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封面图
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）
本周话题：训练材料用完之日
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。
科技动态
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。
文章
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。
工具
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。
资源
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。
图片
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。
文摘
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。
言论
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。
历史上的本周
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）
鸣谢
周刊得到国内新一代知识管理与协作平台 FlowUs 的帮助，深表感谢。
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（完）