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"沈娜娜团圆火锅",　　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

"沈娜娜团圆火锅",中国的国防支出预算问题在每年的全国两会上都是外界关注焦点之一。2024年中央和地方预算草案显示，今年中央本级安排国防支出--**--　　中国的国防支出预算问题在每年的全国两会上都是外界关注焦点之一。2024年中央和地方预算草案显示，今年中央本级安排国防支出预算16655.4亿元人民币，增长7.2%，增幅与去年持平。　　对于中国国防支出预算，全国两会期间不少代表委员表示，要正确理解国防支出预算的“和平底色”，需通过两个维度观察。3月8日，十四届全国人大二次会议在北京人民大会堂举行第二次全体会议。　中新社记者杨华峰摄　　首先，国防支出预算不能只看数字大小，更要看其用途是什么，效果如何。　　全国政协委员、中国现代国际关系研究院院长杨明杰接受中新社记者采访时表示，中国始终奉行防御性国防政策，坚定不移走和平发展道路。不同于一些军事大国将财政预算直接用于战争军火制造，中国国防支出是为了应对自身面临的复杂安全挑战，也是为了维护地区稳定与世界和平。　　记者梳理发现，中国追求和平发展的声音在今年两会上有更多明确释出。比如，回答中国第四艘航母在建情况时，全国人大代表、中国人民解放军海军政治委员袁华智强调，中国建航母不是为了跟美国比，而是为了保护国家主权和领土完整，保护国家权益。　　十四届全国人大二次会议大会发言人娄勤俭在人大会议首场发布会上提到，中国总体保持国防支出合理稳定增长，是为维护国家主权、安全、发展利益，适应中国特色军事变革的需要，更好履行大国国际责任义务。　　具体而言，作为海陆兼备的国家，中国本身面临复杂的陆地边界与海洋权益问题；作为负责任的大国，中国一直积极参加国际灾难救援和人道主义援助，尤其是在联合国维和行动中，中国是派遣维和人员最多的安理会常任理事国。“中国军事能力提升，获益的不仅是中国，更是世界。”杨明杰说。　　3月4日，十四届全国人大二次会议在北京人民大会堂举行预备会议。图为解放军和武警部队代表团走向人民大会堂。　中新社记者蒋启明摄　　第二个维度在于，中国国防支出预算始终控制在合理范围内。　　中国国防支出预算多吗？据娄勤俭介绍，与美国等军事大国相比，中国国防支出无论是占国内生产总值的比重、占国家财政支出的比重，还是国民人均国防费、军人人均国防费等，一直都较低。　　中国军网“钧正平工作室”8日发文说，从2016年起，中国国防费预算连续9年保持个位数增长。反观其他国家，美国、日本、印度等国防预算增幅都保持在两位数以上。拿国内生产总值占比来说，中国国防费常年维持在占比百分之一点几，远低于世界平均水平，而美国的这一比例在3%以上。按人均军费开支算，美国则是中国的15倍多。　　文章称，中国始终不渝走和平发展道路，坚定奉行防御性国防政策，这不是权宜之计，更不是外交辞令。　　“事实上，对照国防建设需求，以及国际社会对中国的期盼，中国军力发展仍存在较大差距。我们正在发展中弥补差距，而不是要对其他国家构成威胁。”杨明杰说。　　然而，为何仍有一些外媒炒作“中国军力威胁论”？杨明杰表示，这种恶意猜测的核心仍在于其对中国军事建设意图的错误评估。　　2024年中央和地方预算草案在阐述今年收支政策时，明确了国防预算支出方向，其中提到，全面推进国防和军队现代化建设，巩固提高一体化国家战略体系和能力，研究完善优抚对象抚恤和生活补助标准动态调整机制，支持做好退役军人安置、就业等工作。　　针对所谓“隐形军费”猜测，杨明杰表示，这是一些西方国家的“镜像式”思考，在用他们自己的做法来揣测中国，中国国防支出预算向来适度合理、公开透明。　　正如娄勤俭所言，中国坚定不移走和平发展道路，愿与各国共享发展机遇，建设相互尊重、公平正义、合作共赢的新型国际关系，推动构建人类命运共同体，为人类和平与发展的崇高事业作出新的贡献。　　来源：中国新闻社　　原标题：《（两会观察）两个维度观察中国国防支出预算的“和平底色”》

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作者：郝奉郦

教育部：将实施高等教育综合改革试点

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