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"成人家庭影院推荐视频在线播放",　　不依赖token，字节级模型来了！直接处理二进制数据　　来源：华尔街见闻 量子位　　bGPT显著提高了处理大规模数字数据序列的效率和可扩展性。　　最新GPT，不预测token了。　　亚研院等发布bGPT，仍旧基于Transformer，但是模型预测的是下一个字节（byte）。　　通过直接处理原生二进制数据，bGPT将所有输入内容都视为字节序列，从而可以不受限于任何特定的格式或任务。　　能预测CPU行为，准确率超过99.99%；还能直接模拟MIDI——一种音乐传输和存储的标准格式。　　研究团队认为，传统的深度学习往往忽视了字节——数字世界的构建基石。　　不论是信息的形式还是操作，都是通过二进制格式编码和处理的。字节构成了所有数据、设备和软件的基础，从计算机处理器到我们日常使用的电子产品中的操作系统。　　这篇论文的标题清晰地指出了其目标：　　模拟CPU行为准确率超99.99%　　bGPT通过字节级处理，不仅能够应用于常规的AI生成和理解任务，还能处理更多非传统应用。　　例如，它能够直接模拟MIDI——一种音乐传输和存储的标准格式，之前的研究由于MIDI的二进制本质而避免了直接对这类数据的建模。　　但bGPT天生适合此类任务。它能够准确模拟符号音乐数据转换算法，在将ABC记谱法转换为MIDI格式时，达到极低的错误率（0.0011BPB）。　　在模拟CPU行为方面，bGPT展现出超过99.99%的准确率。这些实验显示了bGPT在处理原生二进制数据方面的强大能力和可扩展性。　　bGPT还展示了在处理诸如文本、图像和音频传统媒体文件的生成/分类任务上的潜力，而且不需要任何针对特定模态的定制。　　研究团队训练了一个大约有100M参数的bGPT，根据论文中的实验结果，bGPT可以与同样规模的文本模型（GPT-2）、视觉模型（ViT）和音频模型（AST）在各自的模态下有着可比的性能。　　字节到块策略：拓展序列建模长度　　在处理数字数据时，bGPT代表了一次重要的进步。　　因为字节的粒度非常细，处理的字节序列通常较长，这对基于Transformer的传统模型来说是一个挑战。由于自注意机制的复杂度是二次方的，处理长序列的效率和可扩展性受到了限制。　　bGPT的研发团队此前在音乐AI领域推出了CLaMP项目，并因此在ISMIR2023上获得了最佳学生论文奖。　　基于这项成果，bGPT采取了一种“字节到块（patch）”的转化方法。这个方法不仅极大提升了数据处理效率，还让长序列数据的处理和扩展变得更加简便。　　bGPT包含三个关键组成部分：线性投影层：通过线性投影将每个字节块转化为密集向量表示，既保留了关键信息，又降低了维度。块级解码器：顺序处理块的embeddings以预测下一个块的特征，使用自回归机制学习字节序列的整体结构。字节级解码器：根据块级解码器的预测特征来预测每个块内的字节序列，这一过程独立于每个块进行，依据当前块的特征表示。　　bGPT提供了一种有前景的解决方案来应对传统模型在处理字节级数据时面临的挑战，显著提高了处理大规模数字数据序列的效率和可扩展性。　　拓宽边界：bGPT与未来数字世界的无限潜力　　尽管bGPT展现出巨大的潜力，但其也存在一定的局限性和改进空间。　　目前，bGPT只能处理不超过8KB的数据序列，对于需要生成大量数据的现代应用来说，这一容量显然不够。这一局限主要由于训练和部署这类模型需要巨大的计算资源需求。　　为了推进bGPT的实用性和适用范围，未来的研究将专注于开发更高效的算法和利用硬件进步以降低计算成本，使bGPT能够更加经济高效地处理更大规模的数据序列，从而拓宽其应用前景。　　在探讨字节模型未来的话题中，来自世界各地的网友们已经提出了一系列脑洞。　　他们探讨了在裸机上运行纯粹的神经网络，以取代操作系统执行命令的前景，或者利用网络修剪和自我学习来优化连接，使得超大规模网络具备自我重构的能力。　　虽然实现这些目标需要时间，但bGPT有望实现将所有数据以字节形式输入，通过超大规模自我重构网络处理后再以字节形式输出的终极目标。　　或许，在探索bGPT能力的边界时，想象力才是唯一的限制。　　长期来看，bGPT展示的字节模型在推动人工智能进步方面展现了两大巨大潜能。　　首先，它有望实现一个统一模型，将计算机中的所有数据整合起来，为实现真正的通用人工智能（AGI）迈出关键一步。　　其次，bGPT推动了将AI作为操作系统（LLMOS）的概念，即利用这种字节模型作为核心，直接与文件、软件及底层硬件数据进行深度交互。　　这不仅与AndrejKarpathy的AI愿景不谋而合，更重要的是，它开启了使用AI模拟数字世界各种层面的可能性——从精确模拟CPU操作到系统级软件的行为模拟，bGPT的能力远超传统界限。通过这种方式，bGPT有望成为数字世界的全面模拟器，探索和理解从基础硬件到复杂系统级软件操作的每一个角落。　　单凭对计算机文本数据的深入建模，我们已经见证了ChatGPT如何引发社会的广泛关注。　　然而，文本数据在数字世界中海量数据的宏观图景里，不过只是冰山一角而已。想象一下，如果我们能够利用计算机中存储的所有形式的数据——无论是文本、图像、音频，还包括更复杂的二进制数据，乃至软件、操作系统和硬件本身的信息——来训练模型，能否创造出一个更加深入理解和精确模拟数字世界各个层面的模型？　　bGPT的代码和模型已开源，如果你对探索字节级模型感兴趣，可以尝试在自己的数据集上使用bGPT进行训练，大胆探索它的潜能。　　本文来源：量子位，原文标题：《不依赖token，字节级模型来了！直接处理二进制数据》　　风险提示及免责条款　　市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"成人家庭影院推荐视频在线播放",来源：新民晚报新民网近日“网红雪糕”钟薛高再次引发关注在某购物平台目前钟薛高雪糕的销售价格已至低位其中临期产品甚至低至2--**--　　来源：新民晚报新民网　　近日　　“网红雪糕”钟薛高再次引发关注　　在某购物平台　　目前钟薛高雪糕的销售价格已至低位　　其中临期产品甚至低至2.5元一支　　昨天（3月6日）　　#钟薛高售价从60元降到2.5元#　　登上微博热搜第一　　不少网友表示没想到钟薛高的利润空间如此之高，有种被骗的感觉，直呼“钟薛高不仅刺客，还在欺客”。　　事实上，近年来钟薛高负面舆论不断，从“雪糕刺客”到被曝欠薪，之后股份被冻结，甚至列为“被执行人”，昔日“网红”钟薛高一步步崩盘瓦解，跌落“神坛”。　　值得注意的是，自去年8月11日和8月22日后，钟薛高的微信公众号和微博双双停更至今。对此，钟薛高方面人士此前对记者表示：“这个倒是并没有更新的规定时间，我们不是按照日更或者周更来更的。”　　曾是“雪糕界的爱马仕”　　如今已成被执行人　　公开资料显示，钟薛高诞生于2018年，一出世就以独特的瓦片型雪糕造型和超高的价格从众多冰淇淋品牌中脱颖而出。　　当年“双十一”，钟薛高推出了一款售价高达66元的“厄瓜多尔粉钻”雪糕，据称以天然珍稀的粉可可为原料、经由研发大师精心调制，光成本就要40元。钟薛高也因此一炮而红，成为高端雪糕的代表，被称为“雪糕界的爱马仕”，成为年轻人争相打卡的网红雪糕。　　钟薛高创始人林盛在接受采访时曾称，每一批次的雪糕都会被寄到上海来，自己每天早晨都会尝遍所有批次的雪糕，还在尝到味道难吃的产品时叫拿去“喂猪”，并扣除制作工作人员本年绩效。　　如今，“雪糕界的爱马仕”却已风光不再。　　2月19日，钟薛高新增一则被执行人信息，执行标的81.81万元，执行法院为上海市嘉定区人民法院。　　企查查显示，钟薛高所持3500万股权被冻结，冻结股权数额分别为2000万元、1000万元、500万元，涉及旗下3家公司。　　这已不是钟薛高第一次被股权冻结，企查查显示，2023年底，钟薛高就陆续增加了4则股权冻结信息，冻结股权数额分别为100万元、139.57万元、139.57万元和100万元。　　此前被曝欠薪裁员　　办公地两层变一层　　2023年10月，有多名网友在社交平台爆料钟薛高“欠薪”。10月19日、20日两天，记者辗转联系了多名钟薛高内部员工，从多处信源直接或间接获悉，被公司欠薪的人员并不只是离职员工，有钟薛高总部在职员工亦被欠薪两到三个月。　　位于上海杨浦区的东方渔人码头国际中心，是杨浦区内公认的黄金地段——毗邻昔日千亿房企阳光城总部，距离黄浦江不过两公里，这里也是钟薛高总部所在地。　　自永嘉路35号搬迁至此，钟薛高曾在这栋大楼中租下3楼和23楼两层物业用于总部办公。如今，据记者多方了解，钟薛高已经将23楼退租，将所有工作人员合并至3楼办公。　　多位接近钟薛高内部的人士表示，2023年以来，钟薛高总部的裁员比例可能已经接近半数。　　此前，钟薛高内部人士对记者表示，主要还是降本增效的考虑。“退租这个事情，这些人如果不在工位上了，我们肯定还是希望归拢，这也是降本。后续（招聘）我觉得还是要看公司的大方向……”　　谈及目前公司的人员配置，该人士表示，“该有的部门岗位，在确保运营状态下的人数肯定都是在的，而且我自己也在这里两三年了，我周围的‘老人’都还在，大家并没有说因为遇到这个情况就走了……总裁办、公司核心的中层其实都没有动过，大家还是在积极地去想办法……”　　（封面新闻、中新经纬、每日经济新闻、东方网等）　　　

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作者：戎寒珊

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