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  • 在纯Java文件中推理Llama 2

    在现代人工智能领域,推理大型语言模型(LLM)已经成为一个重要的应用场景。GitHub上的项目 mukel/llama2.java 提供了一种使用纯Java代码进行Llama 2推理的简洁实现。本文将详细介绍该项目的背景、构建方法及性能表现。

    背景介绍

    Llama 2是由Andrej Karpathy开发的一个非常简单的LLM推理实现。该项目的Java版本旨在提供教育价值,并用于在JVM上测试和调整编译器优化,特别是针对Graal编译器的优化。这一Java移植版本最初参考了llama2.scala。

    构建与运行

    要构建和运行该项目,您需要Java 21+,特别是其中的MemorySegment mmap-ing功能。以下是具体的构建步骤:

    1. 下载必要的文件: wget https://github.com/karpathy/llama2.c/raw/master/tokenizer.bin wget https://huggingface.co/karpathy/tinyllamas/resolve/main/stories15M.bin
    2. 手动构建与运行: javac --enable-preview -source 21 --add-modules=jdk.incubator.vector Llama2.java java --enable-preview --add-modules=jdk.incubator.vector Llama2 stories15M.bin
    3. 使用JBang直接运行: jbang Llama2.java stories15M.bin
    4. 使用Makefile和run.sh脚本: make # 可选,run.sh已经包含了make JAVA_HOME=GRAALVM_HOME \ JAVA_RUNTIME_OPTIONS=-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=8 \ ./run.sh stories15M.bin</code></li> <!-- /wp:list-item --></ol> <!-- /wp:list -->  <!-- wp:heading --> <h2 class="wp-block-heading">生成本地镜像</h2> <!-- /wp:heading -->  <!-- wp:paragraph --> 使用GraalVM可以创建一个独立的本地镜像: <!-- /wp:paragraph -->  <!-- wp:code --> <pre class="wp-block-code"><code>JAVA_HOME=GRAALVM_HOME NATIVE_IMAGE_OPTIONS="-march=native" make native-image ./llama2 stories15M.bin

      或者使用Profile-Guided Optimizations (PGO):

      JAVA_HOME=GRAALVM_HOME \ NATIVE_IMAGE_OPTIONS="--pgo-instrument -march=native --initialize-at-build-time=Llama2 -Dllama2.VectorAPI=false" \ make native-image  # 生成默认的iprof配置文件 ./llama2 -Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=0 stories15M.bin  # 构建优化后的镜像 JAVA_HOME=GRAALVM_HOME \
      NATIVE_IMAGE_OPTIONS="--pgo -march=native --initialize-at-build-time=Llama2 -Dllama2.VectorAPI=false" \
      make native-image
      
      # 优化后的运行速度应该比普通镜像快约2倍
      ./llama2 stories15M.bin

      性能表现

      以下是该项目在不同配置下的性能测试结果(基于AMD Ryzen 3950X 64GB,Arch Linux):

      单线程测试

      模型每秒处理Token相对于llama2.c的加速实现
      stories15M.bin3631.0llama2.c
      stories15M.bin2370.65llama2.java
      stories110M.bin51.711.0llama2.c
      stories110M.bin42.200.81llama2.java
      llama2_7B.bin0.921.0llama2.c
      llama2_7B.bin0.880.95llama2.java

      多线程测试

      模型每秒处理Token相对于llama2.c的加速实现
      stories15M.bin12331.0llama2.c
      stories15M.bin4380.35llama2.java
      stories110M.bin901.0llama2.c
      stories110M.bin800.88llama2.java
      llama2_7B.bin1.681.0llama2.c
      llama2_7B.bin1.650.98llama2.java

      需要注意的是,Java版本在多线程情况下的性能提升并不显著,这主要是由于内存带宽限制所致。

      结论

      mukel/llama2.java项目展示了如何使用纯Java代码实现Llama 2推理,并在一定程度上达到了与原始C实现相当的性能。尽管当前版本的性能尚未完全优化,但其作为教育工具和编译器优化测试平台已经展现出巨大潜力。

      参考文献:GitHub – mukel/llama2.java

  • 探索 Llama 3 在 Java 中的实际应用

    引言

    在现代人工智能领域,模型推理的效率和方便性是技术人员关注的核心问题。如今,我们将目光投向一个名为 Llama 3 的项目,该项目旨在在 Java 环境中实现 Llama 3 的推理。这一项目不仅是其前身 Llama2.java 的延续,还在多个方面进行了优化和改进。让我们深入了解这个项目的细节及其实现方法。

    项目背景

    Llama 3 是基于 Andrej Karpathy 的 llama2.c 项目的一个扩展版本。Llama3.java 通过单个 Java 文件实现了 Llama 3 的推理,除了教育价值外,还为在 JVM 上测试和调整编译器优化和功能提供了便利,特别是针对 Graal 编译器的优化。

    项目特点

    1. 单文件实现,无依赖

    Llama3.java 的一大特点是其实现是通过单个 Java 文件完成的。这种设计简化了项目的依赖管理,使得项目的部署和维护更加便捷。

    2. 支持多种量化格式

    项目支持 GGUF 格式解析,并且提供了对 Q8_0 和 Q4_0 量化的支持。Q4_0 量化模型由于其较小的体积和较高的运行效率,成为推荐使用的模型。

    3. 高效的矩阵-向量乘法

    针对量化张量,项目使用了 Java 的 Vector API 实现了快速的矩阵-向量乘法。这一实现提高了推理的运行速度,特别是在处理大规模数据时。

    4. 简单的命令行界面

    Llama3.java 提供了一个简单的命令行界面,支持 --chat--instruct 模式,使用户能够方便地与模型进行交互。

    项目设置与运行

    下载量化模型

    首先,需要从 Hugging Face 下载纯 Q4_0 和(可选的)Q8_0 量化的 .gguf 文件。推荐使用大约 4.3GB 的 Q4_0 量化模型:

    curl -L -O https://huggingface.co/mukel/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF/resolve/main/Meta-Llama-3-8B-Instruct-Q4_0.gguf
    
    # 可选地下载 Q8_0 量化模型(约 8GB)
    # curl -L -O https://huggingface.co/mukel/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF/resolve/main/Meta-Llama-3-8B-Instruct-Q8_0.gguf

    手动量化

    如果需要生成纯 Q4_0 量化模型,可以使用 llama.cpp 提供的量化工具从高精度的 .gguf 源文件生成:

    ./quantize --pure ./Meta-Llama-3-8B-Instruct-F32.gguf ./Meta-Llama-3-8B-Instruct-Q4_0.gguf Q4_0

    构建与运行

    Llama3.java 需要 Java 21 及以上版本,特别是 MemorySegment mmap-ing 功能。可以使用 jbang 工具运行:

    jbang Llama3.java --help

    或者直接执行:

    chmod +x Llama3.java
    ./Llama3.java --help

    使用 Makefile 手动构建

    项目提供了一个简单的 Makefile,可以运行 make 来生成 llama3.jar:

    javac -g --enable-preview -source 21 --add-modules jdk.incubator.vector -d target/classes Llama3.java
    jar -cvfe llama3.jar com.llama4j.Llama3 LICENSE -C target/classes .

    生成的 jar 文件可以如下运行:

    java --enable-preview --add-modules jdk.incubator.vector -jar llama3.jar --help

    性能评估

    在不同的硬件配置下,Llama3.java 的性能表现如下:

    笔记本电脑 Intel 13900H

    模型tokens/s实现
    Llama-3-8B-Instruct-Q4_0.gguf7.53llama.cpp
    Llama-3-8B-Instruct-Q4_0.gguf6.95llama3.java
    Llama-3-8B-Instruct-Q8_0.gguf5.16llama.cpp
    Llama-3-8B-Instruct-Q8_0.gguf4.02llama3.java

    工作站 AMD 3950X

    模型tokens/s实现
    Llama-3-8B-Instruct-Q4_0.gguf9.26llama.cpp
    Llama-3-8B-Instruct-Q4_0.gguf8.03llama3.java
    Llama-3-8B-Instruct-Q8_0.gguf5.79llama.cpp
    Llama-3-8B-Instruct-Q8_0.gguf4.92llama3.java

    结论

    Llama3.java 在 Java 环境中实现了高效的 Llama 3 模型推理,其单文件实现和简单的命令行界面使其具有很高的实用性。虽然在某些性能指标上与 llama.cpp 存在差距,但其在 Java 生态系统中的表现依然值得肯定。

    参考文献

  • 谷歌投资20亿美元在马来西亚建设数据中心及云区域

    根据马来西亚政府的宣布,美国科技巨头谷歌计划在马来西亚投资20亿美元,建设谷歌在该国的首个数据中心和谷歌云区域,同时推进人工智能领域的发展。这一投资使谷歌成为东南亚地区最新一家注入资金以寻求增长机会的科技巨头[1]

    以下是有关这一投资的详细信息:

    1. 投资规模:谷歌将投资20亿美元(约合27亿新元)在马来西亚建设数据中心和云区域[1]
    2. 地点:数据中心和云区域将建在马来西亚雪兰莪州沙亚南的艾美娜商业园[1]
    3. 经济影响:这项投资预计将为马来西亚医疗保健、教育和金融领域提供2万6500个工作机会,并为制造业和服务业利用人工智能和其他先进技术提升全球价值链,创造约150亿4000万令吉(约43亿1600万新元)的经济总值[1]
    4. 谷歌的战略合作:这项投资是建立在谷歌与马来西亚政府合作推进“云优先政策”的基础上的,包括推动一流的网络安全标准[1]

    此外,谷歌的母公司Alphabet及谷歌的总裁兼首席投资官波拉特表示,这是谷歌在马来西亚运营13年来数额最大的投资计划,也是首次在该国设立数据中心和谷歌云区域[1]

    这项投资计划进一步证明了马来西亚政府的明确规划、国家的经济实力和资源,成功吸引了现有和新的投资者,有助于加速马来西亚的数码转型议程[1]


    Learn more:

    1. 谷歌投资20亿美元在马国建数据中心及云区域 | 联合早报
    2. 谷歌将在马来西亚投资 20 亿美元:建数据中心 / 进一步开发 AI,拟创造 2.65 万个就业岗位 – IT之家
    3. 团结政府拼经济奏效 谷歌投资大马94亿! – DAP
  • autoMate:用AI简化你的数字生活

    引言

    在这个数字化飞速发展的时代,我们的生活越来越依赖于各种软件和应用程序。但是,你有没有想过,如果这些软件能够更加智能,能够理解我们的指令并自动完成一些重复性的任务,那将会怎样?这就是autoMate所承诺的——它就像出行中的共享单车一样,只需3分钟,就能将AI的智能植入到任意一个软件中,让你的数字生活变得更加轻松和高效。

    autoMate是什么?

    autoMate是一个开源免费的项目,它允许用户通过简单的配置,将AI的能力集成到他们日常使用的软件中。无论是自动化工作流程,还是简化复杂的任务,autoMate都能提供强大的支持。

    如何开始使用autoMate?

    如果你是第一次使用autoMate,你只需要进行一些基础的设置。首先,你需要修改配置文件,添加OpenAI的信息。这可以通过在autoMate的左上角点击文件,然后选择components,接着配置OpenAI的相关信息来完成。

    autoMate的主要功能

    autoMate的核心功能是将AI集成到软件中,但它并不止步于此。以下是autoMate的一些主要功能:

    • 自动化任务:autoMate可以帮助你自动化那些重复性高且耗时的任务。
    • 智能决策:通过集成AI,autoMate能够提供智能的决策支持,帮助你更高效地完成工作。
    • 易于配置:即使是没有编程背景的用户,也能够通过简单的配置快速上手autoMate。

    各产品优势对比

    autoMate在众多自动化工具中脱颖而出,它的优势在于其开源免费的特性,以及对AI能力的集成。这使得autoMate不仅能够帮助个人用户提高效率,也能够为企业提供强大的自动化解决方案。

    开源社区的支持

    autoMate完全依赖于开源社区的支持,这意味着它不断地在改进和更新。社区的贡献者们不断地为autoMate添加新功能,修复bug,确保它能够满足用户的需求。

    结语

    autoMate是一个强大的工具,它能够让你的软件更加智能,让你的工作更加高效。无论你是希望简化日常任务,还是想要探索AI的潜力,autoMate都是一个值得尝试的选择。而且,由于它是开源免费的,你没有任何理由不试试这个能够改变你数字生活的神奇工具。

    呼吁行动

    如果你对autoMate感兴趣,不妨访问它的GitHub页面,那里有详细的安装指南和使用文档。同时,如果你觉得autoMate对你有帮助,不妨给它点个star,以示对开源项目的支持和鼓励。


  • 一群中国年轻人的留学之路:机会变窄了?

    中国年轻人面临的留学困境

    近年来,越来越多的中国年轻人希望出国留学,追求更广阔的学术和职业发展机会。然而,他们发现出国留学的路越来越窄了。无论是申请奖学金还是签证审查,都面临着越来越多的困难。

    根据《知识分子》援引的一些个人经历,中国学生在申请奖学金时往往发现,他们感兴趣的领域在美国是最发达、最前沿的,但由于种种原因,申请到这些实验室的机会变得非常有限。很多国家也开始提高留学生的审查门槛,一些大学和研究机构参与其中。

    除了奖学金申请的困难,学生还面临着签证审查的问题。有些学生被要求进行安全调查,有的甚至中途被退学。签证审查的时间也越来越长,有的甚至需要等待数年。一些学生在境外留学期间甚至遭遇了盘查和审问,他们的个人隐私和学术资料都受到了审查。

    影响学术发展和人生规划

    这些限制和审查对中国年轻学者的学术发展和人生规划产生了负面影响。一些学者发现,他们无法在自己感兴趣的领域进行研究,一些合作项目也因为政治原因受阻。年轻学者在面对地缘政治的变化时往往处于不利地位,他们可能未能完成必要的国际学术交流和社会资本积累。

    这种局面不仅对留学生产生了影响,也对学术界和科研领域造成了破坏。一些教授和学者因政策变化而受到限制,一些高校面临着来自政府和舆论的压力,导致学术交流受到新的审查。一些高校的部门甚至不得不考虑降低招收学生的标准。

    选择的困境和趋势

    中国年轻学生在面对这些困境时,不得不重新考虑自己的选择。越来越多的学生选择放弃美国,转向其他国家或选择在国内继续深造。一些学生认为,在国内的顶尖高校能够提供更好的学术机会和资源,而且能与家人更加接近。同时,一些国家如新加坡也成为留学的热门目的地。

    然而,这种趋势也引发了一些担忧。一些学者认为,这些限制和审查可能导致学术竞争的不公平,一些领域的学术发展受到了阻碍。年轻学者可能无法获得必要的国际学术交流和社会资本积累,影响了他们的学术发展。

    结论

    中国年轻人出国留学的机会正在变得越来越窄。越来越多的学生面临奖学金申请的困境,签证审查的挑战,以及学术发展受阻的问题。这对年轻学者的学术规划和人生选择带来了负面影响。

    然而,我们也不能忽视这种困境中的机遇。在选择留学的时候,学生们需要更加灵活和机智,寻找适合自己的机会和发展路径。虽然某些国家的机会变少了,但其他一些国家和地区仍然提供了良好的学术环境和机会。同时,在国内的顶尖高校也能够提供丰富的学术资源和发展机会。

    无论面对怎样的困境,年轻学者们应该保持积极的心态,并寻找适合自己发展的道路。学术领域的发展和人生规划需要时间和努力,即使面临困难,也要坚持追求自己的梦想。

    参考文献:

    1. 苏惟楚, 严胜男, 冀思宇. “一种生活]一群中国年轻人的亲身经历:出国留学的路,越来越窄了”. 喷嚏小乖, 2024, 5月9日.
    2. 张紫薇. “中国留学生出国交流遇阻,越来越窄的机会”. 知识分子, 2024.
  • 网约车司机的艰辛生存:月挣1.5万才能养家,连续5天睡车里

    在中国的繁华都市中,网约车行业正迅速发展,成为许多人的主要收入来源。然而,对于许多网约车司机来说,这个行业越来越难以维持生计,挣钱变得越来越艰难。他们不得不面对日益激烈的竞争和订单量的减少,为了维持家庭生计,他们必须制定各种策略来增加收入和降低成本。 image.png

    李师傅(化名)是一位在北京从事网约车司机工作的普通人,他的故事反映了许多网约车司机所面临的压力和艰辛。为了能够养家糊口,李师傅设定了每月至少需要挣到1.5万元的目标收入。然而,要实现这一目标并不容易。

    为了降低开支,李师傅严格控制自己的生活费用。他将每天的三餐控制在30元以内,日常开销不超过100元。对于一个有两个孩子的家庭来说,这样的开销限制非常严苛,但对于李师傅来说,这是为了能够顾及家庭和生计的必要措施。

    李师傅为了节约成本,创造了自己的接单策略。他通过多个网约车平台轮流接单,错峰出车,以减少空驶的时间。他还深入研究团购券,寻找最划算的午餐,甚至蹭过滴滴公司的食堂早餐。为了节约住宿费用,他曾连续五天睡在自己的车里,备有洗脸盆、毛巾、牙刷等生活用品。他不得不在艰苦的条件下过夜,以节省资金和时间。

    然而,即使在如此努力的情况下,李师傅发现网约车行业的订单量越来越少,竞争也越来越激烈。他表示,很多司机都在感叹挣钱变得越来越难,而且越来越多的人发现这个行业并不是轻松赚钱的方式。

    根据中国交通运输部的数据,截至2023年底,中国网约车司机数量已经达到657.2万,一年新增了148.2万名司机。这个庞大的数量使得竞争激烈,司机们不得不想尽办法来脱颖而出。

    李师傅认为,要在这个行业中谋生,不仅要有良好的驾驶技巧,还需要对规则有着深刻的理解,并善于利用规则来增加收入。他发现,掌握高峰期的订单,选择划算的团购餐券,以及灵活应对不同的接单平台都是提高收入的有效策略。

    然而,即使李师傅采取了这些策略,他也不得不面对订单量下降的现实。为了增加收入,他不得不加班到深夜,接送刚玩完的乘客。他在北京的繁华地段穿梭,从大厂门口到国贸、三里屯附近,不停地接单。他甚至愿意在凌晨时分睡在车里,以便在早上第一时间开始工作。

    然而,李师傅和很多网约车司机一样,他的努力并不总是能带来理想的结果。他发现,由于订单减少和竞争加剧,他的收入难以达到目标。为了应对这一困境,他不得不经常调整策略,尝试不同的接单方式和工作时间。

    网约车司机的艰辛生存状况引发了对整个行业的思考。随着网约车行业的迅速扩张,一些问题也浮出水面。一方面,乘客享受了便捷的出行服务,但另一方面,司机们面临着低收入、高竞争和不稳定的工作条件。

    政府和相关平台也意识到了这个问题,并采取了一些措施来改善司机的工作环境和收入状况。然而,要解决这个问题并不容易,需要各方共同努力,包括政府、平台和司机自身。

    对于李师傅和许多网约车司机来说,网约车行业是他们维持生计的重要途径,但同时也是一段充满挑战和艰辛的旅程。他们不得不面对日益激烈的竞争和不确定的收入,努力寻找生存和发展的机会。

    然而,他们的辛勤努力和奉献精神也值得我们的尊重和关注。他们为城市的出行提供了重要的服务,同时也承受着许多压力和牺牲。在社会的关注和支持下,希望网约车司机们能够找到更好的发展机会,实现自身的生活目标。

  • 昨日像那东流水——房地产行业的起伏与命运

    昨日像那东流水——房地产行业的起伏与命运

    初识老宋

    前几年,我在杭州偶遇了一些行业中的老朋友。那次聚会是在九溪的玫瑰园酒店,正值早春三月,孔雀在草地上悠闲地行走。人群中,我第一次见到了老宋。那是2010年,他意气风发,坐在行业的第二把交椅上,豪言要超越万科。然而,十几年一晃而过,行业跌宕起伏,万科陷入各种传言,他曾经的兄弟孙宏斌也如流星般陨落。

    老宋似乎已经远离了这些纷扰,每天中午他会晃悠到酒店的走廊上抽烟,专注于自己的事。他的头发已经花白,远离聚光灯多年。饭桌上,大家谈论过去的人和事,像王小波写过的那句话:“躺在河底,看着潺潺流水、波光、落叶、浮木、空酒瓶,一样样从身上流过去。”

    滨江的崛起与独特性

    杭州房企滨江近日被传将被杭州国企收购。就在前几天,滨江的老板戚金兴和夫人还在杭州淳安县的山上接待了业主们。戚老板说,山上空气清新,人也能保持清醒。过去两年,他和其他房地产从业者似乎不是一个时代的。

    滨江的独特性非常明显:60%的土地储备在杭州,85%的土储在浙江。2023年,滨江1076人管理了120个项目,卖了1534亿,人均销售额达到了1.43亿元。它的合伙伙伴也忠实、稳固,带着一帮小兄弟拿地,合作开发,有钱,有品质。滨江继承了绿城的营造质量和客户口碑,但在人均产出、成本控制和周转速度上,比绿城做得更好。

    戚金兴的战略与忧虑

    戚金兴一直是行业内敢公开表达的人。在绿城老宋半隐退的日子里,他扛起了浙江地产商的大旗,直截了当地批评同行业绩造假,并对市场进行预测。他松弛地讲着大实话,听起来像凡尔赛。2023年,滨江最低一笔项目贷款是2.2%,戚老板说:“有时候我都觉得难为情。”

    然而,他对后市非常不乐观,说房地产的丰产期已经过了:“我现在的战略是,其他城市再有诱惑力,也不去了,保住现在的成果。”

    杭州的地产热潮

    2015年后,杭州全是利好。阿里巴巴上市,杭州从工业经济向信息经济转型,人口每年飙涨十几万。2016年9月,杭州成功举办了G20,城市开始大规模的更新建设,拆迁了十几万户。新增人口需要住房,拆迁户也需要住房。2017年,杭州卖掉了17万套房子,很多人都是一次性付款。

    从2016年开始,杭州成为中国最热的土拍城市,房企争相来到这里竞技。2016年到2023年,杭州总土地收入超过1.8万亿,全国遥遥领先。滨江在杭州的土拍市场上一直断崖式领先,过去八年,总投资超过了2000亿。

    风险与挑战

    然而,2022年开始,杭州外围市场明显冷清。滨江去的临平、萧山临浦、临安、富阳甚至良渚、龙坞都成了高库存重灾区。2023年,滨江以自己的名义拿了15宗地,近10个项目综合新开盘去化率都低于50%。

    这些年,同行对标学习滨江也取得了一些成果。绿城和建发已经学到了滨江的精髓,拿完地后迅速推进项目。

    结语

    今年前四月,滨江以355亿,排名中国房企销售额第八。戚老板竟然成了中国民营房企第一名,财务状况和资产状况比其他人好得多。然而,滨江仍然传出将被国企收购的流言,这意味着在资本市场和业内看来,在当下已没有绝对安全的地产商了。标普上周选取了18家房企作为样本,进行压力测试,发现各类所有制样本房企均偿债能力不足,包括国企。

    走到一个时代的末尾,不堪其重的人,都像一片羽毛,轻轻飞出窗外。几个月前,我一个企业家朋友偶遇了旭辉老板林中,林中告诉朋友,他和弟弟都抑郁了,弟弟更严重一些,所以辞任了。满头白发的胡葆森也曾对林中说:“我马上70岁了,还不一样。”

    参考文献

    1. 喷嚏小乖. (2024). 一种生活:兽爷丨昨日像那东流水. [在线文章] 发布于 2024-5-7 22:11:00.
  • 从底层程序员到失意的IT培训学员

    前言

    一直以来,程序员这个职业在许多人眼中都是高富帅的代名词。通过IT培训学校,普通人也能迅速切入这个行业,成为软件开发的编程工人。但在现实中,这些底层程序员们往往只能沦为外包公司的代码搬运工,无法实现自我提升和价值实现。本文通过几个典型案例,探讨了普通人进入IT行业的艰辛历程,以及培训学校和外包公司对他们造成的种种困境。

    培训学校的”神话”与现实

    孙玲是众多IT培训学员心中的”神话”。她从一名深圳流水线厂妹,通过不懈努力,最终成长为纽约的高薪程序员。这种”逆袭”的人生轨迹,激发了许多普通人的梦想。

    但事实证明,孙玲只是少数幸运儿。对于大多数学员来说,在培训学校所学的知识往往只是皮毛,无法满足互联网公司日新月异的技术要求。培训学校为了招揽学生,不惜使用”应试教育”的手法,教授一些过时且简单的编程知识,仅仅是为了应付面试。

    随着行业变革,头部互联网公司对员工的技术要求越来越高,普通培训学校难以跟上步伐,反而被淘汰出局。许多原本报考的学生,最终只能进入人力外包公司,沦为代码搬运工,无法实现自我价值。

    外包公司:编码的”送外卖”

    进入外包公司后,许多底层程序员发现自己的处境并没有太大改变。他们不得不连续加班完成一个又一个项目,却无法掌控最终产品的走向。就像一位员工所说,”就像对着空气敲代码”。

    缺乏成就感和发展空间,使得许多员工对未来失去信心。有的人干脆选择辞职,去送外卖或做其他工作,因为那样”至少不用整天写些脏东西”。

    失意的IT培训学员

    无论是孙玲这样的成功典型,还是陷入困境的普通学员,他们的经历都给我们一个深刻启示:IT培训学校并非通往程序员”圣殿”的捷径,而是一条充满荆棘的道路。

    如果没有扎实的编程基础和持续学习的决心,普通学员很难在这个行业立足。外包公司的无奈处境,也让我们看到了IT培训学校的局限性。

    也许,对于大部分普通人来说,IT行业的”神话”终究只是一个遥不可及的梦想。我们需要更加务实地看待自己的处境,选择适合自己的人生道路,而不是盲目地追求那些虚幻的前景。

  • 《万历十五年》: 重写历史的艺术

    20世纪最后几十年间,中国大陆和台湾读者心目中最有影响力的历史学家,非黄仁宇莫属。他的代表作《万历十五年》,从一个平凡无奇的年份出发,绘制了明王朝兴衰的全景。这部充满激情和才华的作品,打破了学术界的定式,为读者呈现了一种全新的历史叙事方式。

    我们可以从以下几个方面来解析这部经典之作的成功之处:

    1. 把握时代脉搏,迎合读者需求。在改革开放初期,中国历史学界普遍呈现僵化、沉闷的局面。《万历十五年》的出现,让读者重新感受到历史的生动性和多元性,引发了广泛关注。
    2. 独特的叙事策略。黄仁宇选择了一个平淡无奇的年份,通过六个人物的失败故事,生动地展现了明王朝的内在矛盾和必然消亡。人物性格鲜明,情节引人入胜,这种”以人物为中心”的叙述方式深受读者欢迎。
    3. 清晰的历史观。黄仁宇提出,中国之所以落后于西方,关键在于传统政治体制的弊端 —— 组织简单、效率低下,而缺乏应对现实问题的能力。这种”大历史观”为读者提供了一个简单明了的通史框架。
    4. 作者独特的个人经历。”半路出家”的黄仁宇,既没有被学术圈的”规矩”所驯化,又保持着对历史的草根式兴趣。他的作品都源于自身的生命体验,富有强烈的个性特色,这正是它广受读者欢迎的重要原因。

    然而,黄仁宇的成功并未获得学界的一致认可。他的”大历史观”和散文化的写作风格,被一些正统学者视为”粗糙”、”不严谨”。他们认为黄仁宇缺乏扎实的学术功底,其作品”史学价值甚微”。

    这种对立反映了当代史学研究日益专业化、封闭化的弊端。学界过度强调考证、分析,忽视了历史研究的”致用”价值。而像黄仁宇这样的”半路出家”,却往往能更好地把握时代脉搏,以通俗易懂的方式,满足普通读者对历史知识的需求。

    “黄仁宇现象”无疑为历史学界敲响了警钟。我们应该反思,史学研究究竟应该为谁服务?是应该自我封闭,沉浸于学术殿堂,还是应该主动走向社会,实现知识的普及和传播?相信通过这些反思,历史学必将迈向一个更加开放、活跃的新纪元。


    《黄仁宇与”大历史观”》

    我们从前辈历史学者黄仁宇的传奇人生经历和著作《万历十五年》的创作历程中,可以看出一个重要的启示:历史研究应该跳出狭隘的学术殿堂,真正服务于广大读者。

    黄仁宇先生生平大起大落,从十四岁就开始在报刊发文,十八岁就读南开理工,后来又投身抗战,负伤入美深造,最终成为历史学者。他的人生经历丰富多彩,一度在学术界遭受冷遇和解聘,但凭借自己独特的”大历史观”,最终在普通读者中大获成功。

    黄先生的代表作《万历十五年》,在首次投稿时遭到美国众多出版社的退稿,原因是这部作品在学术界看来”不伦不类”,既不像传统的历史专著,也不像学术论文。但就是这种混合了散文、小说和学术论述的独特写法,反而深受普通读者的喜爱。这部被视为”历史界的琼瑶”的作品,在大陆和台湾迅速成为畅销书,直至今日依然影响力巨大。

    造成这一现象的关键在于,黄仁宇保持了强烈的个性和独特视角,他的历史研究不仅是为了解决学术问题,更多地源自于对个人生命困惑的思考。他的”大历史观”虽然遭到学界主流的批评,但却很好地契合了普通读者迫切了解中国历史全貌的需求。他巧妙地将复杂的历史事件转化为一个个生动动人的故事,引发读者的强烈共鸣。

    与此同时,学界对黄仁宇的抵触也反映出了当代史学研究的一些问题。在学术日益专业化的今天,不少历史学者过于注重考据和分析技巧,忽视了学术研究的”致用”价值,史学也越来越远离广大读者。这种状况下,黄仁宇这样的”半路出家”反而能够保持敏锐的问题意识和广阔的视野,为普通读者提供新鲜而动人的历史叙述。

    可以说,”黄仁宇现象”给予我们的启示是:历史研究应该跳出狭小的学术场域,真正服务于社会,回应普通大众的需求。我们需要更多像黄仁宇一样,能够将深厚的学识转化为通俗易懂的著作,让历史学真正发挥其独特魅力,引发社会各界的广泛关注和热烈讨论。只有这样,历史研究才能真正担当起应尽的社会责任。

  • 当梦想坠毁 – 郑州楼市沉浮故事

    经历了多年的房地产繁荣,郑州最终还是难逃楼市调整的命运。在这个过程中,不少普通百姓的梦想也随之破碎。本文通过几个身边人的真实案例,描述了郑州楼市从热到寒的全过程,以及普通人在这一过程中的艰难处境。

    从天堂坠入地狱 – 一对平凡夫妻的故事

    郑州南四环,一对来自平顶山和周口的普通夫妻,凭借两人的辛勤工作,在2019年买下了一套89平米的小三居,贷款110万。谁知道,疫情来临后,丈夫所在的小饭馆接连倒闭,妻子的辅导班也没了,两人只能靠刷信用卡勉强维持。最终,他们无力偿还房贷,银行开始申请拍卖房产。面对即将失去全部的处境,这位厨师曾经哽咽落泪。

    年轻女孩的”上车”梦

    童婉是一位28岁的单身女孩,从小和家人一起从平顶山来到郑州,历经艰辛终于在2018年买到了一套小两居。可是,疫情来临,她先后失去了多份工作,只能靠信用卡维持生活,已经欠下30多万的债务。如今,她只希望能尽快”下车”,摆脱房贷的困扰。

    个体老板的失落

    王本源是一位50多岁的个体老板,2015年在郑州郊区买下了一套110多万的房子。可是,疫情和暴雨接踵而至,他的酒类生意全线失利,陷入了沉重的债务危机。现在,他的房子正面临被法院拍卖的命运,他除了一些破烂的车,已经失去了所有的财产。

    从繁荣到衰落 – 郑州楼市的变迁

    回顾过去十年,郑州楼市曾经一度非常繁荣,各路开发商蜂拥而入,房价屡创新高。但这种繁荣也暗含着泡沫的危险。在政策调控和一系列负面因素的冲击下,郑州楼市最终陷入了困境,不少楼盘烂尾,法拍房数量激增。如今,这座特大城市正在寻求化解问题楼盘的出路。

    对于普通人而言,这场楼市风暴无疑带来了切肤之痛。失去了自己辛苦买下的房子,他们的梦想也随之坠落。然而,即便在这样的环境下,他们依然保持着对未来的希望,期待着能够重新站起来,过上更好的生活。

    参考文献:

    1. 《郑州一对夫妻从天堂坠入地狱的故事》
    2. 《郑州楼市现状调查:法拍房增加,房价涨幅收窄》
    3. 《郑州房地产泡沫破裂,楼市遭遇寒冬》
  • 从”腿劲不能下跪”到”上岸便倒”—清帝国的伪知识与悲剧性误判

    引言

    1840年,英军叩关,两江总督裕谦负责镇海防务。裕谦在奏报中对击败洋人表现出极大的自信,这种自信源自一个广为流传的常识:”夷人腰硬腿直,一击便倒”。裕谦笃信洋人都是些无法弯腰屈腿的蛮夷,一旦上了岸就没有战斗力。

    这种认知并非裕谦孤立的想法,而是清帝国上下都普遍认同的伪常识。历史学家们的研究发现,这一谬论可以追溯到乾隆年间,并在两百年的时间里根深蒂固地成为了人人信以为真的所谓”真知灼见”。

    本文将梳理这一伪知识的形成与蔓延过程,探究其如何最终导致了清帝国在1840年对英军的悲剧性失利。

    洋人”腿劲不能下跪”的谬论与乾隆时期的马戛尔尼使团

    伪知识的渊源可以追溯到1793年,英国马戛尔尼使团来访清帝国时发生的一幕。

    当时,清廷试图将来访的使团当作藩属国的朝贡使臣,要求他们三跪九叩。但马戛尔尼坚持不肯如此做。双方因此发生了激烈冲突。为了讨好乾隆皇帝,负责接待的钦差大臣徵瑞竟然上奏谎称,马戛尔尼等人之所以不肯三跪九叩,是因为”西洋人用布扎腿,跪拜不便”。

    乾隆看到这份奏折后,立即给徵瑞下达了一道谕旨。谕旨中明确指出,自己曾听说”西洋人用布扎腿,跪拜不便”,所以他们的国家”没有叩头这种礼节,只会脱帽鞠躬点头”。乾隆皇帝还贴心地告诉徵瑞,虽然洋人的腿”俱用布扎缚不能拜跪”,但在叩见时”何妨暂时松解”,待礼毕后”再行扎缚亦属甚便”。

    可事实上,徵瑞从未说过洋人”用布扎腿,跪拜不便”这种话。但面对皇帝的谕旨,即便他们心中很清楚马戛尔尼等人的膝盖并没有什么问题,也不敢当面纠正。于是,徵瑞只好在回奏中照单全收,声称自己仔细观察后发现使团随从都是”绑腿甚紧”,因此才无法下跪叩头。

    皇帝的话当然是绝对正确的,谁也不敢质疑。于是,这一荒谬的说法在此后的半个世纪里成为了人人皆知的常识。

    “腿劲不能下跪”的谬论加固

    这一谎言在1816年英国阿美士德使团来访时进一步得到了强化。

    当时,嘉庆皇帝仍然坚持要使团三跪九叩。阿美士德使团拒绝配合,双方陷入了僵局。后来,大臣孙玉庭告诉嘉庆皇帝,自己在广东时曾经召见过英国使臣,发现他们”两腿裤袜绷紧直立而不能曲”,只能勉强行”弓身俯伏”之礼。这番话让嘉庆皇帝找到了面子,也进一步巩固了”洋人腿劲不能下跪”这一伪常识。

    从此,这一谎言就成为了清帝国上下无人敢于说破的”硬道理”。即便到了1840年英军叩关的时候,人们依旧深信洋人的腿是弯不下去的,只要上了岸就必定失去战斗力。连镇海总督裕谦都完全相信这一论调,结果导致了清军在镇海的惨败。

    悲剧的根源

    这一伪知识的形成和蔓延,最终酿成了清帝国在1840年对英军的悲剧性失利。

    清朝上下之所以会如此盲目地相信这一谬论,根源在于两点:

    一是出于满足皇帝虚荣心的需要。在马戛尔尼使团事件中,为了讨好乾隆皇帝,官员们不惜编造谎言。这种以粉饰太平为目的的谎言逐渐被强加为不可置疑的事实。

    二是出于对皇帝权威的绝对崇拜。乾隆皇帝一旦下达谕旨,哪怕内容荒谬可笑,下属官员也不敢当面反驳,只能被动接受并传播下去。

    在这样的官僚文化中,伪知识迅速成为人人皆知的”真知灼见”,充斥于清朝上下,最终酿成了1840年悲剧性的失利。

    结语

    正如著名历史学家黄一农所言,清帝国的这一伪知识最终”砸了自己的脚”。这一教训昭示我们,当一个社会的知识体系被意识形态裹挟、被权力绑架时,必将导致严重的认知偏差和决策失误。我们应该警醒,不能让同样的悲剧在今天重演。

    参考文献:

    1. 《英使马戛尔尼访华档案史料汇编》
    2. 孙玉庭《寄圃老人自记年谱》
    3. 梁廷柟《夷氛闻記》卷二
    4. 黄一农《清代的”腿劲不能下跪”谬论及其根源》
  • 字节AI出海,冲击全球市场

    字节再次展现出海外AI应用开发的强大实力。在过去一年里,字节先后推出了7款基于AI技术的应用产品,覆盖对话助手、互动娱乐、教育等多个领域,并在全球市场取得了亮眼成绩。

    可以说,字节正在努力复制TikTok的出海奇迹,通过AI技术的加持,在海外打造一个又一个爆款应用。

    AI对话助手Cici,占领新兴市场

    Cici是字节推出的海外版AI聊天机器人,同时也是豆包的”孪生姐妹”。与国内版豆包采用自研大模型不同,Cici基于GPT架构。

    尽管在语音交互体验上可能略逊于豆包,但Cici在上线不久后即在阿根廷和秘鲁等市场迅速登顶应用下载榜,成功占领了AI聊天机器人的新兴市场。

    剧情互动平台AnyDoor,探索泛娱乐出海

    AnyDoor是字节推出的AI剧情互动平台,目前已在马来西亚、印度尼西亚等国家上线。用户可以通过AI角色和剧情进行互动体验,类似于”猫箱”的玩法。

    这样的剧情互动应用,正契合了海外用户对于新型娱乐体验的需求。而字节借助AI技术,在泛娱乐出海领域寻找新的突破口。

    AI教育平台Gauth,海外市场广受好评

    在教育领域,字节推出的AI应用Gauth也取得了不俗成绩。Gauth可以帮助用户自动识别并解答试题,同时还提供在线家教等功能,深受海外市场的欢迎。

    Gauth的日活用户已超过200万,位列海外头部教育应用之列。这再次证明,字节在AI领域的布局和投入正在逐步转化为市场影响力。

    全面布局海外AI应用,锚定新的增长引擎

    从总体来看,字节正在全面布局AI应用的海外市场。从对话助手、互动娱乐,到教育工具,再到内容创作,字节的AI产品线已经涵盖了多个细分赛道。

    这无疑体现了字节对于AI时代全球化战略的高度重视。AI技术正在成为其拓展海外市场的新引擎,也为其在全球科技格局中占据更加重要的地位奠定基础。

    对于其他创业公司来说,如何在AI出海赛道上找到自己的机会窗口,将是一大挑战。但字节的成功经验也给了我们启示:选准细分赛道,以单点极致的策略切入,并紧跟市场需求的变化,或许是实现AI出海突破的有效路径。

  • 深度解读北上广深房贷新政

    多重利好齐发

    最近几周,上海、广州、深圳相继出台了房贷新政,明显放松了首付比例和贷款利率限制。其中,广州的政策力度最大:首套和二套房首付比例分别调整为15%和25%,创下了四大一线城市的最低水平;同时全面取消了房贷利率下限的限制,并针对非限购区放开二套及以上住房贷款。而上海和深圳的调整则与广州基本看齐,首套房首付比例下降至最低20%,贷款利率下限3.5%。

    这意味着,北上广深四大一线城市已有三地”靴子”落地,为楼市注入了强心针。

    业内人士普遍认为,此次房贷新政释放了积极信号。一方面,通过降低首付比例和利率,有效降低了购房成本,满足了居民的购房需求,尤其是刚性和改善性需求。另一方面,放开二套及以上住房贷款,也鼓励了多套房居民加杠杆买房,有助于活跃市场。

    同时,新政还体现了地方政府稳定楼市的决心。市场普遍预计,北京也将在短期内出台相关政策优化,全国楼市有望进入筑底企稳的进程。

    未来变局可期

    虽然这次房贷新政无疑为楼市注入了利好,但业内人士也指出,未来楼市仍存在诸多变数。

    首先,房贷利率是否还有下行空间?业内人士表示,当前房贷利率仍高于实体经济的融资成本,银行在制定利率时需平衡自身资金成本和风险防范能力,因此未来利率还有进一步下调的空间,但具体幅度难以预测。

    其次,供给侧改革是否跟上?专家建议,未来应着力推动保障性住房和二手房市场的发展,逐步转向改善性需求,而非一味刺激新房需求。同时,还应采取减免契税、个税等措施,进一步降低购房成本。

    最后,房地产市场的系统性风险如何应对?业内人士指出,当前房地产市场的下滑超出预期,不仅引发了销售规模和价格的大幅下跌,也带来了开发商资金链紧张等社会风险。因此,政府需要强有力的政策介入,维护市场稳定,防范系统性风险。


    一线城市房贷新政的出台无疑为楼市注入了利好,但未来市场走向仍需密切关注。我们将持续关注相关动态,为读者提供全面深入的分析报道。

    参考文献:
    [1] 国际金融报. 《降首付!降房贷!上海、广州、深圳全跟进,未来还有哪些利好?》. 2022年5月30日.
    [2] 李若菡. 《降首付!降房贷!上海、广州、深圳全跟进,未来还有哪些利好?》. 国际金融报, 2022年5月30日.

  • Caddy 架构:从单一二进制到可扩展的插件生态

    Caddy 是一个开源的 Go 语言项目,它采用了一种全新的插件架构,使它的功能远远超出了任何其他Web服务器。

    从单一二进制到可扩展的设计

    Caddy 的核心理念是”更少的活动部件”,这意味着它是一个单一的、自包含的、静态的二进制文件,没有任何外部依赖项。这不仅简化了部署,还减少了生产环境中的故障排查工作。

    但是,如果没有动态链接,Caddy 又如何做到扩展呢?Caddy 采用了一种新颖的插件架构,实现了超越其他Web服务器的功能。它由三个主要组成部分组成:命令、核心库和模块。

    命令、核心库和模块

    命令提供了熟悉的命令行界面,用于从操作系统启动Caddy进程。核心库,也就是Caddy的”核心”,主要负责管理配置。而模块则负责执行所有其他工作。

    内置的”标准模块”提供了大多数用户所需的功能,比如静态文件服务、反向代理等。开发者也可以编写自己的模块来扩展Caddy的功能。这些模块通过简单的”插入”机制集成到Caddy中,无需修改Caddy的代码库。

    模块的生命周期

    Caddy 中的模块有两种类型:主机模块和访客模块。主机模块负责加载和管理其他模块,而访客模块则是被加载的模块。

    模块的生命周期包括四个阶段:加载、配置和验证、使用,以及最后的清理。在配置和验证阶段,模块有机会进行自我设置和验证。在使用阶段,主机模块会调用访客模块提供的接口。最后,在清理阶段,模块有机会释放任何分配的资源。

    优雅的配置管理

    Caddy 采用了一种优雅的设计来管理配置变更,能够做到不中断运行服务、支持粒度配置更改,并且所有的重载操作都是原子的、一致的、隔离的,并且大多数是持久的(“ACID”)。这得益于它将配置视为不可变的原子单元,要么整个替换,要么什么都不变。

    Caddy 的架构设计不仅简化了部署,还提供了一种可扩展的插件机制,使它能够超越传统的Web服务器。同时,它还采用了优雅的配置管理方式,确保了系统的稳定性和可靠性。这些特性无疑为Caddy赢得了广泛的关注和好评。

    参考文献:

  • 美联储官员密集放鹰:降息为时尚早,利率处于良好位置

    劳动力市场强劲,但降息尚需时日

    尽管劳动力市场保持强劲,美联储政策制定者仍然认为今年通胀将会下降,但他们并不急于将政策利率从去年7月以来一直维持的5.25%-5.5%区间下调。这一观点在最近几次美联储官员的讲话中得到了明确体现。

    洛根:现在考虑降息还为时过早

    美国达拉斯联储主席洛根在得克萨斯州埃尔帕索的一次活动中表示,当前的高利率可能并未如预期那样强烈抑制经济,她强调政策制定者应保留调整政策的灵活性。洛根认为,与疫情前相比,现行政策的严格程度可能被高估,因此她重申现在讨论降低利率为时尚早。

    自2023年7月以来,美联储一直维持5.25%至5.5%的利率区间,这是20年来的最高水平。洛根还提到,尽管年初的通胀数据超出预期,但美联储有理由相信,经济正在朝着2%的通胀目标稳步前进,尽管这一进程可能比预期的要慢,且存在不确定性。她提醒,美联储官员需要时间来观察即将公布的数据,如4月的PCE通胀指标,并评估金融状况的演变。

    洛根的发言表明,美联储在制定货币政策时将继续关注经济数据和市场变化,以确保通胀能够回到目标水平。她的讲话也反映了美联储内部对于利率政策和中性利率是否已经上升的不同看法,这可能会影响未来的货币政策决策。

    威廉姆斯:利率处于良好位置

    纽约联储主席威廉姆斯则持不同看法。他认为当前的货币政策足以在明年将通胀率降至2%。威廉姆斯指出,尽管就业市场有所软化,但仍然稳固,美联储可以耐心等待更好的通胀数据。尽管通胀率仍高于目标,但预计今年下半年通胀将恢复下降趋势。

    威廉姆斯在纽约经济俱乐部的演讲中表示,过去一年的经济表现显示,货币政策正在发挥作用,帮助实现美联储的双重任务:最大就业和价格稳定。他提到,尽管年初的通胀数据令人失望,但预计随着全球供应链的恢复和全球通胀压力的减轻,通胀将在今年下半年继续下降。

    对于未来的货币政策走向,威廉姆斯拒绝就何时降息做出表态,而是强调这将取决于即将公布的经济数据。他否定了进一步加息的可能性,认为目前的货币政策已经足够限制性,正在帮助美联储实现降低通胀的目标。

    市场预期与官员观点的碰撞

    市场目前预计,美联储在今年9月份降息的可能性为五五开。FOMC的下一次会议将于6月11日至12日举行,届时将提供更多关于货币政策方向的线索。

    “更高更久”转变为“更高无限久”

    前纽约联储主席杜德利认为,美联储可能未将短期利率提升至足以冷却经济的水平。他指出,中性利率(r*)——既不刺激也不限制经济增长的利率水平,可能远高于美联储的认识。杜德利强调,美联储在对抗通胀方面做得不够,因为中性利率的估计必须通过短期利率对经济的影响来间接推断,而这一过程复杂且存在不确定性。

    杜德利提出,美国经济的持续强劲表明货币政策并未非常紧缩,而多种因素正推动储蓄意愿下降和投资意愿上升,进而推高中性利率。他分析,未考虑通胀的中性利率可能高达2%。如果这一估计准确,那么在当前2%的中性利率加上3%的通胀率下,现有的联邦基金利率对经济增长和通胀的抑制作用可能微乎其微。因此,杜德利建议,美联储可能需要更长时间维持更高利率,直到通胀向预期方向发展,暗示美联储的策略可能需要从“更高更久”转变为“更高无限久”。

    结语

    综合来看,美联储官员们对未来货币政策的看法存在一定分歧,但整体上都对降息持谨慎态度。洛根和威廉姆斯的讲话强调了当前利率政策的有效性,并对未来经济数据的观察保持高度关注。而杜德利的分析则提示我们,中性利率可能比预期更高,意味着美联储可能需要维持高利率更长时间。

    随着通胀数据和经济状况的进一步明朗,美联储的政策方向将逐渐清晰。市场对于降息的预期和美联储官员的谨慎态度形成了有趣的对比,未来的货币政策走向仍需时间来验证。

    参考文献

    1. 格隆汇. “美联储官员密集放鹰:现在讨论降低利率为时尚早、利率处于良好位置.”
  • Salesforce带头暴跌,美国软件股全线崩盘,AI时代不转型就是死?

    作者:常嘉帅

    近年来,软件公司的业绩一直是推动其股价飙升的主要动力。然而,最新的财报季显示,这一局面正在发生改变。AI投资的激增,导致企业在传统软件上的支出减少,使得曾经的科技明星公司如Salesforce等面临增长放缓的严峻挑战。

    Salesforce的困境:20年来最惨跌幅

    周四,Salesforce的股价暴跌了约20%,创下近20年来的最大单日跌幅,这不仅拖累了整个软件板块,也使得美股软件板块整体重挫5%,创下两年来最大单日跌幅。Salesforce的全年业绩指引略微下调,同时其四季度财报在营收、利润率等方面均未能达到华尔街的预期。

    根据财报,Salesforce上季的营收仅增长10.7%,创下历史新低。更为糟糕的是,其订单同比涨幅仅有3%,同样刷新了历史最差水平。Salesforce高管承认,重大交易越来越难以敲定,且交易规模普遍缩小,总合同价值指标也罕见地低于两位数增幅。

    这一困境并非Salesforce独有。十家最大的软件公司中,有八家公司在发布最新业绩后股价应声下跌,跌幅平均达9%。隔夜iShares软件ETF(IGV)暴跌近6%。

    AI投资分流资本支出:软件公司面临双重挑战

    分析人士指出,AI热潮对软件公司有两方面的影响。一方面,鉴于AI被视为未来科技发展的终极力量,软件公司不得不在转型之路上加大投入,以免落伍,这无疑影响了营销等其他领域的资本支出;另一方面,软件公司的客户们也在大力投资于AI,导致对传统软件的投资减少。

    例如,Workday上季的订单数据逊色,全年订阅收入预期也出现下调,股价遭遇八年来最惨重挫。其CEO坦言,客户正在压缩续约时的员工使用授权数量,削减采购规模。而Snowflake则因大笔投入AI导致利润率预期大幅下调,遭投资者抛售。

    如何应对AI浪潮的冲击?

    尽管当前的财报季表现疲软,部分科技巨头已经尝到了AI转型的甜头。以微软为例,依靠其ChatGPT等生成式AI服务,公司目前的营收增速已超过Salesforce等老牌竞争对手。

    投行奥本海默分析师Brian Schwartz认为,Salesforce等软件公司本季度成绩“令人失望”,疲软表现可能意味着AI支出抢走了其他方向的投资,并且拖累了这些公司的招聘步伐。德意志银行分析师Brad Zelnick指出,虽然多头可能会觉得这只是一个季度的表现,但他认为,糟糕的财报已经让软件公司的AI应用道路及其最终货币化前景蒙上重重疑问。

    尽管如此,包括Salesforce在内的软件公司并未坐以待毙,正在纷纷加大对AI的投入,谋求在这场升级换代浪潮中取得突破,为客户提供更加智能和高效的软件产品。然而,要证明人工智能真能为它们带来丰厚回报,以抵消当前增长乏力的影响,仍需要一个漫长的过程。

    参考文献

    • 常嘉帅. Salesforce带头暴跌,美国软件股全线崩盘,AI时代不转型就是死?
  • 谷歌Gemini悄然崛起,中文能力超越GPT-4o!

    初露锋芒时的Gemini

    自从谷歌推出Gemini大模型以来,它一直在不断进化和提升。尽管最初亮相时,Gemini相较于OpenAI的GPT-4o显得略逊一筹,但这并未阻止谷歌持续进行迭代和优化。如今,Gemini已经展现出强大的实力,尤其是在中文处理能力方面,甚至超越了GPT-4o。

    最新测试结果:Gemini逼近GPT-4o

    在最新的综合测试中,Gemini 1.5 Pro和Advanced版本分别排在第二和第三位,几乎追平了GPT-4o。而轻量版的Gemini 1.5 flash也表现不俗,排在第九位,超越了Llama-3-70b,并接近GPT-4。

    值得注意的是,Gemini的性能提升不仅仅体现在排名上。相比4月份的版本,Gemini Pro和Flash的能力有了显著加强,尤其在上下文长度上更是达到了惊人的100万token,相比之下,GPT-4的上下文长度仅为12.8万token。

    中文能力的惊人表现

    特别值得一提的是,Gemini在中文处理能力上表现出色。在中文测试中,Gemini Pro和Advanced双双超越了GPT-4o,分别排在第一和第二位。这个成绩不仅显示了谷歌在多语言处理方面的技术实力,也为中文用户带来了更多期待。

    突破重重挑战的Hard Prompts测试

    在更具挑战性的Hard Prompts测试中,Gemini同样表现优异。该测试要求大模型面对更加复杂和棘手的问题,而Gemini 1.5 Pro在这一测试中排名第二,仅次于GPT-4o。这一成绩再次证明了Gemini在处理复杂任务时的卓越能力。

    技术底蕴的深厚积累

    尽管在两周前的更新撞档时,Gemini因表现不佳而遭遇了不少批评,甚至有科技博客指出,尽管谷歌对1.5 Pro进行了数月的改进,但在常识推理、多模态能力和代码能力上,仍无法与GPT-4o媲美。然而,经过一段时间的快速提升,谷歌Gemini如今的表现已经有了质的飞跃,显示出谷歌在AI领域强大的技术积累和持续创新的能力。

    结语

    谷歌Gemini的快速崛起和显著进步,尤其是在中文处理能力上的超越,显示了谷歌在AI技术上的深厚实力和不懈追求。尽管挑战依旧存在,但Gemini的未来无疑值得期待。


    参考文献

    常嘉帅, “谷歌Gemini“悄悄变强”,快速缩小与GPT-4o差距,中文更是完成了超越!”

  • 深圳跑楼大妈:在摩天大楼间奔跑的隐形劳工

    引言

    在深圳华强北的摩天大楼里,外卖骑手们在用餐高峰时面临着一个共同的难题:如何在错综复杂的电梯迷宫中快速送达餐点。为了避免订单超时,一群五十来岁的阿姨们接过了送餐的最后一棒。在午高峰时,她们爬几十层楼梯,每单赚取两块钱的代送费。这些阿姨们虽然栖身在外卖系统的边缘,但她们却开辟出了一个独特的跑楼江湖。

    战场:华强北的送餐角逐

    在华强北的赛格广场,52岁的谢明霞每天临近中午十二点进入战斗状态。她在车流中迅速预判外卖骑手停车的位置,飞奔过去拦下对方,催促着问“几楼几楼?”然后拽下餐盒,出示付款码,在餐袋上记下房间号,几个动作一气呵成。她还会指着嘴边的黑痣说:“阿姨这个是独一无二的”,许多骑手听完就笑,记住了她。

    赛格广场是深圳知名的摩天大楼,楼高355.8米,有72层,被称为华强北的宇宙中心。跑楼大妈们的主战场就在楼下狭窄的马路,每当戴着黄头盔、蓝头盔的外卖骑手出现,就像是随机掉落的移动金币,阿姨们都被吸过来。成功接上一单赚两块,偶尔有超重的聚餐单或超市单,可以讲价到三五块,甚至十块。

    系统末端:算法之外的生存法则

    在跑楼江湖中,骑手或许算是这片地界的“老板”,可以选择给谁单子。骑手们首选熟悉的、没出过错的阿姨,其次优先同乡。比如骑手孟灵灵就会优先找一个叫“九娣”的阿姨,每次都先给她单子,因为他们交流并不多,但彼此信任。

    然而,跑楼阿姨们为了抢单也各有策略。有的阿姨会攒一堆餐,一次性送上楼,以提高效率;而有的则会立即送出,以免因为超时而被投诉。骑手们也知道,送餐到摩天大楼意味着等电梯的时间会很长,因此他们往往选择把餐交给跑楼阿姨,然后点“送达”,即使这是违规行为。

    高龄闯入者:适应与挣扎

    作为外来闯入者,混进跑楼江湖的每一步都很艰难。60岁的张玉英是个年过60的瘦小阿姨,患有退行性关节炎,走路不快,但她却有自己的规范。她退休后和丈夫来到深圳,看不懂导航,连坐地铁都弄不明白,但她通过不断摸索,终于找到了生存之道。

    另一位高龄代送员冯泉,70岁,之前在外企工作,每月有5600元退休金。他租了一个下铺床位,月租600元,每天挣够80块就下班。他独来独往,但在一次拉架事件后,渐渐得到了同行的认可和帮助。

    和华强北一起老去

    赛格广场楼下还有一群拉货的女人,了解大厦的每一寸肌理。她们见证了跑楼江湖的出现和发展。早期竞争并不激烈,但随着外来代送员的加入,竞争变得越来越激烈。广东人王红对外来者寸土不让,而谢明霞则认为,大家都是靠这个吃饭,不能怪她抢单。

    如今的代送员群体中,有赛格广场的保洁员,有卖货的商贩,还有兼职做钟点工的阿姨。她们的目标很简单:多挣几块钱。

    结语

    在深圳这座讲求效率的城市,跑楼大妈们在摩天大楼间奔跑,成为了外卖系统中不可或缺的一部分。她们在系统末端开辟了一个独特的跑楼江湖,以自己的方式努力生存。虽然她们栖息在外卖系统的边缘,但她们却在摩天大楼间奔跑,成为了外卖系统中不可或缺的一部分。她们在系统末端开辟了一个独特的跑楼江湖,以自己的方式努力生存。虽然她们的劳动隐身于外卖系统的数据之中,但她们的故事却深刻反映了都市生活的另一面。

    参考文献

    1. 姜婉茹, 张萌, 陈秀灵. (2023). 深圳跑楼大妈.
  • 学校语文教育:从“辞藻堆砌”到“言之有物”

    最近在社交媒体上,一段由张宁老师录制的语文课程视频引发了热议。这段视频在抖音上大受欢迎,但在微博上却遭到了猛烈的批评。批评者认为,张老师的课程内容只是辞藻堆砌,毫无逻辑和实质内容,甚至被批评为“考试八股文”。面对这些批评,我认为,矛头指向张老师并不公正,她只是当前国内语文教育现状的一个表现,真正需要讨论的,是学校语文教育中常年存在的虚浮风气。

    为什么虚浮文风让人反感?

    所谓的虚浮文风,就是内容缺乏可证伪性,信息量极低。举个例子,如果我说“这玻璃杯里有水”,我们可以通过观察和品尝来验证这句话的真伪。然而,如果我说“这玻璃杯气质出众”,这句话就无法被验证,因为“气质出众”本身没有一个客观标准。这种不可证伪的表达,虽然永远错不了,但也毫无实际意义。

    在信息传播中,语言的一个重要作用是指导行为,明确告知人们要这样而不是那样。但虚浮的语言由于其含义过于宽泛模糊,语义的可能性没有足够收敛,最终导致它们无法起到指导作用。因此,这种语言不仅无用,还会让人觉得浪费了时间和精力,从而产生反感。

    学校教育中的虚浮文风

    有人可能会说,学校教育就是这个样子,大家都这么考过来的,为什么要在意这个问题?其实,一个人的表达习惯在很大程度上受到学校教育和考试标准的影响。这种虚浮的文风在学校中广泛存在,并且在各行各业中扩散弥漫,已经显著降低了中文的价值。

    举个例子,巴西柔术里有一个技术叫十字固,如果我介绍说:“十字固这项技术对身材和力量有一定要求,使用者要在实战中寻找合适的时机和位置,动作启动后要迅速果断,不要拖泥带水,同时在使用时要小心对方的反攻。”这段话没有错,但也没有价值,因为它过于宽泛,任何一个柔术动作都可以用类似的语言描述。这样的表达不仅无助于理解,还浪费了阅读者的时间。

    虚浮文风的影响

    虚浮文风不仅在教育领域挥之不去,还在各个方面影响着我们的生活和工作。我们常常遇到大量这样的万金油文章,其中有些甚至被要求背诵,更有人被强迫生产这类文章。这不仅浪费了大量的时间和精力,还降低了信息检索的效率。如果一个人长期接触和生产这些虚浮的内容,其思维习惯和行为方式也可能因此受到负面影响。

    呼唤“言之有物”的写作风气

    当前,已经有很多有责任心的一线教师对这种现象表示痛心疾首。我们需要充分讨论这个问题,逐渐达成共识,希望有一天,“言之有物”这个写作底线能够重新出现在课堂上。只有这样,我们才能真正提升中文的价值,让语文教育回归到其应有的实质内容上来。

    参考文献:

    • 张宁老师的抖音视频
    • 微博上的相关讨论
  • 世界,您好!

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