苹果移动处理器现在由台积电在美国生产
台积电亚利桑那晶圆厂投入运营：台积电位于亚利桑那州的首家美国芯片制造厂 (Fab 21) 已开始生产。
Apple 是首个客户： Apple 将成为首家利用该工厂的客户，使用台积电的 5nm 工艺节点（特别是 N4P 版本）生产其 A16 移动处理器。
选择 A16 的意义： 选择用于 iPhone 和 iPad 的高性能芯片 A16，表明了 Apple 和台积电致力于通过这个亚利桑那州项目产生重大影响。
产量平价即将到来：虽然亚利桑那州的产量（生产出的功能性芯片的百分比）与台湾相比略低，但它们正在迅速提高，预计很快就会达到平价。
A16 芯片的潜在应用：文章推测这些在亚利桑那州生产的 A16 芯片可能会用于即将推出的 iPad 或下一代 iPhone SE。
地缘政治影响：这一发展符合美国政府的《CHIPS法案》，旨在增强国内半导体制造能力并减少对外国供应商的依赖。
Tor 还能安全使用吗？
- • 解决问题： Tor 项目承认一则新闻报道引发的担忧，该报道详细介绍了执法部门的一次攻击，该攻击成功使现已停用的 Ricochet 应用程序的用户去匿名化。他们强调，这起事件涉及一款过时的应用程序，并不表明当前的 Tor 浏览器存在任何漏洞。
- • Tor 浏览器保持安全： Tor 项目向用户保证 Tor 浏览器可以安全使用，并继续提供安全和匿名的网络访问。
- • **了解攻击：**此次攻击针对的是特定的较旧通信工具 (Ricochet)，并利用了该应用程序特有的漏洞。它不涉及 Tor 网络本身的任何入侵或漏洞利用。
- • Tor 的攻击防御措施：
- • 网络健康团队： 专门的团队积极监控 Tor 网络的可疑活动并识别潜在的恶意中继。
- • 目录权威投票： 目录权威负责维护 Tor 中继列表，投票删除被标记为有问题的中继。
- • 增强网络多样性的努力： Tor 项目认识到多样化中继网络的重要性，并积极致力于鼓励更多个人和组织贡献中继的举措。 其中包括：
- • Tor 大学挑战赛： 旨在让学生参与到 Tor 网络的贡献中的项目。
- • Tor 网络健康 API： 该工具为开发人员提供有关 Tor 网络健康状况的数据，使他们能够构建支持网络增长和安全的应用程序。
- • 持续改进： Tor 项目强调其对持续开发和改进的承诺。他们鼓励用户保持 Tor 浏览器软件的更新，并遵循安全浏览的最佳实践。
为什么 wordfreq 不会更新
- • 生成式人工智能污染： 大型语言模型 (LLM)（如 ChatGPT）正在生成大量文本，这些文本模仿人类语言，但缺乏真正的含义。这种“混乱”会扭曲词频数据，使其无法进行准确分析。Speer 引用了 ChatGPT 过度使用“delve”一词的例子，人为地夸大了其频率。
- • 数据访问问题：
- • 由于使用条款的限制，Twitter 数据始终存在问题。现在，随着 Twitter 转型为 X 并关闭公共 API，访问有价值的对话数据已不可能。
- • Reddit 也停止提供免费数据档案，现在收取高昂的费用，使得大多数研究人员无法使用。
- • 道德问题： Speer 表示，自己对于在日益被生成式人工智能主导的领域做出贡献感到不安。她批评该行业依赖 OpenAI 和谷歌等强大公司控制的封闭数据集。她担心文本收集项目可能被用来创建利用作家作品的剽窃工具。
- • 转移焦点： Speer 不再在语料库语言学中找到同样的成就感，因为该领域在很大程度上被生成式人工智能所掩盖。她想远离那些她认为有害和不道德的技术。
TIPS: LinkedIn 正在使用每个人的内容来训练他们的 AI 工具
Llama 3.1 Omni 模型
- • LLaMA-Omni：支持语音的大型语言模型
- • LLaMA-Omni 建立在 Llama-3.1-8B-Instruct 之上，后者是一种基于文本的强大大型语言模型，以高质量响应而闻名。
- • 它旨在实现与用户的无缝、自然的语音交互。
- • 主要特点：
- • 低延迟： LLaMA-Omni 实现了极低的延迟（低至 226 毫秒），使对话感觉自然且响应迅速。
- • 同时生成文本和语音： 它可以对口头指令生成文本和语音响应，提供更丰富的用户体验。
- • 高效训练： 仅使用 4 块 GPU，该模型便可在 3 天内完成训练，证明了其效率。
- • 技术组件：
- • 语音编码器： 使用 Whisper-large-v3 模型进行准确的语音到文本的转换。
- • 文本生成： 利用 Llama-3.1-8B-Instruct 模型生成连贯且上下文相关的文本响应。
- • 语音合成： 采用基于单元的 HiFi-GAN 声码器（从 Facebook AI 下载）来产生高质量的合成语音。
- • 入门：
- • 用户需要下载Llama-3.1-8B-Omni模型、Whisper-large-v3和HiFi-GAN声码器。
- • 提供 Python 脚本来运行 Gradio 网络服务器，以进行交互式演示和语音指令文件的本地推理。
- • **引用：**如果他们的研究有用，作者鼓励引用：Fang 等人，“LLaMA-Omni：与大型语言模型的无缝语音交互”（arXiv 预印本 arXiv：2409.06666）。
Moshi：用于实时对话的语音文本基础模型
- • Moshi：实时语音转文本基础模型Moshi 是一个功能强大的开源语音转文本基础模型，专为实时对话应用而设计。它基于 Transformer 架构构建，并在大量文本和音频数据集上进行训练。
- • 主要特点：
- • 实时性能： Moshi 针对低延迟进行了优化，可以近乎即时地转录口语。
- • 高精度： 即使在具有挑战性的声学环境中，该模型在转录语音方面也能实现令人印象深刻的准确性。
- • 开源和可定制： Moshi 的代码和预先训练的权重都是免费提供的，允许开发人员针对特定用例或语言对模型进行微调。
- • **推理选项：**Moshi 通过 Python 和 Rust 实现提供灵活的推理选项：* **Python：**使用 PyTorch 进行推理并提供命令行界面 (
moshi.client) 进行直接交互。* **Rust：**使用moshi-backend二进制文件和可选的 CUDA 或 Metal 加速。它还包括一个可在 访问的 Web UIlocalhost:8998。 - • 量化效率：
-qMoshi 支持量化，以减小模型大小并提高推理速度。您可以通过调整Python 中的标志或在 Rust 中使用不同的配置文件（config.jsonvs. ）来选择 4 位 (q4) 和 8 位 (q8) 量化级别config-q8.json。 - • 增强体验的 Web UI： Web UI 提供了一个与 Moshi 交互的用户友好界面，并包含回声消除等附加功能，以进一步提高音频质量。
- • 客户端选项：除了 Web UI，您还可以使用 Python 和 Rust 的命令行客户端： * Rust 命令行：
cargo run --bin moshi-cli -r -- tui --host localhost*带有 PyTorch 的 Python：python -m moshi.client - • **许可和引用：**Moshi 的代码是根据 MIT 和 Apache 许可证发布的，而模型权重是根据 CC-BY 4.0 许可证提供的。如果您在工作中使用 Moshi，请引用所提供的研究论文。
Qwen2.5：开源7B参数语言模型发布，增强推理和工具调用能力
- • **介绍 Qwen2.5：**这是一套涵盖语言、视觉语言和音频语言领域的开源基础模型。
- • Qwen2.5亮点：
- • **多语言功能：**支持超过 10 种语言，包括英语、中文、日语、韩语、德语、法语、西班牙语、葡萄牙语、俄语和阿拉伯语。
- • **针对指令遵循进行微调：**旨在有效理解和响应用户指令。
- • **增强推理能力：**通过数据缩放技术提高推理能力。
- • 模型大小和可用性： Qwen2.5 有多种尺寸：7B、13B 和 30B 参数。这些模型可在 Hugging Face 上供公众使用。
- • 工具调用支持：
- • Qwen2.5 与 vllm（0.6 或更高版本）、Ollama 和 Hugging Face Transformers 无缝集成，实现工具调用功能。
- • 这使得模型可以与外部工具和 API 进行交互，从而扩展其文本生成之外的功能。
- • 社区支持： Qwen 感谢支持其开发的众多团队和个人的贡献，包括参与微调、量化、部署、API 平台、本地运行环境、代理和 RAG 框架以及评估的团队和个人。
- • 未来方向： Qwen 团队计划：
- • 将不同的模态（语言、视觉语言、听觉语言）整合到单一模型中，实现端到端的信息处理。
- • 利用受 o1 等模型启发的强化学习技术进一步增强推理能力。
- • 引用：
- • Qwen2.5 的技术报告即将发布，在此期间，您可以引用 Qwen2 论文作为参考。
使用 LLVM 的高性能、零开销、可扩展的 Python 编译器
- • Codon：高性能 Python 编译器Codon 是一款编译器，旨在将 Python 代码转换为高效的机器代码，利用 LLVM 编译器基础架构进行优化。它旨在消除通常与 Python 等解释型语言相关的性能开销。
- • 主要特点：
- • 零开销： 与传统的 Python 解释器相比，Codon 致力于实现零运行时开销。
- • 可扩展性： 编译器的架构允许扩展和定制，使开发人员能够根据特定需求进行定制。
- • LLVM 集成： Codon 利用 LLVM（低级虚拟机）进行代码生成和优化，受益于 LLVM 强大的分析和转换功能。
- • 性能增强：
- • 优化： Codon 在编译过程中应用了各种优化，从而提高了执行速度。
- • 并行性： 编译器支持 OpenMP 指令（
@par注释），使开发人员能够并行化循环并利用多核处理器来提高性能。
- • GPU 编程支持：
- • CUDA 内核： Codon 允许使用 CUDA 语法编写 GPU 内核，促进 NVIDIA GPU 上的高性能计算。
- •
@gpu.kernel装饰器： 此装饰器将函数标记为 GPU 内核，简化了将代码卸载到 GPU 的过程。
- • 示例用例：
- • 斐波那契数列： 提供的示例演示了如何编译启用了优化的斐波那契数列生成器，展示了 Codon 生成高效代码的能力。
- • 素数计数： 素数计数示例说明了如何
@par使用注释来并行化循环以便在多核系统上更快地执行。 - • 曼德布洛特集： 曼德布洛特集计算示例凸显了Codon的GPU编程能力，能够在GPU上高效计算复杂的数学运算。
- • 文档和社区：
- • docs.exaloop.io 提供了全面的文档，提供有关 Codon 的功能、用法和示例的深入信息。
- • 该项目拥有一个充满活力的社区，GitHub 上有超过 14k 个星，表明了其受欢迎程度和活跃的开发。
