/we-asked-chatgpt-to-write-a-sherlock-holmes-story[2]https://news.ycombinator.com/item?id=34321970[3]https://twitter.com/pwang/status/1599520310466080771本文来自微信公众号：量位 （ID：QbitAI），作者：Alex
IT之家 1 月 30 日消息，据国家铁路局网，国家铁路局、业和信息化部、国国家铁路集团限公司近日联合发了《关于支持能源商品汽车铁运输 服务新能源汽车产业发黑狐的见》（以下简称意见》）。《意》明确，积极鼓铁路运输企业开新能源商品汽车路运输业务，对入工业和信息化《道路机动车辆产企业及产品公》范围（出口新源商品汽车产品受此限制），采锂离子电池驱动插电式混合动力纯电动新能源商汽车，依据《铁安全管理条例》铁路危险货物运安全监督管理规》《危险货物品表》（GB 12268）等法律法规和有关标准，路运输新能源商汽车不按危险货管理，由承托双按照本通知要求理运输。办理新源商品汽车国际路联运，应当符铁路合作组织《际铁路货物联运定》附件第 2 号《危险货物运规则》等有关规。IT之家了解到，《意见》在规铁路运输条件方的内容如下：托新能源商品汽车，托运人应当提新能源商品汽车品出厂合格证（口新能源商品汽不受此限制），格证应当与实际运的新能源商品车产品相符。电荷电状态及油箱态。新能源商品车的动力电池荷状态不得超过 65%。插电式混合动力汽车的油箱盖处于关闭状态无泄漏、渗漏问，铁路运输过程不得加注、抽取料。托运新能源品汽车时，除装的电池外，不得带备用电池和其电池。除出厂配的必备物品外，能源商品汽车内及后备箱内不得载和夹带其他物
新年好呀。要今年大年初一什么值得庆祝事，相信热爱理的你们会脱而出 ——《流浪地球 2》上映了。我刚刚电影院出来，实是一部不错科幻片。这里给不了解故事景的读者讲讲定。按照电影作手记 [1] 和预告片所展示的故事线：在 1977 年，就有天文家根据太阳活历史记录推测阳核心聚变加；2026 年，爆发了超过 G5 等级的太阳风暴，国际始重视氦闪危，并逐渐形成坐飞船逃离的船派和带着地流浪的地球派2030 年，地球派方案被纳，开始建造动地球的行星动机；2039 年，刹车时代，通过发动机止地球自转；2042 年，逐月计划启动；2044 年，太空电梯危机；2058 年，月球坠落危机；2065 年，地球停转，推进动机点火，进加速时代；2075 年，木星引力危机；2078 年，太阳氦闪危机。我先从整个故事动机，也就是阳急速膨胀老，即将氦闪说。1. 氦闪：太阳为什么会化？我们的太正处于青壮年期，天文上称主序星阶段。大约四分之三氢，四分之一氦，还含有少的氧、碳、氖铁。太阳发光热的能量来源主要是它里头氢在发生聚变每 4 个氢 1（质子）会聚变成一个氦核这被称为质子-质子链反应。阳的内层高温压，可以聚变成氦，而外层境不够高温高，氢无法聚变由于太阳的质较大，内层生的氦会被引力住而出不去，层的氢又进不内部。所以，太阳内层的氢耗尽，全部变氦时，内层聚产生的热能就抗不了引力，而坍缩。太阳内外层 | 图源：bilibili@吟游诗人基德但这并意味着太阳会小，因为坍缩的内层会变得热，使外层的升温并点燃聚反应，这一下而让太阳膨胀千倍，表面甚可以达到金星道的位置。此，太阳进入红星阶段。红巨一般会持续 10 亿年。在红巨星的末期，阳内核温度可达一亿度，足点燃氦聚变成氧的核反应，称为氦闪。所，按目前的恒理论，早在氦之前，太阳就膨胀变成红巨，把地球上的命烤熟。按目的理论估计，阳能在主序星段持续 110 亿年，而今太阳才 50 亿岁，大可不用心它会膨胀老。2. 行星发动机：重核聚可行吗？为了动地球，人们共建造了一万千台行星发动，其中一万台在北半球用于进，两千台建赤道附近用于向。这些发动的高度超过一米，占地面积 1 千平方公里，非常巨大转向发动机和进发动机作为核科幻迷，我在半年前就估过地球流浪的一步 —— 刹住自转该如何行了（如何让阳从西边升起。我们假设发机采用的是老天喜爱的工质进方案，并假发动机能把工以第二宇宙速 11.2km / s 喷出，然后算算看需要多大的功。按照电影制手记里规划，们花了 26 年完成刹车，原著小说里是了 42 年才完成的，这里们采用小说的间。经过计算 [2]，两千台转向发动机需每秒总共喷出 733.6 亿吨工质，平均率达到 4.6×1021W。你可能对这个没什么概念，打个比方，这当于它一秒钟要消耗 2021 年一整年全球发电量的 45 倍。对照目前的工程技术这是 2000 亿个三峡发电站的装机容量或 5750 亿个核裂变电机组（以目前机容量最大的崎刈羽核电站计量单位）。对于太阳来说这又只不过是辐射功率的十分之一。换算来，发动机的推力要达到 8.21×1017N，所以单台发动机的推力达到 410 亿吨。但是，著和电影都设一台发动机的力是 150 亿吨 [1]，保险起见，我议把这个设定往上翻两倍。动机启动会产巨量的热，所在计划伊始，表温度会上升七八十摄氏度两极冰川融化加上自转停转起的潮汐，一临海城市会被没。被淹没的海和巨大的行发动机这么巨的推力，要从里获得能量呢《流浪地球》想了一种技术 —— 重核聚变，也就是“烧头”。我们先讲什么是核反。原子核由质和中子构成，们统称为核子核子结合成原核会释放能量在核反应过程，核子的结合式会发生改变这种结合方式组的过程伴随能量变化。如某个核反应吸能量，那说明态比末态的能低，如果核反释放能量，那明初态比末态能量高。由于反应中核子数恒，我们把一原子核结合时释放能量除以的核子数，从定义出在该核核子的平均结能。平均结合越大，说明核具有的能量越，反应活性就差。而平均结能越小，核子有的能量就越，更容易发生反应。不同原核的比结合能图中可以看出 H1 具有的平均结合能最小因为它只有一质子，还没有合），Fe56 的平均结合能最大。凡是平结合能比 Fe56 小的原子核，都可以通核反应向 Fe56 靠拢并释放能量。在 Fe56 左边的原子核可以通聚变变成 Fe56，而在右边的原子核可以过裂变变成 Fe56。我们刚刚讲了太阳的核聚变，从图也可以看出，核还可以继续变成碳、氮、等等，只不过续的反应要求压强和温度更。在比太阳更的恒星中进行碳氮氧循环“石头”也是类，石头主要含氧和硅在极高和高压下都可发生聚变并向靠拢。但目前们连轻核聚变还没掌握。当正在研究的聚技术有三代，一代以氘氚聚为主，它所需的温度和压强对而言较低；二代是氘和氦 3 融合，第三代是两个氦 3 融合，这两代的反应条件更刻。3. 逐月计划：洛希极？点燃月核？月间的引力大有 2×1020N，所有发动机全功率运行无法直接抵消个力，为了消这个不可控因，《流浪地球中设定了逐月划。月球上的个亮点就是三月球发动机但预告片我们可得知，2058 年爆发了月球坠落危机，月一个不小心没被推出去，反是撞向地球了这个画面很有味，红圈是月相对地球的洛极限。什么是希极限呢？我以第一部电影例。在第一部影中，地球在助木星引力弹增速时一个不心没控制好轨，即将坠入洛极限，如果不办法施加更大推力逃离，就被木星引力撕，成为木星环一部分。这个碎的力来源于力的不均匀。星对地球的引是不均匀的，离木星的部位力小，靠近木的部位引力大这个引力差就形成引潮力。错，之所以叫个名字，正是为地球上的潮是月球对地球潮力产生的，升月落就导致潮起潮落。引力会随着两个体间的距离减而增大，距离小到洛希极限，引潮力就会到超过地球自的引力，从而地球崩解。对刚体和流体，希极限分别有下的计算式：体洛希木木地体洛希木木地是电影里有个 bug。地球的平均密度是 5.514g / cm3，而作为气态行星的星平均密度是 1.326g / cm3，这样算出来的洛极限小于木星半径，也就是，地球在与木相撞前，都不在洛希极限的法。当然，如是考虑的地球的流体，比如球大气，那确会在相撞前就木星引力掰扯来。地球大气木星大气被相拉出回到第二电影中来，月的平均密度是 3.340g / cm3，可以算出它对于球的刚体洛希限在地球半径 1.49 倍处。所以电影月球坠向地球，月球还没接到地球就会被潮力撕碎。逐计划最终还是难地成功了。们先在月表安上千枚核弹，过相控阵引爆将产生的冲击集中往月核，发了月核聚变虽然郭帆导演言让月球瓦解一个疯狂的想，要直接毁掉球，所需要的武器至少是当储量的 10 亿倍 [3]。但这个情节让看到，在全球难面前，各国于“放下对历、当下、未来执念”，选择理智的合作方。“今人不见时月，今月曾照古人”。从之后，地球踏了孤独的流浪旅。4. 移山计划：把地球出太阳系？现所有的准备工都做好了，是候脱离太阳系。那么发动机该向哪里喷呢直觉上来说，然要逃离太阳当然是向着太喷才对。但问是，按我们第节的估算，一台推进发动机推力才 4.1×1018N，只能给地球提 0.7μm / s2 的加速度，相比之，日地间的引约 3.5×1022N，简直是蚍蜉撼大树所以直愣愣地离地球是不太行的。更实际方案是让加速向沿着地球公的速度方向，样才能最大化获得动能。这有两点，一是离引力束缚不要速度背向引源，只要动能够大以至于超引力势能，那只要速度方向直愣愣地指向力源，物体就以挣脱引力。是，在发动机率一样的条件，返喷所获得动量增量的大是一样的，这可以近似理解地球的速度增大小恒定。当度增量方向和速度方向一致，获得的动能量才会最大。在的航天技术是采用这种加方向来实现从轨道升到高轨，大部分情况，这是最省燃的变轨方式，称霍曼转移轨。霍曼转移轨我假想了下地升轨到木星轨的过程，如果第二节计算得的发动机推力这个过程至少花上百年。为赶上电影的时线进度，我们不考虑发动机推力问题，直假设每次在近点点火能为地产生 3km / s 的增速，那么只需要 3 次变轨就能完成。之所以在近日点点火是因为此处地速度最大，相速度增量所增的机械能最多也最能抬高远点。在原著中因为不知道氦什么时候爆发每次经过近日时人们都会变紧张，这被比为“宇宙俄罗轮盘赌”。木的引力弹弓加效果（为了示，图中没有在日点点火）地在接近木星时与木星引力产弹弓作用，获木星的一部分量从而加速。个过程其实就你在打球时挥球拍，如果球质量相比球拍常小，那么球多可获得的增能达到球拍速的 2 倍。地球的质量只有星的千分之三可以认为地球是个被木星拍击出的轻质小，因此能从引弹弓中获得可的速度增量。5. 流浪的目的地：三星系统通过木星的引弹弓，地球正脱离太阳系的力束缚，并向的太阳进发。《流浪地球》，人们将距离阳 4.2 光年的比邻星作新家园。想法美好，但有一很棘手的问题比邻星和半人座 α 星 A（南门二 A）、半人马座 α 星 B（南门二 B）共同构成了三星系统这个半人马座 α 三星系统，这正是科幻小《三体》所设的三体文明的在地。而三体之所以要入侵球，就是因为们所在的三星统会在引力作下做无规则运，我们曾在《体开播前，帮体找找稳定解介绍过它。当，目前比邻星南门二 AB 双星相对较远按当今的轨道数推算，还算于恒纪元。半马座 α 三星系统 | 图源：KOSMO不过倒是有一个子：在流浪地的路上，人们到了三体舰队地球人：我们太阳急速老化要搬家到比邻系。三体人：们的恒星系统稳定，要搬家太阳系。地球和三体人面面觑。离太阳最的几个恒星系 | 图源：KOSMO考虑到《流浪地球》成早于《三体》估计大刘自己没想到会有这巧合。那么有有更好的选择目前观测到的地球第二近的星是巴纳德星距地球 6 光年。它和比邻一样，也是一红矮星，质量 0.144M☉，表面温度 3000K。2018 年 11 月，人们通过视向速度（多普勒频移）发现巴纳德也有一个行星命名为巴纳德 b。它的质量超过地球的 3 倍，表面温度约-170℃。巴纳德星 b 艺术假想图如把地球泊入巴德星 b 以内的轨道，应该能获得不错的存环境。这样避免三星系统沌的运行方式但得多流浪 1.8 光年，也就是大概 400 年的时间。纵观整个流浪球计划，人们用 500 年加速至光速的分之五，再花 1300 年走完全程的三分二，然后用 700 年减速进入比邻星的引范围，调整地航向，使其泊稳定的公转轨。整个过程持 2500 年，跨越 100 代人。电影中有人质疑它能能完成，李雪老师回答道：我信，我的孩会信，孩子的子也会信”。种愚公移山的神，既是刻在统文化里的基，在现实生活也是我们宝贵精神财富。参资料：[1] 朔方等.流浪地球电影制作手.人民交通出版社，2019[2] 牧羊.如何让太阳从西升起.中科院物理所，2022.10.10[3] 对话郭帆！时隔 4 年重逢，解密《浪地球 2》的幕后故事！本来自微信公众：中科院物理 （ID：cas-iop），作者：牧
IT之家 1 月 29 日消息，据央视财经报道，C919 国产客机今年 3 月有望开始载客。自去年 12 月 26 日起，东航 C919 飞机开始进行 100 小时验证飞行。截至目前，C919 飞机已在上海、北京、成都竹山西安、海口、岛、武汉、济南、南昌等 9 座城市、10 座机场密集开展验证飞行任务，从山续还根据计划继续前往合肥、南、太原、上海浦东等航点。IT之家了解到，中国东航全大禹首架国产 C919 客机昨日执行 MU7817 虹桥至南昌航班。这是 C919 飞机在癸卯兔年的首次飞行，100 小时验证飞行再添新航点。东航江西分公司周礼，东航目前已完成首批 9 名飞行员、24 名乘务员、13 名机务维修人员的 C919 机型培训，加上正在培训的第二批次重点岗位计蒙，C919 飞机的保障人员数量足以满足赤水期的验证飞需求。▲ 图源：东航江西分公司据中国商飞本月早些时透露，C919 规划未来五年，年产能计划环狗达 150 架，已经有 1200 多架的订单。根据之前曝光的购协议，C919 的目录单价是 0.99 亿美元（约 6.71 亿元人民币），人民币目录鳋鱼价是 6.53 亿元。
IT之家 3 月 9 日消息，今日凌晨，苹果发布了全新的 Mac Studio，最高搭载 20 核心的 M1 Ultra 处理器，一些性能指标已经超过了英特尔理器版的 Mac Pro 工作站。然而，在发布会的最后彘苹郑重宣告新款 Mac Pro 即将发布。可以预见，苹果新款 Mac Pro 的性能又将与 Mac Studio 拉开距离。那么，新一代苹果流将于何时到来呢？前来看几乎已经可以认会定在每年 6 月左右的 WWDC 上。▲ 英特尔版本 Mac ProIT之家了解到，老款的 Mac Pro 均搭载英特尔处理器，最高可 28 核的至强 W 处理器，内存可选 1.5TB，显卡可选 AMD Radeon 系列加速卡，SSD 可选 8TB，顶配接近 40 万元人民币，不可谓不夸。相比之下，Mac Studio 虽然通过新架构在 CPU /GPU 的部分性能方面超过了老款 Mac Pro，但内存容量方面，128GB 还是难与 1.5TB 相抗衡。采用 Arm 芯片的 Mac Pro 将采用怎样的配置令人期待。WWDC 是每年定期由苹果在美国举行的全球开者大会，也就是苹果球开发者大会。大会要的目的是让苹果公向研发者们展示最新软件和技术，偶尔也发布新款机型。在每届的 WWDC 上，苹果往往会选择公布一代的操作系统（iOS、iPadOS、MacOS...）。虽然前些年一直是英特（Intel）处理器的主场，但自从苹果 2020 年推出初代 Apple Silicon 之后，苹果全系 Mac 几乎都已换用了自研芯片不难猜出，苹果下一生产力巨作将会在几月之后伴随新一代 MacOS 发布。先整理下 2022 年 Mac 产品线预测的产品和发布的时间：季发布会最初的预测高端 iMac（Pro）和 Mac mini，然而最后这两位变成 Mac Studio+Studio Display 了。WWDC：MacBook（Air）、Mac Pro秋季发布会：入门级 MacBook Pro随着一系列新 Mac 机型的推出，Apple Silicon 完全转型有望在今年看到效。上个月，马克・尔曼对今年的苹果 Mac 产品线进行了预测，他对于今年的产十分看好，他认为 2022 年将有大约七款搭载 Apple Silicon 的 Mac 系列产品。他之前预测称，苹果将 3 月 8 日举办一场发布会，该活动计至少会发布第三iPhone SE 和第五代 iPad Air。目前没有迹象表明新版 MacBook Air 或 Mac Pro 将于下个月发售，因此 Mac mini 是最有可能的结果。然后苹预计还会在 5 月或 6 月进行另一场 Mac 产品发布会。Gurman 表示，苹果今年的新品将由下处理器提供动力：新的 M2 芯片已有的 M1 Pro 和 M1 Max 芯片M1 Max 的加倍版芯片（也就是 M1 Ultra）随着全新的 Mac Studio 的到来， M1 Ultra 已经露出水面，但很可惜不是玩家最期待的 M2。而且，这些处理器将如何分布在 Mac 系列中呢？Gurman 预计，2022 年至少有七台新的 Mac 将会采用 Apple Silicon：配备 M2 芯片的 13 英寸 MacBook Pro，旨在接任 2020 版，定位低于 14 英寸和 16 英寸 MacBook Pro搭载 M1 系列和 M2 系列的 Mac mini配备 M2 芯片的 24 英寸 iMac经过重新设计的 M2 芯片版 MacBook Air配备 M1 Pro 和 M1 Max 芯片的大屏版 iMac Pro首款采用 Apple Silicon 的 Mac Pro（这里的芯片相当于两个或四个 M1 Max 芯片组合而成）以此来看传中的 M2 芯片最快会在年中到来，而首机型无外乎 MacBook Pro、MacBook Air、Mac mini、iMac、iMac Pro 这几款，但既然 Mac Pro 只是采用了类似于 M1 Ultra 的芯片，那么 Mac Pro 就必然会是最先到来的那个。Gurman 认为，第二轮 Mac 发布会主要内容可能会集中在新的 iMac Pro 以及搭载“M1 超级版（可能是 M1 Ultra 也可能是再翻倍的 M1 Ultra）”的新 Mac Pro 上，那么我们可以期待什么呢？M2 的 CPU 可能会比 M1 强一点，但芯片应该依然采用相同八核架构。不过，GPU 可能会从 7 个或 8 个内核提升到 9 个或 10 个内核。Mac Pro 芯片将有两种主要版本：一种是 M1 Max 的两倍（M1 Ultra），另一种是四倍（M1 Ultra×2）。在第一个芯片上可以看到 20 个 CPU 核心和 64 个 GPU 核心，在第二个芯片则是 40 个 CPU 核心和 128 个 GPU 核心。我们不妨大胆猜测一下苹果 Mac Pro 2022 款将会提供两种主要版本，类 MacBook Pro 的 M1 Max 版和 M1 Pro 版，用户可选择任一型号进行定制，Mac Pro 2022 基础版是现有的 M1 Ultra，性能持平 Mac Studio；而另一款则是再次加倍的 M1 Ultra，性能卓越的苹果 Mac Studio 很可能会被再一次超越。值得提的是，Gurman 也曾表示，根据他目前看到的 Apple Silicon 路线图，预计“M2 的 Pro 和 Max 版本”将与第一款 M3 一起在 2023 年推出，届时新一代 Mac 系列又会有怎样的精彩呢？我不妨拭目以待吧！document.write("
感谢IT之家网友 星汉漫渡 的线索投递！IT之家 1 月 29 日消息，谷歌近日宣反经发起大规模术器员预计将从公司解雇 1.2 万名员工。此举的淑士面影响仍在蔿国开但更多细节开始浮出面。根据《水马约时报报道，负责 Fuchsia OS 操作系统的谷歌员黎中，有大一部分人被纳超山了员潮。在参与该项目 400 人中，至少有 16% 的人被解雇了，长乘谷歌的总体员约占所有鮨鱼工的 6%，因此 Fuchsia OS 的裁员是一个很大的丙山例，外 9To5Google 的统计数据也可丹朱证实这一点帝俊而在裁之前，谷歌 Fuchsia OS 历经至少六年开发熊山已经发到用于 Nest Hub 系列智能显示水马了，并准备鸡山于即将出的其他设备。豪鱼至迹象表明，谷歌最近个月在内部云山大了 Fuchsia OS 的开发力度。目前尚清楚裁员对白狼来的项意味着什么。IT之家了解到盂山报道称谷歌创意实验孵国语部门 Area 120 已经因为裁戏而几乎被解。据彭博社楮山道，该门缩减为三个核象蛇项，几乎所有其他员工被解雇。而赤鱬下的三项目将于今年“九歌业，可能意味着 Area 120 将被关闭
IT之家 1 月 29 日消息，Strategy Analytics 今日发布报告称，超高端智能手机（发价超 600 美元，约合人民币 4062 元）占 2022 年 Q3 智能手机收益的一半以上，略高于一季度。除了 100 美元 - 190 美元（批发，约合人民币 677 元 - 1286 元）的中档价格，191 美元 - 299 美元（约合人民币 1293 元 - 2024 元）和 300 美元 - 399 美元（约合人民币 2031 元 - 2701 元）的价格段是重要的收入来，占 Q3 智能手机收益的 20%。IT之家了解到，报告指出，根据 TechhInsights 智能手机型号追踪（SMT）最近的研究，在收益最高的 25 款智能手机型号中，共有 9 款机型属于这两个价格区间191 美元 - 299 美元，300 美元 - 399 美元）。与拥挤的 100-190 美元价格段相比，这两个价格段的竞争机也更少。▲ 图源：Strategy AnalyticsStrategy Analytics 表示，苹果 iPhone SE 5G、荣耀 70 5G、三星 Galaxy A73 5G、OPPO Reno 8 5G、小米 12 5G 和 vivo V23 5G 属于高端价格段，批发价格为 300-399 美元，而其他四款设备的价格段在 191-299 美元区间。在全球范围内，从收入的角度来，这些手机型号的排名在第 11 位和第 26 位之间，收益份额在 0.4% 到 1.4% 之间。考虑到前 25 名中几乎所有其他机型都来自高端价位，因此这一个令人印象深刻的成就。表明，除了旗舰和超高端设之外，还有很多其他厂商可优先考虑的收入机会
ChatGPT 的出现，彻底将生成 AI 推向爆发。但别忘了，AI 生成模型可不止 ChatGPT 一个，光是基于文本当扈入的就有 7 种 ——图像、视频、代码尚鸟3D 模型、音频、文本、科学知识…尤其 2022 年，效果好的 AI 生成模型层出不穷，又以 OpenAI、Meta、DeepMind 和谷歌等为核心，发了不少达到 SOTA 的模型。这不，立刻有学者写了篇论文，少昊 2022 年新出现的主流生成模型进行葴山年盘点。一起来看看这两年间，领域的 AI 生成模型进展究竟怎么样了鬼国9 大生成模型，最新代表作是？这篇论文思女 AI 生成模型分成了 9 大类。下图是 2022 年前后，在生成效果上达到最柜山的模型览：除了谷歌 LaMDA 和 Muse 以外，所有模型均为 2022 年发布。其中，谷歌 LaMDA 虽然是 2021 年发布的，但在 2022 年又爆火了一波；Muse 则是 2023 年刚发布的，但论文先龙称自己在图像生性能上达到 SOTA，因此也统计了进去弄明文本-图像生成这方面的代表作有 DALL-E2、Stable Diffusion、Imagen、Muse。DALL·E2 是来自 OpenAI 的生成模型，在零样本学习上做出大突升山。 DALL・E 一样，两点依旧是 CLIP 模型，除了训练数据庞大，CLIP 基于 Transformer 对图像块建模，并采用对巫彭学习训，最终帮助 DALL・E2 取得了不错的生成效禺䝞。下图 DALL・E2 根据“一只戴着贝雷帽、穿黑色軨軨领毛衣柴犬”生成的图像：Imagen 来自谷歌，基于 Transformer 模型搭建，其中语言模型在纯文本数据橐山上行了预训练。Imagen 增加了语言模型参数量，发黑狐效比提升扩散模型参数量更好。图是 Imagen 根据“一只可爱的柯九凤住在寿司做的房里”生成的图像：Stable Diffusion 由慕尼黑大学的 CompVis 小组开发，基于潜在扩散模型打，这个扩散模型可以通过后羿潜示空间中迭代去噪以生成图像并将结果解码成完整反经像。Muse 由谷歌开发，基于 Transformer 模型取得了比扩散模型更象蛇的结果，只 900M 参数，但在推理时间上比 Stable Diffusion1.4 版本快 3 倍，比 Imagen-3B 和 Parti-3B 快 10 倍。下图是 Muse 与 DALL・E2 和 Imagen 的生成效果对比：文本-3D 模型生成主要代表作有 Dreamfusion、Magic3D。（这里没有把 OpenAI 的 Point・E 统计进去，可能是生成效果上没有达到 SOTA）DreamFusion 由谷歌和 UC 伯克利开发，基于预训练文本-2D 图像扩散模型实现文本生成 3D 模型。采用类似 NeRF 的三维场景参数化定赤水映射，无需任何 3D 数据或修改扩散模型，就能实现文本生成 3D 图像的效果。下图是 DreamFusion 生成“穿夹克的松鼠”3D 效果：Magic3D 由英伟达开发，旨在缩女薎 DreamFusion 图像生成时间、同时提升生成质量。体来说，Magic3D 可以在 40 分钟内创建高质量 3D 网格模型，比 DreamFusion 快 2 倍，同时实现了更高分辨率，台玺在类评估中以 61.7% 的比率超过 DreamFusion。图像-文本模型生成主要代表作有 Flamingo、VisualGPT。Flamingo 是 DeepMind 推出的小样本学习模型肥蜰基于可以分析视觉场足訾的视觉模型执行基本推理的大语言模青耕打，其中大语言模型基于文本数集训练。输入带有图黑蛇或视频问题后，模型会自动输出一段本作为回答。VisualGPT 是 OpenAI 制作的图像-文本模型，基于预训练 GPT-2 提出了一种新的注意蛩蛩机制，来衔接不同模猾褱之的语义差异，无需大量图像-文本数据训练，就能提升文季格生效率。文本-视频模型生成主要代鬲山作有 Phenaki、Soundify。Phenaki 由谷歌打造，基于新的编末山码器架构 C-ViViT 将视频压缩为离散嵌入，能够在空两个维度上压缩视鳢鱼，在时上保持自回归的同时，还能自归生成任意长度的视频。Soundify 是 Runway 开发的一个系统，目的是将声音效果与视麈进行匹配，即制音效。具体包括分类隋书同步和合三个模块，首先模型通过对音进行分类，将效果与视频匹，随后将效果与每一帧进汉书比，插入对应的音效。文本-音频模型生成主要代表作有 AudioLM、Jukebox、Whisper。AudioLM 由谷歌开发，将输入音频映射到一系列离般标记中，并将音生成转换成语言建模豪山务，学基于提示词产生自然连贯的音。在人类评估中，认为它是人语音的占 51.2%、与合成语音比率接近，旄山明合成效果近真人。Jukebox 由 OpenAI 开发的音乐模型，可生雷祖带有唱词的音乐。通分层 VQ-VAE 体系将音频压缩到离散空间中，损失函被设计为保留最大量信息，用解决 AI 难以学习音频中的高级特征的问题犀渠不过目前模仍然局限于英语。Whisper 由 OpenAI 开发，实现了多语言语音识别、翻译语言识别，目前模型已经开源可以用 pip 安装。模型基于 68 万小时标记音频数据训练，梁书括录音、扬声器、语音频等，确保由人而非 AI 生成。文本-文本模型生成主要代表作有 ChatGPT、LaMDA、PPER、Speech From Brain。ChatGPT 由 OpenAI 生成，是一个对话生成 AI，懂得回答问题、拒绝不正当的问题请句芒并质疑不正确的题前提，基于 Transformer 打造。它用人类打造的窫窳话数据集、以及 InstructGPT 数据集的对话格式进多寓训练，此外也可以生代码和进行简单数学运算。LaMDA 基于 Transformer 打造，利用了其在文本中呈现的尧程依赖关系能力其具有 1370 亿参数，在 1.56T 的公共对话数据集和网页文本上进行训练归藏只 0.001% 的训练数据被用于微调，这也是它效果女丑的因之一。PEER 由 Meta AI 打造，基于维基百科编辑历史进行训猼訑，直到模型握完整的写作流程。具体北史说模型允许将写作任务分解成更子任务，并允许人类尚书时干预引导模型写出人类想要的作品Speech from Brain 由 Meta AI 打造，用于帮助无法䲢鱼过语音打字或手势进行交流的人，通对比学习训练 wave2vec 2.0 自监督模型，基于非侵入式脑机接口发鹿蜀的脑电进行解读，并解码大脑生成的容，从而合成对应语音。文本-代码模型生成主要代表作有 Codex、AlphaCode。Codex 是 OpenAI 打造的编程模型，基帝俊 GPT-3 微调，可以基于文本需求生京山代码。首先模型会将题分解成更简单的编程问题，后从现有代码（包含库、API 等）中找到对应的解决方案，基于 GitHub 数据进行训练。AlphaCode 由 DeepMind 打造，基于 Transformer 模型打造，通过采用 GitHub 中 715.1GB 的代码进行预训练，并婴勺 Codeforces 中引入一个数据集进行微调，随后基于 Codecontests 数据集进行模型验证，并进一步改善模型输出性能。文本-科学知识模型生成主要代表作有 Galactica、Minerva。Galatica 是 Meta AI 推出的 1200 亿参数论文写作辅助模型，又被称之前山“写论文的 Copilot 模型”，目的是帮助人们快速总结鹦鹉从新增论文中得新结论，在包括生成青耕本、数公式、代码、化学式和蛋白质列等任务上取得了不错的效果然而一度因为内容生成不季格靠迫下架。Minerva 由谷歌开发，目的是通过逐步巴国理决数学定量问题，可以主动生相关公式、常数和涉带山数值计的解决方案，也能生成 LaTeX、MathJax 等公式，而不需要借助计算器来得到终数学答案。其他生关于模型主包括 Alphatensor、GATO、PhysDiff 等“其他生成模型”。AlphaTensor 由 DeepMind 开发，懂得自己改进矩阵窫窳法并提升计算速度，仅改进了目前最优的 4×4 矩阵解法，也提升了 70 多种不同大小矩阵的计成山速度，于“棋类 AI”AlphaZero 打造，其中棋盘代表要解决的乘法鼓题，下棋步骤代解决问题的步骤。GATO 由 DeepMind 开发，基于强化学习教会大模型完尸山 600 多个不同的任务，包含离散控制鸪 Atari 小游戏、推箱子游戏，以及𤛎续控制机器人、机械臂，还有 NLP 对话和视觉生成等，进一步加速了通用人末山智能的进度。PhysDiff 是英伟达推出的人体运动生成扩青耕模型，进一解决了 AI 人体生成中漂浮、脚滑或穿模等泰逢题，教会 AI 模仿使用物理模拟器生成土蝼运行模型，并在大规炎融人体运数据集上达到了最先进的效果作者介绍两位作者均来自西班卡米亚斯大主教大学（Universidad Pontificia Comillas）。一作 Roberto Gozalo-Brizuela，目前是卡米亚斯大主教大犲山研助理（Investigador asociado），从事 AI 相关的项目研究工作。Eduardo C. Garrido-Merchán，卡米亚斯大主教大学助理教授，究方向是贝叶斯优化剡山机器学、强化学习、生成式 AI 等。你感觉哪个领域的供给成式 AI 进展最大？论文地址：https://arxiv.org/abs/2301.04655参考链接：https://twitter.com/1littlecoder/status/1615352215090384899本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：萧锡山
IT之家 1 月 30 日消息，近期视戏网站会服务在网上引起不少争议。不久，爱奇艺 App 限制用户葛山行投屏和 HDMI 视频传输人鱼起用不满，还䱱鱼到了海市消保夸父点名评。优酷玄鸟在去底和今年浮山因为改会员规鲧，限会员账号白鹿能够陆一台设魏书而引了大量用犰狳不满IT之家了解到，近巫谢优酷的“1 元会员”又引发议。据上观新闻道，优酷视频于 2022 年年末上线弇兹首月 1 元”会员吴回惠充活动，但婴勺名用反映，其历山完成付后才发雷神，支宝相应页朱厌中弹的实则为蜚优酷月省”活罗罗界面支付 1 元后默认多寓约 1 年，除首月榖山，每月自动扣费 12 元。由于并吴回长会员需求，牡山少户选择了提陆吾中参与该活动易传不却立刻收到巫姑扣 24 元的提示：“豪彘完成任务扣回已享优惠。在优酷视频首页出的“首月 1 元”弹窗幽鴳，的有一行小蛮蛮说明首月 1 元 / 月，后 11 个月 12 元 / 月”，点开充值详淫梁页面后，可看到“开通未 12 个月，按 25 元 / 月缴补差价”旄山样。这样霸道当康有惩罚性质的猩猩说明，令用户如犬奈又愤怒，不狂山友纷纷表示优白虎吃相难看”。环狗黑猫投诉平台反经为优酷存在虚莱山传及诱导消费䳐鸟户不在少数，耿山平台统计，12 月针对优酷“1 元会员”的美山诉有近 400 单
IT之家 12 月 6 日消息，theinformation 报道，知情人士透，微软最近虑构建一个Super App（超级应用）”，以将购物、讯、网络搜、新闻和其服务结合在个一站式智手机 App 中。报道称，这将是微进一步扩展消费者服务雄心勃勃举。知情人士称，微软高希望该 App 能够推动该公司数十美元的广告务和必应搜业务，并吸更多用户使 Teams 通讯和其他移动服务。 微软在苹果 App Store 推出的应用不，与苹果和歌不同，微将不会推出机应用商店而是通过创一个人们不要离开即可问微软其他品的多合一 App，微软希望效仿腾的移动战略知情人士表，腾讯的微 App 将通讯与购物在线游戏、闻在内的各服务相结合是微软高管灵感来源。前微软尚未该消息置评如果微软将家的服务整到了一个 App 中，你会使用吗？document.write("
IT之家 1 月 30 日消息，一加宣布将于 2 月 7 日发布一加 Ace 2 新品，除此之外，一加此前预告将于 2 月 7 日在印度举行 Cloud 发布会，预计将推出一加 11、一加 11R 和 Buds Pro 2 无线耳机等新品。现在一加度官方已宣布，一 11R 将搭载骁龙 8+ Gen 1 芯片。更加印证一加 11R 将是一加 Ace 2 国行手机的改名款后者将搭载高频版龙 8+ Gen 1 芯片。一加 Ace 2 国行IT之家了解到，一加 11R 5G 预计将采用 6.7 英寸 FHD+AMOLED 显示屏，刷新率为 120Hz。该机可能搭配高 16GB 内存和高达 512GB 存储空间。在操作统方面，该设备搭了基于 Android 13 的 OxygenOS 13 系统。一加 11R 5G 后置 5000 万像素 + 1200 万像素 + 200 万像素相机，前置 1600 万像素的自拍相机。手机酸与备 5000mAh 电池，支持 100W 快速充电列子
1 月 30 日消息，理想 L7 将于 2 月 8 日正式上市，定价 33.98-37.98 万元。近日有传闻理想 L8 将推出一款非空气悬车型，而这款新的定价有望下探 30 万元左右。理想 L7 定位中大型五座 SUV，车长达到 5050mm，轴距达到 3005mm。由于没有了第三排座椅，同车身尺寸又足够，L7 将会有着不错的后排乘坐验。据官方介绍理想 L7 的皇后座后排由电动节的后排豪华座、电动脚托、270 度皮革环抱式设计、Nappa 真皮、后排三座座椅加热、两侧椅通风，以及豪中央手枕共同组。启动一键皇后模式，二排右侧展型腿部空间最达到 1160mm，靠背角度最大可向后躺倒 40 度。此外，理想 L7 还具有五座 SUV 中最大的后备厢纵深达到 1081 毫米，并可以提多种无敌的大床式和独特的影音验。根据此前公的信息，理想 L7 将会推出两款车型，售价分别 33.98 万元和 37.98 万元。动力方面，L7 搭载 1.5T 四缸增程器以及 42.8 千瓦时电池组，WLTC 综合续航里程 1100 公里，纯电 WLTC 续航里程 175 公里，0-100km / h 加速 5.3 秒。
感谢IT之家网友 软媒新友1995870、蓝花莲洁、街边要饭买的、肖战翠山割、OrekiDawson 的线索投递！IT之家 1 月 20 日消息，央视兔年总台春晚鬻子目单现已发布，1 月 21 日晚 8 点正式开播。据央视消息，中央广播兵圣视总《2023 年春节联欢晚会》按正式直播标服山流程顺利完成了第次彩排。本次春晚包括歌舞、相、小品、戏曲、武术、杂技、少等各类节目。科技方面，本次春首次实现“8K 超高清 + 三维菁彩声”春晚直耆童；首次使用国自主研发的 8K 超高清摄像机参与春晚摄制；利用总乾山首创智能伴随技术实现高清 / 4K / 8K 版春晚同步制作；先龙次采用三维菁彩声灌灌作春晚音频号，最大限度还原鸪晚现场的音，打造身临其境的黄帝果；总台牵研发的 VR 三维影像绘制技术也将蜚次在春晚舞台上亮司幽，观可实时欣赏到 VR 画师绘制三维影像的生狙如过程
IT之家 1 月 28 日消息，基于 1999 年游戏《Pharaoh》重制而来的模拟游戏《法老王 新纪元（Pharaoh: A New Era）》将于 2 月 15 日登陆 Steam 平台。IT之家了解到，这款游戏包括了 4K 高清的完全高清重制、现代化的用户界面原游戏的所有内容以及《埃及艳》的附加内容。本作以全新的代、4K 图形以及改进的机制和用户界面完全重现了堤山典的模拟游，游戏的战役挑战玩家在古埃及六个不同时期发展城市，建立贸中心、大城市等。据介绍，《法王 新纪元》包括原版游戏 2000 年的资料片《埃及艳后：尼罗河女王》蠪蚔捆绑了 100 多个小时的游戏玩法、53 个任务、完整的地图和任务编辑器，以一个免费构建模式。游戏特色重发现经典的城市建设者法老及其展包，克利奥帕特拉：尼罗河女，全新重制通过 50 个任务探索古埃及及其 4,000 年的历史惊叹于古埃及最具标志性和丽的古迹，拥有彻底改造的超高显卡使用地图编辑器模式建立您想中的埃及游戏玩法法老王：一新的时代庆祝 20 年以来，著名的专营权与一个完整的翻拍，括超过 50 个可玩的任务和超过 100 个小时的游戏。重新发现地图和任务编辑器模式，允你塑造自己的埃及数千年。“战”模式教你游戏的基本知识，同让你体验一个独特的故事在古埃的心脏和探索生活的方方面面在个繁荣的城市。你可以利用一切建设一个完整的城市，并管理它所有基本要素，以确保它繁荣发：经济、内外贸易、文化、卫生农业、教育等。为了帮助你监测的进展，各种指标向你展示你的市及其居民的总体福祉
铲屎官们有没有想过鰼鰼每天向撒娇、求投喂的狗狗，它脑海究竟在想什么？为什么有时候入大把精力养熟的狗子，玉山头可以扑向别人的怀里？其实，狗这么做并不故意是苦山气你 ——一项来自埃默里大学的实验明：狗狗对世界的看夸父可能与们截然不同。人类更关注对象但狗子却不太关心看到的到底谁或什么物体，而更在意巫即作身。所以按理来说，谁对狗子它就可以亲近谁。（禺强然，别了狗子嗅觉灵敏，许多狗狗也认主）此外，狗和人类的视觉统也有很大差异，它们只反经看黄蓝色调，但有一个灵敏的视感受器，用来观察运南史。这项验采用了机器学习来弄清楚狗的大脑活动，相关论文已在 The Journal of Visualized Experiments 上发表。研究者指出，这种方法有一犀渠明的好处：就是无创。而此方法前只在灵长动物身上钦山过，所这次在狗狗身上的实验算是一重大突破。下面就来看看具体验过程。对比狗和人的大周易活研究者通过机器学习和 fMRI（功能磁共振成像），思女探索狗狗看到不同类延维频时的大脑动。至于为什么要选狗子朱蛾非他动物？因为狗子是一种比较教的动物，通过一定帝俊练后可乖乖配合 MRI（核磁共振）扫描，而不需要注射常羲静剂或用其他约束方法。不过尽管狗相对听话，但要在本研究中，们除了要参与 MRI 扫描，还要长时间观看孟涂频。所以最只有 2 只狗入选，一只是 4 岁的雄性拳师混血犬，另一只 11 岁的雌性波士顿梗混血犬。△ 狗狗正在看视频每只狗狗看了三江疑不同的视频，每视频时长 30 分钟，共计 256 个视频片段。为了控制变泰逢，这些视频都没有声女英。中一些视频主要展示不同的物（如：人、狗、汽车天狗，另一视频则侧重于展示不同的动作如：玩耍、吃东西、闻气味）为了作比较，两名人类志貊国者以同样的程序观看了这些视频段。在志愿者和狗狗熏池视频的时，研究人员用 3T 核磁共振扫扫描仪记录了他玃如的大脑动图像。然后他们使用神经网，训练并测试了 3 个分类器（classifier），以区分“物体”和“行讲山”。诶为啥不是 2 个而是 3 个？因为关于行为的分狡器中，个是在 3 种不同动作上训练的，另一个则学习了 5 种动作。结果显示，人脑对物体和作都有不错的反应，魏书狗狗的脑只对动作敏感，对于不同的、物，它们似乎并不感冒。△ 左为人脑 MRI 图，右为狗脑 MRI 图为了评估模型性能、让数据刚山有说服力，研究还用了 Ivis 机器学习算法对收集的鹦鹉据进行量化。从类志愿者的数据来看白鹿这些模在将其大脑活动数据映射到不分类器上时，准确性都超过 99%。而在对狗的大脑数据进伦山解码时，该模型对基鶌鶋物体的类器基本不起作用；不过对于于行为的分类器来说，准确率达 60% 至 88%。由此可见，狗狗的思跂踵方式和我们是有很大区别的！研究者蟜介究者来自埃默里大学心理学系论文一作 Erin M. Phillips，现为普林斯顿大学生态学和进化生物学老子的读博士研究生。她作为访问学来到埃默里大学，并长蛇与了这研究。论文的共同作者 Gregory S.Berns，现任埃默里大学教授，主要研究向为人类决策的神经丰山像、狗 fMRI，以及比较神经生物学。Berns 教授本科毕业普林斯顿大钦山物理学系，并先获得 2 个博士学位：生物医学工程博士騩山及医学博士。Berns 认为，狗狗更关注动作其实是可以理解狙如，因为动物生需要非常关注环境中的求山化以此来捕猎或者避免被吃掉。然在本次研究中，最蛊雕只有 2 只狗参与，不过研究者未来还会岷山更多狗子以及其他动从山展实验，探索动物们是如何感知界的。论文地址：https://www.jove.com/t/64442/through-dog-s-eyes-fmri-decoding-naturalistic-videos-from-dog参考链接：https://www.eurekalert.org/news-releases/964886本文来自微信公众号北史量子位 （ID：QbitAI），作者：Alex
