(34 未读)
January 03, 2022
7:12
Gurman: Apple developing new external display that’s around half the price of the Pro Display XDR
In his first Power On newsletter of 2022, Bloomberg’s Mark Gurman gives a tidbit about Apple’s development of a new external display. According to the journalist, the next external monitor, which is different from the Pro Display XDR sucessor, is “destined to be about half the price” of Apple’s professional display.
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7:00
Gurman: Apple Silicon transition could be completed by WWDC with Mac Pro, iMac Pro, more
When Apple began the transition away from using Intel chips in the Mac in favor of Apple Silicon, it promised that the transition would take two years to complete. Now, Bloomberg’s Mark Gurman reports that he expects the Apple Silicon transition to be completed by WWDC 2022 in June.
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There’s never a better time to start the project you’ve always wanted to work on than the start of the new year. So, whether you want to finally build the app you’ve always wanted to, or start an exciting new career as an app developer, e-learning with the Complete Mobile & App Development Bundle will […]
2021年，上证指数、深证成指、创业板指、沪深300全年累计分别上涨4.80%、2.67%、12.02%、-5.20%。从行业表现来看，2021年，有21个上涨，占比67.74%。其中，电力设备、有色金属、煤炭、基础化工、钢铁行业、公用事业涨幅居前，在下跌的10个行业中，家用电器、非银金融、房地产、社会服务行业跌幅居前。
香港恒指年度大跌14.08%，恒生科技指数跌32.7%，自年中高点近乎腰斩。阿里健康领跌蓝筹，年度股价跌超71%；海底捞跌超70%，科技巨头阿里跌近50%，小米跌了42%，美团跌21%，腾讯跌18%。中国恒大跌近90%，中国奥园跌近80%，新东方跌超88%，思考乐教育跌超87%，新东方在线跌超81%。
美股道指跌全年累涨18.73%；标普500指数全年累涨26.89%；创2019年来最大涨幅，能源和房地产板块均涨超40%表现最佳，科技和金融股涨超30%。纳指全年累涨21.39%，过去10年里有9年上涨。纳指100指数2021年涨近27%，罗素2000累涨近14%。
2021年全年，离岸人民币汇率从年初的6.50上涨到目前的6.37，升值2%。与2020年相比，2021年人民币与美元的汇率走势更为强劲——大多数的时候都是在6.5到6.4之间波动。到了10月份，人民币指数再度提升，突破了6.4，进入到“6.3区间”，稳步发展。
在2021年，比特币价格上涨了63%，这一表现超过了标准普尔500指数27%的涨幅。
下面是网友为2021年股市编的段子。
美好的一天从恒大（今年以来跌89%）的房子醒来，拿着小米手机（跌幅45%）刷起了知乎（跌39%），骑着小牛电动（跌43%）去上班，中途车坏了，去天能动力（跌54%）换了块电池，理赔了中国平安（跌38%）的保险。
途中顺便点了一杯奈雪的茶（跌57%），网易云音乐（跌33%）上还是没有周杰伦，唯有打开QQ音乐（跌67%）来一曲周杰伦。
中午约上三五好友去海底捞（跌72%）聚餐，手机没电租了个怪兽充电（跌85%），吃完打个了滴滴（跌55%）回公司，下午上班摸鱼打开爱奇艺（跌74%）刷视频，顺手去下楼取个拼多多（跌68%）快递，贝壳（跌70%）中介又打电话过来推销花样年（跌76%）的楼盘。
下班逛了逛名创优品（跌61%），看到走路都能赚钱的趣头条（跌87%）广告，在波奇宠物（跌80%）那买了条小狗来走路赚钱， 晚餐点了个美团外卖（回落51%），吃着每日优鲜（跌66%）配送的水果，看着微信（腾讯高位回落44%）朋友圈的水滴筹（跌88%），用支付宝（阿里跌49%）捐了一点钱。
刷着B站（跌41%）里新东方（跌88%）捐桌椅的视频，打开雷迅（跌35%）下载了部电影《好未来（跌95%）》，这盗版影片中还贴着模仿金沙（跌52%）的广告。默默地点上电子烟（雾芯跌69%），感叹年就快过去了，还有个3交易日。
3:24
Kuo: AirPods Pro 2 to offer Lossless support, new form factor, more
Apple analyst Ming-Chi Kuo is back in 2022 with his first report about the AirPods Pro 2, rumored to launch later this year. According to Kuo, there’s a lot changing with the upcoming AirPods.
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據The Verge報導，密蘇里州州長邁克·帕森並不瞭解網站的運作方式。他上週在聖路易斯召開新聞發布會，再次重申他打算對一名查看該州初等和中等教育部門（DESE）網站網頁原始碼的《聖路易斯郵報》記者提告。
2021年10月，記者Josh Renaud發現並且報導，DESE網站原始碼曝光了超過10萬名學校教師、行政人員和輔導員的社會安全號碼。而且，Josh Renaud這篇報導是在在向州政府報告問題並且漏洞得到解決後，才發布了這個故事。
但州長帕森和DESE顯然並不感激這名記者，並立即指責Renaud「入侵」了 DESE 網站。密蘇里州教育專員Margie Vandeven致信教育工作者說：「一個人獲取了至少三名教育工作者的記錄，從網頁上解密了網頁程式碼，並查看了這些特定教育工作者的社會安全號碼。」
根據《聖路易斯郵報》獲得的記錄，聯邦調查局表示該網站被「錯誤配置」，Renaud的行為不是實際的網路入侵。
據悉，這網頁原始碼沒有被加密。一個網站的原始碼可以被任何使用瀏覽器的人獲得，僅僅查看原始碼將非常簡單，只要打開幾乎所有網路瀏覽器中的「開發者工具」選項即可，包括Chrome、Safari、Firefox和Edge。
因此，根據帕森和DESE的邏輯，任何在他們不擁有的網站上使用「開發者工具」的人都是駭客。
雖然一個州政府機構和該州州長對網站工作方式的嚴重誤解可能很有趣，但帕森的行為卻讓人覺得不可思議。根據《聖路易斯郵報》獲得的公開記錄，密蘇里州教育專員Vandeven 最初的發言本來是計劃感謝該報發現漏洞。但她的態度在與州長辦公室的工作人員會面後才改變。
據悉，帕森還命令密蘇里州公路巡警對記者進行「調查」。他們於12 月 27 日將案件移交給科爾縣檢察官洛克·湯普森。 帕森隨後於 12 月 29 日舉行了新聞發布會，他引用了與電腦篡改相關的州法規，並反復建議檢察官湯普森使用它來起訴Renaud和《聖路易斯郵報》。
在新聞發布會上，帕森將Renaud的行為比作一個人在未經允許的情況下使用開鎖器進入一個人的家中。The Verge報保中表示，這絕不是一個恰當的比喻。
網站是向公眾開放的，類似於公共建築，而不是個人住宅。The Verge表示，對於此案，更恰當的比喻是，一個人在一棟國有建築裡閒逛，路過一個上鎖的房間，卻看到有人在窗戶上貼了一堆敏感信息，而這個內容任何人都能看到，不管他們是否有鑰匙。
報導最後指出，希望有個懂網路的人能到州長辦公室敲敲門，跟他講清楚這個問題。不然如果真的告上法庭，到時場面會更尷尬。
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據The Verge報導，密蘇里州州長邁克·帕森並不瞭解網站的運作方式。他上週在聖路易斯召開新聞發布會，再次重申他打算對一名查看該州初等和中等教育部門（DESE）網站網頁原始碼的《聖路易斯郵報》記者提告。
2021年10月，記者Josh Renaud發現並且報導，DESE網站原始碼曝光了超過10萬名學校教師、行政人員和輔導員的社會安全號碼。而且，Josh Renaud這篇報導是在在向州政府報告問題並且漏洞得到解決後，才發布了這個故事。
但州長帕森和DESE顯然並不感激這名記者，並立即指責Renaud「入侵」了 DESE 網站。密蘇里州教育專員Margie Vandeven致信教育工作者說：「一個人獲取了至少三名教育工作者的記錄，從網頁上解密了網頁程式碼，並查看了這些特定教育工作者的社會安全號碼。」
根據《聖路易斯郵報》獲得的記錄，聯邦調查局表示該網站被「錯誤配置」，Renaud的行為不是實際的網路入侵。
據悉，這網頁原始碼沒有被加密。一個網站的原始碼可以被任何使用瀏覽器的人獲得，僅僅查看原始碼將非常簡單，只要打開幾乎所有網路瀏覽器中的「開發者工具」選項即可，包括Chrome、Safari、Firefox和Edge。
因此，根據帕森和DESE的邏輯，任何在他們不擁有的網站上使用「開發者工具」的人都是駭客。
雖然一個州政府機構和該州州長對網站工作方式的嚴重誤解可能很有趣，但帕森的行為卻讓人覺得不可思議。根據《聖路易斯郵報》獲得的公開記錄，密蘇里州教育專員Vandeven 最初的發言本來是計劃感謝該報發現漏洞。但她的態度在與州長辦公室的工作人員會面後才改變。
據悉，帕森還命令密蘇里州公路巡警對記者進行「調查」。他們於12 月 27 日將案件移交給科爾縣檢察官洛克·湯普森。 帕森隨後於 12 月 29 日舉行了新聞發布會，他引用了與電腦篡改相關的州法規，並反復建議檢察官湯普森使用它來起訴Renaud和《聖路易斯郵報》。
在新聞發布會上，帕森將Renaud的行為比作一個人在未經允許的情況下使用開鎖器進入一個人的家中。The Verge報保中表示，這絕不是一個恰當的比喻。
網站是向公眾開放的，類似於公共建築，而不是個人住宅。The Verge表示，對於此案，更恰當的比喻是，一個人在一棟國有建築裡閒逛，路過一個上鎖的房間，卻看到有人在窗戶上貼了一堆敏感信息，而這個內容任何人都能看到，不管他們是否有鑰匙。
報導最後指出，希望有個懂網路的人能到州長辦公室敲敲門，跟他講清楚這個問題。不然如果真的告上法庭，到時場面會更尷尬。
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AMD就要在CES 2022展會上發布新一代 Ryzen 6000系列處理器了，桌機版是在 Ryzen 5000基礎上增加128MB快取，行動版 Ryzen 6000系列則會升級6nm製程，最高8核45W TDP，總數量有24款。
2021年初發布的Ryzen 5000系列APU還是有一些遺憾的，技術規格上有所折衷，頻率也不夠高，所以Ryzen 6000系列改進頗多，Zen3架構CPU核心在6nm製程下進一步提升了能效，旗艦銳龍9 6980HX的加速頻率可達5GHz，比桌面版還高。
不過變化最大的還是GPU核心，銳龍6000系列終於可以淘汰用了多年的Vega核心了，這次會升級RDNA2 Navi架構，最多6個WGP(工作組)，可能是12個運算單元、768個串流處理器，據說命名為Radeon 680M。
此前的Ryzen 5000H因為閹割了PCIe 4.0被人詬病，現在Ryzen 6000系列上也補回來了，支援PCIe 4.0 x8顯卡、x4周邊裝置，遊戲及儲存擴展能力更強。
此外，Ryzen 6000系列的SKU型號也被挖掘出來了，總計有24款，其中FP7插槽的有12款，FP7R2插槽的12款，雖然名稱還不清楚，不過它們會分為Ryzen 6000及Ryzen 6000 Pro，TDP功耗分別是28W、45W，前者應該是低功耗的Ryzen 6000U，後者是用於電競筆電的Ryzen 6000H系列。
考慮到Ryzen 5000U/H系列部分型號現在也不落伍，所以不能完全排除24款Ryzen 6000系列處理器中會有前者的升級，AMD這次重點升級的是高階系列，中低階產品中應該會有Ryzen 5000U/5000H系列部分型號提高時脈頻率升級而來。
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AMD就要在CES 2022展會上發布新一代 Ryzen 6000系列處理器了，桌機版是在 Ryzen 5000基礎上增加128MB快取，行動版 Ryzen 6000系列則會升級6nm製程，最高8核45W TDP，總數量有24款。
2021年初發布的Ryzen 5000系列APU還是有一些遺憾的，技術規格上有所折衷，頻率也不夠高，所以Ryzen 6000系列改進頗多，Zen3架構CPU核心在6nm製程下進一步提升了能效，旗艦銳龍9 6980HX的加速頻率可達5GHz，比桌面版還高。
不過變化最大的還是GPU核心，銳龍6000系列終於可以淘汰用了多年的Vega核心了，這次會升級RDNA2 Navi架構，最多6個WGP(工作組)，可能是12個運算單元、768個串流處理器，據說命名為Radeon 680M。
此前的Ryzen 5000H因為閹割了PCIe 4.0被人詬病，現在Ryzen 6000系列上也補回來了，支援PCIe 4.0 x8顯卡、x4周邊裝置，遊戲及儲存擴展能力更強。
此外，Ryzen 6000系列的SKU型號也被挖掘出來了，總計有24款，其中FP7插槽的有12款，FP7R2插槽的12款，雖然名稱還不清楚，不過它們會分為Ryzen 6000及Ryzen 6000 Pro，TDP功耗分別是28W、45W，前者應該是低功耗的Ryzen 6000U，後者是用於電競筆電的Ryzen 6000H系列。
考慮到Ryzen 5000U/H系列部分型號現在也不落伍，所以不能完全排除24款Ryzen 6000系列處理器中會有前者的升級，AMD這次重點升級的是高階系列，中低階產品中應該會有Ryzen 5000U/5000H系列部分型號提高時脈頻率升級而來。
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連續過了聖誕節以及新年假期，不知道你收到了多少份禮物？根據統計，美國的消費者每年在包裝禮物上花費數十億美元，在大多數情況下是為了使他們的禮物看起來盡可能的好。這包括花在紙張、盒子、絲帶和漂亮蝴蝶結上的錢。
不過你有沒有想過，包裝精美的禮物，是否真的能更讓收禮者感到高興？
范德堡大學行銷學博士後研究員Erick M. Mas想知道，所有這些時間和努力是否真的值得。收到禮物的人，對於收到一個包裝馬虎的禮物，以及收到一個包裝精美的禮物，哪一種包裝方式會讓收禮者更滿意？
一個漂亮包裝的禮物，是否真的會導致一個更好的禮物？還是反過來呢？
在《消費者心理學雜志》2019年發表的一篇論文中，內華達大學里諾分校的教授 Jessica Rixom、 Brett Rixom 和Erick進行了三個實驗來探索禮物包裝的影響。
隨便包裝的禮物VS精美包裝的禮物在第一個實驗中，他們招募了180名大學生來到邁阿密的一個行為實驗室，參與一項被稱為加分練習的研究。到達後，每個學生都得到了一份實際的禮物，作為對他們參與研究的感謝。
禮物是一個印有兩支NBA籃球隊（邁阿密熱火隊和奧蘭多魔術隊）logo的咖啡杯，是隨機發放的。根據之前的調查，研究人員知道每個參與者都是邁阿密熱火隊的球迷，而且他們明確表示不支持奧蘭多魔術隊。研究人員的目的是確保他們給一半的學生一個理想的禮物，而另一半則收到他們不想要的東西。
最後，一半的禮物被包裝得非常精美，而其餘的則看起來很馬虎。拆開包裝後，參與者評估了他們對禮物的喜愛程度。我們發現，那些收到包裝馬虎的禮物的人明顯比收到包裝精美的禮物的人更喜歡他們的禮物--無論他們得到的是哪一個杯子。
為了瞭解原因，研究人員招募了另一組學生，要求他們觀看一張包裝精美或包裝馬虎的禮物的圖片，並在看到里面的東西之前報告他們對它的期望。然後他們讓參與者想像打開禮物--對每個人來說都是一副JVC耳機--並對他們對禮物的實際態度進行評價，讓研究人員比較禮物是否符合他們的期望。
結果顯示，與包裝簡陋的禮物相比，對包裝精美的禮物的期望值明顯更高。然而，在揭曉之後，收到包裝精美的禮物的參與者報告說，它沒有達到他們的期望，而那些收到包裝馬虎的禮物的人則說它超過了他們的期望。
這表明，人們把包裝作為禮物好壞的線索。精美的包裝為禮物設定了過高的標准，暗示它將是一份好禮物。另一方面，馬虎的包裝設置了低期望值，暗示這將是一個糟糕的禮物。
因此，一個包裝馬虎的禮物會帶來驚喜，而一個看起來很精美的禮物則會讓人失望。
親密朋友VS泛泛之交在第三個也是最後一個實驗中，研究人員想弄清楚這種影響是否取決於送禮者和收禮人之間的關系。送禮者是親密朋友還是泛泛之交有關系嗎？
研究人員調查了261個具有全美代表性的成年人樣本，要求他們想像自己在一個有秘密禮物交換的聚會上。在隨機的情況下，參與者觀看圖片並想像收到一個包裝精美或馬虎的禮物。這一次，研究人員讓他們中的一半人想像禮物是來自一個親密的朋友，而另一半人則認為禮物來自一個泛泛之交。然後研究人員揭開禮物的面紗，讓他們給它打分。
當禮物來自一位親密的朋友時，收禮者最終會更喜歡包裝馬虎的禮物，就像之前其他的實驗一樣。然而，當禮物來自泛泛之交時，接受者更喜歡包裝精美的禮物。這是因為這些參與者把包裝作為送禮者重視他們關系的線索，而不是用來表示里面有什麼。精美的包裝意味著送禮者重視他們的關系。
因此，研究人員建議，如果人們在這個假日季節為禮物包裝感到緊張，可以考慮為自己節省時間、精力和金錢，送給朋友和家人的禮物的包裝無需那麼精美。
但是，如果人們打算把禮物送給一個你不太瞭解的人（比如說一個同事），可能值得他們花費一些精力，通過精美的包裝使它看起來不錯。
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連續過了聖誕節以及新年假期，不知道你收到了多少份禮物？根據統計，美國的消費者每年在包裝禮物上花費數十億美元，在大多數情況下是為了使他們的禮物看起來盡可能的好。這包括花在紙張、盒子、絲帶和漂亮蝴蝶結上的錢。
不過你有沒有想過，包裝精美的禮物，是否真的能更讓收禮者感到高興？
范德堡大學行銷學博士後研究員Erick M. Mas想知道，所有這些時間和努力是否真的值得。收到禮物的人，對於收到一個包裝馬虎的禮物，以及收到一個包裝精美的禮物，哪一種包裝方式會讓收禮者更滿意？
一個漂亮包裝的禮物，是否真的會導致一個更好的禮物？還是反過來呢？
在《消費者心理學雜志》2019年發表的一篇論文中，內華達大學里諾分校的教授 Jessica Rixom、 Brett Rixom 和Erick進行了三個實驗來探索禮物包裝的影響。
隨便包裝的禮物VS精美包裝的禮物在第一個實驗中，他們招募了180名大學生來到邁阿密的一個行為實驗室，參與一項被稱為加分練習的研究。到達後，每個學生都得到了一份實際的禮物，作為對他們參與研究的感謝。
禮物是一個印有兩支NBA籃球隊（邁阿密熱火隊和奧蘭多魔術隊）logo的咖啡杯，是隨機發放的。根據之前的調查，研究人員知道每個參與者都是邁阿密熱火隊的球迷，而且他們明確表示不支持奧蘭多魔術隊。研究人員的目的是確保他們給一半的學生一個理想的禮物，而另一半則收到他們不想要的東西。
最後，一半的禮物被包裝得非常精美，而其餘的則看起來很馬虎。拆開包裝後，參與者評估了他們對禮物的喜愛程度。我們發現，那些收到包裝馬虎的禮物的人明顯比收到包裝精美的禮物的人更喜歡他們的禮物--無論他們得到的是哪一個杯子。
為了瞭解原因，研究人員招募了另一組學生，要求他們觀看一張包裝精美或包裝馬虎的禮物的圖片，並在看到里面的東西之前報告他們對它的期望。然後他們讓參與者想像打開禮物--對每個人來說都是一副JVC耳機--並對他們對禮物的實際態度進行評價，讓研究人員比較禮物是否符合他們的期望。
結果顯示，與包裝簡陋的禮物相比，對包裝精美的禮物的期望值明顯更高。然而，在揭曉之後，收到包裝精美的禮物的參與者報告說，它沒有達到他們的期望，而那些收到包裝馬虎的禮物的人則說它超過了他們的期望。
這表明，人們把包裝作為禮物好壞的線索。精美的包裝為禮物設定了過高的標准，暗示它將是一份好禮物。另一方面，馬虎的包裝設置了低期望值，暗示這將是一個糟糕的禮物。
因此，一個包裝馬虎的禮物會帶來驚喜，而一個看起來很精美的禮物則會讓人失望。
親密朋友VS泛泛之交在第三個也是最後一個實驗中，研究人員想弄清楚這種影響是否取決於送禮者和收禮人之間的關系。送禮者是親密朋友還是泛泛之交有關系嗎？
研究人員調查了261個具有全美代表性的成年人樣本，要求他們想像自己在一個有秘密禮物交換的聚會上。在隨機的情況下，參與者觀看圖片並想像收到一個包裝精美或馬虎的禮物。這一次，研究人員讓他們中的一半人想像禮物是來自一個親密的朋友，而另一半人則認為禮物來自一個泛泛之交。然後研究人員揭開禮物的面紗，讓他們給它打分。
當禮物來自一位親密的朋友時，收禮者最終會更喜歡包裝馬虎的禮物，就像之前其他的實驗一樣。然而，當禮物來自泛泛之交時，接受者更喜歡包裝精美的禮物。這是因為這些參與者把包裝作為送禮者重視他們關系的線索，而不是用來表示里面有什麼。精美的包裝意味著送禮者重視他們的關系。
因此，研究人員建議，如果人們在這個假日季節為禮物包裝感到緊張，可以考慮為自己節省時間、精力和金錢，送給朋友和家人的禮物的包裝無需那麼精美。
但是，如果人們打算把禮物送給一個你不太瞭解的人（比如說一個同事），可能值得他們花費一些精力，通過精美的包裝使它看起來不錯。
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Zoom 近期推出了眾多更新，除了簡化會議流程、提供更多與同事聯繫的方式、減少混合模式下可能的摩擦之外，更進一步強化了用戶的安全與隱私。此外，Zoom 學習中心（Zoom Learning Center）也已正式登場。
Zoom 會議最新功能包含一、強化投影片控制，由於簡報者不一定為投影片操控人員，透過此功能用戶可以選取多個人負責控制簡報投影，幫助簡報體驗更加流暢。二、強化投票功能，現在會議和網路研討會主持人擁有更多建立投票的選項，其中包含排序回覆、配對、簡答、詳答以及填空題，提供更多能夠協助反映團隊成員意見和見解的多樣化選項。 相同功能也適用於小測驗，為學生、入職培訓或講座帶來更具互動性的體驗。三、更多的浮水印功能，為了讓用戶充分利用會議錄製內容，並避免受到浮水印干擾，用戶現在可以設定浮水印的大小與位置，並能夠預設啟用浮水印，並透過網路版 Zoom 於會議開始前自訂浮水印。
Zoom Apps 近期的更新包含事先允許的應用程式通知，此功能將簡化使用 Zoom Apps 的流程，而那些正在等待帳戶管理員事先批准的應用程式，將在審核通過後立即通知用戶最新狀態與安裝可用性，並且此通知只會出現於應用程式已被批准的用戶中。除此之外，用戶現在可以在分組討論室中使用 Zoom Apps，自由使用工作相關應用程式和互動式小遊戲。
Zoom 學習中心適用於所有人，即便不是 Zoom 用戶或為購買付費版本 Zoom 的使用者，皆能使用此平台學習。學習中心提供有趣並短於五分鐘的直播內容與隨選課程，並且讓用戶無論在辦公桌前或是外出時，都可以透過手邊的任何設備繼續學習。此外，學習中心的課程涵蓋 Zoom 各種產品，包括 Zoom 會議、Zoom Events、Zoom 研討會、Zoom Phone 和 Zoom Rooms，而隨著 Zoom 產品的發展，課程也會一併更新，協助用戶隨時掌握最新資訊。
為了加強用戶的安全與隱私，Zoom 提供了兩項更新以強化會議與網路研討會的安全性。其中包含：一、為 Microsoft Outlook 和 Google 行事曆整合服務新增隱私選項，此更新能夠防止 Microsoft Outlook 和 Google 行事曆洩漏任何透過整合服務而取得的會議細節，提供主持人或任何擁有在行事曆中標記為私人活動之權限的用戶使用。二、強化小組成員的認證選項，研討會主持人現在可以要求成員透過使用電子郵件註冊的帳戶登入。若成員在尚未登入的情況下，亦或是使用錯誤的帳戶嘗試加入，他們將收到通知，並且畫面上將會顯示登入或切換帳戶的選項。
加入T客邦Facebook粉絲團Zoom 近期推出了眾多更新，除了簡化會議流程、提供更多與同事聯繫的方式、減少混合模式下可能的摩擦之外，更進一步強化了用戶的安全與隱私。此外，Zoom 學習中心（Zoom Learning Center）也已正式登場。
Zoom 會議最新功能包含一、強化投影片控制，由於簡報者不一定為投影片操控人員，透過此功能用戶可以選取多個人負責控制簡報投影，幫助簡報體驗更加流暢。二、強化投票功能，現在會議和網路研討會主持人擁有更多建立投票的選項，其中包含排序回覆、配對、簡答、詳答以及填空題，提供更多能夠協助反映團隊成員意見和見解的多樣化選項。 相同功能也適用於小測驗，為學生、入職培訓或講座帶來更具互動性的體驗。三、更多的浮水印功能，為了讓用戶充分利用會議錄製內容，並避免受到浮水印干擾，用戶現在可以設定浮水印的大小與位置，並能夠預設啟用浮水印，並透過網路版 Zoom 於會議開始前自訂浮水印。
Zoom Apps 近期的更新包含事先允許的應用程式通知，此功能將簡化使用 Zoom Apps 的流程，而那些正在等待帳戶管理員事先批准的應用程式，將在審核通過後立即通知用戶最新狀態與安裝可用性，並且此通知只會出現於應用程式已被批准的用戶中。除此之外，用戶現在可以在分組討論室中使用 Zoom Apps，自由使用工作相關應用程式和互動式小遊戲。
Zoom 學習中心適用於所有人，即便不是 Zoom 用戶或為購買付費版本 Zoom 的使用者，皆能使用此平台學習。學習中心提供有趣並短於五分鐘的直播內容與隨選課程，並且讓用戶無論在辦公桌前或是外出時，都可以透過手邊的任何設備繼續學習。此外，學習中心的課程涵蓋 Zoom 各種產品，包括 Zoom 會議、Zoom Events、Zoom 研討會、Zoom Phone 和 Zoom Rooms，而隨著 Zoom 產品的發展，課程也會一併更新，協助用戶隨時掌握最新資訊。
為了加強用戶的安全與隱私，Zoom 提供了兩項更新以強化會議與網路研討會的安全性。其中包含：一、為 Microsoft Outlook 和 Google 行事曆整合服務新增隱私選項，此更新能夠防止 Microsoft Outlook 和 Google 行事曆洩漏任何透過整合服務而取得的會議細節，提供主持人或任何擁有在行事曆中標記為私人活動之權限的用戶使用。二、強化小組成員的認證選項，研討會主持人現在可以要求成員透過使用電子郵件註冊的帳戶登入。若成員在尚未登入的情況下，亦或是使用錯誤的帳戶嘗試加入，他們將收到通知，並且畫面上將會顯示登入或切換帳戶的選項。
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日前，美國的工人們在拆除一個聯邦將軍的雕像底座時，發現了一個據信是在130年前埋下的銅盒，這是在該地出土被發現的第二個時間膠囊。維吉尼亞州州長Ralph Northam在Twitter上發佈了這個盒子的照片。
他表示， 這可能是大家一直在尋找的一個著名的時間膠囊。因為根據1887年的一篇報紙文章，內戰期間北維吉尼亞軍隊的Robert E.Lee將軍的雕像腳下藏著一個時間膠囊，裡頭有紐扣和球、邦聯貨幣、卡片、被刺殺的林肯總統在棺材裡的罕見照片和其他物品。
「這個盒子將在週二下午1點打開，」Northam在隨後的一條推文中說道，「專家認為可能有內戰時期的硬幣、書籍、紐扣甚至彈藥。」
之後，他的推特上也公布了開箱影片：
WATCH LIVE: 1887 Time Capsule Opening in Richmond [https:]]
— Governor Ralph Northam (@GovernorVA) December 28, 2021
然而當它被打開後發現，專家認為它不是那次1887年報紙刊登的那個時間膠囊，因為裡面只有三本浸濕的書、報紙、一張浸濕布套的照片及一枚硬幣。
專家判斷，這些物品似乎是一些豎立雕像的工人留給後人的紀念品。
去年，在被明尼蘇達州白人警察殺害的黑人喬治·弗洛伊德死後，Lee的這座雕像成為了抗議種族正義的焦點。內戰期間，南方聯邦各州從美國分離出來以為維持奴隸制而戰，而美國其他地區已經廢除了奴隸制。
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日前，美國的工人們在拆除一個聯邦將軍的雕像底座時，發現了一個據信是在130年前埋下的銅盒，這是在該地出土被發現的第二個時間膠囊。維吉尼亞州州長Ralph Northam在Twitter上發佈了這個盒子的照片。
他表示， 這可能是大家一直在尋找的一個著名的時間膠囊。因為根據1887年的一篇報紙文章，內戰期間北維吉尼亞軍隊的Robert E.Lee將軍的雕像腳下藏著一個時間膠囊，裡頭有紐扣和球、邦聯貨幣、卡片、被刺殺的林肯總統在棺材裡的罕見照片和其他物品。
「這個盒子將在週二下午1點打開，」Northam在隨後的一條推文中說道，「專家認為可能有內戰時期的硬幣、書籍、紐扣甚至彈藥。」
之後，他的推特上也公布了開箱影片：
WATCH LIVE: 1887 Time Capsule Opening in Richmond [https:]]
— Governor Ralph Northam (@GovernorVA) December 28, 2021
然而當它被打開後發現，專家認為它不是那次1887年報紙刊登的那個時間膠囊，因為裡面只有三本浸濕的書、報紙、一張浸濕布套的照片及一枚硬幣。
專家判斷，這些物品似乎是一些豎立雕像的工人留給後人的紀念品。
去年，在被明尼蘇達州白人警察殺害的黑人喬治·弗洛伊德死後，Lee的這座雕像成為了抗議種族正義的焦點。內戰期間，南方聯邦各州從美國分離出來以為維持奴隸制而戰，而美國其他地區已經廢除了奴隸制。
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樂金顯示（LG Display）表示，將在即將到來的 CES 2022 大展上展示一款全新的遊戲椅「Media Chair」。和 LG Display 之前預告的多款產品一樣，「Media Chair」仍處於概念階段，外觀是可以旋轉的圓形座椅，內有弧形的 55 英吋 OLED 電視和舒適的座椅，能夠為玩家提供沉浸式的遊戲體驗。
LG Display 公司向 The Verge 透露，它實際上正在與一家未命名的韓國按摩椅公司合作，以便有朝一日將其推向市場。發言人 Matthew Weigand 告訴 The Verge 它正在被他們商業化，公司即將出售該商品。
雖然現在還沒有內建的機器人按摩器，但這個概念確實有很多振動裝置，如椅子上的揚聲器，以及 OLED 面板本身的揚聲器，這要歸功於 LG Display 的 Cinematic Sound OLED（CSO）技術，該技術透過振動螢幕來產生音訊。
至於電視，它是一個 55 英吋的 OLED 面板，具有 1500R 的曲線，提供了「完美的焦點距離」，所以使用者可以獲得最佳的觀看體驗。它還可以在縱向和橫向模式之間旋轉；使用者可以按下右側扶手上觸控面板上的按鈕來這樣做。由於它連接在椅子的框架上，當你躺在整個椅子上時，電視也可以保持在你的視線範圍內。
除了「Media Chair」之外，LG Display 還預告了「Virtual Ride」，它使用 3 個 55 英吋的曲面 4K OLED 螢幕來創造一個巨大的包覆式顯示器，可以讓人感覺在戶外騎自行車。除了作為螢幕，LG Display 還將其作為VR頭盔的潛在替代品，不過如果它有一些 3D 深度，顯然會更有說服力。或者，如果有額外的螢幕環繞兩側，而不僅僅是垂直方向的話，效果應該會更好。
資料來源：cnBeta.COM
加入T客邦Facebook粉絲團樂金顯示（LG Display）表示，將在即將到來的 CES 2022 大展上展示一款全新的遊戲椅「Media Chair」。和 LG Display 之前預告的多款產品一樣，「Media Chair」仍處於概念階段，外觀是可以旋轉的圓形座椅，內有弧形的 55 英吋 OLED 電視和舒適的座椅，能夠為玩家提供沉浸式的遊戲體驗。
LG Display 公司向 The Verge 透露，它實際上正在與一家未命名的韓國按摩椅公司合作，以便有朝一日將其推向市場。發言人 Matthew Weigand 告訴 The Verge 它正在被他們商業化，公司即將出售該商品。
雖然現在還沒有內建的機器人按摩器，但這個概念確實有很多振動裝置，如椅子上的揚聲器，以及 OLED 面板本身的揚聲器，這要歸功於 LG Display 的 Cinematic Sound OLED（CSO）技術，該技術透過振動螢幕來產生音訊。
至於電視，它是一個 55 英吋的 OLED 面板，具有 1500R 的曲線，提供了「完美的焦點距離」，所以使用者可以獲得最佳的觀看體驗。它還可以在縱向和橫向模式之間旋轉；使用者可以按下右側扶手上觸控面板上的按鈕來這樣做。由於它連接在椅子的框架上，當你躺在整個椅子上時，電視也可以保持在你的視線範圍內。
除了「Media Chair」之外，LG Display 還預告了「Virtual Ride」，它使用 3 個 55 英吋的曲面 4K OLED 螢幕來創造一個巨大的包覆式顯示器，可以讓人感覺在戶外騎自行車。除了作為螢幕，LG Display 還將其作為VR頭盔的潛在替代品，不過如果它有一些 3D 深度，顯然會更有說服力。或者，如果有額外的螢幕環繞兩側，而不僅僅是垂直方向的話，效果應該會更好。
資料來源：cnBeta.COM
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2016年 ，「阿爾法狗（AlphaGo）」與李世石的圍棋對決，讓人工智慧和深度學習進入了福斯的視野。在那場人機大戰中，阿爾法狗以總分4比1獲勝。不僅圍棋，深度學習近些年迅猛發展，在語言、醫療等多種領域展現出了強大的能力。然而這一切是有代價的，為了降低錯誤率，深度學習在完成任務時需要越來越大的計算量，由此產生的經濟成本、耗費的電量、對環境的污染，將超出人類社會的承受能力。人工智慧普及的那一天，或許也將是人類能源被電腦消耗殆盡的那一天？
當下風頭正勁的深度學習領域，起源於真空管電腦的時代。1958年，康乃爾大學的法蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt） 受大腦神經元的啟發，設計了第一個人工神經網路，之後被命名為「深度學習」。羅森布拉特知道，這項技術超越了當時的計算能力，他惋惜地表示：「隨著神經網路連接節點的增加……傳統的數位電腦很快就會無法承擔計算量的負荷。」
幸運的是，電腦硬體在幾十年間快速升級，使計算速度提高了大約1000萬倍。因此，21世紀的研究人員得以實現具有更多連接的神經網路，用來模擬更復雜的現象。如今深度學習已經廣泛普及，被應用於下圍棋、翻譯、預測蛋白質折疊、分析醫學影像等多種領域。
深度學習的崛起勢如破竹，但它的未來很可能是坎坷的。羅森布拉特所擔憂的計算量的限制，仍然是籠罩在深度學習領域之上的一片陰雲。如今，深度學習領域的研究人員正在逼近計算工具的極限。
深度學習的工作原理深度學習是人工智慧領域長期發展的成果。早期的人工智慧系統基於邏輯和人類專家給定的規則，之後漸漸引入了可以透過學習來調節的參數。而今，神經網路可以透過學習，構建可塑性很強的電腦模型。神經網路的輸出不再是單一公式的結果，而是採用了極其復雜的運算。足夠大的神經網路模型可以適應任何類型的數據。
為了理解「專家系統（expert-system approach）」和「靈活系統（flexible-system approach）」的差別，我們考慮這樣一個場景：透過X光片判斷病人是否患有癌症。我們假設X光片中有100個特徵（變量），但我們不知道哪些特徵是重要的。
專家系統解決問題的方法，是讓放射學和腫瘤學領域的專家指定重要的變量，並允許系統只檢查這些變量。這一方法需要的計算量小，因此曾被廣泛採用。但如果專家沒能指出關鍵的變量，系統的學習能力就不如人意。
而靈活系統解決問題的方法，是檢查盡可能多的變量，並由系統自行判斷哪些重要。這需要更多的數據和更高的計算成本，相比專家系統效率更低。但是，只要有足夠的數據和計算量，靈活系統可以比專家系統表現更優。
深度學習模型是過參數化的（overparameterized），即參數比可供訓練的數據點多。比如圖像辨識系統 Noisy Student 的神經網路擁有4.8億個參數，但它在訓練時只使用了120萬個標記的圖像。過參數化通常會導致過擬合（overfitting），也就是模型與訓練的數據集擬合度過高，以至於沒有把握一般趨勢，卻學習了訓練集的特殊性。深度學習透過隨機初始化參數、 「隨機梯度下降（stochastic gradient descent）」 等方法，反復調整參數集，以避免過擬合的問題。
深度學習已經在機器翻譯領域大顯身手。早期，翻譯軟體根據語法專家制定的規則進行翻譯。在翻譯烏爾都語、阿拉伯語、馬來語等語言時，基於規則的方法起先優於基於統計學的深度學習方法。但是隨著文字數據的增加，深度學習全面超越了其他方法。事實證明，深度學習在幾乎所有應用領域都具有優越性。
巨大的運算成本一個適用於所有統計學模型的規則是：要想使性能提高k倍，至少需要k2倍的數據來訓練模型。又因為深度學習模型的過參數化，使性能提高k倍將需要至少k4倍的計算量。指數中的「4」意味著，增加10 000倍計算量最多能帶來10倍的改進。
顯然，為了提高深度學習模型的性能，科學家需要構建更大的模型，使用更多的數據訓練。但是計算成本會變得多昂貴呢？是否會高到我們無法負擔，並因此阻礙該領域的發展？
為了探究這一問題，麻省理工學院的科學家收集了1000餘篇深度學習研究論文的數據，涉及圖像分類、目標檢測、問答系統、命名實體辨識和機器翻譯等領域。他們的研究警告，深度學習正面臨嚴峻的挑戰。「如果不能在不增加計算負擔的前提下提高性能，計算量的限制就會使深度學習領域停滯不前。」
以圖像分類為例。減少圖像分類錯誤伴隨著巨大的計算負擔。例如，2012年 AlexNet 模型首次展示了在圖形處理器（GPU）上訓練深度學習系統的能力，該模型使用兩個 GPU 進行了5 ~ 6天的訓練。到2018年，另一個模型 NASNet-A 的錯誤率降低到了 AlexNet 的一半，但它使用的計算量是 AlexNet 的1000多倍。
晶片性能的提升是否跟上了深度學習的發展？並沒有。在 NASNet-A 增加的1000多倍的計算量中，只有6倍的提升來自於更好的硬體，其餘都是透過使用更多的處理器或運行更長時間達到的，伴隨著更高的成本。
理論告訴我們，提高k倍的性能需要增加k4倍的計算量，但在實踐中，增加的計算量至少是k4倍。這意味著，要想將錯誤率減半，需要500倍以上的計算資源，成本高昂。不過，實際情況與理論預測的差距，也意味著可能存在改進演算法的空間，有機會提高深度學習的效率。
根據研究人員估計的圖像辨識領域「計算成本—性能」曲線，將錯誤率降到5%，需要進行1028次浮點運算。另一項來自麻薩諸塞大學阿默斯特分校的研究顯示了計算負擔隱含的巨大經濟和環境成本：訓練一個錯誤率小於5%的圖像辨識模型，將花費1000億美元，其消耗的電能產生碳排放與紐約市一個月的碳排放量相當。而想要訓練錯誤率小於1%的圖像辨識模型，成本就更是天價。
▲ 據推斷，到2025年，針對 ImageNet 數據集的最優的圖像辨識系統，誤差率應該降低到5%
▲ 但是，訓練這樣一個深度學習系統將帶來相當於紐約市一個月的二氧化碳排放。（圖片來源：N. C. Thompson, K. Greenewald, K. Lee, G. F. Manso）
計算成本的重負在深度學習的前沿已經變得顯而易見。機器學習智庫 OpenAI 斥資400多萬美元，設計並訓練了深度學習語言系統 GPT-3。盡管研究人員在操作中犯了一個錯誤，但他們並沒有修復它，僅僅在論文附錄中簡要解釋道：「由於高昂的訓練的成本，對模型重新訓練是不現實的。」
企業也開始迴避深度學習的計算成本。歐洲的一家大型連鎖超市最近放棄了一項基於深度學習預測哪些產品將被購買的系統。該公司的高層判斷，訓練和運行該系統的成本過高。
深度學習路在何方面對不斷上升的經濟和環境成本，深度學習領域迫切地需要在計算量可控的前提下，提高性能的方法。研究人員為此進行了大量研究。
一種策略是，使用為深度學習專門設計的處理器。在過去十年中，CPU 讓位給了 GPU、現場可程式門陣列（field-programmable gate arrays）和應用於特定程式的積體電路（application-specific ICs）。這些方法提高了專業化的效率，但犧牲了通用性，面臨收益遞減。長遠看來，我們可能需要全新的硬體框架。
另一種減少計算負擔的策略是，使用更小的神經網路。這種策略降低了每次的使用成本，但通常會增加訓練成本。二者如何權衡取決於具體情況。比如廣泛應用的模型應當優先考慮巨大的使用成本，而需要不斷訓練的模型應當優先考慮訓練成本。
元學習（meta-learning）有望降低深度學習訓練成本。其理念是，讓一個系統的學習成果應用於多種領域。例如，與其分別建立辨識狗、貓和汽車的系統，不如訓練一個辨識系統並多次使用。但是研究發現，一旦原始數據與實際應用場景有微小的差異，元學習系統的性能就會嚴重降低。因此，全面的元學習系統可能需要巨大的數據量支撐。
一些尚未發現或被低估的機器學習類型也可能降低計算量。比如基於專家見解的機器學習系統更為高效，但如果專家不能辨別所有的影響因素，這樣的系統就無法與深度學習系統相媲美。仍在發展的神經符號（Neuro-symbolic methods）等技術，有望將人類專家的知識和神經網路的推理能力更好地結合。
正如羅森布拉特在神經網路誕生之初所感受到的困境，今天的深度學習研究者也開始面臨計算工具的限制。在經濟和環境的雙重壓力下，如果我們不能改變深度學習的方式，就必須面對這個領域進展緩慢的未來。我們期待一場演算法或硬體的突破，讓靈活而強大的深度學習模型能繼續發展，並為我們所用。
原文連結：
論文連結：
https://arxiv.org/abs/2007.05558#
參考連結：
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2016年 ，「阿爾法狗（AlphaGo）」與李世石的圍棋對決，讓人工智慧和深度學習進入了福斯的視野。在那場人機大戰中，阿爾法狗以總分4比1獲勝。不僅圍棋，深度學習近些年迅猛發展，在語言、醫療等多種領域展現出了強大的能力。然而這一切是有代價的，為了降低錯誤率，深度學習在完成任務時需要越來越大的計算量，由此產生的經濟成本、耗費的電量、對環境的污染，將超出人類社會的承受能力。人工智慧普及的那一天，或許也將是人類能源被電腦消耗殆盡的那一天？
當下風頭正勁的深度學習領域，起源於真空管電腦的時代。1958年，康乃爾大學的法蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt） 受大腦神經元的啟發，設計了第一個人工神經網路，之後被命名為「深度學習」。羅森布拉特知道，這項技術超越了當時的計算能力，他惋惜地表示：「隨著神經網路連接節點的增加……傳統的數位電腦很快就會無法承擔計算量的負荷。」
幸運的是，電腦硬體在幾十年間快速升級，使計算速度提高了大約1000萬倍。因此，21世紀的研究人員得以實現具有更多連接的神經網路，用來模擬更復雜的現象。如今深度學習已經廣泛普及，被應用於下圍棋、翻譯、預測蛋白質折疊、分析醫學影像等多種領域。
深度學習的崛起勢如破竹，但它的未來很可能是坎坷的。羅森布拉特所擔憂的計算量的限制，仍然是籠罩在深度學習領域之上的一片陰雲。如今，深度學習領域的研究人員正在逼近計算工具的極限。
深度學習的工作原理深度學習是人工智慧領域長期發展的成果。早期的人工智慧系統基於邏輯和人類專家給定的規則，之後漸漸引入了可以透過學習來調節的參數。而今，神經網路可以透過學習，構建可塑性很強的電腦模型。神經網路的輸出不再是單一公式的結果，而是採用了極其復雜的運算。足夠大的神經網路模型可以適應任何類型的數據。
為了理解「專家系統（expert-system approach）」和「靈活系統（flexible-system approach）」的差別，我們考慮這樣一個場景：透過X光片判斷病人是否患有癌症。我們假設X光片中有100個特徵（變量），但我們不知道哪些特徵是重要的。
專家系統解決問題的方法，是讓放射學和腫瘤學領域的專家指定重要的變量，並允許系統只檢查這些變量。這一方法需要的計算量小，因此曾被廣泛採用。但如果專家沒能指出關鍵的變量，系統的學習能力就不如人意。
而靈活系統解決問題的方法，是檢查盡可能多的變量，並由系統自行判斷哪些重要。這需要更多的數據和更高的計算成本，相比專家系統效率更低。但是，只要有足夠的數據和計算量，靈活系統可以比專家系統表現更優。
深度學習模型是過參數化的（overparameterized），即參數比可供訓練的數據點多。比如圖像辨識系統 Noisy Student 的神經網路擁有4.8億個參數，但它在訓練時只使用了120萬個標記的圖像。過參數化通常會導致過擬合（overfitting），也就是模型與訓練的數據集擬合度過高，以至於沒有把握一般趨勢，卻學習了訓練集的特殊性。深度學習透過隨機初始化參數、 「隨機梯度下降（stochastic gradient descent）」 等方法，反復調整參數集，以避免過擬合的問題。
深度學習已經在機器翻譯領域大顯身手。早期，翻譯軟體根據語法專家制定的規則進行翻譯。在翻譯烏爾都語、阿拉伯語、馬來語等語言時，基於規則的方法起先優於基於統計學的深度學習方法。但是隨著文字數據的增加，深度學習全面超越了其他方法。事實證明，深度學習在幾乎所有應用領域都具有優越性。
巨大的運算成本一個適用於所有統計學模型的規則是：要想使性能提高k倍，至少需要k2倍的數據來訓練模型。又因為深度學習模型的過參數化，使性能提高k倍將需要至少k4倍的計算量。指數中的「4」意味著，增加10 000倍計算量最多能帶來10倍的改進。
顯然，為了提高深度學習模型的性能，科學家需要構建更大的模型，使用更多的數據訓練。但是計算成本會變得多昂貴呢？是否會高到我們無法負擔，並因此阻礙該領域的發展？
為了探究這一問題，麻省理工學院的科學家收集了1000餘篇深度學習研究論文的數據，涉及圖像分類、目標檢測、問答系統、命名實體辨識和機器翻譯等領域。他們的研究警告，深度學習正面臨嚴峻的挑戰。「如果不能在不增加計算負擔的前提下提高性能，計算量的限制就會使深度學習領域停滯不前。」
以圖像分類為例。減少圖像分類錯誤伴隨著巨大的計算負擔。例如，2012年 AlexNet 模型首次展示了在圖形處理器（GPU）上訓練深度學習系統的能力，該模型使用兩個 GPU 進行了5 ~ 6天的訓練。到2018年，另一個模型 NASNet-A 的錯誤率降低到了 AlexNet 的一半，但它使用的計算量是 AlexNet 的1000多倍。
晶片性能的提升是否跟上了深度學習的發展？並沒有。在 NASNet-A 增加的1000多倍的計算量中，只有6倍的提升來自於更好的硬體，其餘都是透過使用更多的處理器或運行更長時間達到的，伴隨著更高的成本。
理論告訴我們，提高k倍的性能需要增加k4倍的計算量，但在實踐中，增加的計算量至少是k4倍。這意味著，要想將錯誤率減半，需要500倍以上的計算資源，成本高昂。不過，實際情況與理論預測的差距，也意味著可能存在改進演算法的空間，有機會提高深度學習的效率。
根據研究人員估計的圖像辨識領域「計算成本—性能」曲線，將錯誤率降到5%，需要進行1028次浮點運算。另一項來自麻薩諸塞大學阿默斯特分校的研究顯示了計算負擔隱含的巨大經濟和環境成本：訓練一個錯誤率小於5%的圖像辨識模型，將花費1000億美元，其消耗的電能產生碳排放與紐約市一個月的碳排放量相當。而想要訓練錯誤率小於1%的圖像辨識模型，成本就更是天價。
▲ 據推斷，到2025年，針對 ImageNet 數據集的最優的圖像辨識系統，誤差率應該降低到5%
▲ 但是，訓練這樣一個深度學習系統將帶來相當於紐約市一個月的二氧化碳排放。（圖片來源：N. C. Thompson, K. Greenewald, K. Lee, G. F. Manso）
計算成本的重負在深度學習的前沿已經變得顯而易見。機器學習智庫 OpenAI 斥資400多萬美元，設計並訓練了深度學習語言系統 GPT-3。盡管研究人員在操作中犯了一個錯誤，但他們並沒有修復它，僅僅在論文附錄中簡要解釋道：「由於高昂的訓練的成本，對模型重新訓練是不現實的。」
企業也開始迴避深度學習的計算成本。歐洲的一家大型連鎖超市最近放棄了一項基於深度學習預測哪些產品將被購買的系統。該公司的高層判斷，訓練和運行該系統的成本過高。
深度學習路在何方面對不斷上升的經濟和環境成本，深度學習領域迫切地需要在計算量可控的前提下，提高性能的方法。研究人員為此進行了大量研究。
一種策略是，使用為深度學習專門設計的處理器。在過去十年中，CPU 讓位給了 GPU、現場可程式門陣列（field-programmable gate arrays）和應用於特定程式的積體電路（application-specific ICs）。這些方法提高了專業化的效率，但犧牲了通用性，面臨收益遞減。長遠看來，我們可能需要全新的硬體框架。
另一種減少計算負擔的策略是，使用更小的神經網路。這種策略降低了每次的使用成本，但通常會增加訓練成本。二者如何權衡取決於具體情況。比如廣泛應用的模型應當優先考慮巨大的使用成本，而需要不斷訓練的模型應當優先考慮訓練成本。
元學習（meta-learning）有望降低深度學習訓練成本。其理念是，讓一個系統的學習成果應用於多種領域。例如，與其分別建立辨識狗、貓和汽車的系統，不如訓練一個辨識系統並多次使用。但是研究發現，一旦原始數據與實際應用場景有微小的差異，元學習系統的性能就會嚴重降低。因此，全面的元學習系統可能需要巨大的數據量支撐。
一些尚未發現或被低估的機器學習類型也可能降低計算量。比如基於專家見解的機器學習系統更為高效，但如果專家不能辨別所有的影響因素，這樣的系統就無法與深度學習系統相媲美。仍在發展的神經符號（Neuro-symbolic methods）等技術，有望將人類專家的知識和神經網路的推理能力更好地結合。
正如羅森布拉特在神經網路誕生之初所感受到的困境，今天的深度學習研究者也開始面臨計算工具的限制。在經濟和環境的雙重壓力下，如果我們不能改變深度學習的方式，就必須面對這個領域進展緩慢的未來。我們期待一場演算法或硬體的突破，讓靈活而強大的深度學習模型能繼續發展，並為我們所用。
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https://arxiv.org/abs/2007.05558#
參考連結：
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雲豹娛樂今日宣布，由 KADOKAWA GAMES 開發的新作機器人遊戲《傳繼者(Relayer)》將在 2022 年 3 月 24 日與日本同步於亞洲地區、北美及歐洲推出，「數位豪華版」將從 2022 年 1 月 25 日起於 PlayStation Store 開放預購。
《傳繼者(Relayer)》描寫覺醒了特殊能力的人類「星之子」對抗侵略地球的外星生命體「傳繼者」的故事，是一款具有縝密科幻世界觀設定的新世代機器人 SRPG。本作的戰鬥系統以象徵單位特徵的「機器人類型」、「職業」以及將容易被敵人集火的程度加以視覺化的「仇恨值」為中心，實現了高自由度與高戰略性的 SRPG 機制。此外，廣範圍必殺技「大爆炸」與夾擊「背刺」這類特殊攻擊、運用精緻的 3D 模型呈現的動畫與關卡地圖也頗有看頭。
本作的舞台是人類開始正式涉足外太空的未來──星曆 2051 年的地球，人類正受到名為傳繼者的神 祕外星生命體侵略。值此同時，也出現一群擁有特殊能力的「星之子」，以及在分析古代銀河文明的技術後 製作的新型人形兵器「星機裝」和可於恆星間航行的實驗船艦「星群艦」。玩家必須指揮這支部隊，設法抵抗以侵略行動威脅地球的傳繼者。
雲豹娛樂今日宣布，由 KADOKAWA GAMES 開發的新作機器人遊戲《傳繼者(Relayer)》將在 2022 年 3 月 24 日與日本同步於亞洲地區、北美及歐洲推出，「數位豪華版」將從 2022 年 1 月 25 日起於 PlayStation Store 開放預購。
《傳繼者(Relayer)》描寫覺醒了特殊能力的人類「星之子」對抗侵略地球的外星生命體「傳繼者」的故事，是一款具有縝密科幻世界觀設定的新世代機器人 SRPG。本作的戰鬥系統以象徵單位特徵的「機器人類型」、「職業」以及將容易被敵人集火的程度加以視覺化的「仇恨值」為中心，實現了高自由度與高戰略性的 SRPG 機制。此外，廣範圍必殺技「大爆炸」與夾擊「背刺」這類特殊攻擊、運用精緻的 3D 模型呈現的動畫與關卡地圖也頗有看頭。
本作的舞台是人類開始正式涉足外太空的未來──星曆 2051 年的地球，人類正受到名為傳繼者的神 祕外星生命體侵略。值此同時，也出現一群擁有特殊能力的「星之子」，以及在分析古代銀河文明的技術後 製作的新型人形兵器「星機裝」和可於恆星間航行的實驗船艦「星群艦」。玩家必須指揮這支部隊，設法抵抗以侵略行動威脅地球的傳繼者。
Session洋蔥網保障對話安全
無論Telegram或Signal，使用者在初次註冊平台之時，都必須提供有效的電話號碼進行認證，因此給予了第三方途徑，有機會將使用者的網路身分與實體身分進行連接。既然如此，那是否有「連門號都不用」的通訊軟體可用呢？這個答案或許就是Session。
▲ 目前Session在手機、電腦上皆有對應軟體能夠使用，高度匿名性特色使它獲得不少高度隱私要求使用者的喜愛。
Session是一款標榜完全端到端加密的即時通訊App，所有由使用者發送、接收的數據，在平台上全都會以密文方式進行傳遞。此外，Session還應用了類似「洋蔥路由」（Tor）的獨特系統，使每一條訊息都難以反向追蹤，高度匿名性使它逐漸成為核心網路使用者的討論焦點。
主要優勢：去中心化無數位足跡
Android版： [https:]]
iOS版： [https:]]
桌面版：https://getsession.org/download
在官方網站所呈現的技術白皮書中，Session指出他們目前所採用的加密協定，為開源、跨平台的libsodium，因此使用者個人資料的安全性，已經得到了最基礎的保障。但是，讓Session與Signal更加與眾不同一點，則在於成功實踐了通訊軟體的「去中心化」。
每一條Session訊息被發送出去之後，首先會在裝置端得到加密，接著於去中心化，類似於洋蔥路由系統的Oxen Network中不斷流轉，在經過數個跳板跟節點後，訊息才會抵達接收者的裝置，最後進行解密。
▲ 透過類似洋蔥路由的跳板系統，Session的每一則訊息都會於全球服務節點上流轉，例如經過美國、法國、德國之類，使最初的發訊地難以追查。
由於Oxen Network只有大量的服務節點，並沒有任何中心伺服器，所以Session上的訊息進行傳遞時，就不需要任何形式的中繼資料，例如使用者IP、地理位置資訊與時間戳記等等。當沒有任何數位足跡被留下，每一條Session訊息的源頭，自然也就十分難以追查。
但是，缺乏中心化伺服器，加上完全的端到端加密，也意味著使用者於Session上所建立的訊息，不僅只能存在單一裝置上，更將無法進行任何移轉與備份。雖然Session提供了助記詞方式，幫助使用者恢復自己過往所建立的專屬ID，但是聯絡人資訊跟聊天訊息，只要一經刪除即無法還原，跨平台同步亦是不可能的任務。
整體評價：匿名性最高但限制多以執法機構的角度來說，Session絕對會是最為棘手的即時通訊軟體。即便監管單位向Session營運商要求提供使用者資訊，由於發起對話用的專屬ID，僅綁定於裝置且隨機產生，無法與任何現實世界的身分資訊互相關聯，所以追查實際上的使用者將變得十分困難，堪稱隱私性方面最為激進的解決方案。
只不過，Session雖實踐高度匿名技術，但背後的犧牲也比起Telegram和Signal來得多出許多，舉例來說，Session目前還無法進行語音通話（預計在未來透過Lokinet實現），雖有跨平台支援但無法備份，作為一套通訊軟體，在實用性上仍有相當大的進步空間。
▲ 由於使用者族群並不算大，目前Session於操作介面上，仍呈現出「中英交雜」的有趣狀態，還有賴後續社群協力翻譯。
建立全新Session會話ID
Session使用經驗參考評分
使用者數量：★★
介面友善度：★★★
跨平台支援：★★★★
聊天安全性：★★★★★
備份容易度：★
以即時通訊軟體而言，Session與其它平台最主要的差異，同時也是最關鍵的特色，就在於它完全不需要使用者的手機門號進行驗證。當使用者初次啟動Session，它就會透過內建的演算法，自動生成一組英文、數字交雜的專屬「會話ID」，而這組字串更是使用者在Session上，唯一的身分識別方式，無法任意修改或更換。只不過，為了方便使用者辨認身分，Session仍提供了設定暱稱的功能，不過允許用戶隨時更換，還算貼心。
步驟1.下載安裝並開啟Session App後，首先按下「Create Session ID」。
步驟2.接著系統將自動生成一串英數組成的「會話ID」，此即為使用者在Session上的唯一身分識別，完全不需要手機門號或簡訊認證。
步驟3.接著使用者可自由設定暱稱，無論用本名、化名都無所謂，只要容易讓他人辨識即可，日後亦可隨意更改。
步驟4.接著選擇訊息接收模式，「Fast Mode」會借道Google的推播伺服器，好處是收訊速度較快；若想要最高的隱私保障，建議選「Slow Mode」。
步驟5.一切搞定之後即來到Session主畫面，既沒有廣告也沒有多餘的元素，介面簡潔清爽，另外還有暗色模式可自行開啟。
由於「會話ID」是Session唯一跟使用者進行關聯的方式，所以若要加入他人成為好友並進行聊天，自然也得依靠會話ID才有辦法實現。只不過，會話ID是無意義的超長英數字串，除了全部複製、貼上且透過各種管道傳送給他人外，Session其實也內建了QR Code生成器，方便使用者面對面接觸時，能夠嗅出並直接掃描。另外，Session亦有閱後即焚功能，允許訊息在一段時間後自動刪除，徹底消滅數位足跡，達到最高程度的安全保障。
步驟1.要與他人發起聊天對話，首先來到Session主畫面，並點擊下方的「＋」號圖示，然後再按下訊息圖示。
步驟2.接著在空白處填入他人的會話ID，然後按下「NEXT」；亦可點選「Scan QR Code」分頁透過相機掃描條碼；下方則是自己的會話ID。
步驟3.若會話ID輸入正確，接著就會跳轉到聊天室畫面，輸入訊息並送出即可開始對話。由於經過跳板，訊息傳遞通常較慢，暱稱顯示亦會延遲。
步驟4.點選聊天室右上方的「…」圖示，即可開啟功能選單，注意到Session也擁有「自動銷毀訊息」功能。
步驟5.Session的閱後即焚時間長度選項不多，但還算堪用，若設定完畢每一條訊息都會自動套用，並於倒數計時結束後消失。
雖然Session透過會話ID來代表使用者的身分，具備了相當嚴謹的匿名性，但是，由於每一串會話ID都是專屬且不可更改，因此如何長期保有自己的會話ID存取權，自然就是非常重要的議題。對此，Session選擇的方式為區塊鏈應用常見的「助記詞」（Recovery Phrase），避免使用者遺失自己的會話ID，導致身分識別出現麻煩。只不過，助記詞「只能」用來還原跟存取專屬的會話ID，Session的聊天記錄跟好友清單，目前仍無法透過任何方式進行備份。
步驟1.要取得恢復會話ID用的「助記詞」有兩種方式，第一種是在初次進入主畫面時，點選上方通知的「Continue」。
步驟2.另一種是點選主畫面左上角的頭像，開啟設定畫面後，接著找到「Recovery Phrase」選項，
步驟3.接著畫面即會跳出使用者會話ID的助記詞，一共有12組單字，記下來並保存於安全的地方，千萬不要遺失。
步驟4.若有一天需要在其他裝置上，恢復自己的會話ID，請於安裝後首次啟動Session時，按下「Continue Your Session」。
步驟5.接著將先前備份的12組助記詞，按順序填入到文字框當中，然後按下「Continue」，再重新輸入暱稱，即可存取跟使用原有的會話ID。
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Session洋蔥網保障對話安全
無論Telegram或Signal，使用者在初次註冊平台之時，都必須提供有效的電話號碼進行認證，因此給予了第三方途徑，有機會將使用者的網路身分與實體身分進行連接。既然如此，那是否有「連門號都不用」的通訊軟體可用呢？這個答案或許就是Session。
▲ 目前Session在手機、電腦上皆有對應軟體能夠使用，高度匿名性特色使它獲得不少高度隱私要求使用者的喜愛。
Session是一款標榜完全端到端加密的即時通訊App，所有由使用者發送、接收的數據，在平台上全都會以密文方式進行傳遞。此外，Session還應用了類似「洋蔥路由」（Tor）的獨特系統，使每一條訊息都難以反向追蹤，高度匿名性使它逐漸成為核心網路使用者的討論焦點。
主要優勢：去中心化無數位足跡
Android版： [https:]]
iOS版： [https:]]
桌面版：https://getsession.org/download
在官方網站所呈現的技術白皮書中，Session指出他們目前所採用的加密協定，為開源、跨平台的libsodium，因此使用者個人資料的安全性，已經得到了最基礎的保障。但是，讓Session與Signal更加與眾不同一點，則在於成功實踐了通訊軟體的「去中心化」。
每一條Session訊息被發送出去之後，首先會在裝置端得到加密，接著於去中心化，類似於洋蔥路由系統的Oxen Network中不斷流轉，在經過數個跳板跟節點後，訊息才會抵達接收者的裝置，最後進行解密。
▲ 透過類似洋蔥路由的跳板系統，Session的每一則訊息都會於全球服務節點上流轉，例如經過美國、法國、德國之類，使最初的發訊地難以追查。
由於Oxen Network只有大量的服務節點，並沒有任何中心伺服器，所以Session上的訊息進行傳遞時，就不需要任何形式的中繼資料，例如使用者IP、地理位置資訊與時間戳記等等。當沒有任何數位足跡被留下，每一條Session訊息的源頭，自然也就十分難以追查。
但是，缺乏中心化伺服器，加上完全的端到端加密，也意味著使用者於Session上所建立的訊息，不僅只能存在單一裝置上，更將無法進行任何移轉與備份。雖然Session提供了助記詞方式，幫助使用者恢復自己過往所建立的專屬ID，但是聯絡人資訊跟聊天訊息，只要一經刪除即無法還原，跨平台同步亦是不可能的任務。
整體評價：匿名性最高但限制多以執法機構的角度來說，Session絕對會是最為棘手的即時通訊軟體。即便監管單位向Session營運商要求提供使用者資訊，由於發起對話用的專屬ID，僅綁定於裝置且隨機產生，無法與任何現實世界的身分資訊互相關聯，所以追查實際上的使用者將變得十分困難，堪稱隱私性方面最為激進的解決方案。
只不過，Session雖實踐高度匿名技術，但背後的犧牲也比起Telegram和Signal來得多出許多，舉例來說，Session目前還無法進行語音通話（預計在未來透過Lokinet實現），雖有跨平台支援但無法備份，作為一套通訊軟體，在實用性上仍有相當大的進步空間。
▲ 由於使用者族群並不算大，目前Session於操作介面上，仍呈現出「中英交雜」的有趣狀態，還有賴後續社群協力翻譯。
建立全新Session會話ID
Session使用經驗參考評分
使用者數量：★★
介面友善度：★★★
跨平台支援：★★★★
聊天安全性：★★★★★
備份容易度：★
以即時通訊軟體而言，Session與其它平台最主要的差異，同時也是最關鍵的特色，就在於它完全不需要使用者的手機門號進行驗證。當使用者初次啟動Session，它就會透過內建的演算法，自動生成一組英文、數字交雜的專屬「會話ID」，而這組字串更是使用者在Session上，唯一的身分識別方式，無法任意修改或更換。只不過，為了方便使用者辨認身分，Session仍提供了設定暱稱的功能，不過允許用戶隨時更換，還算貼心。
步驟1.下載安裝並開啟Session App後，首先按下「Create Session ID」。
步驟2.接著系統將自動生成一串英數組成的「會話ID」，此即為使用者在Session上的唯一身分識別，完全不需要手機門號或簡訊認證。
步驟3.接著使用者可自由設定暱稱，無論用本名、化名都無所謂，只要容易讓他人辨識即可，日後亦可隨意更改。
步驟4.接著選擇訊息接收模式，「Fast Mode」會借道Google的推播伺服器，好處是收訊速度較快；若想要最高的隱私保障，建議選「Slow Mode」。
步驟5.一切搞定之後即來到Session主畫面，既沒有廣告也沒有多餘的元素，介面簡潔清爽，另外還有暗色模式可自行開啟。
由於「會話ID」是Session唯一跟使用者進行關聯的方式，所以若要加入他人成為好友並進行聊天，自然也得依靠會話ID才有辦法實現。只不過，會話ID是無意義的超長英數字串，除了全部複製、貼上且透過各種管道傳送給他人外，Session其實也內建了QR Code生成器，方便使用者面對面接觸時，能夠嗅出並直接掃描。另外，Session亦有閱後即焚功能，允許訊息在一段時間後自動刪除，徹底消滅數位足跡，達到最高程度的安全保障。
步驟1.要與他人發起聊天對話，首先來到Session主畫面，並點擊下方的「＋」號圖示，然後再按下訊息圖示。
步驟2.接著在空白處填入他人的會話ID，然後按下「NEXT」；亦可點選「Scan QR Code」分頁透過相機掃描條碼；下方則是自己的會話ID。
步驟3.若會話ID輸入正確，接著就會跳轉到聊天室畫面，輸入訊息並送出即可開始對話。由於經過跳板，訊息傳遞通常較慢，暱稱顯示亦會延遲。
步驟4.點選聊天室右上方的「…」圖示，即可開啟功能選單，注意到Session也擁有「自動銷毀訊息」功能。
步驟5.Session的閱後即焚時間長度選項不多，但還算堪用，若設定完畢每一條訊息都會自動套用，並於倒數計時結束後消失。
雖然Session透過會話ID來代表使用者的身分，具備了相當嚴謹的匿名性，但是，由於每一串會話ID都是專屬且不可更改，因此如何長期保有自己的會話ID存取權，自然就是非常重要的議題。對此，Session選擇的方式為區塊鏈應用常見的「助記詞」（Recovery Phrase），避免使用者遺失自己的會話ID，導致身分識別出現麻煩。只不過，助記詞「只能」用來還原跟存取專屬的會話ID，Session的聊天記錄跟好友清單，目前仍無法透過任何方式進行備份。
步驟1.要取得恢復會話ID用的「助記詞」有兩種方式，第一種是在初次進入主畫面時，點選上方通知的「Continue」。
步驟2.另一種是點選主畫面左上角的頭像，開啟設定畫面後，接著找到「Recovery Phrase」選項，
步驟3.接著畫面即會跳出使用者會話ID的助記詞，一共有12組單字，記下來並保存於安全的地方，千萬不要遺失。
步驟4.若有一天需要在其他裝置上，恢復自己的會話ID，請於安裝後首次啟動Session時，按下「Continue Your Session」。
步驟5.接著將先前備份的12組助記詞，按順序填入到文字框當中，然後按下「Continue」，再重新輸入暱稱，即可存取跟使用原有的會話ID。
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保羅·格雷厄姆（英語：Paul Graham，1964年11月13日－），美國著名程式設計師、風險投資家、部落格作者和技術作家，他被稱為「矽谷創業教父」。
本文為他過去發表的一篇文章，他談到了自己在不同城市的經歷，並推薦年輕人早日確定自己的一生目標——這將決定你和城市的相互選擇。
偉大的城市吸引著雄心勃勃的人。你在一個城市裡散步時，可以感覺到這一點。在無數種微妙的方式中，城市向你傳遞一個訊息：你可以做得更多，你應該更加努力。
令人驚訝的是，這些資訊可以有多麼不同。
紐約告訴你，最重要的是：你應該賺更多的錢。當然，也有其他資訊，比如你應該更時髦，你應該變得更好看，但最清楚的訊息是：你應該變得更有錢。
我喜歡波士頓（或者說劍橋）的原因是，那裡的傳達的信息是：你應該更聰明。你真的應該去讀那些你一直想讀的書。
當你問一個城市傳遞了什麼訊息時，你有時會得到令人驚訝的答案。就像矽谷尊重大腦一樣，矽谷發出的訊息是：你應該更強大。
這與紐約發出的訊息不盡相同。當然，權力在紐約也很重要，但紐約最在乎的是財富，哪怕只是你繼承的財富。在矽谷，除了一些房地產經紀人，沒有人會在意，在矽谷，重要的是你對世界有多大影響。那裡的人關心Google創始人拉里和謝爾蓋的原因不是他們的財富，而是他們控制著Google，這幾乎影響到了所有人。
城市對於創業重要嗎？一個城市發出什麼樣的訊息很重要嗎？答案是：的確很重要。
你可能會認為，如果你有足夠的意志力量去做傑出的事情，你就能夠超越你所在的環境。你住的地方應該最多造成幾個百分點的差異。但是，如果你看一下歷史證據，環境似乎比這更重要，大多數做出偉大事情的人都聚集在當時的少數幾個地方。
你可以從我之前寫的東西中看到城市是多麼強大：幾乎所有你聽說過的15世紀的義大利畫家都來自佛羅倫斯，盡管米蘭和佛羅倫斯一樣大。佛羅倫斯的人在基因上沒有什麼不同，所以你必須假設有一個出生在米蘭的人具有像達文西一樣的天賦能力，但是，他去哪了？
如果連和達文西一樣有天賦能力的人都無法戰勝環境的力量，你認為你能嗎？
我不知道。我相當頑固，但我不會試圖對抗這種力量，我寧願利用這種力量，所以我思考了很多關於住在哪裡的問題。
我一直想像柏克萊會是一個理想的地方：它基本上就是一個有好天氣的劍橋。但當我幾年前終於嘗試住在柏克萊時，結果發現不是這樣的。柏克萊傳遞的信息是：你應該生活得更好，柏克萊的生活是非常文明的。它可能是來自北歐的人在美國感覺最自在的一個地方。但是，其中並沒有很多雄心壯志。
現在回想起來，一個如此宜人的地方，會吸引對生活品質最感興趣的人，並不奇怪。事實證明，一個有好天氣的劍橋並不是劍橋。你在劍橋遇到的人並不是偶然出現在那里的。你必須做出犧牲才能在那裡生活。那裡很貴，而且有些骯髒，天氣也經常不好。因此，你在劍橋找到的那種人，是想生活在最聰明的人所在的地方的人，即使這意味著生活在一個昂貴的、骯髒的、天氣惡劣的地方。
截至目前，劍橋似乎是世界的知識之都，我知道這似乎是一個荒謬的說法。但為什麼這麼說，因為如果說其他地方是知識之都會更加荒謬。
從雄心勃勃的學生的流量來看，美國大學目前似乎是最好的。哪個美國城市更有優勢？紐約嗎？有相當數量的聰明人，但被更多的穿西裝的新人類稀釋了。灣區也有很多聰明人，但同樣被稀釋了；那裡有兩所偉大的大學，但它們相距甚遠。按照西海岸的標準，哈佛大學和麻省理工學院幾乎是相鄰的，而且它們周圍有大約20所其他學院和大學。
因此，劍橋給人的感覺是一個以思想為主要產業的城市，而紐約的產業是金融，矽谷的產業是初創企業。
城市，其實是人的集合當你在談論城市時，你真正談論的是人的集合。
很長一段時間裡，城市是唯一的大型的人的集合，所以你可以交替使用這兩個概念。但我們可以從我提到的例子中看到事情正在發生多大的變化。紐約是一個典型的偉大城市。但劍橋只是一個城市的一部分，而矽谷甚至不是一個城市，矽谷只是一片區域。
也許網路會進一步改變這種情況。也許有一天，你所屬的最重要的社區將是一個虛擬社區，而實際居住地將不重要。但我不確定這是否真的會發生，畢竟，與網路比較起來，真實世界的頻寬以及解析度非常高，而城市向你發送訊息的一些方式是相當微妙的。
每年春天回到劍橋的一個令人振奮的事情，是在黃昏時分穿過街道，這時你可以看到街旁房子裡的情況。當你在傍晚穿過帕羅奧圖（矽谷的城市）時，除了電視的藍光，你什麼都看不到。在劍橋，你看到書架上擺滿了看起來很有意思的書。帕羅奧圖在1960年可能很像劍橋，但你現在絕對想不到附近有一所大學，現在它只是矽谷較富裕的社區之一。
一個城市對你傳達的信息大多是偶然的：在你透過窗戶看到的東西中，在你無意中聽到的對話中。這不是你必須尋找的東西，而是你無法避免的東西。住在劍橋的職業危險之一是偷聽那些在陳述句中使用問句語氣的人的談話。但是，平均而言，我會選擇劍橋的談話而不是紐約或矽谷的談話。
一位在90年代末搬到矽谷的朋友說，住在那最糟糕的事情是偷聽對話的內容太低俗。當時我認為她的說法很古怪。當然，偷聽別人說話可能很有趣，但偷聽的對話內容有那麼重要嗎，以至於會影響你選擇居住的地方？現在我明白她的意思了。你偷聽到的對話告訴你，你周圍都是什麼樣的人。
無論你多麼堅定，都很難不被周圍的人所影響。這並不是說你會做一個城市期望你做的任何事情，而是當你周圍沒有人關心你所做的事情時，你會感到氣餒。
在鼓勵和氣餒之間有一種不平衡，就像掙錢和失去金錢之間一樣。大多數人高估了金錢的負面效應：他們會更努力地避免失去一美元，而不是去獲得一美元。同樣，雖然有很多人足夠強大，可以抵製做某件事，但很少有足夠強大的人可以持續做周圍沒有人關心的事情。
因為野心在某種程度上是不相容的，所以每個城市都傾向於專注於一種野心。劍橋之所以成為知識之都，不僅僅是因為那裡集中了很多聰明人，還因為那裡的人沒有其他更關心的事情。如果在紐約和海灣地區，一位大學教授就變成了二等公民，除非他們創辦對沖基金或創業公司。
自網路泡沫以來，紐約人一直想知道一個問題：紐約是否能發展成為一個與矽谷相媲美的創業中心。不太可能的原因之一是，在紐約創辦創業公司的人會覺得自己是二等公民。在紐約，人們已經有了其他更推崇的東西。
從長遠來看，這對紐約來說可能是一件壞事。一項重要的新技術的力量最終確實會轉化為金錢。紐約也認識到這一點了，只不過比起矽谷，紐約更看重錢。而事實上，紐約在金錢游戲中也輸給了矽谷：在富比士400強中，紐約和加州居民的比例已經從1982年首次公佈名單時的1.45（81:56）下降到2007年的0.83（73:88）。
不是所有的城市都能傳達信息。只有那些具有某種野心的中心城市才能。而且，如果你沒有在那裡生活過，很難準確判斷一個城市傳遞了什麼信息。我瞭解紐約、劍橋和矽谷所傳達的信息，因為我在這幾個城市都住過幾年。華盛頓和洛杉磯似乎也在傳遞信息，但我還沒有在這兩個地方呆足夠長的時間來確定是什麼。
在洛杉磯，最重要的事情似乎是名聲。躋身名人列表最重要，或與那些人成為朋友。除此之外很像紐約，雖然可能更強調身體的吸引力。
在華盛頓，傳遞的信息似乎是：最重要的是你認識誰。你想成為「內部人士」。在實踐中，似乎與洛杉磯的情況差不多。在那裡每個人心中都有一個名人清單，你想成為其中的一員，或者接近那些名單上的人。差別就在於，這兩個名單的選擇標準不同——其實也差別不大。
想取得偉大成就，一定要住在大城市？
想取得偉大成就的人一定要住在大城市嗎？不一定，所有的大城市都能激發某種雄心壯志，但這並不是唯一的選擇。對於某些類型的工作，你所需要的只是一小撮有才華的同僚。
城市所提供的是受眾，和一群同道中人。在數學或物理學這樣的領域，這些並不那麼關鍵，除了同行，不需要太多人關注你的工作。數學或物理這樣的領域，你需要的是一個有合適同事的部門。可以在任何地方，無論是新墨西哥州的洛斯阿拉莫斯，哪都行。
在藝術、寫作或技術等領域，大環境很重要。在這些領域，最好的從業者並不聚集在幾個頂尖的大學院系和研究實驗室里，部分原因是很難判斷誰是人才，部分原因是一個人不需要依靠教學或研究經費來支援自己，人們願意付費。正是在這些領域，大城市的幫助最大：你需要感到你周圍的人關心你所做的工作的鼓勵，而且由於你必須為自己尋找同行，你需要大城市提供的更大的接納機制。
你不必一生都生活在一個大城市。關鍵的幾年是你職業生涯的早期和中期。顯然，你不一定需要在大城市長大。在不在大城市上大學，這似乎也不重要。對大多數大學生來說，幾千人的世界似乎已經足夠大了。此外，在大學裡你還不必面對最困難的工作：發現新的問題並解決。
當你進入下一個更困難的階段時，在一個可以找到同伴和獲得鼓勵的地方，對你幫助最大。印象派畫家顯示了典型的模式：他們出生在法國各地（畢沙羅出生在加勒比海），死在法國各地，但真正決定他們的是在巴黎共同度過的那些年。
除非你確定你想做什麼，以及知道主導中心在哪里，否則你最好選擇盡可能在你年輕時多嘗試住幾個地方。除非你生活在那裡，否則永遠不知道一個城市傳遞了什麼樣的信息，甚至不知道它是否還在傳遞信息。你以為的信息往往是錯誤的：我25歲時嘗試住在佛羅倫斯，以為那里是一個藝術中心，但結果是我晚到了450年。
有些人在16歲時就知道他們要做什麼樣的工作，但大多數有野心的孩子，他們只知道自己想做一件大事，他們還沒有決定是要成為一個搖滾明星還是一個腦外科醫生，這並沒有錯。但這意味著如果你有這種野心，你可能不得不通過試驗和錯誤來找出應該生活的地點。你可能必須找到讓你有家的感覺的城市，才能確定你有什麼樣的野心。
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未來也許是氫能源汽車的，但成本是無法跨越的鴻溝。12月28日，據韓國《朝鮮日報》報道，現代汽車集團已經暫停開發Genesis氫能汽車的計畫，先前，原本他們預計在2025年能夠推出。
根據《朝鮮日報》採訪內容，現代汽車認為搭配Genesis氫能汽車的第三代燃料電池的開發性能和研究進展遠未達到最初的目標。據悉，現代汽車集團在內部研判後，已於11月大幅削減燃料電池部門規模。
先前現代汽車與韓國政府分別以「2025年年產13萬輛氫能汽車」和「2022年銷售8萬輛」為目標，計劃在2040年實現氫能社會。但截至今年11月，氫能汽車累計銷量僅為2萬多輛。
電池單價難降低現代汽車曾在今年9月公開了這款第三代燃料電池，相比第二代體積減少了30%，輸出和耐用性提高了2至3倍。
雖然電池性能大大提高，但是Genesis汽車項目存在的問題也使得其終究無法走向市場——價格缺乏競爭力。現代汽車原計劃到2025年將目前價格在3000萬韓元左右的汽車燃料電池價格下調50%以上，但是通過內部監查認為，下調燃料電池生產單價的計劃缺乏現實性。
同時，也有人對以現代汽車為中心的政府氫能經濟發展藍圖的現實性提出質疑。
根據2019年韓國政府發表的《氫經濟活性化發展藍圖》，到2022年，氫燃料車的累計銷售目標為8.1萬輛。但是氫動力汽車的銷售數量截止到11月只有2.1萬輛。明年一年需要售出約6萬輛汽車，達到過去4年累計銷量的3倍，才能實現目標。
而且，韓國政府為普及氫汽車而擴充氫基礎設施也遠不及目標，2022年設立氫氣加氣站的目標值是310所，但目前氫氣加氣站只有117所。並且現在氫氣的平均單價為8430韓元/千克，如果要降到韓國政府2022年氫經濟目標的6000韓元/千克以下，價格至少要下降28%。
氫能取得技術無法突破在今年7月，日本汽車廠商HONDA也宣佈，將終止以氫氣為燃料的氫燃料電池汽車（FCV）的生產。無獨有偶，日產汽車也在今年年初時宣佈暫停與福特合作開發燃料電池車的計劃，將力量集中於發展電動汽車。
目前市場普遍共識是對氫能經濟、綠色氫能而言，氫能相關技術還不夠成熟。據《朝鮮日報》，有相關人士分析，為了擴充氫基礎設施和市場效益，必須以低廉的價格獲得高純度氫氣，但以目前的技術是不可能實現的。
據《朝鮮日報》，韓國汽車研究院研究員李恆九表示：「就連擁有氫燃料電池技術的TOYOTA也預測2030年氫燃料電池汽車市場將僅佔世界汽車市場的3%左右，其他汽車廠商應該綜合檢驗氫燃料電池相關技術和市場價值，並提出比較切合實際的目標。」
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未來也許是氫能源汽車的，但成本是無法跨越的鴻溝。12月28日，據韓國《朝鮮日報》報道，現代汽車集團已經暫停開發Genesis氫能汽車的計畫，先前，原本他們預計在2025年能夠推出。
根據《朝鮮日報》採訪內容，現代汽車認為搭配Genesis氫能汽車的第三代燃料電池的開發性能和研究進展遠未達到最初的目標。據悉，現代汽車集團在內部研判後，已於11月大幅削減燃料電池部門規模。
先前現代汽車與韓國政府分別以「2025年年產13萬輛氫能汽車」和「2022年銷售8萬輛」為目標，計劃在2040年實現氫能社會。但截至今年11月，氫能汽車累計銷量僅為2萬多輛。
電池單價難降低現代汽車曾在今年9月公開了這款第三代燃料電池，相比第二代體積減少了30%，輸出和耐用性提高了2至3倍。
雖然電池性能大大提高，但是Genesis汽車項目存在的問題也使得其終究無法走向市場——價格缺乏競爭力。現代汽車原計劃到2025年將目前價格在3000萬韓元左右的汽車燃料電池價格下調50%以上，但是通過內部監查認為，下調燃料電池生產單價的計劃缺乏現實性。
同時，也有人對以現代汽車為中心的政府氫能經濟發展藍圖的現實性提出質疑。
根據2019年韓國政府發表的《氫經濟活性化發展藍圖》，到2022年，氫燃料車的累計銷售目標為8.1萬輛。但是氫動力汽車的銷售數量截止到11月只有2.1萬輛。明年一年需要售出約6萬輛汽車，達到過去4年累計銷量的3倍，才能實現目標。
而且，韓國政府為普及氫汽車而擴充氫基礎設施也遠不及目標，2022年設立氫氣加氣站的目標值是310所，但目前氫氣加氣站只有117所。並且現在氫氣的平均單價為8430韓元/千克，如果要降到韓國政府2022年氫經濟目標的6000韓元/千克以下，價格至少要下降28%。
氫能取得技術無法突破在今年7月，日本汽車廠商HONDA也宣佈，將終止以氫氣為燃料的氫燃料電池汽車（FCV）的生產。無獨有偶，日產汽車也在今年年初時宣佈暫停與福特合作開發燃料電池車的計劃，將力量集中於發展電動汽車。
目前市場普遍共識是對氫能經濟、綠色氫能而言，氫能相關技術還不夠成熟。據《朝鮮日報》，有相關人士分析，為了擴充氫基礎設施和市場效益，必須以低廉的價格獲得高純度氫氣，但以目前的技術是不可能實現的。
據《朝鮮日報》，韓國汽車研究院研究員李恆九表示：「就連擁有氫燃料電池技術的TOYOTA也預測2030年氫燃料電池汽車市場將僅佔世界汽車市場的3%左右，其他汽車廠商應該綜合檢驗氫燃料電池相關技術和市場價值，並提出比較切合實際的目標。」
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全球檢驗檢測認證機構 DEKRA 德凱為提升服務能量，建立全台第一間高頻吸波棉自動收納功能的電波暗室，跳脫過往傳統人工擺放模式，場地可像舞台機關一樣自動控制，只需1分40秒即可讓高頻吸波棉在場地中自動升降，不僅可縮短一個小時的場地配置時間，更能減少人為擺放的誤差，協助客戶節省時間成本並提升測試精準度。
德凱亞太區資深副總裁暨台灣董事總經理 Kilian Avilés 表示，電動化、智慧化、聯網化引領的產業發展趨勢，讓我們所處的電磁環境變得愈加複雜，因此全球 EMC 和 RF測試的需求達到了一個新的高度。DEKRA德凱近幾年不斷積極建置更多的電波暗室並擴充先進的實驗設備，在新竹、華亞和林口都設置有各種不同類型的電波暗室，以提供給客戶電磁干擾（EMI）及電磁耐受（EMS）最完整的電磁相容測試（EMC）一站式服務。
DEKRA德凱營運總經理李春和表示，除了全台首創的電波暗室高頻吸波棉自動收納功能之外，在林口最新的10米電波暗室內，配置直徑3米與6米的內外子母轉盤。子母轉盤可以根據產品的大小來串聯靈活運用，測試服務從小型的3C產品、手機、電腦到大型產品、落地 server 都能兼顧，並同步採用雙天線量測法，可以一次完成水平垂直極化測試，大幅節省測試時間。為了節省客戶時間並保護產品，電波暗室也新增無門檻設計，讓貨車可直接駛入實驗室放置產品。
同時因應電動化與電動車產業的快速發展，DEKRA德凱也建置車電產品 EMC 檢測項目，擴增充電樁、DC 與 AC 大電流產品的測試，電流可支援到300安培的高電流檢測能量，並可結合DEKRA德凱提供的安規審查服務，從檢測認證到審查發證，未來將提供給客戶涵蓋 EMC、車電、 RF、5G的「Wireless EMC」一站式的測試認證解決方案。
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隨著疫苗覆蓋率提升，台灣民眾出門意願、外出旅遊消費力道漸升，Visa 也壓軸公布明（2022）年全新刷卡禮遇。
根據 Visa 發布的最新《消費者支付態度報告 2021》，將近每三人中即有一人（31%）期待施打疫苗後可安心進行在地旅遊，因此2022年 Visa 最新權益也特別加強在地旅遊需求及日常娛樂，提供全方位專屬優惠。
在地旅遊Visa 出行禮賓服務首度納入在地全方位接送服務，無限/御璽、白金卡可享最低129元起的高鐵/台鐵接送專屬優惠價、附駕包車、自駕租車等；同時也維持疫後海外旅遊的彈性，無限/御璽、白金卡友最低420元起即可享有專屬機場接送服務。
住宿上 Visa 也提供國內精選飯店住宿禮遇最多元的選擇，無限/御璽卡預定 Agoda 全球飯店可享最高12%優惠，預定 Booking.com 飯店則享最高10%折扣；無限卡友更是不用萬元即入住美福酒店、瑞穂天合國際觀光酒店等在地奢華飯店；小資族訂購 KKday 旅遊行程需求，則可使用 Visa 金融卡享15%現折優惠。
宅家娛樂疫情使影音串流商機爆發，宅家看劇成生活娛樂新寵，Visa 於2022年與在地串流平台 friDay 合作，為 Visa 金融卡追劇族推首期訂閱99元專屬優惠價。
網購消費Visa 最新報告也顯示，消費者線上購物佔所有花費比例突破半數達57%，頻率則成長至54%，因應強勁網購需求，每周三在淘寶網刷 Visa 卡可享免3%優惠券；在 Apple Rewards Store 訂單消費滿萬即折抵至少800元；在Bloomindale’s、LUISAVIAROMA、24S.com等時尚網站購物可享9-15%優惠；Cuddledry、Hello Baby 等網站購入母嬰用品享10-15%專屬折扣；或持 Visa 金融卡至 Pinkoi 消費，最高享現折180元優惠。
美食饗宴持 Visa 無限卡透過 EZTable 預訂餐廳，可享20% EZCash 回饋、Visa 御璽卡預訂也享有100 EZCash 回饋；美食外送 foodpanda 新客只要輸入折扣代碼「PS Visa 22」滿50 元享 5 折，最高折 250元；小資族使用 Visa 金融卡綁定c ama pay 在 cama café 消費，購買大杯黑咖啡或拿鐵2杯享第2杯6折。
各大 Visa 專屬權益不僅滿足民眾在地娛樂及消費需求，更提供最符合消費者體驗的簡易兌換流程，如agoda、Apple Reward線上消費時可現買現折抵、EZTable 透過網站上專屬優惠區快速預定、高爾夫球友由電話專線預約等節省等候時間，輕鬆、效率享超值優惠。
加入T客邦Facebook粉絲團隨著疫苗覆蓋率提升，台灣民眾出門意願、外出旅遊消費力道漸升，Visa 也壓軸公布明（2022）年全新刷卡禮遇。
根據 Visa 發布的最新《消費者支付態度報告 2021》，將近每三人中即有一人（31%）期待施打疫苗後可安心進行在地旅遊，因此2022年 Visa 最新權益也特別加強在地旅遊需求及日常娛樂，提供全方位專屬優惠。
在地旅遊Visa 出行禮賓服務首度納入在地全方位接送服務，無限/御璽、白金卡可享最低129元起的高鐵/台鐵接送專屬優惠價、附駕包車、自駕租車等；同時也維持疫後海外旅遊的彈性，無限/御璽、白金卡友最低420元起即可享有專屬機場接送服務。
住宿上 Visa 也提供國內精選飯店住宿禮遇最多元的選擇，無限/御璽卡預定 Agoda 全球飯店可享最高12%優惠，預定 Booking.com 飯店則享最高10%折扣；無限卡友更是不用萬元即入住美福酒店、瑞穂天合國際觀光酒店等在地奢華飯店；小資族訂購 KKday 旅遊行程需求，則可使用 Visa 金融卡享15%現折優惠。
宅家娛樂疫情使影音串流商機爆發，宅家看劇成生活娛樂新寵，Visa 於2022年與在地串流平台 friDay 合作，為 Visa 金融卡追劇族推首期訂閱99元專屬優惠價。
網購消費Visa 最新報告也顯示，消費者線上購物佔所有花費比例突破半數達57%，頻率則成長至54%，因應強勁網購需求，每周三在淘寶網刷 Visa 卡可享免3%優惠券；在 Apple Rewards Store 訂單消費滿萬即折抵至少800元；在Bloomindale’s、LUISAVIAROMA、24S.com等時尚網站購物可享9-15%優惠；Cuddledry、Hello Baby 等網站購入母嬰用品享10-15%專屬折扣；或持 Visa 金融卡至 Pinkoi 消費，最高享現折180元優惠。
美食饗宴持 Visa 無限卡透過 EZTable 預訂餐廳，可享20% EZCash 回饋、Visa 御璽卡預訂也享有100 EZCash 回饋；美食外送 foodpanda 新客只要輸入折扣代碼「PS Visa 22」滿50 元享 5 折，最高折 250元；小資族使用 Visa 金融卡綁定c ama pay 在 cama café 消費，購買大杯黑咖啡或拿鐵2杯享第2杯6折。
各大 Visa 專屬權益不僅滿足民眾在地娛樂及消費需求，更提供最符合消費者體驗的簡易兌換流程，如agoda、Apple Reward線上消費時可現買現折抵、EZTable 透過網站上專屬優惠區快速預定、高爾夫球友由電話專線預約等節省等候時間，輕鬆、效率享超值優惠。
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14:58
Apple shares real stories from Apple Watch users in new ‘911’ video
In a new video posted to YouTube today, Apple is continuing to emphasize the potentially life-saving features of the Apple Watch. The new video is titled ‘911’ and it it tells three stories of people who were able to get help from emergency services using their Apple Watch.
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14:25
Apple launches special edition Tiger AirPods Pro for Chinese New Year
Like they did to celebrate the Year of the Ox in 2021, Apple has released a new special edition pair of AirPods Pro exclusively available in select markets. 2022 is the Year of the Tiger and Apple has created an adorable tiger emoji that’s engraved on these AirPods Pro. The company has also debuted a special Apple logo to celebrate the new year, just as they did last year.
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