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黑神话悟空将于8月20号上线，猴哥啊，我是真的很急啊，急急急！
业界资讯
谷歌前CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）在斯坦福大学的公开课上公开批评了谷歌的远程工作政策，认为这可能是谷歌在人工智能领域落后于OpenAI的原因之一。施密特指出，初创公司之所以能够成功，是因为员工们非常努力地工作，而谷歌的“每周只上一天班”政策可能不利于公司的竞争。这番言论引起了广泛的讨论和争议，有人支持现场办公以追求事业，有人则认为高效的工作可以在任何地方完成。
谷歌作为AI技术的先驱，拥有诸如Transformer等重要技术的基础架构，但在ChatGPT引领的AI浪潮中，谷歌似乎更多地扮演了追赶者的角色。与此同时，OpenAI的工程师们以其极高的工作投入和自愿加班的工作态度获得了业界的认可。施密特的言论在社交媒体上引发了热烈的讨论，有人认为这是制胜之道，而有人则对此持保留态度。
最终，施密特撤回了他的言论，并对可能造成的误解表示遗憾。谷歌和OpenAI都实施了类似的返岗政策，要求员工每周至少有三天到办公室工作。其他知名企业家，如摩根大通的杰米·戴蒙和特斯拉的埃隆·马斯克，也对在家办公政策持批评态度。Alphabet工人工会则认为，影响工作效率的真正因素包括人员不足、优先事项变化、频繁裁员等问题，而非工作安排。
施密特是谷歌创始团队的一员，尽管已离开Alphabet董事会，但仍是公司的股东，并积极参与科学和技术研究的慈善投资。谷歌在AI领域面临挑战，尤其是在OpenAI推出ChatGPT后，谷歌一直在努力防守其市场地位。尽管谷歌推出了新的AI产品，但在演示中也遇到了一些问题，显示出公司在AI领域的竞争中仍需努力。
渐冻症（ALS）患者哈雷尔在去年7月通过脑机接口手术和人工智能技术的帮助，成功恢复了沟通能力。哈雷尔大脑内植入的电极能够捕捉到他试图表达的语言意图，并通过AI技术生成接近他原始声音的输出。这项技术不仅帮助哈雷尔表达自己，而且其准确率高达97%，甚至超越了许多智能手机的语音转录应用。
哈雷尔的大脑皮层植入了四个电极阵列，每个阵列能捕捉64个神经元的电信号。手术后不久，系统就学会了哈雷尔的言语模式，并以99.6%的准确率记录并解析他的意图。随着训练的深入，系统能识别超过12.5万个词汇，准确率达到90%，并能够构建出哈雷尔内心所想的句子，这些句子几乎以他本人的声音传达。
哈雷尔的案例为语言交流障碍患者带来了新的希望，展示了脑机接口和AI技术的巨大潜力。这项技术的发展，部分得益于先进人工智能语言模型如ChatGPT的帮助，它们能够将神经元活动转换为声音，并构建成句，确保输出内容贴近哈雷尔的真实意图。尽管这项技术展现出巨大的应用前景，但目前还不清楚它是否适用于更严重的瘫痪患者，且经济压力仍是患者及其家庭面临的一个重大挑战。
GitHub作为全球知名的代码仓库和开发者平台，在2024年8月15日遭遇了一次全球性的宕机事件，影响了其网站及多项服务。这次宕机导致用户在访问GitHub时收到错误消息，提示没有服务器可以响应请求。不过，GitHub迅速回滚了与数据库基础设施相关的变更，服务在不久后恢复正常。
这次宕机不仅影响了GitHub的主站，还波及到了GitHub Pages、API请求、GitHub Actions等多个服务。根据Downdetector的数据，超过1万名用户报告受到了影响。GitHub的宕机事件并非首次，近年来已多次发生，其中2018年的一次宕机持续了24小时11分钟。尽管GitHub在微软收购后用户数大幅增长，但频繁的宕机事件使得一些开发者对其可靠性感到失望。
开发者们在社交平台上表达了不满，有人调侃GitHub的状态页面更新不及时，有人担忧GitHub的频繁中断可能面临法律诉讼。用户对GitHub的不满情绪在增加，他们认为像GitHub这样的服务，即使是短暂的宕机也是不可接受的，因为其托管了大量开发者的代码，宕机直接影响到开发者和企业的业务。
GitHub的宕机事件再次引发了对大型在线服务可靠性的讨论，也提醒了开发者和企业在选择依赖服务时需要考虑其稳定性和备份方案。
技术博客
本文详细探讨了Java虚拟机(JVM)崩溃的原因、诊断方法和解决方案。首先，文章定义了JVM崩溃的概念，即系统突然停止运行，通常由于内存非法访问或物理内存不足导致。随后，通过一个Unsafe类的使用示例，展示了如何触发JVM崩溃，并强调了使用强大工具时需谨慎。
文章深入分析了JVM崩溃时生成的日志文件，包括错误文件和coredump文件，解释了如何通过日志中的文件路径、信息摘要、线程信息、进程信息、系统信息等来诊断问题。特别指出了崩溃日志中的关键信息，如崩溃原因、问题帧栈和核心转储文件等。
接着，文章介绍了使用gdb工具分析core文件的方法，包括查看调用栈、帧快照、汇编代码还原和内存映射等，这些步骤有助于开发者理解程序崩溃时的上下文和状态。
文章还分享了一些JVM崩溃排查的经验，如将崩溃原因分类为内存非法访问和物理内存不足，注意JNI的使用，以及敢于怀疑JVM本身可能存在的bug。
最后，文章强调了理解JVM内在机制的重要性，建议通过合理配置、使用监控工具和调优策略来降低JVM崩溃风险，并提倡在开发和运维过程中持续关注系统状态，及时进行故障排查。作者希望通过本文提供有价值的见解和帮助，以提高JVM的稳定性和性能。
探讨了服务架构性能优化的九大方式，并结合实际案例进行了深入分析。
- 缓存：作为性能优化的核心，缓存可以显著减少数据访问延迟。文章讨论了使用浏览器缓存、服务端本地缓存以及Redis等中间件缓存数据的方法，并指出了缓存一致性、雪崩、穿透和击穿等常见问题及其解决方案。
- 缓存淘汰策略：介绍了LRU（最近最少使用）算法及其在MySQL和Redis中的应用，并讨论了如何通过随机化过期时间和使用布隆过滤器等技术来解决缓存相关问题。
- 并行化处理：强调了并行化在提高服务吞吐量中的重要性，举例说明了Redis 6.0引入的多线程模型和MySQL的主从同步中的并行处理。
- 批量化处理：讨论了批量处理在减少网络开销和提升效率方面的优势，以及在Kafka和Redis中如何实现批量操作。
- 数据压缩合并：分析了数据压缩对于降低存储成本和提升传输效率的作用，并举例说明了AOF重写和LSM树结构。
- 无锁化：探讨了无锁化设计在提升系统性能中的作用，包括使用原子操作和消息队列来减少锁竞争。
- 顺序写：强调了顺序写入在提升磁盘写入性能中的重要性，并讨论了MySQL和Kafka中顺序写入的应用。
- 分片化：讨论了分片化如何帮助突破单机限制，提高系统的扩展性和并发能力，以Redis集群和Kafka的partition为例。
- 避免请求：最后，文章指出通过减少不必要的请求和优化请求参数可以提升系统性能。
文章最后强调，服务性能优化应结合具体的服务架构进行，通过分析服务调用链和CPU消耗来识别瓶颈，并优化有问题的RPC调用和函数。通过学习中间件的底层设计思想，可以在架构选型和性能优化中做出更明智的决策。
观点
李沐在创业一年后分享了他在BosonAI的经历和反思。他曾在Amazon工作，后因疫情推迟了创业计划，但最终决定离职创业。公司名字BosonAI来源于量子物理中的玻色子，象征着合作与联合。在融资过程中，他们经历了领投方在签字前退出的挫折，但最终成功完成融资。公司在购买GPU时遇到了许多技术问题，但通过积极沟通和创新解决了这些问题。商业上，BosonAI第一年实现了收支平衡，主要收入来源于为大客户定制模型。李沐认为，随着技术成本降低和行业领先者推动，将有更多公司尝试使用LLM。
在技术方面，李沐分享了他对LLM认知的四个阶段：从最初的新架构和大数据，到GPT4的震撼，再到针对具体问题训练模型，最后是设计Higgs系列模型，专注于角色扮演能力。他强调，好的垂直模型也需要具备通用能力。
李沐的愿景是创造能陪伴人类的智能体，具有高情商和智商，能够长期陪伴并真正了解用户。他认为，随着生产工具的发展，人类将更加个体独立，可能会更加孤独，因此陪伴型智能体将非常重要。
最后，李沐强调了团队的重要性，并分享了他对个人追求的看法，认为创造价值是获得存在意义的方式。他以幽默的方式回顾了自己的创业动机，并致敬所有创业者。同时，他还提到了公司的招聘信息，欢迎有志之士加入BosonAI。
文章从今天出生的孩子的视角出发，预测了他们将如何与技术互动，并受到技术的影响。
从出生开始，孩子们就会接触到智能设备，如智能摇椅和播放摇篮曲的灯具。随着成长，他们将通过智能手机和智能手表与技术互动，学习并探索数字世界。教育领域也将出现人工智能导师，提供个性化的学习体验。
到了青少年时期，孩子们可能会体验到自动驾驶汽车，这些汽车内部空间可能更像客厅，配备有先进的交互技术。此外，社交媒体和在线约会将融合，提供更身临其境的体验。
进入成年后，人们可能会使用智能眼镜等设备来增强现实，提高工作效率。家庭生活也将由智能家具和机器人技术改变，提供更个性化的居住环境。
随着年龄的增长，人们可能会更多地依赖家庭人工智能来监控健康和提供情感支持。到了晚年，家庭可能成为个人的"室友"，提供陪伴和帮助。
文章最后提出，未来的技术发展将取决于我们如何使用和控制它，希望民主得以延续，技术成为促进社会繁荣的工具，而不是反乌托邦的监视工具。作者以一种既乐观又谨慎的态度，展望了技术与人类未来的共生关系。
其他周刊
本期主要讨论了全球变暖对人类生活的影响，特别是对热带国家如新加坡的重要性。文章首先描述了中国多地经历的极端高温天气，并表达了对未来气候持续变暖的担忧。接着，文章通过李光耀的观点强调了空调在热带国家发展中的关键作用，认为空调的发明使得热带地区的发展成为可能。
作者提出了几个应对高温的措施，包括普及空调、改变城市设计以降低温度、保护户外劳动者等。例如，建议城市多植树增加树荫，改造建筑物底层为骑楼提供遮蔽，使用巨型遮阳伞、利用地下空间和山洞等天然降温场所，以及在屋顶和道路上使用白色涂料反射太阳光。同时，建议政府在高温天气下对户外作业进行限制，并为户外劳动者提供保护措施。
此外，文章还介绍了一些科技动态，如ACL 2024年会的论文分享会、"好友罗盘"的发明、风筝发电系统、苹果设备的"红屏模式"等。最后，文章提供了一些科技资源和工具的介绍，如IP地址池Proxy302、各种在线工具和AI相关项目等。
整体而言，这篇文章不仅关注了科技发展的最新动态，还着重讨论了全球变暖这一严峻问题，并提出了一系列切实可行的解决方案，体现了科技在应对环境挑战中的重要作用。
周报汇总了一周内人工智能生成内容（AIGC）领域的最新动态和研究进展。开源图片生态FLUX因其高质量图片迅速受到社区关注，Xlabs推出了基于FLUX的Controlnet和Lora模型训练脚本，以及多种写实风格的Lora模型。Figure公司发布了先进的Figure 02人形机器人，具备语音对话、AI视觉系统和高自由度手部等特性。Deep Live Cam技术允许通过单张图片实现实时直播换脸，尽管存在一些技术限制，但其潜在的危险性不容忽视。
在其他动态方面，阿里发布了支持语音输入的模型Qwen2-Audio和专注于数学问题解决的Qwen2-Math系列模型。谷歌的Gemini 1.5 Flash模型成本大幅降低，使得更多人能够使用。产品推荐部分介绍了Transformer Explainer、Image FX、Mebot、Wordware和Master Comfy等工具，它们分别提供了交互式学习、图片生成、内容收集、AI Agents构建和ComfyUI节点查询的功能。
精选文章部分包括了Andrej Karpathy对RLHF的批评、AI时代设计的重要性探讨、DeepMind专家使用AI的经验分享，以及吴恩达推出的AI Python课程。重点研究涵盖了Matryoshka Diffusion Models、MindSearch AI搜索助手、IP Adapter Instruct模型、GMAI-MMBench评估基准和Lumina-mGPT多模态模型等前沿研究进展。
此外，周报还提供了关于Stable Diffusion AI画图的硬件适配信息，并推荐了作者运营的guizang.ai站点，用于展示AI资讯和研究内容。作者鼓励读者通过私信或邮件投稿，共同参与AI领域的讨论和发展。