testlab三分之一倍频程怎么提取
大家好，接着昨天的讲述，今天我们来体验一下三分之一倍平层，所以转速分析数据的最新后处理功能还是以昨天的数据为例来说明。 昨天我们用 excel 用这个 sound 的变形，所以转数导出为 excel 得到这样的 excel 数据，然后来求解，呃， 五百到五千的能量的平均随转数的变化，昨天的计算显示，呃，这个计算过程是非常繁杂的，那么我们 呃最新的一个数据处理方法是把 excel 的工作全部转换到软件里面，只要一键就能够完成这些计算。我们下面演示一下这个过程。首先导入数据，然后分析方法还是不变的，然后呃之前我们是 图形显示是用用这个选中这个，然后 excel 选这个，我们现在选中这个二 d result。 好，那这里面 我们是求 p 二二维，选择二维，然后这位有三维转二维，也就是说实现了 excel 图谱里面的把三维数据五百到五千进行平均，转成对应的二维的每一个点，然后进行一个计算， 像这样这样一个图形，它每个点，它对应的每一个点对应的五百到 五百到五千，他的能量的一个平均，他有两种求和方式，一种是食量求和，还有一种是算数平均。 得到这样的数据我们可以输出很多方式，输入输出 dxt 文档都可以，非常方， 这个过程简化了导出 excel 进行后处理的过程。因为我们知道从目前现有的市面上的软件，对于 mvc 工程师来讲，很多情况下都需要进行 excel 的后处理。那么在我们软件里面有一维的，二维的，甚至有三维的，一个 一个操作，一个操作步骤。那这个操作功能啊，就是取代了传统功能，是要导的 excel 进行一个计算的一个功能，是非常方便的，希望大家能喜欢。
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02:35查看AI文稿AI文稿大家好，今天我们来讲述一下三分之一被拼成分析，下面来演示一下这个过程。首先我们在信号池导入数据， 导入一个发动机怠速噪音的数据，然后在分析值插入一个三分之一倍平成分析， 然后这边是三分之一被平乘设定界面，不限速窗，函数，平底俱全，线性参考值等等啊，这里可以有一倍平乘，三分之一变成十二分之一被平乘 啊。这边的话，我们这边界面虽然是有中文的，但是可以在文件这里选选择一个英文界面，这个取决于你那边的需要啊。这边是图形输出，直接点击这个小三角把这 要选中一个数据。好，我们得到呃这样的一个曲线，那横轴是，横轴是频率，那重轴是升压级，那么在这里可以显示 x 是赫字，呃， y 是呃 d b a。 好，我们现在主要讲述一下这个图例，图例我们点中右键，我们可以呃线型，有很多种显显示方法，那这边我们可以选择呃胖的这种阶梯状的，然后还可以选择呃垂直的，呃这种竖条状的 啊，最常用的我们还是可以用这个瘦的这种塑料装的啊，同时可以变化颜色，不同的颜色。 呃，还有一点的话，就是说如果，我们，我们如果有很多数据啊，比如说我们有四种数据，我们放 条放在一张图里面啊，这个是所有的数据在一张图里面，大家看我们有很多数据，对吧？也于是我们假如说想把这个绿色的数据考出来，那我们直接点中那这个 pet series， 呃， decisive as 呢？就是只考出这个绿色的数据。 好，我们来看一下这桌面的 f l o e， 用近视本打开。好，我们可以看到第一列是频率，那第二列是 三分之一被评值，那文件名是 f l o e 通道数加上一个文件名，那这个方法，这个操作也是很方便的。好，三分之一被评成，我们就介绍到这里，谢谢大家。
03:45查看AI文稿AI文稿你可能无法相信，马斯克在 x 上宣布，新建的第十二次试飞将在四周后发射，而 spacex 新建基地最近也像开了挂一样，每天都在疯狂进化。别人建工厂按年算，他按天算。我们来看一下新建基地的最新逆天进展。一家国外的飞行摄影爱好者机构 驾驶飞机围着星舰基地的上空转了好几圈，拍摄到了 spacex 最新的内部画面。首先来看测市场，这就是第三代星舰 s 三十九，原型机已经被运到了 masses 测市场， 正在进行结构完整性测试。凑近点看，你会发现它下部的筋翼已经精准连接到了测试架上的三个执行器上，前部筋翼的执行器也已经就位。更夸张的是，船体上还安装了复杂的 t 瓣结构和挤压臂， 这都是用来施加变态的项链载荷的。星舰 s 三十九在短短几天内就连续进行了压力测试和三次深冷测试，简直是在挑战飞船的物理极限。另外，在 sanchez 厂区，基建狂魔模式全面开启， 最后一个第二代版本的助推器运输架正在紧急升级为第三代版本。园区地面上散落着大量涂有前部和尾部字样的零件， 这让我们有充分理由相信，新型的助推器水平运输结构马上就要成型了。同时， 十八号助推器的残骸拆解速度惊人，前段切下了一排整齐的样片，而一个全新的三环助推器穹顶被送进了一号巨型机库，这大概率是为测试修复后的 b 十八点三准备的替代品。除此之外， 组装车间也是一天一个样，庞大的戈戈贝第四层钢柱正在疯狂吊装，内部的混凝土楼板也在加速铺设。更离谱的是，下一艘星舰 s 四十的后段已经被推入机库，准备完成最终的堆叠。在推出过程中， 我们可以清晰看到新安装的发动机冷却排气管和快速断开面板，技术迭代速度让人眼花缭乱， 甚至在新建村员工住的公寓楼都快完工了，后面的公园不但种好了树木、灌木，连变压器围栏都修好了。接下来是重头戏，那就是发射场。 二号发射架内部的工作平台终于被彻底移除了，这预示着十九号助推器可能很快就会抵达发射场，进行新架台的第一轮极限测试。从空中俯视， 发射架边缘钻出的孔洞清晰可见，火焰筒的喷雾模式也被红黄蓝标记画了出来。发射架中心还增加了一根连接地保的新水管，底部更是伸出了三个可部署摄像头，简直武装到了牙齿。 而二号发射塔顶部的六边形屋顶也正在安装面板。而在一号发射台的扩建区域，同样是热火朝天，复杂的电缆管道像迷宫一样疯狂生长。储罐区的防爆墙新基础正在挖掘， 火焰沟槽的第一面板装墙即将完工，庞大的土方工程更是把一大片开阔地的地表垫高了一层。马斯克为了实现人类多行星之民的伟大梦想， 正在以不可思议的效率打造一座真正的星际城市，这简直就是现实版的科幻大片。随着这些基础设施的不断完善，星舰接下来的是非绝对会给我们带来更大的震撼，我们也是持续关注。
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04:42查看AI文稿AI文稿ok， 亲爱的家人们，本期继续更新，首先祝所有的女粉丝们在今天呢通过获得一个快乐的节日，也希望所有的小伙伴们呢，能够在科研之路上越来越顺利，越来越幸福啊。呃，好，那今天我们的改进的是 uulumaster， 它是一个我们腾讯提出来的一篇文章， 二五年十二月三十一号然后发表的这篇文章啊，首先来说这个方法非常的优秀，我们首先来看一下啊，我们在写作的时候，那么创新点是什么？我大概跟大家说一下，另外再跟大家通知一个小事情， 就是 c s、 d n 呢，最近我在调整当中，可能需要一段时间，那么这篇文章的原文呢，我就直接放到了我们的这个地方啊，大家自己去 下载看就行，然后涨点以后你再去看，涨点以后再去看。那么本着这篇文章呢，我给大家大概说一下啊，这个创新点是啥？很简单，现在的你看物体检测方法，一般是有优路架构，然而呢，这些依赖等等等等等等等等，一直到这， 一直到这，这是啥？朋友们，这是问题，那你解决这个问题是啥？是不是就是你的创新点对不对？朋友们，那么他这个人，这个 yellow master 解决了这个问题，是不是他的创新点，那这是不是就是你的创新点？然后你到时候再结合我们这这么多的改进，你们融个两三个放进去， 那你这两三个创新点不都齐全了吗？还要啥对不对？这不就行了吗？那这个创新点是啥？就是在这这种依赖于静态计算呢？他对于统一分配啊，然后误分配特征啊等等等等，这种不匹配 计算，英语就说白了就是你耗费大量的计算结果，没得到一些什么有效的东西，性价比太低。然后呢，又实现了这种检测性能，反正次优的检测性能拉跨，那么为了克服这一曲线， 我们使用了这种新颖的优路框架，也就是我们本期的，那么他要解决的问题就是你解决问题照抄都行，照抄就行，但很多小伙伴呢，他连抄都不会抄，所以说呢， 还得多看文章啊，还得多看文章，大家学一下套路啥的。然后这篇文章啊，也是大家一定要认真的去看一下，看一下人家是怎么写的，为啥人家能发这么优秀的这个会议啊什么的，得去研究研究对不对？好，那么本期啊，我就直接给大家来跑一下这个模型，直接改一下这个模型的这个 名字就行了，都给大家弄好了，然后这个模型呢，是 m 开头的，在这里就这一个， 我建议小伙伴们就用云服务器就行了，我用的虽然是本地的，因为我这稍微还有个农用的显卡，但是跑的也很慢，我一般跑模型的时候肯定不会用我自己电脑，第一个我觉得有点伤电脑，第二个呢就觉得 太慢了，时间是第一省产地啊，朋友们，好， ok， 就 在这里面啊，这已经融进去了，大家拿到这个代码呢，你自己就去搞就行了啊，这些所有代码你里面融两三个是不是你都有写，不就两三个创建点，这不就来了吗？ 那么小伙伴说，那云服务器怎么搞？云服务器在这 autodl， 大家点过来，然后熬夜应用啊，在这里面搜索用户啊，可以现在先变过来搜索用户，搜索用户还有小伙伴找不到。为啥找不到搜索用户呀？ 在这里面有个镜像，不要应用，要镜像，镜像里面，然后你直接一键下载，直接用就行了，就这样一个，呃，我觉得这个确实是比较优秀的啊，这个，这个论文，然后这个代码啊什么什么的， 还有一些小伙伴就整天去研究什么东西啊，去研究这个网上各种这种提出来的模块啊什么的，有很多模块都跑不通，你研究了也没用，研究了一大顿觉得很好，然后一跑跑不通，然后你去调改，最后调改，改了一大顿还是跑不通，即便能跑通，会发现又降点了，还不如不改，你咋办？对不对？难不难受？浪费多少时间？ 很多小伙伴一直到研山，他都发不出文章来，他不是不努力，他很努力，而且特别的努力，每天都是第一个到实验室最后一个实验室走的，而且每天累的要死，每天都在搞，每天都在研究，都啥也没有，为啥 全耗在这些看似无无所谓的这些事情上了，改过来，改过去，最终啥也没有，就这样。所以我的粉丝啊，我跟你们说，你们可千万不要这样。最后啊，最后嘱咐大家一点，这，这是人自己自己人的文章，自己中国人的文章啊，所以大家一定要多多的去引用一下， 你用了的话一定要引用他，给咱增加点学术权重，是不是？对后网而言，祝愿所有的男生女生都能够把咱学术的半边天冲的越来越大，我希望，嗯，在我们共同的努力下，我们的学术会在整个世界上变得越来越好，这也就是我们最开始的一个初心吗？和各位小伙伴们一道努力吧。 呃，后续我可能会调整调整我们这个一些文章，什么会有更优秀的文章出现，我目前也在调整加班加点工作当中。最后祝愿所有的小伙伴们周末快乐，给自己放松一下，吃点好吃的，喝点好喝的，然后开开心心的，对吧？好，本期视频就这些，加油小伙伴们。
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01:54查看AI文稿AI文稿好，这个视频来跟大家聊一下，康泰克在我们平常的编曲里面到底是有什么用？之前看到有人留言问这个康泰克到底是什么啊？那我们给大家来做一个介绍，特别是一些刚玩编曲的朋友。 那我们知道在你购买了 qbox 之后呢，它自带的会有一部分音源啊，但是有时候它的音源不够用，或者说不够好用，那么我们就会用第三方的音源。第三方的音源呢，普及度最广的呢，就是属于康泰克这个加载的啊，那比如说我们来给大家演示一下添加乐器轨道， 然后呢我这里面有很多很多独立的第三方姻缘，那我们绝大部分的情况下呢，就可以用这个康泰克加载器，然后呢我们用这个加载器去添加很多第三方的姻缘 啊，你看这里面有非常非常多， 而且康泰克姻缘的加载呢，相对比较方便一点啊。然后市面上呢绝大部分姻缘呢，都是 康泰克彩样器可以去加载的，所以如果你现在是一个入门的或者刚开始玩编曲的，那么康泰克彩样器这个东西一定要安装，因为你大部分的姻缘呢，都可以用它来加载， 就非常方便。也就是说这个康泰克呢，就是 qbase 和第三方姻缘的一个 中间的一个桥梁。虽然市面上也有很多其他的第三方一员啊，但是我觉得康泰克的覆盖面呢更广一些， 如果你刚开始没有方向的话呢，你就只需要知道我用康泰克加载一些第三方的一员，就可以开始玩你的边去了。好，这个视频我们就分享到这里，如果你有任何其他的问题，欢迎私信和我交流。
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17:02查看AI文稿AI文稿英伟达真的只是卖 gpu 吗？硬件跟不上推理算法，为何能让 ai 加速？同样是杂算力，科技巨头们的策略有什么差异？ 这期视频的核心观点来自顶级科技投资人 gavin baker， 他 是对冲基金 a tradesman 的 掌门人，曾在富达管理大型基金，并长期跑赢同类， 也因早期布局 spacex、 uber 而闻名硅谷。更关键的是，它站在资本与产业的交界处，对半导体有着深刻的理解。 我们正处在 ai 技术军备竞赛的暴风眼，让我们跟随 gavin 深入理解这场巨头的游戏。点赞关注，我们马上开始！那我们先从最硬核的地方聊起吧，就是芯片， 想搞动 ai， 这个硬件大战是让不开的。对却如此。这场对决的两个核心玩家就是英伟达和谷歌。嗯， 英伟达呢，他手握市场上绝对主导的 gpu， 也就是图形处理器。从上一代的 hopper 到最新的 blackwell 芯片可以说是一路领先。而谷歌呢，谷歌则有自己的王牌，就是自研的 tpu 张亮处理器。 今天我们看到的所有这些大型 ai 模型，基本上都是靠这两种芯片来训练和运行的。我看资料里有个比喻，我觉得说得特别到位啊。那个比喻对，说从英伟达的 hope 芯片升起到最新的 blackwell， 那个浮躁程度根本不像我们换个新款 iphone 那 么简单。那可差远了，它更像是为了用上新 iphone， 你 得把整个房子的电路都扒了，重铺装上新的电墙，再配上发震机和太阳能板，甚至还得加鼓地板，要浇鼓地板，为什么？因为它实在太重了啊！ 这个比喻啊，一点儿都不夸张，它精准地指出这次技术迭代的。呃，巨大的挑战。具体有多大挑战？你像啊？ blackwell 戏谑的整个机架，它的散热方式直接从风冷变成了液冷。 哇，那跟高端电脑的水冷是一个概念，但是是超级放大版。对，然后重量从大约一千磅，也就是四十五公斤，一下子增加到三千磅。哼，三倍，快一吨半了！对，这得用起重机才能装进集访。天呐，更夸张的是，工号 上一代 hopper 机架的功耗是三十千瓦，资料里说，这大概相当于三十个美国家庭的日程，用电量已经不少了。而 blackwell 呢？你猜多少？ 直接飙到了一百三十千瓦？一百三十千瓦，那不是相当于一个小区的用电量了吗？这哪是装个芯片，这简直是在数据中心里建个小型发电站呐。呵呵，差不多就是这个意思。 所以，难怪说部署这么困难。我明白了，正是这种极致的复杂性，导致了 blackwell 芯片的部署出现了延迟， 这在当时让整个行业都捏了一把汗。为什么？因为大家普遍认为，如果最强的芯片跟不上，那 ai 的 进步很可能就要在二零二四到二零二五年陷入停滞了。哦，这就很有意思了，按理说这应该是 ai 发展的空窗期，大家都在等新硬件。对，结果呢？ ai 自己没闲着，反而搞出了大事情。事实证明， ai 的 进步非但没有停滞，反而还加速了。 这是怎么回事？这里就是整个故事里最惊悚的一个剧情反转哦。在哈儿类跟不上的情况下，一种叫做推理 reasoning。 这么一个技术突破，可以说凭一己之力 拯救了人工智能的进展等等。推理这个词儿我们天天用，但是在 ai 这儿到底是什么意思？ 它跟我们平时说的逻辑推理是一回事儿吗？问到点子上了，在 ai 领域，推理指的是模型解决复杂多步骤问题的弄理，而不仅仅是做简单的模式识别或者语言生成。明白了，为了实现这一点呢，资料里提到了两种新的方法 叫后训练，扩展法则是关键。第一种叫可有限的奖励强化学习。这个名字听起来有点复杂，其实原理很简单，你可以把它小象城教一个孩子做数学题，如果某一步是对的，我们就给他一个小红花作为奖励。 这样一来， ai 就 不再是瞎猜答案，而是真正学会了如何一步一步有逻辑地去思考和解决问题。我明白了，这就像是从只看结果变成了注重过程， ai 因此学会了正确的思考方法。 那第二种方法呢？第二种方法叫测试时计算，这个更好理解。怎么说？就好比考试的时候，一道难题 给你一分钟和给你十分钟去想得出的答案，质量肯定不一样，对吧？那当然，我们现在就是通过算法优化，给了模型更多的时间和算力去琢磨一个问题。 他可以在内部进行多次的推演和自我辩论，然后选出他认为最优的那个解，相当于让他自己多想一会。对，所以他的表现自然就更好了。原来是这样， 通过教过程和给足思考时间这两种方法，模型就学会了所谓的推理。那这个效果有多惊人？资料里的数据我第一次看到的时候也觉得简直是颠覆型的。说来平顶，在推理技术出现之前， 某个衡量模型智能水平的指标花了整整四年时间才从零发展到八怕。四年才到八怕。但是在第一个推理模型出现之后，你猜用了多久？ 仅仅三个月，这个指标就从八啪直接跃升到了九十五啪！等一下，等一下！这个数字太夸张了，三个月走了过去四年十倍还多的路，就是这么夸张。 这不就意味着我们可能一直以来都低估了算法本身的力量，而过分迷信于硬件的堆弃了吗？完全可以这么理解，这彻底改变了游戏规则，也解释了 ai 脑力的狂飙猛进。 而这也引出了另一个更根本的概念，就是你刚才提到的扩展法则。对，这个扩展法则 scaling laws 听起来就像是整个 ai 世界的牛顿定律一样，但资料里又说，我们其实并不理解它背后的原理。这太矛盾了，到底是怎么回事？ 这个比喻啊，非常恰当，我们对扩张法则的理解哦， 资料里说，古埃及人可以建造出宏伟的金字塔，并且能让金字塔的东轴线和春秋分日出的点完美对齐，精度极高。嗯，这个我知道， 他们通过长年累月的观察，总结出了一套行之有效的规律，但他们完全不理解背后的轨道理学和万有引力。所以扩展法则也是这样。 我们知道只要投入更多的算力，更多的数据，模型的能力就会以一种可预测的方式变强，但我们不知道为什么会这样。完全正确， 它不是一个被推导出来的物理定律，而是一个被无数次实验精确验证，并且长期有效的。嗯，一种经验观察，我明白了，所以整个行业其实都在赌这个经验法则能继续有效。 每当有一个新的大型模型，比如最近谷歌的 gemini 三出来验证了，扩展法则依然稳固，所有从业者都会集体松一口气，就像在等开讲一样。没错， 这下我明白了。这也预示着，一旦 blackwell 这种更强大的芯片大规模铺开，未来的模型进步会更加惊人。对，因为资料里说，不同的扩展法则是可以相成的。 欲渲染的扩展加上推理的扩展，这个效果不是 one plus one， equals two， 而是指数级的增长。正是如此， 这位未来的可能性打开了巨大的想象空间。所以说，我们现在有了更猛的发动机，就是 blackwell 芯片，也摸清了基本的物理规则，也就是扩展法则。那现在就得看牌桌上的这些赛车手们怎么玩儿了。谷歌儿 xi 这些玩家，他们各组的策略是什么？ 这就是一场风险极高、赌注极大的棋局。我们先看谷歌好。根据资料里的分析，谷歌之前的战略非常激进， 他们想利用自家的 tpu 芯片成为 ai 世界里代币，也就是 tokens 处理信息的基本单位，成为这个东西的最低成本生产者总个激进法， 他们甚至不惜以负三十怕的利率来运营 t p u 云服务。负三十怕？对，也就是说客户每用一美元的服务，谷歌自己就要倒贴三毛钱，用亏损百分之三十的代价来打击对手， 这听起来太疯狂了，简直是伤敌八百自损一千呐。这种策略真的可持续吗？华尔街能打赢，从短期来看确实疯狂，但他们的目标是长期的。 用那位投资者的话说，谷歌想吸干生态系统中的经济氧气。吸干氧气？对，如果它们是成本最低的，那所有开发者都会涌向它们的平台，其他竞争对手就很难生存，最终谷歌就能实现市潮垄断。 原来如此，但这个战略有个巨大的前提，就是它们必须保持成扁优势。一旦英威达的 blackwell 芯片大规模部署， 其他公司比如 coreiv 这样的云服务商就可能成为新的低成本生产者，那 google 整个占热算盘就得重打了。没错，那牌桌上还有个很有意思的玩家， almusk 的 x a i， 他好像总能出奇制省。他确实是个变量。根据英伟达 ceo 还人勋的说法，这个世界上没有人比马斯克建造数据中心的速度更快。说的马斯克，他干啥都快，建东厂快，发火建快，现在建数据中心也最快，这倒是不意外。所以他能抢先一步， 他很可能会是全球第一家大规模部署兵用上 blackwell 芯片的公司。那这优势就很大了。不仅是抢先一步， 这实际上形成了一种嗯，很有趣的共生关系。 x a i 在 帮英伟达做第一手的测试和调试，把新戏库里所有的坑都踩一遍，相当于替大家趟雷了，对为后面所有其他客户铺平了道路。 所以磁钓预测，第一个完全基于 blackwell 训练出的顶级大模型很可能会在二零二六年出来自 x a i， 那 其他巨头呢？比如 madah 或者阿玛宗，他们肯定不甘心，一直被英伟达卡脖子。 资料里说，他们也在尝试自己制造芯片。对，自己制造定制芯片，也就是 asic， 是 很多公司的梦想。 但这事极度困难。难在哪？不就是设计个芯片吗？行业内的共识是，一款自研芯片，至少需要一代产品之后，才有可能真正具备市场竞争力。 困难在于，这根本不是只设计一个芯片的事哦。很多公司一头扎进去，设计出了芯片，然后发现要让整个系统协调工作，还需要自己搞定网络交换机、光模块配套的软件，无数个环节。我明白了， 这就像你想造一辆跑车，你不仅要造出史上最强的发动机，你还得自己造变速箱、底盘胎、 wheel， 甚至还得自己修一条 f one 赛道，整个系统才能跑起来。这个难度系数，这是太高了。 所有这些公司都陷入了一种求图困境。求图困境说得非常准确，资料里明确提到了这个概念。 每一家公司都害怕，万一自己放慢了投资和研发的脚步，而竞争对手没有自己，可能就会在这场牌局里被彻底淘汰出局。这是关乎生存的风险。对， 所以哪怕知道前面可能是个无底洞，也只能硬着头皮疯狂地往里烧钱。这种恐惧，正是驱动这轮技术军备竞赛最根本的动力。所以，这就像一场所有人都踩着油门的胆小鬼游戏，谁先松甲谁就出局。 但这样疯狂烧钱，会不会导致整个行业出现巨大的泡沫？泡沫的担忧一直存在，但从另一个角度看，正是这种不计成本的投入，以前所未有的速度推动着技术向前发展。聊着这么多神仙打架，咱们还是得回到地面上。 这些几千磅重的机柜，几百千瓦的功耗，最后能给咱们普通人的生活带来点什么实实在在的好处？最直接的应用，可能比我们想象的来得更快。资料中提到， 谷歌最新的 gemini 三模型，已经可以非常可靠地帮你打电话预定一家餐厅了。真的吗？它能听懂复杂的对话？能，而且还能处理预定失败之类的意外情况哇， 预定餐厅只是第一步，我猜下一步是不是就是帮你预定机票、酒店叫网约车？一个真正能帮你处理日常琐事的 ai 助理，好像真的离我们不远了。完全正确。 这背后其实有一个更深层的核心概念。资料里总结得很好，任何可以被验证的事物，都可以被自动化。任何可以被验证的事物都可以被自动化。 这句话怎么理解？举两个最好的例子，销售和客户支持。嗯，这两个领域的结果都非常容易验证。一笔销售，你到底完成了没有？一个客户的问题，它到底需不需要转接给人工客服？这些结果都是黑白分明的。因此， ai 将在这两个领域发挥巨大的作用，替代大量重复性的工作，而这仅仅是个开始。这听起来很有道理，但还是有点未来的感觉。有没有已经发商的、能看到实实在在回报的例子？有， 有一个非常具体，已经写进财报的例子哦，美国有一家大型的货运经纪公司叫 ch robinson， 他们业务的核心就是为客户的货物运输提供报价。嗯，传种行业。对，过去靠人工处理，他们需要十五到四十五分钟才能处理完百分之六十的报价请求，剩下四十 percent 更复杂的干脆就处理不了， 效率确实不高，但是在他们应用了 ai 之后，现在能在几秒钟内处理百分之百的报价请求，百分之百 在几秒钟面对。这个效率提升是革命性的结果，直接反映在了公司的财报上，盈利大幅增长。消息一出，公司股价直接上涨了二十 percent。 哇，这个例子太有说服力了， 它说明 ai 的 投资回报率 roi 不 再是 ppt 上的美好愿景，而是已经能写进财报，能直接营涨股价的真金白银了。是的， 他已经开始在最传统的行业里创造价值。好了，我们来总结一下，今天我们深入探讨了驱动 ai 发展的核心动力，一脚由英瑞达和谷歌主导的硬件儿军备竞赛， 以及像推理这样的关键技术突破，是如何在硬件儿瓶颈期改变游戏规则的。嗯，我们还看到，这不仅是技术竞赛，更是一场巨头之间关乎生死的商业战略博弈。对，对，的确。 而当我们讨论 ai 算力的时候，我们总是想到地球上的能源限制、热限制，但资料里最后提出了一个更大胆、更具颠覆性的想法，我们想把它留给你来思考。哦， 是什么想法？如果说解决 ai 算力瓶颈的最终方案根本就不在地球上呢？不在地球上，从第一性原理出发，太空数据中心在几乎所有方面都优于地面数据中心。在太空界数据中心，这听起来也太科幻了，现在听起来是， 但你仔细想象一下它的优势。在太空，你可以获得二十四小时不间断而且强度高三十 percent 的 太阳能，你甚至不需要电池储能。这确实是巨大的能源优势。最大的难题，冷却 在太空里几乎是免费的，你只需要在卫星背向太阳的那一面装一个散热器就行了。零成本散热，对， 没有了能源和热这两个最大的物理之约算力的增长空间将被彻底打 开。纸，确实是一个脑洞大开但又在物理上完全说得通的想法。所以，我们今天聊的这场地球上的新片战争，可能真的只是个开始，真正的宏大游戏也许才刚刚拉开序幕。
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04:29查看AI文稿AI文稿怎样通过李慕斯实现数据全程溯源，那这里边呢？有些学员提到的是利用李慕斯系统使用，大家 不要这么去说李慕斯系统本身，李慕斯它的全称就是实验室信息管理系统，做到一个全程溯源，我们要考虑到我们检验检测的整个的流程， 那我们检验检测整个流程呢？实际上从样品进入到我们实验室之后，经过我们实验室的检验检测的全过程，到最后我们出具数据结果报告，整个的过程都要 进行全面的控制。是这里边呢，我们把这个过程在管理的时候，把它分成了两条线，那么第一条线就是一个物流线，从样品 进入到我们的实验室开始，我们就要对这个样品进行有效的处置，包括样品前处理、样品置备进入到我们检验检测， 在检验检测完成之后呢，我们这个样品要进行有效的流转、存储甚至于处置，大家记住呢，这个样品是客户的，你还要还给客户， 这个全程你都要保证在我们的电子化系统或者是铃木斯里边都能够留痕，保证呢他一 不被混淆，二实际过程之中还要记录到他不被污染，另外不被损害，不丢失，可溯源，我们能够完全能够溯源到我们这个样品的原始的状态，这是第一条线， 那么第二条线就是我们的检测线，我们要明确客户的需求，在客户送进我们的样品之后，我们要进行有效的合同明审， 在有效的核算审，我们确定了检验检测的依据，也就是那个方法标准之后， 我们就按照方法标准要求完成实际的检验检测报告数据和结果，留下我们内部的原始记录，然后再根据我们的原始记录形成我们最后的结果报告给客户。 这个全过程我们实际上你都应该能够做到电子化的形成，尤其是自动形成。比如说我的报告， 你在原始记录全部形成之后，要根据我们的方法标准的要求，或者客户的要求，能够有按照我们报告的模板，他就自能够鉴定 形成什么类型的结果报告。然后呢自动形成我们的结果报告，通过一定的流程与全面的控制， 这是这两条线，那么这两条线呢？我们都应该全程留痕，最好你做到能够样品有设备直接采集，样品流转过程中，我们全程的系统跟踪 报告的模板自动形成电子签发文件，形成了一个能够确保全程真实、完整可追溯的 记录保存，并能够按照样品或任务项目或者我们其他种方式，那么自动的归档，能够自动的缩影和备份。整个的过程是就是实现我们李慕斯数据全程溯源的一个 控制点，在整个的控制点还要告诉我们或者是培训我们的所有的执行人员， 按照我们相关的要求，按照我们的规程规范的寓意实施。只有这样你才能够通过我们利慕斯保证我们数据的一个全程的溯源，做到能够在原始的状态之下 复现或者重复我们整个的检验检测全过程。这是我们这个问题给大家做的一个相关的回答。来实验全新上线，检验检测机构、实验室数据控制和信息管理即数字化转型升级精品课程，欢迎各实验室积极报名参加培训。
15来实检测智库
03:57查看AI文稿AI文稿这篇论文提出了一种关于扩散模型中物种形成的通用理论，它指出在生成过程中，原本混乱的噪声会随时间演化逐步形成清晰的类别结构。 研究发现，即使数据类别无法通过均值区分，只要存在可定义的类，模型，仍会在特定时间点发生动态分离。该理论统一解释了复杂分布下的分类机制，解释了噪声如何变为结构的内在规律。 扩散模型的生成过程类似生物进化，通过物种分化逐步确定图像类别。反向扩散中，模型随时间经历多个临界点， 早期区分大类如四足动物与鸟类，随后细化至具体类别。猫、狗、鹰、海鸥这些分化时刻对应贝耶斯致信度普遍点，路径一旦确立即不可逆体现层级决策机制。 现有扩散模型依赖一阶渠区分空间分离类别，但对均值相同、结构不同的数据如实心红球嵌套蓝壳失效。新框架结合贝叶斯分类与自由商差，利用反向过程捕捉高阶同季特征，实现细力度分类，突破原有理论局限，提出基于自由商差 的通用分类准则，当两类数据的自由商差的通用分类准则当两类数据的自由商差的通向分类准则。当两类数据的自由商差的系统发生物种形成象变， 能量景观由单井演化为双井，轨迹稳定落入某一类临界时刻满足 f t， f t 约等于波动幅度，标志分类决策诞生，皆是分类本质为信号噪声比驱动的自发对称破缺。 对称型破缺源于有效势能演化反向扩散使系统势能从单井精灵界点转为双井，实现类别分离，即使各类均值相同，井方叉差异即可触发相变。实验表明，临界时间梯下标 s 约等于四分之一 log n。 高维下模型无需空间分离即可通过动态承诺完成精细分类。 e d e 新模型的混合分布包含两类零均值样本， 低温有序态呈规则交替自旋，高温无序态聚随机短程关联扩散模型依据自由商差异识别。二者理论表明分类依赖关联长度。实验验证模型能准确捕捉该统计特性，并在反向采集样中实现类别分离。 扩散模型生成过程呈现层级硅氧结构，在 t 等于零点四十识别高低温区域等粗力度特征， 随过程推进，局部纹理逐步细化。质 t 等于一点零低温区分化为多个子区间，可视化显示从模糊轮廓到像素级细节成极连氧化结实模型分阶段捕捉结构信息的机制。 提出 u 型转弯协议，验证扩散模型中物种分化时间样本前向扩散至时间梯后反向取早。若 t 小 于分化时间，则归类准确率高，超过则物归属概率陡增，物归属率随 t x 呈 s 型上升， n 越大，安全时间越长，验证了标度率。 论文提出商城性物种形成的三大定律，普遍性物种形成由均值分离、对数缩放 分类时间剔下标 s s i m log n， 体现高维数据处理的高小性与抗造性 层次结构类别归属随时间从粗力度向细力度动态细化。三者系统皆是扩散模型，在反向过程中稳健重建数据结构的机制， 扩散模型的生成过程可印射到无需物理系统，皆是普适热力学机制。分析物种分化相变，发现生成结构的关键时间尺度满足替下标 s m log n， 即系统规模增大时生成时间仅对数增长。 解释了 ai 高效从造生生成复杂结构的能力，并为生成式 ai 提供同一物理框架。
29五分钟懂论文
01:32查看AI文稿AI文稿hello， 大家好，我是 grace。 其实说到广告，大家对它都又爱又恨，其实正常在广告的使用过程当中，本身增加产品销量及曝光基数的情况下，我们会频繁性使用。但是现在在酷胖这个平台当中，广告使用的频率、 点击使用的方式却分了不同的阶段。今天我们来说一下他的两种使用方式。第一个用来测试商品，当商品还不能确认是否能被整体市场所接受，并且自然流没有很好的情况下，我们可以通过广告来测试商品是否能被用户所接受。如果他呢点击 转化都很正常的情况下，那他可以帮你去验证商品的正确的情况，那在这个环节当中，我们应该更多的关注自然流的提升。那同时还有另外一种情况，就是你的商品本身属于 中高客单价的这种比例，在这个环境下你的自然流会受到相应的影响，那我觉得可能在这种价格真的会影响你整体的流量性比例和结构。我们在这个时候 更多的利用广告稳定我产品的曝光数据。自然流会随着因为高考单的原因达不到成交的比例而陆陆续续降低自然流的曝光体量，所以广告在这个状态向下其实也是很有用的。同时 如果你的商品非常有性价比，在广告的非搜索这个区域也是有很好成交体量的。所以广告不是完全不能用或完全不可以使用，而是我们真正要评判广告在什么节点上，什么样的商品上去使用它的方式。更多的运营知识关注我，我是 grace。
14Grace聊跨境
01:36查看AI文稿AI文稿一场 ai 领域的革命正在中国科技圈掀起狂潮。 n v i d i a ceo 黄仁勋近日公开宣称，开源 ai 智能体框架 openclo 是 有史以来最重要的软件。这个最初仅由一个奥地利开发者周末完成的项目， 如今已经成为全球 ai 开发者的新宠。中国科技巨头反应神速、字节跳动，阿里巴巴和腾讯已经全面接入 openclaw， 推出配套云服务。与西方同行谨慎观望的态度形成鲜明对比的是，中国开发者们已经用 openclaw 开发出了 ai 相亲工具、 智能招聘平台、自动化交易助手等一系列创新应用。更令人惊叹的是，有创业者直接在笔记本电脑上运行 openclaw 智能体群， 实现社交媒体运营自动化。这场热潮堪称一年前中国 deepsea 震撼美国 ai 界的镜像反转， openclaw 独特的架构让它可以无缝对接中国本土的 ai 大 模型， 包括通易、谦问、闻心一言等。开发者们惊喜地发现，使用国产大模型配合 openclaw， 成本优势十分明显。这个最初只是周末项目的开源框架， 如今在 github 上已经获得超过十九万颗星，连 open ai 都不得不高薪挖走，其创始人，并承诺将其作为开源项目长期维护。黄仁勋更预言，未来将是极度多智能体的， 整个软件行业都将被 ai 智能体重塑。从个人开发者到科技巨头，一场由 open claw 引领的 ai 革命正在中国如火如荼的展开，这不仅是技术的突破，更预示着整个软件行业即将迎来翻天覆地的变化。
236邓哥的Roadmap
05:16查看AI文稿AI文稿嗯， hello， 大家好，又回到 cloud core 的 一些用法。呃，今天去介绍一下这个 ceo 的 skill。 呃，最近写了几个项目，然后想用这个 ceo 的 skill 做分析，那今天就讲一下这个 skill 的 一些安装跟运行，然后 运行的话也是比较方便的。呃， cloud core 的 安装我就不赘述了。然后我们进入我最近 webcoding 的 这个项目，那我们进入这个 cloud core 的 这个页面， 嗯，再输入框这里输入 ceo。 呃，他说这里是找不到这个 ceo 的 skill 的， 那我下一个比较准确的指令就是让他查询一下是不是有个 ceo 全职的这个 skill， 然后他会自己去通过 fine skill 去这个 skill 的 应用市场去找这些 skill。 它会列出来这样的一些表格，就是关于 ceo skill 的 话有哪一些 skill， 还有它安装的次数跟安装的命令。 嗯，这里的话我就随便选了一个。呃，安装次数比较少的。对，随便选的。 把这个安装的命令然后贴在这个对话框的过程运行就可以了，就整个过程的话是不需要自己去看的。然后他安装完成的话会列在哪个地方，然后安全的评级，还有有哪一些代理工具是可以用的， 那我们运行一下。嗯，这里的话，如果你安装完之后的话，直接用斜杠， ceo 是 没有办法去找得到的。呃，这里可能大家要关注一下 啊，我用这个 ceo 去分析一下我当前的这个项目，然后他说是找不到这个 skill 的。 那我们怎么去做呢？呃，基本上的话，我们先要退出这个。呃， cloud core 的 这个对话框， 你看它这个你还是找的话，还是没有办法， 然后用斜杠去找的话也是没有办法找到的。然后最好的办法就是退出 cloud core， 然后重新再进入 cloud core 的 这个呃终端。 那这里的话，用斜杠的话， ceo 就 可以找到我们刚安装的 ceo 的 skill 了。那我们运行一下， 呃整个过程的话，它会去扫描本地的一些项目的文档，呃过程的话它提示 yes 的 话就通过就可以了。基本上就是呃一路摁回车， 他会在我的这个项目下去找到对应的一些项目文档，然后去分析我这个项目的一些商业价值，还有下一步怎么去规划，就主要这个 skill 的 一些用法。 呃，因为我这个项目下面是有三个，呃最近写了一些项目的， 然后他就会在这三个项目里去呃运行，然后查看他里面的一些，呃代码结构啊，还有他的一些呃商业价值啊，还有他的项目的一些完善性啊， 整个过程的话可能也不会太长时间。 ok， 那 我们最终的这个 ceo 的 skill 的 结果已经输出了，但它默认的话是英文的。呃，这里的话我就把它变成中文，方便大家去看。 嗯，这个是最终它的 ceo skill 产出的这个分析文档。 嗯，看一下它会有一个这样的一些仪表盘，针对我三个项目进行对应的一些评分，还有它商业价值。呃 roi 的 一些呈现，每一个项目的一些不同的情况， 这里都有比较明确的参数，每个项目的一些情况。因为其实我们很多写项目的话是 呃没有考虑整个商业的闭环的，就可能只是做了对应的一些项目，但是最终项目推出市场的话，还是需要有他对应的一些用户价值，然后市场潜力， 后续的一些推广的一些节奏。对，如果深入分析的话还是可以跟他对话的。那今天我就介绍到这里，就不过多拓展了。 ok， 嗯，下期再见。拜拜。
