受2012年AlexNet的潜力启发,一位前CTO开始探索如何使深度学习具有可扩展性和效率。最初的模型训练取得成功,但随之而来的是一个关键挑战:以可承受的成本在海量数据集上部署它们。现有的基础设施过于昂贵,软件缺乏高效的推理能力,这促使Jetpac框架的创建——它能够在廉价硬件甚至手机上进行大规模处理。 这段经历激发了他对优化的热情,源于他对编程和从系统中榨取最大性能的终身热爱。作者认为,当前的AI投资严重偏向于昂贵的硬件(GPU、数据中心),而忽视了关键的ML基础设施和软件优化。尽管他知道GPU利用率通常很低,并且通过CPU推理和更好的软件可以获得显著的收益,但像他自己的Moonshine这样专注于效率的初创公司却很难获得资金。 他认为这种不平衡源于“信号传递”——公司优先考虑可见的硬件支出以展示实力,而投资者则偏爱像OpenAI这样的大型、易于管理的投资,这类似于互联网泡沫时期对昂贵Sun服务器的依赖,直到谷歌证明了廉价、开源替代方案的力量。他预测未来将向基于CPU、开源AI解决方案转变,这些解决方案将在通用硬件上运行。
爱丽丝的私密餐厅使用门罗币接受付款,同时保护顾客隐私。她不用传统的收银机,而是展示两个二维码,分别链接到她的公钥(A)和花费密钥(S)。
当顾客鲍勃付款时,他的软件会生成一个随机数‘r’,并将其与爱丽丝的公钥(A)和一个加密函数结合,创建出一个一次性“隐身地址”(P)和附加数据(R)。鲍勃将(P, R)发送到爱丽丝的钱包。
关键在于,鲍勃和爱丽丝都独立地使用他们的密钥和‘r’计算出相同的秘密数字‘k’——这个过程称为椭圆曲线迪菲-赫尔曼(ECDH)。然后,爱丽丝扫描区块链,查找发送到地址P的交易。
只有爱丽丝和鲍勃知道如何将P与资金关联起来,因为他们共享‘k’。爱丽丝可以使用她的私钥(s)来花费这笔钱,从而为交易创建一个新的私钥(k+s)。
门罗币的环签名进一步增强了隐私,将鲍勃伪装成众多发送者之一,使得仅凭区块链无法确定地将他与付款联系起来。
## 大规模下 Zone 简述
“大规模下 Zone”主要发生在1890年至1950年代,指的是西方国家普遍实施建筑高度和密度限制,扭转了此前较为宽松的开发政策。这种转变通常源于认为高密度不健康,现在被认为是造成现代住房短缺及其对经济、健康和环境负面影响的主要原因。
然而,这并非仅仅是规划思想的故事。虽然反密度观点盛行,但下 Zone 主要发生在那些能使现有房主受益的地方,通过限制不受欢迎的开发来提高他们的房产价值。限制绿地区域密度的尝试常常因地主抵制而失败,因为这*降低*了土地价值。
具有讽刺意味的是,20世纪后期转向亲密度政策的努力在改革郊区限制方面收效甚微。关键驱动因素并非意识形态,而是自身利益。现在,在许多主要城市,住房短缺已经改变了等式:下 Zone *降低*了房产价值,为改革创造了潜力,因为房主们认识到增加密度的经济利益。
成功的改革不依赖于在密度问题上取得论证的胜利,而是要与房主的经济利益保持一致——正如最近允许居民投票增加开发权并从房产价值上涨中受益的举措所证明的那样。大规模下 Zone 的遗产凸显了房地产利益在塑造城市发展中的深刻影响。