新动向

本文探讨了创业的心态与动机,分析了不同人的创业态度及其背后的原因。作者通过个人观察和思考,提出了创业不仅是一种经济行为,也是一种对成功渴望的心理过程。

       武汉换了一个市场,最大的手笔就算是鼓励全民创业了。这个到底是好是坏,也只有参与创业的人才有资格说了。

      我自己总在试探周围的人有没有打算创业,周围也有不少人表示有这个兴趣和意向,但都不是现在。确实创业有时需要准备很多东西,但有时就是一时的冲动。记得市场部经理说过,现在的人很容易抱有这样的观念,要在十年前随便搞个生意做做现在都发财了,而试想一下十年后的人回首现在,他们也会说同样的话。我觉得创业有时就是一个吃螃蟹的过程,第一次尝试的价值总会存在的。创业的机遇有时就是那一回,错过也不再有了,呵呵有点宿命论的感觉了,但是我相信一句话,世界上是没有偶然一说的,一切都是必然的结果。

     比较一下周围的人,小罗估计是第一个创业的人,曾经理和师傅都不会去创业了。创业的人都需要一种追求,对成功的渴求,正是这种动力来驱使他们进行下去,而我自己应该是没有这样的欲望的了。同样是曾经理也说过,最可怕的人是那种无欲无求的人,因为你不知道他需要什么,记得他讲过这样的一个故事,黑社会放了很多钱在一个大厅里,然后对他的两个心腹说你们能拿多少就多少,其中一个直接冲进去用尽各种办法网身上抓钱,然后就出去了,而另外一个却没有什么动作,随即黑社会老大就把这个没有什么动作的人给崩了,因为他不知道这个家伙到底想要什么,这样的人不好控制。

     有种说法是壁立千仞无欲则刚,海纳百川有容乃大。但是谁真的没有欲望呢?看破红尘也正是,自己的欲望被发现是永远不可能实现的觉悟。是啊自己怎么会没有想法,但是有时候跟同事开玩笑的时候,自己彩票中了一千万会干什么,但是我一想我确实不知道有了钱以后干什么,跟别人一样买房买车,这些对我来说对自己的生活不会有什么实质的改变。迷茫啊!

 

 

### 大模型领域本周最新动态与进展 #### 1. **过程监督与激活学习的重要性** 研究表明,过程监督在训练大规模语言模型以解决复杂多步推理问题时具有重要作用[^1]。此外,激活学习被证明能进一步增强过程监督的效果,从而显著提升模型性能。 #### 2. **轻量化模型部署技术突破** 针对大模型的实际应用需求,345AI开源了名为 TinyLLM 的「模型瘦身工具箱」,该工具可将拥有百亿参数的大模型压缩至仅需不到 1GB 存储空间,并能在 Android 设备上达到每毫秒生成 20 tokens 的运行速度[^2]。与此同时,小米研发的「端云协同调度算法」也取得了重要成果,能够在手机端实现 AI 大模型的快速冷热启动,日常交互响应时间小于 20 毫秒,而面对更复杂的任务则会自动切换到云端计算资源[^2]。 #### 3. **竞争格局中的新兴力量** 当前市场上,Gemini 系列模型面临来自多个方向的竞争压力,主要对手包括 Meta 开源的 Llama 2、Mistral AI 推出的 7B 参数模型、Deci 提供的 DecilLM 以及微软开发的 Phi-2 小型生成式 AI 模型等[^3]。值得注意的是,一家专注于人工智能领域的初创企业——月之暗面近期完成了超过十亿美元融资,显示出资本对该行业的高度关注和支持[^3]。 #### 4. **高效训练方法探索** 一篇由 Venkat Srinivasan 等人撰写的研究论文探讨了如何利用稀疏性和数据流优化策略,在成本可控的前提下完成对超大规模预训练模型 (Foundation Model) 的有效训练工作[^4]。具体而言,他们采用了一种基于 sparsity 和 dataflow 的新型执行框架,不仅成功解决了传统 GPU 架构中存在的不规则内存访问瓶颈问题,而且借助核心操作融合技术和流水线并行机制大幅提高了硬件利用率,最终使得 GPT-13B 这样级别的巨型网络也能获得接近甚至超越全连接版本的速度表现(提速约 4.5 倍)[^4]。 ```python # 示例代码展示一种简单的稀疏矩阵乘法加速技巧 import numpy as np def sparse_matmul(A, B): """ 实现两个稀疏矩阵之间的高效乘积运算。 :param A: 输入的第一个稀疏矩阵 :type A: scipy.sparse.csr_matrix or similar format supporting efficient row slicing :param B: 输入的第二个标准稠密矩阵或者同样形式化的稀疏表示对象 :return C: 结果作为新的二维数组返回给调用者继续后续处理流程... """ pass # 此处省略实际逻辑细节部分以便聚焦主题讨论而非深入特定实现层面的技术考量因素分析评估等方面的内容展开说明解释清楚即可满足基本要求不必过分追求完美程度上的极致呈现效果出来就可以了谢谢理解配合! ``` ###
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