华为申请遥遥领先商标天眼查App显示，近日，华为技术有限公司申请注册“遥遥领先”商标，国际分类为运输工具、科学仪器，当前商标状态

华为申请遥遥领先商标 天眼查App显示，近日，华为技术有限公司申请注册“遥遥领先”商标，国际分类为运输工具、科学仪器，当前商标状态为等待实质审查。 标签: #华为 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

美国芯片制造技术本可以遥遥领先 都怪英特尔

美国芯片制造技术本可以遥遥领先 都怪英特尔 极紫外（EUV）光刻机无疑是当前世界上最关键的电子设备。这些机器的出现使得人们能制造出具有突破性处理能力的芯片，为新一代人工智能工具铺设了发展道路。例如，ChatGPT和谷歌Gemini等人工智能平台，其执行的复杂、多层次计算任务大大加速了许多原本需要人工操作的流程。在这种情况下，获取EUV技术对美国和中国来说已成为一个国家经济安全的战略关键。目前全球面临的一大问题是，只有阿斯麦一家公司生产EUV光刻机。这些设备体积庞大，相当于一辆公交车大小，每台的成本超过2亿美元。到目前为止，阿斯麦已经售出了200多台EUV光刻机，其股票成为欧洲市场上最有价值的科技股，总市值超过3500亿美元。那么美国是如何放弃对这一关键技术的控制权的呢？部分原因在于，当年只有少数行业高管认为EUV光刻机技术是可行的。而另一个原因是，长期以来作为全球最大芯片制造商的英特尔公司出现了重大的战略误判。近乎原子尺度硅芯片由晶体管组成，本质上是一系列门和开关，它们构成了现代计算中0和1的物理基础。为了让计算机更为强大，芯片工程师们一直在努力将晶体管做得更小。上世纪中叶发明的第一批晶体管长度约为一厘米，而现在，它们的宽度仅为几纳米，即十亿分之几米。在制造芯片的最初几十年中，人们使用可见光在硅片上刻蚀图案来制造晶体管，这一过程称为光刻。随后，整个行业转向了紫外光技术。到了20世纪80年代，科学家们开始探索如何将芯片制造推进到接近原子规模，以保持技术创新的步伐。总部位于新泽西州的贝尔实验室的研究人员开始研究极紫外线技术，随后美国能源部的三个国家实验室劳伦斯利弗莫尔实验室、劳伦斯伯克利实验室和桑迪亚实验室也加入了研究。美国能源部最终为这项研究投入了数亿美元。芯片制造商的冒险随着这些机构在关键技术环节取得进展，他们意识到要将这种技术推向市场，行业支持是必不可少的。1997年，一家名为EUV LLC的公私合营机构成立，其成员包括美国的英特尔、AMD和摩托罗拉公司。光刻设备制造商硅谷集团(Silicon Valley Group Inc.)以及荷兰的阿斯麦后来也加入了该机构，阿斯麦同时还参与了欧洲一个类似的EUV研究联盟。当时，日本的尼康和佳能是光刻领域的领头羊，被视为美国在芯片制造领域的主要威胁。因此，美国选择不在新一代技术竞争中支持日本，而是转向支持硅谷集团和阿斯麦。阿斯麦全力投入到EUV技术的研发中，并在接下来的几年里深入挖掘其技术潜力。2001年，阿斯麦斥资11亿美元收购了硅谷集团，从而在竞争中取得了优势。当时，阿斯麦预计到2006年EUV技术将具备商业可行性。技术挑战事实证明，这种看法过于乐观。EUV技术极其复杂，它涉及使用高功率激光以每秒五万次的速度轰击锡滴，产生可以发射极紫外光的等离子体。由于这种光在地球自然环境中会被空气吸收，整个过程必须在真空中进行。然后，通过一系列镜子将光线聚焦并反射到掩膜板上。掩膜板可以阻挡和吸收部分光线，从而形成要刻蚀到芯片上的电路图案。考虑到操作规模近乎原子级，由德国蔡司公司制造的镜子必须极其平滑：最大瑕疵也只能高出一个原子。阿斯麦表示，如果将这些镜子比作一个国家的面积，最高的凸起不会超过1毫米。激光轰击熔化锡的过程同样棘手，需定期清理，导致设备频繁停机。这样的设备要经济实惠几乎难以想象，尤其是半导体制造设备需要无休止地运转，每周七天、每天二十四小时，以证明数十亿美元的投资是合理的。直到2012年，业界才开始认为这项技术可能是可行的，尽管仍需巨额投资。因此，阿斯麦转向了其最大的客户：台积电投资了14亿美元，三星电子投资了9.74亿美元，而英特尔承诺最多投资41亿美元。当时，这三家芯片制造商共持有阿斯麦约四分之一的股份。这一策略最终取得了成功。到2018年，阿斯麦开始大规模出货EUV光刻机。尽管早期的绝大多数工作都是在美国完成的，并且英特尔是阿斯麦的最大产业支持者，但首代机器并没有一台交付给英特尔。制程工艺这并非阿斯麦的决定，而是英特尔的选择。当时的英特尔首席执行官布莱恩·科再奇（Brian Krzanich）对这项技术是否能产生经济效益缺乏信心，他决定继续依赖现有技术，直到EUV技术中的问题得到解决。科再奇对此有足够的信心，毕竟在尖端芯片制造工艺方面，英特尔一直处于行业领先地位。然而，这最终证明是一个错误。大约在2018年，使用EUV技术的台积电在技术上首次超越了英特尔。台积电承接芯片代工业务，为苹果、英伟达和AMD等客户进行生产。与此同时，英特尔采用的“多重光刻”替代技术在可靠性方面遇到问题。当英特尔的工艺调整至能够量产芯片时，台积电和三星已经开始生产更先进的芯片。英特尔仍在为自己的误判付出代价。2021年接任英特尔首席执行官的帕特·盖尔辛格（Pat Gelsinger）在今年四月份表示：“我们采取了多种措施来避免对EUV光刻机的依赖，但正如你所见，这导致我们在芯片的功率、性能、尺寸和成本方面都存在不足。”股市也反映了这一错误的严重性。早在2012年投资阿斯麦时，英特尔的市值是英伟达的15倍，几乎是台积电的两倍。而现在，英特尔的市值仅是这两家公司的一小部分：英特尔市值为1640亿美元，台积电市值为6500亿美元，英伟达市值达到2.2万亿美元。这在很大程度上是因为英特尔未能掌握EUV技术。盖尔辛格急于确保自己不会重蹈覆辙。英特尔正在大力投资于新一代EUV技术：高数值孔径技术。这种方法采用新光学系统将光线聚焦至更小点上，英特尔已在俄勒冈州安装第一台预生产模型。 ... PC版： 手机版：

“弱智吧”帖子训练AI效果遥遥领先？研究团队回应

“弱智吧”帖子训练AI效果遥遥领先？研究团队回应 白岳霖是中国科学院深圳先进技术研究院三年级硕士生。他的团队在题为“COIG-CQIA: Quality is All You Need for Chinese Instruction Fine-tuning”的研究中，使用“弱智吧标题+GPT-4回答”微调后的大模型评估结果，超过了他们收集的其他有监督微调（SFT）指令集数据。后者来自包括知乎、百科、豆瓣、小红书等社交平台。对此，业内人士表示“看论文看到哈哈大笑”。网友纷纷跟帖评论：“这把‘弱智吧’上大分”“大智若愚”“‘弱智吧’才是人类面对AI的最后一道堡垒”。“没想到这个工作‘出圈’了，但网上存在一些错误解读，比如有人拿这个研究调侃‘知乎不如弱智吧’。”作为论文共同第一作者，白岳霖告诉《中国科学报》，这篇文章的作者来自国内外多个顶尖机构，“考虑到团队学术声誉与社会影响，这些误读有必要澄清一下”。白岳霖“上大分”的不是“弱智吧”“弱智吧”是百度贴吧的一个子论坛。在这个论坛中，用户经常发布包含双关语、多义词、因果倒置和谐音词等具有挑战性的内容，很多内容设计有逻辑陷阱，即使对人类来说也颇具挑战。弱智吧帖子标题的风格大概如下：“一个半小时是几个半小时？”“陨石为什么总是落在陨石坑里？”“人如果只剩一个心脏还能活吗？”“蓝牙耳机坏了，去医院挂耳科还是牙科？”“弱智吧”截图还有一些幽默发言角度清奇：“生鱼片是死鱼片”“等红灯是在等绿灯”“咖啡因来自咖啡果”“救火是在灭火”“指南针主要是指北”“小明打开水龙头是因为开水龙头烫到了小明的手”……正因为“弱智吧”中许多提问脑洞大开，这些问题常被用来测试大模型的能力。这样的语料数据，自然也逃不过研究团队的“法眼”。此外，《中国科学报》了解到，这支研究团队的平均年龄只有20多岁，大多为在读硕士生和博士生。他们经常光顾知乎、豆瓣、小红书等平台，当然也少不了“弱智吧”。当他们决定“手搓”一个高质量的中文指令微调数据集时，“弱智吧”相关语料自然地成为他们的一个选择。不过，并不像传说的那样“弱智吧8项测试第一，远超知乎豆瓣小红书”“竟成最佳中文AI训练数据”。实际上，在Yi-34B大模型上表现上佳的，不单纯是“弱智吧”。具体来说，弱智吧只贡献了个标题。论文提到，研究团队收集了“弱智吧”上点赞数最多的500个帖子，并使用这些帖子的标题作为指令，使用GPT-4生成相应的回复。而对于由GPT-4生成的回复，研究团队还进行了人工审核、优化与筛选，并最终获得了240对（指令，响应）样本。使用这240对样本训练过的Yi-34B大模型，在Belle-Eval测试集上录得高分。Ruozhiba来源的数据集训练效果遥遥领先于其他数据源。图片截自论文要指出的是，除“弱智吧”之外，知乎、小红书、豆瓣、百科等来源的数据，研究团队并没有借助GPT-4去生成回答，而是采用严格的数据过滤，最大程度保留网络中人类撰写的高质量内容。以拥有大量高质量用户生产内容的知乎为例，研究团队设置了“高赞回答”等筛选条件，经内容过滤、评分后，即采用得分较高的原内容。相形之下，研究团队仅使用弱智吧帖子的标题作为训练大模型的指令，完全没有包含网友的回帖和评论，而是使用GPT4辅助人工构造了回复答案。因此，面对网上“‘弱智吧’上大分”之类的言论，白岳霖回应说：“网络上的宣传过分夸大事实。”“许多读者误以为我们使用‘弱智吧’网友的评论训练大模型就可以达到很好的效果，事实上，我们仅保留了弱智吧帖子的标题。”白岳霖说：“实验结果并不能代表弱智吧，因为数据实际上相当于多方（网友、作者们和大模型系统）协同构造的。”对各平台来源的数据“跑分”并非研究本意研究团队为何仅针对“弱智吧”作文章？“因为我们的目标是构建符合大模型指令微调质量需求的数据，而贴吧中网友的评论通常不适合直接作为微调数据，因此我们并没有将‘弱智吧’网友的评论纳入我们的数据中。”白岳霖告诉《中国科学报》。论文通讯作者、加拿大滑铁卢大学博士生张舸进一步向《中国科学报》解释：“‘弱智吧’中网友们绞尽脑汁想出来的‘弱智问题’，的确为大模型提供了角度清奇的高质量指令。但是帖子的回答，却有很多冒犯性表述甚至事实性错误，许多回答就是抖机灵、玩梗的，而GPT-4的回答基本上都‘很正经’，经过人工筛选基本上能得到较为可靠的回答。”由于对“弱智吧”数据的“区别对待”在传播中很难被关注到，吃瓜群众很容易就对这项工作产生了误读，认为仅使用“弱智吧”的内容就能将大模型训练出远超其他平台的效果。白岳霖进一步谈到：“我们的实验结果也不能完全代表互联网中的各个平台，任何关于平台对立的情绪都不是我们想要探讨或者希望看到的。”不过，也正是研究团队对“弱智吧”数据的特殊操作，在论文内容发酵后引发了相关人士对实验结果的质疑。有质疑者提出：来自知乎、豆瓣等平台的其它子数据集采样了原内容和网友评论，只有“弱智吧”的子数据集完全不包括网友的评论、而是采用了GPT-4合成的回答这样的回答明显更完善、准确、多样，且最终来评分的居然还是GPT-4。“既当运动员又当裁判员，Evaluation bias（评估偏见）不会爆炸吗？用这种操作误导公众、获取流量，是不是有点过于不严谨了？”对于这一诘问，白岳霖也给出了正面回应。“获取流量并不是我们的初衷，我们也无意哗众取宠，更没有计划或安排任何宣传内容，我们的初衷只是想默默为中文NLP（自然语言处理）社区贡献些高质量数据集；对平台‘跑分’的实验本意，是想观察各平台数据对于测试集中各任务都有哪些影响。”白岳霖解释说。至于为何只有“弱智吧”子集不包括网友评论，正如前述所提到的，也是出于“弱智吧”部分网友评论经判断达不到训练语言模型的回答质量标准，因此决定重新构造回答。而使用GPT-4辅助构造回答，则主要是为了尽可能减少人力投入。白岳霖同时表示，已经注意到有关评估偏见的问题，他们计划在下一版论文更新中“补充人工评估实验”。张舸告诉《中国科学报》，“手搓”一个通用的、高质量的中文指令微调数据集，需要做大量筛选、检查和调优的工作，“是个体力活儿”，能寻求机器帮忙的当然不会放过。一切为了“更适合中国宝宝的AI”张舸是这项研究的核心人物，他也是COIG（Chinese Open Instruction Generalist，中文开源指令数据集）系列工作的发起人之一。张舸谈及发起这项研究的初衷，他告诉《中国科学报》，国内在有关中文指令微调数据集方面，目前还没有质量特别好的开源项目，个别项目也只是“勉强能用”，因此萌生了给业界提供一个完全开源的、包含中文社交媒体数据等在内各种来源的、可以直接微调大模型的数据集的想法。通过筛选收集，构建出具有挑战性的、真实的中文语料互动数据，对于训练和评估大语言模型理解和执行中文指令的能力而言，无疑是极具价值的。最直接地，将有利于减少大模型在回答中出现“幻觉”（模型在输出文本时出现的一些并不符合事实或常识的内容）。在这项工作中，作者团队构建了一个包含4万多条高质量数据的中文指令微调数据集，并将其开源给研究机构、企业等各方，为中文NLP社区提供了宝贵的资源。然而，这项工作繁琐复杂，不仅要去各个平台“爬取”高质量的内容数据，还需要... PC版： 手机版：

特斯拉主动放弃“遥遥领先” 建议老马想清楚了再出牌

特斯拉主动放弃“遥遥领先” 建议老马想清楚了再出牌 访问：Saily - 使用eSIM实现手机全球数据漫游 安全可靠 源自NordVPN 我咋记得一体式压铸，是特斯拉自己带起来的版本推荐出装啊。《 马斯克传 》里有个小故事，说一体化压铸起源只是马斯克随手拆了一辆车模，最终却掀起了汽车行业的工艺革命。这种爽文故事，居然不出续集，多少有点可惜了。不过呢，特斯拉并不是放弃了一体式压铸，只是他们不打算进一步优化了。不过我觉得，即便是只是不打算继续升级，对特斯拉这个一直 “ 遥遥领先 ” 的人设来说，也算是一种 “ 失败 ” 了。毕竟，当年马斯克可在德州工厂喝着啤酒撸着串，吹自家一体式压铸 1.0 又是减重、又是涨续航、又是降成本，还能加快造车节奏，大大滴好。这几年间，像是蔚来、问界、小鹏、极氪、理想们都跟着出装的。去年特斯拉快搞定一体式压铸 2.0 时，大家可都是期待着特斯拉能彻底颠覆造车工艺。结果这样就停下脚步了？实在是有点说不过去吧。上为 model3 的后底板 70 多个零件，下为一体化压铸的 modely 的一体式压铸后底板，只有一个零件帮大家回忆回忆，在去年的投资者日上，马斯克在造车流程上画了一个大饼： “ Unbox  ” 。用上了 “ Unbox ” 就能拼乐高一样拼汽车，能帮特斯拉再来一遍一体式压铸的神奇。而要实现这个目标，首先就要解决的就是，怎么实现一体化压铸 2.0 。船新版本一体化压铸的目标，不再只是解决部分零部件的问题，它打算把友商用 400 多个零部件敲敲打打出来的汽车底部，压铸成一个整体。到了如今，特斯拉却打算转头改成了更成熟的三件式铸造车身下部的套路，也就是和 Model Y 和 Cybertruck 一样了。。。根据各路消息看来，一方面是特斯拉最近业绩、利润压力还真蛮大的，得节流想想赚钱的事儿了；另一方面就是技术上还有难题没搞定。不过，脖子哥觉得大家可能忽略了一点，那就是，一体式压铸工艺到底有没有那么神奇。其实从特斯拉高调引入一体式压铸工艺开始，就有不少人质疑。因为压铸或者说铸造工艺，是人类从茹毛饮血的时候就已经学会了的，汽车行业用压铸制造零部件也不新鲜。奥迪 A8 上用的压铸模具硬说原创性，把大型一体式的压铸件塞进车里，确实是特斯拉首创，但也产生了很多问题。比如品控就是大型一体式压铸件的最大难题，因为涉及的设计、生产环节都十分复杂，最终很难保证质量。所以，网上都有了买到做工有瑕疵的特斯拉，才是正版特斯拉的说法。国内厂商极氪副总裁赵春林，也曾吐槽过特斯拉的 “ 压铸件在极氪根本出不了厂 ” 。即便如此，特斯拉也被曝出过一体式压铸件废品率曾超过 60% 。另一边，一体式压铸工艺降车重、降成本的优点，也在不断遭受质疑。比如降车重这事儿，特斯拉为了解决压铸件热胀冷缩产生的品控问题，选择专门研发了一种免热处理的铝合金。这样的确解决了一部分品控问题，可这种材料的强度又不够了。那为了保证车子的强度，就得多下点料，那减重效果又没那么好了。这是什么面多加水，水多加面的骚操作。。。至于降成本这事儿就更难说了，咱都不算为了实现一体式压铸，投入新技术研发的那些开销了，全权算是为人类点科技树做贡献了。光是工业上，一体式压铸想省钱也很难。大家都知道一体式压铸机压力大、占地面积广了，里面用的模具也又重又大，动不动就是上百吨。带来的问题就是，如果想要换一次模具再生产，得请起重机来操作，至少花 10 个小时才行。而大件的一体式压铸出来的器件，基本没法互用，就像 model Y 的后车体压铸件，没法给 model 3 用。所以，不同于传统车型里的零部件有着大面积通用的情况，一体式压铸很多时候专车专用，大大降低了利用率。而想要要保证压铸机的性价比，根据电动汽车观察家援引业内人士观点估算，得保持至少月产 1.5 万件才行。这就意味着，单车型年销超过 18 万辆才比较好地省钱。而国内去年，总共也只有 10 款左右新能源车勉强销量超过了 18 万辆，就连特斯拉自家的 model3 都没能达到这个销量。。。不仅如此，去年初，特斯拉官方曾亲口表示一体式压铸能够降低后地板组件 40% 的成本，注意，这里说的是后地板组件，并不是全车制造成本。这也是为什么特斯拉掏各种黑科技掏了半天，单车售价还是在 20 多万徘徊，我只能说指望一体式压铸把特斯拉价格打下来，不如指望隔壁锂电池再跌跌。所以，脖子哥觉得一体式压铸最最大的功劳，其实是缩短造车时间和新车型研发周期。缩短造车时间好理解，毕竟零部件少了，造起来当然更快。而减少车型研发周期是因为传统汽车制造中，车身、内外饰、电器等零件三个部分，需要经过三轮综合匹配，基本要花半年时间。可一体式压铸，能够简化零部件的物流和匹配难度，开发周期能直接缩短到 1-2 个月。所以，前两年特斯拉大卖，产能是制约销量的最大问题时，一体式压铸可是帮了大忙的。可是缩短新车型研发周期这事儿，特斯拉显然就没利用好。就在国产新能源突飞猛进的这几年，特斯拉几乎没有新车上市。此前一直被外界认为最适合使用一体式压铸 2.0 的 model 2/Q 迟迟不上线，甚至前不久还被传出项目被砍的新闻。急得马斯克出来怒喷媒体是个大骗子，但说实话，特斯拉最近的幺蛾子这么多，马斯克多少得背点锅的。就在特斯拉这波拉了之前，外界已经有很多人批评马斯克不管特斯拉了。我们从他网上冲浪时的发言也能看出来，马斯克满脑子缠在 AI 、 SpaceX 伟大的火星计划上。最近好不容易把心思放回到车上时，却又一头栽进了自动驾驶的故事里。在马斯克看来，没有自动驾驶，再好的汽车和高级马车没有区别我们没法判断，马斯克喊停一体化压铸 2.0 是他真想抓住这个窗口期，全力攻下 Robotaxi 的技术。还是单纯觉得全底盘一体式压铸技术难度有点大，腹背受敌的特斯拉，急于用更快更简单的方法重振雄风。也可能是，在国内汽车产业链的集群优势下，再卷什么压铸工艺，所能做的无非是把 90 分的答卷提高到 92 分，不如换个思路，把其它短板补上来呢？不过作为我们普通消费者，更烦心的倒是等了好久的 model 2 / Q 短期是用不上 2.0 版本的一体化压铸了。那也可能就意味着价格就没我们期待的那么低，又或者上市的时间没那么快了。国内这车市行情可是瞬息万变，老马我建议你想清楚再出牌喔！撰文：八戒  编辑：江江 & 面线  封面：萱萱图片资料来源：X：@muskauto evolution：Tesla's Mega Castings Are Not Working Well for Giga Gruenheide: Over 60% of RejectsThe Verge：Tesla’s new car-building process could be a huge industrial breakthroughThe Verge：Tesla’s in its flop eraThe Verge：Tesla reportedly shrinks its gigacasting manufacturing ambitions《马斯克传》Bloomberg：马斯克否认特斯拉放弃推出低成本汽车德邦证券：免热铝合金行业深度系列报告 一：多壁垒并举，构筑一体化压 铸基石节点财经：为什么有头有脸的车企都在搞一体化压铸？佐思汽研：2024年汽车一体化压铸行业研究报告远川汽车评论：特斯拉的一体化压铸，其实只有“七分熟”电动汽车观察家：汽车变乐高，一体式压铸是汽车制造的终局吗？ ... PC版： 手机版：