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这是一篇「迟到」的随笔。
背景
起因其实是周一（2024 年 8 月 5 日）全球各地股市的大跌。
我在上周五的时候预判了周一可能出现大跌，并且原先有准备去做空Intel和Nvdia。
具体的判断过程和原因就不展开细说了，但我当时锚定的标的是「人工智能」、「芯片」以及相关产业链的下游。
为避免有人认为我是信口开河，发一个相关的聊天记录的截图作为佐证。
遗憾的是，周末因为各种琐事缠身，于是错过了这个机会。
是的，怪不了任何人。
现实情况是，Nvdia周一开盘时跌14.18%，Tesla 10.81%，Apple 跌9.45%。
关于 Intel 酷睿13 代 与 14 代 CPU出现问题的报道，我随手搜了一篇，链接放在下面，以供不清楚情况的伙伴作为背景资料阅读：
我想着重指的两个需要联系起来看的事实：
Intel的13代酷睿的发布时间是2022年10月20日，至今已接近两年时间。
Intel截止目前并没有对相关产品进行召回。
注：最新的消息（2024 年 8 月 6 日）是
另外一个需要联系的事实：
AMD由于质量问题延后锐龙9000上市时间 25日讯，AMD宣布，由于在最终检查流程当中，发现最初制造的一批锐龙9000系列处理器，没能达到“对质量的完全期待”，因此决定延后上市时间，目前也已召回所有先前向全球零售业者与OEM出货的产品。
延展
其实芯片设计可以说是当前人工智能运用最为深入的领域之一。
用一篇 Intel 自己的报道来说明情况。
得益于Olena及团队的努力，英特尔的工程师们均在致力于发展人工智能。英特尔客户端计算事业部的增强智能团队继续寻找人工智能加快硬件和软件设计的方法，并获得了以下进展 对于高速I/O的快速准确信号完整性分析工具，其设计时长从几个月缩短至1个小时。英特尔是业界首个采用此项技术的公司，该技术已经为多代芯片的设计提供支持。 基于人工智能的自动故障分析工具用于高速I/O设计，自2020年部署以来，设计效率提升了60%。 名为“AI Assist”的增强型智能工具能够使用AI模型自动确定不同平台的定制超频值，将超频所需的准备时间从几天减少到一分钟。现在，搭载酷睿第14代处理器的产品会提供“AI Assist”工具。(视频: AI Assist 如何通过机器学习让超频更容易) 基于人工智能的自动化硅片版图设计优化器被纳入英特尔的SoC设计流程。 一种智能采样工具可以帮助动力和性能工程师处理智能设计实验，将测试用例的数量减少了40%。 一种用户交互工具构建的人工智能模型，以预测架构方案的性能并帮助解决CPU设计的平衡问题。 一种自动放置微型电路板组件的新方式将循环时间从几天缩短至几个小时。
如果将所有情况抽象到一定高度，我们似乎可以得到一个这样的结论：
AI 事实上已经通过如下这样的这个循环实现了自我迭代。
参与芯片设计 ↓ 提升算力 ↓ 进一步提升芯片设计效率
而这，也是我和我身边不少朋友一直觉得「奇点将至」的原因。
奇点将至？
今年早些时候（5 月）MIT的一名助理教授Phillip Isola和三个亚洲博士生一起做的关于不同模型训练相似度的研究，发在了ICML 2024上。
文章本身的内容并不复杂，角度很新颖。这几位科学家通过对多种AI模型训练研究后发现：这些AI模型对现实的表示，特别是在深度网络中的表示正在趋同。
首先，随着时间的推移和跨多个领域，不同神经网络表示数据的方式变得越来越一致。接着，文章展现了跨数据模态的趋同：随着视觉模型和语言模型的规模增加，他们在测量数据点之间的距离方面变得越来越相似。然后作者假设这种趋同性会导致一个共享的统计现实模型，类似于柏拉图的“理念论”。最后讨论了这些趋势的影响、局限性和反例。
现在的人工智能大模型，随着训练的内容越来越丰富，对于不同知识的表示会越来越接近。他们比较了78个计算机视觉的模型，虽然训练数据集、任务目标和算法架构都不一样，训练程度越高的，表征的相似度就越高。
用通俗一些的说法：越强的模型越像，越弱的模型越是千奇百怪。
用乐观一些的说法来讲，人工智能终于敲在了认识论的大门上。
有兴趣的伙伴们可以去阅读下原文，也可以去阅读下费斌杰的解说。
反思
没有任何知识是无用的，问题往往是当机会出现在你面前时，能否把握的住。
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许多我们习以为常或者说视若无睹的概念 恰恰正是我们的思维误区所在 而我们看待这个世界的方式决定了这个世界如何回应我们 所以，请终生学习，持续成长 无论处于人生的哪个阶段，生活是否如意 都不要停下拓展认知边界和完善思维模式的脚步 致敬每一个专注于自我和致力于提升自己的人 原作者署名 Merlin
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