【在7年跑了6个程序员后，开发商找来零基础的粉丝做游戏】在最新正作发售一个月后的时间点，AiD在自己的网页上发布了一篇万字长文，

【在7年跑了6个程序员后，开发商找来零基础的粉丝做游戏】在最新正作发售一个月后的时间点，AiD在自己的网页上发布了一篇万字长文，将这些年来的辛酸苦辣一并与粉丝共享。全文没有技巧只有感情，向粉丝们交代了这些年AiD险恶的开发环境。这篇文章的核心思想也很容易概括，千言万语汇作一句话：“我们找不到程序员。” #抽屉IT

万字解读Telegram发家史：Pavel Durov如何变成「Facebook反抗者」

万字解读Telegram发家史：Pavel Durov如何变成「Facebook反抗者」 这一篇文章可以帮助读者了解Telegram和它的创始人 Pavel Durov。 全文概括： 1、成立 VKontakte。在尝试打造更好的 WhatsApp 之前，Pavel Durov 创建了俄罗斯版的 Facebook。尽管扎克伯格的故事引人入胜，但 Pavel Durov 的故事更令人兴奋。 2、启动 Telegram。Pavel Durov从他的老公司被赶下台后，开始着手建立 Telegram。为了发展这款应用程序，他不得不应对 FBI 的干预和 SEC 的暴虐。 3、不寻常的融资。 Pavel Durov 采用非正统的方式为 Telegram 融资，以避免从风险资本家那里筹集资金。他不仅自己支付了大部分开发费用，而且还转向了 ICO 和债券发行。 4、擅长产品。 Telegram 是在 WhatsApp 之后创立的，但现在，它显然已经是社交媒体产品的领导者。Telegram 支持更大的群组、更多格式和一系列不同的功能。 5、资金的烦恼。该公司的大部分声誉依赖于其对隐私的承诺。这使得基于广告的商业模式不适合。 Telegram 已经尝试了促销和其他支付方式，但没有取得突破性的成功。 6、展望未来。不过，我们有理由对 Telegram 保持乐观，其他消息应用程序已经找到了创造性的货币化方式，尤其是中国的微信和日本的 LINE。 全文：

李开复：中国需要自己的ChatGPT时刻 2024将是爆发年

李开复：中国需要自己的ChatGPT时刻 2024将是爆发年 万知支持中文和英文，可以解读财务报告，做会议记录，还能快速阅读长达60万字的埃隆·马斯克(Elon Musk)传记，并给出一个快速简介。李开复在接受彭博社采访时表示，中国需要自己的“ChatGPT时刻”来提高人们的兴趣、加快普及和投资。“对美国人来说，这一刻发生在17个月前，”李开复在北京通过会议平台Zoom接受采访时说，“中国用户还没有体验到ChatGPT时刻。目前为止，中国的聊天机器人或工具都不够好。”与许多全球AI创业公司不同的是，李开复透露零一万物已接近盈利。在对这些模型进行中文和通用数据集的训练之后，李开复正在将这些模型和应用程序推向全球，并与国内外客户签约以增加明年的收入。“2024年将是中国生成式AI应用的爆发年。”李开复称。李开复表示，零一万物将在几周内完成2.5亿美元Pre-A轮融资的第二部分融资，并将在年底前开始为其A轮融资寻找投资者。该公司还精简了硬件和软件流程，以最大限度地降本增效。“当GPT-5到来时，我们将更落后。”李开复称，他指的是传闻中的OpenAI下一代AI大模型。但是，零一万物专注于开发让人们承受得起的AI模型，而不是规模庞大、更昂贵的模型。“你可以建造一艘巨大的宇宙飞船，但它能把你从萨克拉门托带到旧金山吗？”他问道。 ... PC版： 手机版：

看完马斯克控诉OpenAI的万字报告 感觉他可能真被骗惨了

看完马斯克控诉OpenAI的万字报告 感觉他可能真被骗惨了 其实吧，两家扯头花这事已经蛮久了，马斯克早就在推上炮轰过 OpenAI 很多次了。甚至去年 4 月份的时候，就有人在推上问马斯克：为什么不起诉 OpenAI 欺骗他。马斯克还回复说：等着瞧。。事实证明，老马言必行，行必果。当然了， OpenAI 也完全没在怂，据 Axios 消息，内部坚决否认指控。OpenAI 的首席执行官，还嘲讽：“ 可能源于其如今没有参与公司的遗憾。”奥特曼也在推上回复道：随时奉陪。不过，世超看完这份 1.2 万字的诉讼文件，却想说 OpenAI 这回，可能确实有点麻烦了。且听我把这份报告，拆开来说道说道。马斯克控诉了包括合同违约、违反信托责任、不公平商业行为在内的 5 项罪名。要求归还收入，把技术开源，恢复非营利。其诉讼的核心，概括起来就是：OpenAI 这小子，违背了造福全人类的非营利性的创立协议，成了给微软赚钱的工具。“ 寻求开源技术以造福公众 ”这个目标，不仅仅是奥特曼给马斯克的口头承诺。更被写在了 OpenAI 的公司注册证里。不仅要专注人类利益，做到非营利，更要采用开源模式。结果，你这个浓眉大眼的 OpenAI 一个都没做到。先是从一家非营利组织，变成有限营利。其次马斯克想不明白的是，说好了要开源，为什么 GPT-4 都发布一年了，还把设计藏着掖着？既不愿意开源，也不透露技术细节。但却把自家底裤都露给微软看。还在 2019 年，和微软签了一份协议，约定将预 AGI 技术独家授权给微软。按照诉讼文件的说法， OpenAI 嘴上喊着造福公众，其实已经让 GPT-4 成为了微软的专有算法，集成在了 Office 套件里。微软可以通过向公众销售 GPT-4 ，获得巨额的收益。再加上 OpenAI 手上有的，可不仅仅是一个 GPT-4 。比如他们还在开发一个叫 Q* 的秘密项目，强到连内部员工都曾经警告过它的潜在力量。这些机密技术，是否包括也在这份独家授权的协议里？马斯克还甩出一堆说法，来佐证在微软面前， OpenAI 早就没有那么独立了。去年那场精彩纷呈的逼宫大戏，是微软不断强制施压，才逼迫奥特曼复职。而根据诉讼报告里的船新解读，董事会被大洗牌之后，原来内部那些保证非营利性使命的结构彻底被打破了。今年 1 月，微软的副总裁更是大摇大摆地加入了 OpenAI 董事会。如果那次奥特曼返厂不成功，微软也最有可能会得到 OpenAI 所有成果。因为，奥特曼离开董事会后，大胆放言过：就算 OpenAI 没了，他都不担心。因为他们拥有着人才、计算能力、数据、和所有。意味着 OpenAI 要是不接纳，他就能带着所有成果，拎包入住微软。这一系列操作，难怪马斯克会指控说，现在的 OepnAI 早已经成了微软这家世界最大科技公司的闭源子公司。开发所谓的造福人类的通用人工智能，都是 TMD 扯淡，只不过想多赚几个子儿。OpenAI 种种变心行为，伤透马斯克的心。字里行间，都在哭诉自己是如何被奥特曼背叛的。当初奥特曼是怎么主动找到自己，怎么承诺说，携手搞个非营利性组织对抗Google。当年动了心的马斯克是鞍前马后，又是用自己的人脉来招人，一通电话一封邮件地联系。又是几千万地往里砸， 2016 到 2020 年，马斯克贡献了超过 4400 万美元。甚至，连 OpenAI 的办公室都是他找的、他租的，第一台超级计算机也是他买的。咋我一把屎一把尿把 OpenAI 拉扯大了，到头来却被耍了。马斯克形容这种感觉，就好像你给一个保护亚马逊雨林的非营利组织捐款，然后他转头整了一个捞钱的亚马逊伐木公司，用你捐赠的成果去砍树了。马斯克实在想不通。自己砸了快 1 亿美元，一手奶大的非营利组织，是怎么变成估值 300 亿美元的营利组织的？他还把这个问题上升了一个高度。如果 OpenAI 能继续这么操作，那是不是所有创业者，都可以打着非营利的幌子骗捐款。等研究成功之后，再转头去开一家新公司捞钱。。这就是为什么我说 OpenAI 这次可能真的有点麻烦了。马斯克不仅用这个来要挟说把该开源的技术开源了，变回非营利组织，还要求返还合同期间的收入。可能你看到这，会觉得 “ 什么全人类不全人类，都是些冠冕堂皇的屁话 ” 。在商言商。马斯克没准就是觉得自己的 X AI 干不过人家，怕两家强强联手，导致自己在 AI 这块没饭吃了。说实话还真不一定，让我们把时间倒带回 2012 年。那年老马遇到 DeepMind 的联合创始人，对方跟他说了 AI 对于人类社会非常危险，以后可能再不需要人了之类的话。一位投资人还放话说，他能为人类做的最好的事情，就是当场射杀 Deep Mind 的创始人。此言一出，在马斯克心中种下了一颗“ AI 会威胁人类 ” 的种子。从此之后，他就成了一名 AI 安全的传教士。甚至特地去联系了奥巴马，说 AI 很危险，你们快管一管吧。当然，最后结果是人家根本没鸟他。后面，又动手阻挠Google对 Deepmind 下手。13 年的时候，Google要收购 Deepmind 。老马跟人家创始人热聊了一个多小时，想要出资收购。可惜最后也夭折了。直到 2015 年，他遇到了命中注定的奥特曼。两个人理念一拍即合，奥特曼主动提出说：老马，我们一起建一个非营利性的人工智能实验室，赶超Google吧。也就是这句话，引发了后续一连串的连锁反应。所以说，至少从这几点来看，老马是言行一致的。只不过这到底是他纯粹的想法，还是掺杂了搅局 OpenAI 的念头，这就不得而知了。除了上述内容之外，他还要求彻查 OpenAI 的捐款项目情况，以及GPT-4 到底是不是 AGI。说实话，比 OpenAI 营利不营利，世超更关心这些确实被隐藏的内容。还有 Q* 算法的真面目是啥？GPT-4 的核心技术是什么？差友们也别太担心，这出戏不会让我们等太久。这场诉讼，目前定于 2024 年 7 月 31 号召开案件管理会议。相信到时候，将会是一场非常精彩纷呈的辩论。 ... PC版： 手机版：

所有人都可以加入反抗，随时都可以，只要您知道该怎么做。完全没有必要因尚未看到千军万马的街头壮观而沮丧，只要您能保持良知和对正义的

所有人都可以加入反抗，随时都可以，只要您知道该怎么做。完全没有必要因尚未看到千军万马的街头壮观而沮丧，只要您能保持良知和对正义的信念，行动方案就在您的手边。 以下是来自白俄罗斯反抗运动的公告，我们相信这些建议对中国朋友同样具有重要意义 向所有行动者致敬！白俄罗斯人，感谢大家在过去的一天里所做的一切！这是一个新的参考点。我们今天成功地做了很多事： 白俄罗斯人民克服了恐惧，在沉寂一年多后第一次走上街头，再次见到了彼此。 第38卫队ODSRB旅传奇旅长 Valery Sakhashchik 向军队发表公开讲话，呼吁士兵拒绝服从。 白俄罗斯铁路公司的内部网络遭到网络游击队和 Supratsiou 反抗运动的攻击，服务中断。 为了阻止梯队向乌克兰边境移动，BYPOL 的“Peramoga”计划阻止了铁路轨道上军事装备的移动。并且没有影响乘客的安全。 散居国外的白俄罗斯人纷纷在世界各地举行抗议活动，表明白俄罗斯人民支持乌克兰人民。 信息渠道仍像以往一样连贯地工作。 乌克兰今天看到了我们白俄罗斯人的支持，看到了我们对战争和对派遣白俄罗斯军队参战的强烈抗议。 我们需要从现在开始保持这种势头。白俄罗斯政权违背人民的意愿，成为战争的帮凶，我们必须继续阻止战争，防止白俄罗斯人民的死亡。 以下是对所有人的行动号召： 1. 停止虚假信息的传播。明天来上班，不是为了工作，而是为了与你的同事交谈 即使是那些与你意见不一致的人。向他们解释正在进行的战争，谁是侵略者，我们的国家是如何被卷入的，以及后果是什么。所有人都可以去与身边的人交谈。 2. 阻断交通。下午6点前下班后聚在一起，到你所在城市的火车站。没有人可以禁止你进入车站大楼。没有人可以禁止你去和其他白俄罗斯人在车站见面，用人流堵塞交通，所有汽车尽可能鸣笛。没有人可以禁止你在任何地方排长队，队伍会一直排到车站广场。 3. 集体摸鱼。除了现场员工外，没有其他人能知道如何破坏其雇主企业或机构的工作，让设备因未知原因停止或工作减慢。如果你是内部人，加入“Workers Rukh”和“Peramog”行动计划，集体摸鱼。 4. 停止军事行动。如果你的亲人或熟人被征召入伍，请联系他们。解释为什么这是犯罪的战争，告诉他们在乌克兰等待他们的是什么，建议他们投降并放下武器，或逃避征兵。 这仅仅是个开始。我们的任务是有计划地逐日停止帮助统治阶级维持战争的基础设施 包括某些企业的运作、交通系统、和通信。我们将继续与行动者协商，并一步步告诉您下一步行动的具体步骤。 ​​#russia #Ukraine #Belarus #protest

黄仁勋COMPUTEX2024演讲1.6万字全程实录：我们正在经历计算通货膨胀

黄仁勋COMPUTEX2024演讲1.6万字全程实录：我们正在经历计算通货膨胀 这场演讲涵盖了从 AI 基础技术到未来机器人和生成式 AI 在各个行业的应用，全面展示了英伟达在推动计算技术变革方面的卓越成就。黄仁勋表示，英伟达位于计算机图形、模拟和 AI 的交汇处，这是英伟达的灵魂。今天展示给我们的一切都是模拟的，它是数学、科学、计算机科学、令人惊叹的计算机架构的结合。这些都不是动画，而是自制的，英伟达把它全部融入了 Omniverse 虚拟世界。加速计算与 AI黄仁勋表示，我们所看到的一切的基础是两项基本技术，加速计算和在 Omniverse 内部运行的AI，这两股计算的基本力量，将重新塑造计算机行业。计算机行业已有 60 年的历史。在很多方面，今天所做的一切都是在 1964 年黄仁勋出生后一年发明的。IBM System 360 引入了中央处理单元、通用计算、通过操作系统实现硬件和软件的分离、多任务处理、IO子系统、DMA以及今天使用的各种技术。架构兼容性、向后兼容性、系列兼容性，所有今天对计算机了解的东西，大部分在1964 年就已经描述出来了。当然，PC 革命使计算民主化，把它放在了每个人的手中和家中。2007 年，iPhone 引入了移动计算，把计算机放进了我们的口袋。从那时起，一切都在连接并随时运行通过移动云。这 60 年来，我们只见证了两三次，确实不多，其实就两三次，主要的技术变革，计算的两三次构造转变，而我们即将再次见证这一切的发生。有两件基本的事情正在发生。首先是处理器，即计算机行业运行的引擎，中央处理单元的性能提升显著放缓。然而，我们需要进行的计算量仍然在迅速增长，呈指数级增长。如果处理需求，数据需要处理的量继续指数级增长但性能没有，计算通货膨胀将会发生。事实上，现在就看到了这一点。全球数据中心使用的电力量正在大幅增长。计算成本也在增长。我们正在经历计算通货膨胀。当然，这种情况不能继续下去。数据量将继续以指数级增长，而 CPU 性能提升将永远不会恢复。我们有更好的方法。近二十年来，英伟达一直在研究加速计算。CUDA 增强了 CPU，卸载并加速了专用处理器可以更好完成的工作。事实上，性能非常出色，现在很明显，随着 CPU 性能提升放缓并最终显著停止，应该加速一切。黄仁勋预测，所有需要大量处理的应用程序都会被加速，当然每个数据中心在不久的将来都会被加速。现在加速计算是非常合理的。如果你看看一个应用程序，这里100t 代表 100 单位时间，它可能是100秒，也可能是 100 小时。在很多情况下，如你所知，现在正在研究运行 100 天的 AI 应用程序。1T 代码是指需要顺序处理的代码，其中单线程CPU是非常关键的。操作系统控制逻辑非常重要，需要一条指令接着一条指令地执行。然而，有很多算法，比如计算机图形处理，可以完全并行操作。计算机图形处理、图像处理、物理模拟、组合优化、图处理、数据库处理，当然还有深度学习中非常著名的线性代数，这些算法都非常适合通过并行处理来加速。因此，发明了一种架构，通过在 CPU 上添加 GPU 来实现。专用处理器可以将耗时很长的任务加速到极快的速度。因为这两个处理器可以并肩工作，它们都是自主的，独立的，可以将原本需要 100 个时间单位的任务加速到 1 个时间单位，速度的提升是难以置信的，效果非常显著，速度提升了 100 倍，但功耗只增加了大约三倍，成本只增加了约 50%。在 PC 行业一直这样做，英伟达在1000 美元 PC 上加一个 500 美元 GeForce GPU，性能会大幅提升。英伟达在数据中心也这样做，一个价值十亿美元的数据中心，加上 5 亿美元的GPU，突然间它就变成了一个 AI 工厂，这种情况正在全球各地发生。节省的成本非常惊人。每花一美元就能获得 60 倍的性能提升，速度提升了 100倍，而功耗只增加了三倍，成本只增加了 1.5倍。这种节省是难以置信的。节省的成本可以用美元来衡量。很明显，许多公司在云端处理数据上花费了数亿美元。如果这些过程被加速，不难想象可以节省数亿美元。这是因为在通用计算上已经经历了很长时间的通货膨胀。现在终于决定加速计算，有大量被捕获的损失可以现在回收，许多被保留的浪费可以从系统中释放出来。这将转化为金钱的节省和能源的节省，这也是为什么黄仁勋常说‘买得越多，省得越多’。黄仁勋还表示，加速计算确实带来了非凡的成果，但它并不容易。为什么它能省这么多钱，但这么长时间以来人们却没有这样做呢？原因是因为这非常难。没有一种软件可以通过C编译器运行，突然间应用程序就快了100倍。这甚至不合逻辑。如果可以做到这一点，他们早就改造 CPU了。事实上，必须重写软件，这是最难的部分。软件必须完全重写，以便能够重新表达在 CPU 上编写的算法，使其能够被加速、卸载并行运行。这种计算机科学的练习极其困难。黄仁勋表示，在过去 20 年里，英伟达让全世界变得更容易。当然，非常著名 cuDNN，即处理神经网络的深度学习库。英伟达有一个 AI 物理库，可以用于流体动力学和许多其他应用中，神经网络必须遵守物理定律。英伟达有一个叫 Arial Ran 新的伟大库，它是一个 CUDA 加速 5G 无线电，能够像定义世界网络互联网一样定义和加速电信网络。加速的能力使我们能够将所有的电信转变为与云计算平台相同类型的平台。cuLITHO 是一个计算光刻平台，能够处理芯片制造中最计算密集的部分制作掩膜。台积电正在使用 cuLITHO 进行生产，节省了大量的能源和金钱。台积电的目标是加速他们的堆栈，以便为进一步的算法和更深入、更窄的晶体管的计算做好准备。Parabricks 是英伟达基因测序库，它是世界上吞吐量最高的基因测序库。cuOpt是一个用于组合优化、路线规划优化的令人难以置信的库，用于解决旅行商问题，非常复杂。科学家们普遍认为需要量子计算机来解决这个问题。英伟达创造了一个在加速计算上运行的算法，运行速度极快，创下了23项世界纪录。cuQuantum是一个量子计算机的模拟系统。如果你想设计一个量子计算机，你需要一个模拟器。如果你想设计量子算法，你需要一个量子模拟器。如果量子计算机不存在，你如何设计这些量子计算机，创建这些量子算法呢？你使用今天世界上最快的计算机，当然就是NVIDIA CUDA。在上面，英伟达有一个模拟器，可以模拟量子计算机。它被全世界数十万研究人员使用，并集成到所有领先的量子计算框架中，广泛用于科学超级计算中心。cuDF是一个令人难以置信的数据处理库。数据处理消耗了今天云端支出的绝大部分，所有这些都应该被加速。cuDF加速了世界上使用的主要库，比如Spark，许多公司可能都在使用Spark，Pandas，一个新的叫做Polars的库，当然还有NetworkX，一个图处理数据库库。这些只是一些例子，还有很多其他的。黄仁勋表示，英伟达必须创建这些库，以便让生态系统能够利用加速计算。如果英伟达没有创建cuDNN，光有 CUDA 是不可能让全世界的深度学习科学家使用的，因为 CUDA、TensorFlow 和 PyTorch中使用的算法之间的距离太远了。这几乎像是在没有OpenGL 情况下做计算机图形处理，或者没有 SQL 的情况下进行数据处理。这些特定领域的库是英伟达的珍宝，总共有350个库。正是这些库使英伟达能够打开如此多的市场。上周，Google 宣布在云端加速 Pandas，这是世界上最流行的数据科学库。你们中的许多人可能已经在使用Pandas，它被全球 1000 万数据科学家使用，每月下载1.7 亿次。 PC版： 手机版：