品牌是企业使命和发展的象征，也承载着产品特质和市场认可。今天，在英特尔GTC科技体验中心的英特尔® 至强® 6 能效核处理器发布会上，英特尔公司全球副总裁兼首席市场营销官Brett Hannath宣布推出全新的英特尔 ®至强 ® 品牌。

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Brett Hannath表示，新的英特尔 ®至强 ®品牌战略将专注于创新，以更简洁的命名和更深刻的含义来赋能品牌属性，提升至强品牌在市场中的认知度。通过融合创新技术、以高性能、高能效、高质量和高安全特性，为产业伙伴和用户创造全新的体验。 

自1998年推出以来，英特尔 ®至强 ®品牌伴随着全球计算市场的发展已经走过了26年的历程。在这期间，英特尔持续秉承着摩尔定律，至强 ®处理器的制程技术也从250纳米逐步演变到了英特尔®至强®6处理器的Intel 3。不断创新的架构推动着代际性能、能效和内核密度的提升，获得了用户的广泛认可。同时，围绕至强的产业生态也在快速发展和不断完善，为数据中心、云平台等基础设施的变革、创新，以及AI、大数据等新技术的应用加速提供了强劲的动力。 

新推出的英特尔 ®至强 ®品牌战略聚焦于创新这一核心特质，包括品牌使用规范、价值主张和产品品牌规则等内容。通过突出性能、能效、质量和安全四大特性，简化至强品牌的命名，以及更清晰的使用规范，更好地覆盖平台、服务和软件等日益广泛的产品组合，促进与产业伙伴和最终用户的沟通交流，提升服务品质。这些举措将进一步提升至强®品牌的价值和市场影响力，推动英特尔的创新技术和丰富的产品组合促进计算产业创新。 

英特尔 ®至强 ®品牌战略的发布，伴随着英特尔®至强®6 处理器家族产品推出，很好地契合了计算产业对于AI等爆发应用和微服务等多样化工作负载的快速增长需求。这两者的合力将共同推动数据中心和云基础设施的变革创新，助力产业的数字化转型和智能化升级。

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大模型都在想什么？OpenAI 找到了一种办法，能给 GPT-4 做「扫描」，告诉你 AI 的思路，而且还把这种方法开源了。

大语言模型（LLM）是当前 AI 领域最热门的探索方向，吸引了大量的关注和研究投入。

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它们强大的语言理解能力和生成能力在各种应用场景中都表现出巨大潜力。虽然我们见证了大模型迭代后性能上的显著提升，但我们目前对模型中的神经活动仍然只是一知半解。

本周四，OpenAI 分享了一种查找大量「特征」的全新方法 —— 或许这会成为可解释的一种可用方向。OpenAI 表示，新方法比此前的一些思路更具可扩展性，研究团队使用它们在 GPT-4 中找到了 1600 万个特征。

有趣的是，从作者列表中，我们发现已经从 OpenAI 离职的 Ilya Sutskever、Jan Leike 等人也是作者之一。

可谓是一项重要的研究。

论文标题：Scaling and evaluating sparse autoencoders
论文地址：https://cdn.openai.com/papers/sparse-autoencoders.pdf
代码：https://github.com/openai/sparse_autoencoder
特征可视化：https://openaipublic.blob.core.windows.net/sparse-autoencoder/sae-viewer/index.html

解释神经网络

作为机器学习模型，神经网络通过使用模仿生物神经元协同工作的过程来识别现象并得出结论，然而长久以来，我们并不真正了解神经网络的内部运作原理。神经网络并不是直接设计的，研究人员设计了训练它们的算法。由此产生的神经网络还不能很好地被理解，并且不能轻易地分解为可识别的部分。这意味着我们不能像推理汽车安全那样推理人工智能安全。

为了理解和解释神经网络，首先需要找到用于神经计算的有用构建块。然而，语言模型内的神经激活是以不可…

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AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。

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如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com

徐俊东，本文第一作者。本科毕业于伦敦大学学院（UCL），硕士就读于新加坡国立大学（NUS）计算机系。主要研究方向为大语言模型的推理能力。

个人主页：https://aiden0526.github.io/JundongXu/

不使用外部工具也能让大语言模型（LLMs）实现严谨可信的推理，新国立提出 SymbCoT 推理框架：结合符号化逻辑表达式与思维链，极大提升推理质量，鲁棒性与可信度。

LLMs 已表现出强大的语义理解能力。但现有的 LLMs 在实行严密的逻辑符号推理方面还存在很大的不足，依然需要依赖不同的思维提示方法与外部的符号推理工具进行逻辑推理。如何能让 LLMs 本身具备强大的符号逻辑推理能力，是目前让 LLMs 变得更强大的重要研究方向。

最近，新加坡国立大学联合加州大学圣芭芭拉分校与奥克兰大学的研究人员共同提出全新的符号逻辑推理框架 SymbCoT（Symbolic Chain-of-Thought），在推理质量，鲁棒性与可信度都要超越现有的方法。该工作已被 ACL 2024 录用。

论文：Faithful Logical Reasoning via Symbolic Chain-of-Thought
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.18357.pdf
代码地址：https://github.com/Aiden0526/SymbCoT

当前有效的逻辑推理方法还存在一些缺陷。比如说 CoT 在严密的逻辑推理过程中经常会产生逻辑谬误。引入外部工具的方法，比如 Logic-LM，使用 LLM 来翻译前提，然后使用外部推理工具如 Prover9 来进行逻辑推导，但这种方法在翻译的过程中容易出现信息损失或翻译错误导致外部推理工具无法执行。…

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本文介绍了一个名为MCMC-Bayesian框架的方法，用于市场混合模型（Marketing Mix Modeling）的建模和ROAS（Return on Ad Spend）分析。这

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是一个基于贝叶斯统计学的方法，可以帮助企业更好地理解广告投入与销售之间的关系，并优化广告策略。
首先，本文介绍了传统的市场混合模型。这种模型通常使用线性回归或时间序列分析来预测销售量和其他相关变量（如广告支出、促销活动等）对销售的影响。但是，这种方法存在一些问题，如假设不合理、数据缺失以及无法处理复杂关系。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于贝叶斯统计学的MCMC-Bayesian框架。这种方法利用蒙特卡罗链（Markov Chain Monte Carlo）和贝叶斯推断来建立模型，并通过模拟样本数据集来估计参数分布。这使得我们可以处理非线性关系、缺失值以及复杂变量之间的相互作用。
接下来，本文介绍了如何使用MCMC-Bayesian框架进行市场混合建模。首先，我们需要定义一个贝叶斯模型，包括广告支出和销售量之间的关系，以及其他相关变量（如促销活动、竞争对手等）对销售的影响。然后，我们可以利用蒙特卡罗链来生成一系列样本数据集，并使用这些数据进行参数估计。
在实际应用中，我们需要考虑到广告投入和ROAS之间的关系。MCMC-Bayesian框架提供了一个方法，可以通过模拟不同广告策略下的销售量变化，来评估每个广告策略的ROAS。这可以帮助企业优化广告策略，并确定最佳的广告支出水平。
最后，本文给出了几个关于MCMC-Bayesian框架在市场混合建模和ROAS分析中的应用案例。例如，我们可以使用这种方法来评估不同促销活动对销售量的影响，或者比较不同的广告渠道（如社交媒体、搜索引擎等）对于销售增长的贡献。
总之，本文介绍了一种基于贝叶斯统计学的MCMC-Bayesian框架，可以用于市场混合建模和ROAS分析。这种方法可以处理非线性关系、缺失值以及复杂变量之间的相互作用，并提供了一个评估广告策略效果的工具。这对于企业来说非常有用，可以帮助他们更好地理解广告投入与销售之间的关系，优化广告策略并提高ROAS。

手机能支持卫星通话，在今天已经不算什么新闻。但手机直连卫星，近期确实引起了不少消费者的好奇。

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最近有新闻爆出，马斯克的SpaceX利用运营商T-Mobile的网络，首次完成了通过星链（Starlink）卫星发送短信、视频的实验，并计划在2025年向市场提供覆盖文本、语音、数据和物联网的手机直连卫星服务。

这则新闻之所以引发关注，是可能带来两个变化：

一是体验变化，目前支持卫星通话的手机，都需要内置特定的硬件模组才行。而直连星链获得卫星服务，意味着用户不需要专门更换特定型号的手机。

二是市场变化，距离该服务上线不到一年的时间，国产卫星手机的市场前景也变得迷离了。

在此之前，用户想使用卫星通话功能，必须得置换手机，砸进去四位数的真金白银。想省下一笔不算少的设备钱，也不必跟特定手机品牌捆绑，消费者的需求无可厚非。

这也引发了一些担忧：卫星手机是不是没戏了？手机+卫星互联网一旦普及，是不是说明6G快来了，5G科技树是不是白点了？之前购买了特定卫星手机的人，是不是等于在泰坦尼克号启航前买了头等舱船票？

短短一则新闻没能告诉大家的是，至少在几年内，手机直连卫星服务，就是一场“低价入场，高价离场”的游戏。

随着使用深入，各种隐藏的成本逐渐显现，总体成本必将大幅上升。

与其玩“酱油比鸡贵”的营销把戏，不如踏踏实实把卫星手机“这只鸡”养好做熟。

低价入场？手机直连卫星服务背后的真成本

手机直连星链卫星服务，看起来能省下一笔设备更新费用，但要警惕“酱油比鸡贵”的隐形成本。

对于卫星通信来说，真正的成本在于：频谱。

手机蜂窝网络和卫星网络虽然共同承担着联接世界的任务，但它们使用的是截然不同的频谱资源。频谱资源不仅是通信服务的基础，也是占运营商投资大头的核心资产之一。

德国2019年完成的5G频谱拍卖，总价超过了65亿欧元。而卫星频谱的价格更贵，尤其是拥挤的频段或者具有战略意义的频段，价格可以从数百万到数十亿美元不等。

手机直连星链的卫星服务，需要使用特定的频谱资源来传输数据，这就需要运营商专门分配给卫星服务提供商。有消息称，星链的合作方T-Mobile表示，将拿出一部分1.9GHz频段（PCS频段）来建设该卫星网络。

天下没有免费的午餐，运营商也需要商业回报，来回收频谱资源的高昂投入，最终大，可能走向两个选择：

要么，一直低价，一直低质：只提供带宽极为有限的卫星网络接入服务，比如文本、短信等，相当于“体验装”。

要么，低价入场，高价离场：用低成本吸引用户和资本市场关注，对语音、视频、全宽带互联网等服务，收取高额费用来覆盖频谱投资。

或许前期可以省下更换专用设备的钱，如果用户想获得体验感较好的卫星互联网，不得不支付更高的服务费，这种“酱油比鸡贵”的营销把戏，这可能是很多人所忽略的。

卫星服务要有质价比，“做机”才是正经事

如果说卫星互联网是更有滋味的“酱油”，那么手机终端本身才是决定服务质量的根本。

对用户来说，内置卫星模组的手机，通过一系列软硬件优化，在服务质量和使用感上，可能比直连卫星宽带互联网更有质价比。

这是因为，如果要用高轨卫星来支持低时延、大带宽的卫星直连，目前依然存在技术限制。而如果采用低轨卫星来提高通话质量和响应速度，又必然会增加服务成本，需要更多在网卫星来维持全球覆盖。

两难之下，通过卫星手机的优化改造，这种平衡了覆盖范围、服务质量和成本效益的解决方案，可以让一部分人先享受到可靠和经济的卫星通信服务。

…

目前看来，手机直连卫星服务也是一块还在画的“大饼”，至于这饼何时吃到嘴里、滋味如何、价格几许，仍然是未知数。

我们并不怀疑这一愿景最终能实现，但现阶段不妨多一点谨慎和观望，不要让情绪轻易就被马斯克画的大饼所搅动。

至少目前，手里能握住的卫星手机，才能让你在必要时刻，发出那条举足轻重的关键信息。

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这篇文章讲述了作者在上大学期间遇到的一个问题，即一半的在线学生是由人工智能（AI）生成的垃圾邮件机器人（spam bots）。这

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些机器人通过自动化程序发送大量垃圾邮件，给教师和其他学生带来了困扰。
文章首先介绍了作者在大学期间使用的在线学习平台，该平台提供了一系列课程和资源。然而，在与同学们交流时，作者发现有很多账号是由AI生成的机器人，而不是真正的人类用户。这导致了许多问题，如无法正常沟通、缺乏真实互动等。
文章接着详细描述了这些AI生成的垃圾邮件机器人的特点。它们通常会自动发送大量垃圾邮件，包括广告、欺诈信息和其他不相关内容。此外，这些机器人还可能通过模拟人类用户的行为来欺骗教师或其他学生。
作者进一步分析了这些AI生成的垃圾邮件机器人的原因。他们通常是由一些黑客或者恶意组织创建，目的是利用在线学习平台进行诈骗、广告推销等活动。此外，一些学生也可能会使用这些机器人来逃避作业或考试。
文章最后提出了一些建议，以应对这个问题。首先，教育机构应该加强安全措施，如限制账号注册和验证身份的方式。其次，可以通过技术手段识别并阻止垃圾邮件机器人的发送。此外，还可以鼓励学生们积极参与课程讨论，并提供更多互动机会，以减少AI生成的垃圾邮件机器人在平台上的存在。
总之，这篇文章揭示了在线学习中一个潜在的问题，即一半的学生可能是由AI生成的垃圾邮件机器人。作者提出了应对措施，希望能够帮助教育机构和学生们解决这个问题，并提高在线学习的质量和效果。

标题：The Kitten Roars Again
作者：CryptoMation
链接：https://medium.c

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om/@cryptomaton/the-kitten-roars-again-050629c2344f

摘要：
本文讨论了比特币市场的波动性和价格走势，并提出了一个新的理论，即“Kitten Roar Theory”。该理论认为，市场上的投资者在面对不确定性的情况下会表现出类似猫咪（kitten）的行为。作者通过分析历史数据和市场趋势来支持这个理论，并提出了一些预测和建议。

正文：
比特币市场的波动性一直是人们关注的话题之一。在过去几年中，比特币价格经历了多次大幅度的涨跌，给投资者带来了巨大的风险和回报。然而，对于那些想要在这个市场上获得成功的人来说，他们需要了解一些关于市场波动性的基本知识。

首先，我们可以通过历史数据来观察比特币市场的价格走势。在过去几年中，比特币价格经历了多次大幅度的涨跌，例如2017年的“熊市”和2020年的“牛市”。这些波动性给投资者带来了巨大的风险，但也为那些能够正确预测并抓住机会的人提供了一些回报。

然而，对于许多人来说，他们可能会感到困惑，因为他们无法准确地预测市场的走势。这种不确定性是比特币市场的一个重要特征，它使得投资者在面对风险时表现出类似猫咪（kitten）的行为，即“Kitten Roar Theory”。

这个理论认为，市场上的投资者在面对不确定性的情况下会表现出类似猫咪的行为。就像猫咪在遇到陌生物体或声音时会发出吼叫一样，当投资者面对不确定性时，他们也会产生类似的反应。

根据这个理论，我们可以看到一些市场趋势和模式。在过去几年中，比特币价格经历了多次大幅度的涨跌。这些波动性可能是由于市场上的投资者在面对风险时表现出类似猫咪的行为所导致的。

例如，在2017年的“熊市”期间，许多人认为比特币已经达到顶峰，并开始抛售他们的比特币。这导致了价格的大幅下跌。然而，当市场上出现了一些积极的消息和趋势时，比特币价格又开始迅速上涨。

这种波动性可能是由于投资者在面对不确定性的情况下表现出类似猫咪的行为所导致的。当他们感到不安或担心风险时，他们会抛售比特币，导致价格下跌。然而，当市场出现积极消息和趋势时，比特币价格又开始上涨。

基于这个理论，我们可以提出一些预测和建议。首先，我们应该注意到市场上的投资者在面对不确定性的情况下可能会表现出类似猫咪的行为。这意味着我们需要保持冷静，并避免做出过于激进的决策。

其次，我们可以通过观察历史数据来预测未来的价格走势。例如，在过去几年中，比特币市场经历了多次大幅度的涨跌。这些波动性可能是由于投资者在面对不确定性的情况下表现出类似猫咪的行为所导致的。

最后，我们可以通过分散投资来降低风险。这意味着我们应该将资金分配到不同的资产和市场上，以减少单一资产或市场的影响。这样做可以帮助我们更好地应对不确定性，并在市场波动时保持稳定。

总之，Kitten Roar Theory 提供了一种新的视角来理解比特币市场的波动性和价格走势。通过观察历史数据和投资者的行为，我们可以预测未来的趋势并采取相应的措施。这有助于我们在这个充满风险和机会的市场上获得成功。

本文《揭示分析成熟度》由 Nasir Ahmed 撰写，探讨了企业在数据分析方面的成熟程度，并提出了一个名为“Analytics Maturity Model”的模型，以帮助企业评估和提升其分析能力。

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首先，本文指出，在当今数字化时代，数据已成为企业决策制定的重要依据。然而，不同公司对数据分析的重视程度不同，有些公司可能只是简单地收集和存储数据，而没有进行深入的分析和利用。这就导致了许多机会被错失。
为了解决这个问题，本文提出了一种名为“Analytics Maturity Model”的模型，该模型将企业在数据分析方面的成熟度分为五个级别：初级、发展中、成熟、中等成熟、高级。每个级别都有其特定的指标和要求，以帮助企业评估自己的现状，并制定改进计划。
以下是“Analytics Maturity Model”的详细描述：
1. 初级（Ad-hoc）：在这个级别上，数据分析主要由个人或小团队进行。他们可能没有明确的目标、方法或工具，而是凭借经验和直觉来做出决策。这一阶段企业往往缺乏对数据的系统化管理，并且很难从中获得有价值的洞察。
2. 发展中（Repeatable）：在这个级别上，企业开始建立一些基本的流程和工具，以支持数据分析。他们可能会定期收集、整理和报告数据，但仍然缺乏对数据的深入理解和利用。这一阶段企业可以通过培训和标准化过程来提高其数据分析能力。
3. 成熟（Defined）：在这个级别上，企业开始建立明确的目标、流程和工具，以支持数据驱动决策。他们可能会定期进行数据分析，并将结果用于业务改进。这一阶段企业可以通过实施数据科学方法来提高其数据分析能力。
4. 中等成熟（Managed）：在这个级别上，企业开始建立一个专门的团队或部门，以负责数据分析和决策支持。他们可能会定期进行复杂的数据分析，并将结果用于业务改进。这一阶段企业可以通过实施数据治理方法来提高其数据分析能力。
5. 高级（Optimized）：在这个级别上，企业已经建立了一个高度自动化、可扩展和灵活的数据分析系统。他们可能会定期进行大规模的数据分析，并将结果用于业务改进。这一阶段企业可以通过实施机器学习和人工智能方法来提高其数据分析能力。
最后，本文指出，提升企业在数据分析方面的成熟度需要长期的努力和投入。企业应该根据自己的现状选择适合的级别，并制定相应的改进计划，以逐步提升自身的分析能力。这将有助于企业更好地利用数据来支持业务决策，提高竞争力。
总之，本文提出了“Analytics Maturity Model”模型，为企业提供了一个评估和提升其在数据分析方面成熟度的框架。通过了解自己的现状，并根据相应级别制定改进计划，企业可以更好地利用数据来支持业务决策，从而提高竞争力。

本文介绍了一个名为MCMC的贝叶斯框架，用于市场混合模型（Marketing Mix Modeling）和回报率优化（Return on Ad Spend）的分析。这

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一方法结合了贝叶斯推断和马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，简称MCMC）技术，可以有效地处理复杂的数据集，并提供准确的预测结果。

首先，本文介绍了市场混合模型的概念。市场混合模型是一种用于分析营销策略和其对销售额影响的统计方法。它通过考虑产品定价、广告投入、促销活动等因素，来预测销售额的变化，并提供决策支持。

然后，本文详细介绍了MCMC框架在市场混合模型中的应用。在这个框架中，我们使用贝叶斯推断来估计各个营销变量对销售额影响的参数。具体来说，我们将数据分为训练集和验证集，通过迭代地更新参数估计值，并根据验证集上的预测误差来调整模型。

接下来，本文介绍了如何使用MCMC框架进行回报率优化。在这个过程中，我们首先建立一个市场混合模型，然后利用贝叶斯推断方法对广告投入的影响进行建模。接着，我们通过计算每个广告投入方案下的预期收益和成本，来评估其回报率，并选择最优的广告投入策略。

最后，本文提供了一些实践中的注意事项和挑战。在实际应用中，我们需要考虑数据质量、模型复杂度等因素对结果的影响。此外，由于市场混合模型通常涉及多个变量，如何合理地选择变量并处理相关性也是一个重要的问题。

总之，本文介绍了MCMC框架在市场混合模型和回报率优化中的应用。通过结合贝叶斯推断和马尔可夫链蒙特卡洛技术，我们可以有效地分析复杂的数据集，并提供准确的预测结果。这一方法对于营销决策支持具有重要意义，可以帮助企业制定更科学、更高效的广告投入策略。

标题：《精细游戏岩石时代的到来》——一场革命性的变革
作者：xander51
链接：https://medium.c

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om/@xander51/the-era-of-detailed-gaming-rocks-is-upon-us-eb103742096d
摘要：
本文讨论了游戏行业正在经历的一次巨大变革，即“精细游戏岩石时代”的到来。作者认为，这一时期将会改变游戏的制作和体验方式，带来更多的创新和可能性。
文章内容概述：
1. 引言：介绍了游戏行业目前面临的问题，如游戏开发成本高、玩家对游戏质量要求高等等。
2. 精细游戏岩石时代的到来：作者认为，这一时期将会改变游戏制作方式，通过使用更先进的技术和工具，使得游戏制作变得更加精细化和专业化。同时，也带来了更多的创新和可能性。
3. 游戏开发成本高的问题：作者指出，目前游戏开发过程中存在着大量的人力、时间和资源投入，这使得游戏开发成本非常高昂，并且难以满足玩家的需求。
4. 精细游戏岩石时代的解决方案：作者提出了一些解决游戏开发成本问题的方法，如使用更先进的技术工具，提高制作效率；采用云计算等新兴技术，以降低硬件和软件成本；以及通过合作、共享资源来减少重复工作。
5. 精细游戏岩石时代对玩家体验的影响：作者认为，这一时期将会带来更好的游戏质量和更多的创新。精细化的制作方式可以提供更加真实的游戏世界，增强玩家的沉浸感受；同时，也能为玩家创造出更多有趣、多样化的游戏体验。
6. 结论：作者总结了本文的观点，并呼吁游戏开发者们积极拥抱精细游戏岩石时代，以迎接未来的挑战和机遇。
文章内容详细中文总结：
随着科技的不断发展，游戏行业也在经历一场革命性的变革。作者认为，这个时期被称为“精细游戏岩石时代”，将会改变游戏制作方式，并带来更多创新和可能性。
首先，我们可以看到游戏开发成本高的问题。这是因为目前游戏开发过程中存在着大量的人力、时间和资源投入，导致了游戏开发的成本非常昂贵。然而，这也使得游戏开发者们难以满足玩家的需求，因为他们需要不断地提高游戏质量，以吸引更多的玩家。
为了解决这个问题，我们可以采用更先进的技术工具来提高制作效率。这将有助于减少人力和时间成本，并且能够提供更加精细化的游戏制作方式。同时，云计算等新兴技术也能为我们带来降低硬件和软件成本的机会。
此外，我们还可以通过合作、共享资源来减少重复工作。这将有助于节省人力和时间成本，并且能够提供更多创新性的解决方案。此外，这种方式也有利于游戏开发者们之间的交流与合作，共同推动行业的发展。
精细游戏岩石时代不仅改变了游戏制作方式，还对玩家体验产生了深远影响。通过使用更先进的技术工具和方法，我们可以提供更加真实、沉浸感受的游戏世界。此外，这一时期还将为我们带来更多有趣、多样化的游戏体验。
总之，精细游戏岩石时代是一个充满机遇与挑战的时期。游戏开发者们应该积极拥抱这一变革，以迎接未来的发展和创新。这不仅能够提高游戏制作质量，还能为玩家带来更加丰富多彩的游戏体验。
最后，作者呼吁游戏开发者们要勇于探索新的技术工具和方法，并与其他行业从业者进行合作。只有这样，我们才能迎接精细游戏岩石时代的到来，并在这个新时代中取得成功。