## 喜马拉雅山降雪量减少:日益严重的危机 喜马拉雅地区正经历着冬季降雪量显著且令人担忧的减少,过去五年的降雪量大多低于1980-2020年的平均水平。气象学家报告,原本应该被积雪覆盖的山脉裸露着岩石,而“降雪干旱”正变得越来越常见。 这种减少与气温上升以及西风扰动可能减弱有关,正在加速冰川融化,并影响着近二十亿人的水资源。更少的融雪威胁着饮用水、灌溉和水力发电,而更干燥的条件增加了森林火灾的风险。 此外,积雪和冰的减少使山体不稳定,导致更频繁的滑坡、落石和冰川湖溃决。最近的数据显示,过去五年西北喜马拉雅地区的降雪量减少了25%,并且积雪持续时间创下历史新低。专家警告说,这种“双重麻烦”——冰川减少*和*降雪量减少——将对环境和依赖喜马拉雅山资源的数百万人民造成毁灭性的后果。
## 人工智能驱动世界中编程语言的未来
随着人工智能代理越来越多地编写代码,一个新的因素可能会影响语言选择:**令牌效率**。大型语言模型(LLM)具有有限的上下文窗口,而更高效的语言需要更少的令牌来表示相同的代码,从而实现更长、更高效的会话。
对 RosettaCode 项目的代码解决方案进行分析,使用 GPT-4 分词器,揭示了显著的差异。**J**,一种使用 ASCII 的数组语言,被证明是最具令牌效率的,其次是 Clojure 等动态语言。令人惊讶的是,由于强大的类型推断,Haskell 和 F# 等函数式语言也具有很高的效率。相反,C 语言是最冗长的。
该研究强调,动态类型和简洁的语法有助于提高令牌效率。虽然像 APL 这样简洁的基于符号的语言*看起来*很高效,但它们的独特字符分词效果不佳。最终,选择 Haskell 或 F# 等语言可以显著延长 LLM 约束下的开发会话,从而可能重塑软件工程的优先级。这项研究表明,代码冗长性,曾经是一个次要问题,在人工智能辅助编码时代可能会变得至关重要。