零和博弈：竞争与收益的幻象

你是否曾见过某个机器人、动画人物，甚至是电子游戏角色，它们栩栩如生，却让你感到一丝...不安？你是否难以分辨它们是否是人类，而这种不确定感是否让你产生了一种奇怪、令人紧张的感觉？如果答案是肯定的，那么你很可能已经体验过被称为“恐怖谷效应”的现象。但这究竟是什么？为什么它会在我们心中引发如此强烈的反应呢？

近年来，AI模型的发展速度惊人，但是当这些系统被要求解决一个小学五年级数学竞赛问题时，它们的表现如何呢？在本次测试中，我不仅考察了模型的解决问题能力，还深入了解了它们处理优化问题的效率。

近期，高端人工智能领域一直由 GPT-4 和 Claude Sonnet 等闭源模型主导。访问这些模型通常涉及巨额成本和诸多限制。然而，DeepSeek-V3 的出现标志着潜在的转变：这款开源语言模型不仅提供了与顶级专有模型相媲美的性能，还提供了在用户自身基础设施上运行的选项。

当使用像GPT-4o或Claude Sonnet这样的大型语言模型（LLM）时，对于全球众多以非英语语言与这些工具互动的用户来说，一个常见的问题出现了：应该使用哪种语言才能获得最有效的结果？尽管这些模型的多语言能力允许以多种语言进行有效沟通，但与纯粹用英语进行的互动相比，它们的性能通常似乎有所下降。本文将深入探讨这可能是为什么，以及何时切换到英语可能是有益的。

人类大脑是一个复杂的生物系统，历经数百万年的进化而臻于完善。它与大型语言模型（LLM）形成鲜明对比，后者是人工智能领域的最新成就。尽管大型语言模型在语言处理方面展现出令人 впечатляющих 的能力，但它们真的能超越人类大脑的复杂性和能力吗？

人工智能领域发展最活跃的领域之一就是大型语言模型 (LLM) 的创建，它们是当今最受欢迎的技术之一。越来越多的供应商发布了自己的模型，无论是闭源还是开源。这些模型可以就各种主题做出回应，但质量和准确性参差不齐。由于技术创新日新月异，确定哪种模型性能最佳几乎每周都在变化。但是，我们如何 确定特定模型是否真的比其他模型表现更好？使用哪些方法和测试来比较这些工具？

你有没有想过，现代科技本应让我们的生活更轻松、为我们节省时间，但实际上为什么并没有带来更多的空闲时间？尽管我们身边有洗衣机、洗碗机、电脑和智能手机，为什么我们工作的时间和祖父母辈一样多，甚至可能更多？答案在于一个早在工业革命时期就已被认识到的现象，我们称之为“杰文斯悖论” (Jevons Paradox)。

近年来，人工智能革命为半导体产业带来了新的参与者和令人兴奋的技术解决方案。其中，最受瞩目的公司之一是 Cerebras Systems，这是一家位于加利福尼亚州的初创公司，最近宣布了其首次公开募股的计划。

特拉赫滕贝格体系是由俄罗斯工程师雅科夫·特拉赫滕贝格 (Jakow Trachtenberg) 在纳粹集中营被囚期间开发的，它是一种快速心算方法，令数学家和学生都为之着迷。这种创新的算术方法无需乘法表，仅依赖基础的计数能力，并有望在执行计算时带来更高的速度、准确性和便捷性。

TRIZ 方法，全称是 „Teorija Resenija Izobretatelszkih Zadacs”（发明问题解决理论），是一种系统化的创新方法论，旨在帮助找到针对技术及其他问题的创造性和有效解决方案。TRIZ 由俄罗斯工程师 Genrich Altshuller 于 1940 年代后期开始开发，他通过分析数千项专利形成了该方法。

近年来，人形机器人的发展取得了令人瞩目的成果，但也持续引发诸多疑问。包括石黑浩在内的机器人研究人员正致力于将机器人更深入地融入我们的日常生活，协助处理各种任务，例如老年人护理、病人监护，甚至执行家务劳动。

现代旗下的公司最近发布了一段视频，展示了其电动Atlas机器人正在做俯卧撑。这次演示不仅展示了该机器人的身体能力，还突显了人形机器人未来潜在的应用。

宇树科技推出了可量产版本的G1人形机器人，其售价约为1.6万美元，为一个此前许多人难以企及的市场领域打开了大门。G1机器人不仅为研究人员和企业，也为机器人爱好者提供了令人兴奋的机会。

几十年来，制造业和物流行业一直在探讨全自动化工厂和仓库的出现，在这些工厂和仓库中，生产和物料搬运由高度先进的机器人和智能机器管理，几乎不需要人工干预。 这些设施甚至可以在完全黑暗的环境中运行，因此得名“黑灯工厂”。

欧洲联盟已批准向意法半导体提供20亿欧元的意大利政府援助，用于在西西里岛卡塔尼亚建造一座价值50亿欧元的微芯片工厂。 这项投资是欧盟旨在减少对亚洲进口依赖并加强其半导体供应链战略的一部分。

这种被称为“萤火虫矮牵牛”的发光矮牵牛花是一种转基因植物，它持续发出绿光，这要归功于源自发光蘑菇的基因。