主人我错了请把它关掉好不好:微博观影团《神偷奶爸4》北京双人免费抢票

来源:央视新闻 | 2024-09-02 07:30:08
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"主人我错了请把它关掉好不好",  [文/观察者网王世纯]我国在酒泉卫星发射中心成功发射的可重复使用试验航天器,在轨飞行276天后,于2023年5月8日成功返回预定着陆场。这架“过于先进,无法展示”的神秘飞行器引发了美国有关机构的关注。  据TheDrive网站“战区”栏目5月10日报道,私营太空服务公司LeoLabs表示,其数据显示,中国一架可重复使用试验航天器在最近长达276天的轨道飞行中展示了良好的太空机动性能,该航天器在轨期间多次与一个单独的轨道物体对接或以其他方式捕获一个物体。具有这种能力的高机动性太空飞行器可用于检索或以其他方式与己方航天器进行互动,或监视,破坏和直接攻击对手的天基资产。LeoLabs发布的所谓“轨道接近图”和我国复用航天器设想图图源:战区  LeoLabs5月9日在推特上发帖称:“自2022年8月4日发射以来,我们观察到多次提高飞航天器轨道高度的大型演习,以及重复部署、编队飞行和卫星物体J(NORADID54218)的对接的有关动作。我们已经确定,测试航天器2(指可重复使用试验航天器)具有推进能力,并与目标J进行了近距离操作,包括至少两次或可能三次捕获/对接操作。”  “J物体”是美国军方给2022年8月4日在在酒泉卫星发射中心和可重复使用试验航天器一起发射入柜的航天器起的代号。美国-加拿大北美航空航天防御司令部(NORAD)在该物体出现后也为其分配了识别号码54218,有关该物体的信息可以在美国政府运营的网站Space-Track.org上的公共数据库中查询。  值得一提的是,有趣的是,J/54218似乎直到发射两个月后才被添加到Space-Track.org的数据库中。在2022年8月4日发射后,与可重复使用试验航天器相关的其他8个物体(从A到H)被美国政府标记。根据美国军方和北美防空司令部的说法,物体A是太空飞行器本身,物体B是火箭助推器,物体C到物体H是发射后的碎片。  “战区”栏目称,虽然目前还不清楚J号物体是什么,以及中国可重复使用的太空飞行器用它做了什么,但如果LeoLabs的数据是准确的,它将指出后者具有重要的机动能力,可以主动接近轨道上的其他物体并与之“互动”。  对于“中国航天器到底是什么”,“战区”栏目称,中国的航天器往往认为类似于美国太空部队的两架X-37B小型航天飞机,两者有许多相同能力。X-37b被认为具有极高的轨道机动性,并且至少可以从中央舱部署有效载荷,或者从附加到其机身后部的辅助载荷舱在轨道部署载荷。多年来,关于X-37B潜在的太空军事能力一直有很多猜测,现在它由一个负责执行“轨道战”的单位控制。  空间中一个物体接近另一个物体并与之建立物理联系的能力有许多相对无害的军事和商业和民用上的应用应用。在轨检查、加油和服务都是美国军方和美国国家航空航天局(NASA)以及其他许多国家感兴趣的能力,这些能力可以帮助确保各种天基服务在和平时期和未来高端冲突期间不间断地运行。  “战区”栏目评论称,从军事角度来看,能够快速评估卫星的损坏情况,并一定程度上修复卫星然后恢复运行,这在大规模的战争中是至关重要的。而美国军方严重依赖天基资产来提供早期预警、情报收集、导航和武器制导、通信和数据共享以及其他支持。  然而,一种能够非常接近轨道上其他物体并与它们进行物理互动的太空飞行器,本质上就有能力充当武器。长期以来,人们一直担心所谓的“卫星杀手”可能会对太空中的其他物体发动各种不同类型的攻击。  中国可重复使用空间飞行器上的对接或捕获能力可能表明,该航天器可能有机器人手臂或其他可用于试图破坏或摧毁敌方卫星的突出物的存在。太空飞行器可以配备其他种类的进攻能力,包括电子战系统或发射某种投射物的能力。  俄罗斯过去已经展示了许多在轨反卫星能力,战区称据信中国也对这种轨道反微信跟那个你感兴趣。去年,中国实践21号卫星(SJ-21)靠近北斗导航系统的一颗卫星,抓住它,并将其拖入所谓的“墓地轨道”,展示了另一种可用于压制对手天基系统的能力。  “战区”栏目还援引最近网上出现的一份泄露的CIA文件显示,中国政府不仅对消灭敌对卫星的能力感兴趣,而且对积极劫持敌对卫星的能力也很感兴趣。  今年3月,美国太空部队负责人、太空作战部长对参议院军事委员会的一个小组委员会成员说,中国“很可能在追求能够摧毁地球同步轨道卫星的反卫星系统”。“他们正在测试可以武器化的在轨卫星系统,就像他们已经展示的那样。”  在文章最后“战区”栏目强调,在未来任何高端冲突中,太空都很可能成为战场,比如美国和中国之间的冲突。无论如何,LeoLabs公司的数据为中国反卫星能力不断增强的能力提供了新的证据。  针对外媒炒作的太空军事化问题,我外交部,国防部有过多次回应。外交部发言人赵立坚19日表示,美方应采取负责任的外空行为,停止推进外空军事化武器化进程,切实承担起维护外空和平与安全的应有责任。关键字:

"主人我错了请把它关掉好不好",  每经记者文巧实习记者岳楚鹏    每经编辑高涵      当地时间8月26日,OpenAI硬件设施负责人TrevorCai在HotChips2024上发表了长达一小时的--**--  每经记者文巧实习记者岳楚鹏    每经编辑高涵      当地时间8月26日,OpenAI硬件设施负责人TrevorCai在HotChips2024上发表了长达一小时的演讲,主题为“构建可扩展的AI基础设施”。他指出,OpenAI的一项重要观察结果是,扩大规模可以产生更好、更有用的人工智能(AI)。  作为全球芯片行业影响力最大的会议之一,HotChips于每年8月份在斯坦福大学举行。不同于其他行业会议以学术研究为主,HotChips是一场产业界的盛会,各大处理器公司会在每年的会上展现他们最新的产品以及在研的产品。  《每日经济新闻》记者注意到,AI浪潮推动数据中心激增,同时也伴随着能源需求的激增。在这样的背景下,此次的HotChips大会上,围绕人工智能的议题比以往任何一届都更加活跃。TrevorCai的演讲着眼于解决能源和算力之间的问题,英特尔、IBM和英伟达等则是提出了更节能的技术方案。  摩根士丹利在8月份发布的研究中预测称,生成式AI的电力需求将在未来几年内每年飙升75%,预计到2026年,其消耗的能源量将与西班牙在2022年的消耗量相当。科技巨头们该如何应对能源挑战?  聚焦“节能方案”  当地时间8月26日,一年一度的半导体企业盛会HotChips2024在斯坦福大学纪念礼堂举行,今年是第36届。  从会议第一天的情况来看,大部分的话题都集中在了更节能、安全且可扩展的大规模AI服务器部署方案上。  OpenAI硬件负责人TrevorCai发表了“可预测的扩展和基础设施”主题演讲,谈到了提升计算能力所带来的可预测的扩展效益,这也是OpenAI自成立之初就关注的重点。一个重要的观察结果是,扩大规模可以产生更好、更有用的人工智能。“每次计算量翻倍,都会得到更好的结果。模型的能力和计算资源的消耗是呈指数级别上升的。自2018年以来,行业中前沿模型的计算量每年增长约4倍。”他说道。  最初,GPT-1只需几周的时间完成训练。如今,它已经扩展到需要庞大的GPU集群。因此,OpenAI认为AI的基础建设需要大量投资,因为计算能力的提升已经产生了超过8个数量级的效益。  似乎是为了呼应OpenAI的演讲,各大公司的演讲也不约而同地提到了大规模部署AI服务器的计划方案。  IBM在大会上披露了即将推出的IBMTelumII处理器和IBMSpyre加速器的架构细节。新技术旨在显著扩展下一代IBMZ大型机系统的处理能力,通过一种新的AI集成方法帮助加速传统AI模型和大型语言AI模型的协同使用。IBM特别强调这次更新的先进I/O技术旨在降低能耗和数据中心占用空间。  英伟达也在大会上放出了最新的AI集群架构Blackwell的相关消息。英伟达称,Blackwell拥有6项革命性技术,可支持多达10万亿参数的模型进行AI训练和实时大语言模型(LLM)推理。值得注意的是,英伟达的Quasar量化系统用于确定可以使用较低精度的内容,从而减少计算和存储。英伟达表示他们的宗旨就是在提高能源效率的同时为AI和加速计算性能提供新标准。  除此之外,英特尔、博通、海力士等公司的演讲中均提到了更节能的技术方案。  能源需求激增  科技巨头们着眼“更节能的”技术方案的根本原因在于,当前人工智能热潮正在增加更强大的处理器以及保持数据中心冷却所需的能源需求。  当前,微软、Alphabet和Meta等大型科技公司正在投资数十亿美元建设数据中心基础设施,以支持生成式人工智能,但数据中心的激增也伴随着能源需求的激增。  据彭博社报道,仅去年,大型科技公司就向数据中心设施投入了约1050亿美元。谷歌、苹果和特斯拉等公司不断通过新产品和服务增强AI能力。每项AI任务都需要巨大的计算能力,这意味着数据中心会消耗大量电力。国际能源署(IEA)预测,到2026年,全球数据中心每年使用的能源量将相当于日本的电力消耗量。  HuggingFace的人工智能和气候负责人SashaLuccioni提到,虽然训练AI模型需要耗费大量能源(例如,训练GPT-3模型耗费了大约1300兆瓦时的电力,而GPT-4的训练消耗是GPT3的50倍),但通常只进行一次。然而,由于查询量巨大,模型生成响应可能需要更多能源。  例如,当用户向ChatGPT等AI模型提问时,需要向数据中心发送请求,然后强大的处理器会生成响应。这个过程虽然很快,但消耗的能量也是巨大的。根据艾伦人工智能研究所的数据,对ChatGPT进行一次查询所消耗的电量相当于为灯泡点亮20分钟,是简单Google搜索耗电量的10倍以上。  然而,全球的电力资源有限,而数据中心需要持续稳定的电力供应来运行服务器和其他核心运营设备。如果能源供应不稳定,停机可能会给企业和其他用户造成重大经济损失。此外,巨大的能源消耗也引发了人们对环境的担忧。  为应对这一挑战,科技公司们开始寻找解决方案。  部分公司选择更清洁且高效的能源供给,如核能。亚马逊最近在美国宾夕法尼亚州东北部购买了一个价值6.5亿美元的核能数据中心园区设施,该设施将使用核反应堆产生的高达40%的电力,最终使亚马逊能够减少对当地电网的依赖。与此同时,微软聘请了核专家来带头寻找这种替代电源。微软还与核电站运营商签订了合同协议,为其位于弗吉尼亚州的一个数据中心提供电力。  除此之外,科技公司们不仅在前文所提到的一系列芯片节能技术进行努力,也在其他硬件设施和技术上下足了功夫。  谷歌正在开发人工智能专用芯片,例如张量处理单元(TPU),这些芯片针对人工智能任务进行了优化,而不是使用为游戏技术创建的图形处理单元(GPU)。  英伟达针对Blackwell芯片的直接液体冷却系统还宣布了一项研究,研究表明了如何重新利用从服务器中吸收的热量并将其回收到数据中心。据英伟达估计,冷却最多可减少数据中心设施耗电量的28%。  然而,威斯康星大学麦迪逊分校的教授辛克莱提醒,杰文斯悖论在这里依然适用。“提高人工智能的效率,虽然减少了单次能耗,但整体使用率的增加最终会导致总体能耗的上升。”辛克莱解释道。这个悖论不仅适用于19世纪的火车煤炭使用,同样适用于当今的人工智能和电力消耗。海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP文章关键词:

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作者:牟翊涵



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