这位用户在Swappa.com购买二手Google Pixel手机,意图安装GrapheneOS时遇到了严重问题。尽管从信誉良好的卖家(Buyback Surgeon、Sellworld和Supplytronics)处购买了三部标示为“解锁”的手机,总价超过1200美元,但它们都无法解锁引导程序——安装GrapheneOS的必要条件。 每次购买都需要进行昂贵的退货流程,用户仍在等待全额退款,并因手续费损失了资金。Swappa工作人员澄清,“解锁”列表*应该*是出厂解锁的Google版本,但他们似乎无法强制执行此规则。一位卖家甚至承认他们无法保证解锁的可能性。 用户得出结论,由于列表审核不足,Swappa平台不适合购买兼容GrapheneOS的Pixel手机,并敦促其他人寻找替代来源。这凸显了一个系统性问题,即“解锁”并不保证引导程序访问权限,导致时间和金钱的浪费。
树莓派宣布进一步涨价,特别是配备LPDDR4 RAM的型号,16GB Pi 5现在售价299.99美元。这属于影响整个单板计算机(SBC)市场的更广泛趋势,由飙升的DRAM价格驱动,DRAM价格现在构成了板卡成本的大部分。
作者认为,这次价格上涨实际上正在扼杀业余爱好者SBC市场,使得高RAM板卡对许多人来说变得难以负担。即使是迷你电脑和二手电脑也变得越来越贵。这限制了项目的可访问性,并促使人们转向更旧、更便宜的硬件,如微控制器。
虽然树莓派凭借其更广泛的业务得以缓冲,但较小的SBC供应商面临着不确定的未来。人们仍然希望内存价格会下降,但作者质疑业余爱好者SBC市场是否能在那时生存下来。
## 大语言模型时代的数据科学家“反击”
尽管大型语言模型(LLM)兴起,并引发了对数据科学家技能过时的担忧,但数据科学的核心技能实际上比以往任何时候都*更*重要,而非更不重要。虽然LLM简化了AI的*部署*,但它们并不能消除对严格测试、调试以及理解AI在现实世界中表现的需求。
最初的炒作集中在模型*创建*上,这现在主要由基础模型API处理。然而,大部分工作在于确保这些模型能够很好地泛化,识别失败点,并建立有意义的指标——所有这些都是传统的数据科学领域。
常见的陷阱包括依赖于通用且未经验证的指标、设计糟糕的实验(使用不具代表性的数据)、存在缺陷的数据/标签以及过度自动化。数据科学家的方法强调**关注数据**:进行探索性数据分析,验证判断者(如分类器),并将合成测试建立在现实世界的观察之上。
最终,工作内容并没有改变——它只是发生了转移。数据探索、实验设计和批判性评估方面的技能对于有效利用LLM的力量至关重要。Python仍然是关键工具,而关注数据驱动的洞察是成功的关键。