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  • 骁龙8Gen3、天玑9300规格曝光,明年手机性能表现令人期待

    骁龙8Gen3、天玑9300规格曝光,明年手机性能表现令人期待

    去年11月中旬的2022骁龙峰会中,高通技术公司推出了第二代骁龙8。现在,搭载了这颗芯片的手机产品已经开始大量上市。与此同时,MediaTek的天玑9200也在去年11月发布亮相。就此来看,今年的旗舰芯片更新也有望在接近的时间范围内到来。现在,时间已经来到了2023年年中,如果高通和MediaTek在今年11月左右进行旗舰芯片发布的话,那么现在相应的产品应该已经正在研发推进的过程中了。相关的爆料信息也正在越来越多。近日,博主@数码闲聊站 的一份爆料中提到,“天玑9300:台积电N4P工艺,CPU 4*X4+4*A720,GPU Immortalis-G720;骁龙8 Gen3:台积电N4P工艺,CPU 1*X4+5*A720+2*A520,GPU Adreno 750”。按照爆料中提到的说法,全新的天玑9300将采用4+4架构,配备 4 个 Cortex-X4 超大核 + 4 个 Cortex-A720 大核,并结合Immortalis-G720 GPU。事实上,在此前的官方剧透中,MediaTek也曾提到过天玑9300的细节信息。据悉,MediaTek近日的一份官方消息中显示,“MediaTek 下一代天玑旗舰芯将采用 Arm 最新的 Cortex-X4 与 Cortex-A720 CPU IP,以及 Arm Immortalis-G720 GPU,将通过突破性的架构设计与技术创新,为移动终端提供令人惊叹的性能和能效,开启移动新体验!”官方预热视频中提到,Arm 最新发布的 Cortex-X4 与 Cortex-A720 CPU IP为下一代天玑旗舰移动芯片奠定了良好的基础。下一代天玑旗舰移动芯片将能够轻松满足多任务处理、重载多线程应用和游戏的需求,为用户带来更快速、更流畅的多任务操作体验以及出色的续航表现。在游戏方面,Arm最新发布的GPU Immortalis-G720能在更高的游戏帧率下实现更流畅的光线追踪体验。同时带来能效的大幅提升,以确保移动终端能在长时间的游戏过程中保持低温运行。基于Arm 创新的新一代CPU和GPU技术,MediaTek已经打造出了下一代天玑旗舰移动芯片,预计将于今年年底与用户见面。另外,来自同一位博主的另一份最新爆料显示,“天玑9300补充说明一点,4+4没什么问题,只是目前样片调度还是1+3+4,1个高频超大核X4+3个中频超大核X4m+4个低频大核A720。跑分高于骁龙8G3,能耗待定。”除了全新的天玑9300,爆料中也提到了新一代骁龙旗舰芯片的信息。按照其中提到的说法,今年的骁龙8 Gen3将基于台积电N4P工艺打造,采用1+5+2架构,拥有1颗Cortex X4超大核、5颗Cortex A720大核、2颗Cortex A520小核,同时配备 Adreno 750 GPU。作为参考,第二代骁龙8基于 4 纳米工艺制造,采用1+2+2+3 架构,拥有1个主频3.2GHz的超大核、4个主频的2...

    手机互联 2023-06-01 00:48:07
  • 数学论证GPT-4不是随机鹦鹉:真如此的话整个宇宙都会坍缩

    数学论证GPT-4不是随机鹦鹉:真如此的话整个宇宙都会坍缩

    克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI对于ChatGPT的工作原理,一个常见的解释是根据统计学规律预测下一个词。但最近一位叫Jacob Bayless的工程师用数学方法得出惊人结论:若是如此,所需的信息量足以让整个宇宙都坍塌成黑洞。这一数据量是50000^8000,根据贝肯斯坦上限(Bekenstein bound)原理,如果把这些信息分配到空间当中,所需要的信息密度已经远超宇宙能承受的最大值。而这仅仅是把数据存储起来的消耗,更不必说还要进行运算了。而ChatGPT与单纯统计预测的区别,可以做这样的类比:如果天文学家通过历史观测记录推算出月食的周期,这可以算是统计学。但当他们总结出牛顿万有引力定律的时候,就已经超越了统计学。什么是“随机鹦鹉”一个流传很广的说法,所谓大语言模型实际上相当于一个“随机鹦鹉”——与我们观察其输出时的情况相反,语言模型只是将其在庞大的训练数据中观察到的语素胡乱拼接在一起,根据概率生成文本,但不清楚文字背后的任何含义,就像一个随机的鹦鹉。出自论文On The Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big这对过去的语言模型,或许确实成立。比如曾经流行的n-gram算法。比如当我们在搜索引擎中进行搜索时,出现的联想词就能用此方法实现。具体来说,下面的三行文本中,第一行纯粹是随机生成,第二行考虑了单词在英语中整体的出现概率,第三行则考虑了单词在前一个词后面出现的概率。n = 0: RECEIVE FALL SURPRISED FRIDAY INGREDIENT…n = 1: REPRESENTING AND SPEEDILY IS AN GOOD…n = 2: THE CHARACTER OF THIS POINT IS THEREFORE…不难看出,随着n值的升高,文本越来越接近人类语言。而n-gram模型根本不需要掌握其中的语义或理解其中的抽象概念,就能生成像模像样的句子。据此有人猜想,GPT-4会不会也只是一种高级的n-gram呢?Bayless提出,GPT必须学会抽象才能有如今的效果,至少GPT-4肯定如此。GPT-4不只是“随机鹦鹉”要证明这一点,可以先看下棋机器人的例子。如果有一种下棋机器人,存储了巨量棋谱数据,对于每个棋局都能推荐下一步。那它就能通过“背谱法”模仿其他任何棋手或程序的下法比如Stockfish是最先进的国际象棋程序,如果仅通过对战而不看源码,是无法确定Stockfish是否在背谱。但实际上,包含所有情形和步骤的棋谱数据量可能超过2^154。而Stockfish的程序只占用了不到50MB的空间,根本不可能存下需要的所有棋谱。所以Stockfish肯定是通过更高级的方法来实现下棋的。人类语言的复杂度远超过棋类游戏,因此GPT的数据量更是同理。仅在是上一代的GPT-3的token字典中就有超过5万token。如果对每个词都逐一建立统计信息,n-gram模型中n值将高达8000。届时,需要存储的情景数量将达到50000^8000。正如文章开头所提到,这简直是天文数字,足以让整个宇宙坍缩。因此,GPT是“随机鹦鹉”的猜测在理论上得到了一定程度的批驳。“随机鹦鹉”达不到的高度仅在理论上进行说明是不充分的,因此研究人员还进行了两个实验,意图证明大模型在学习过程中已经抽象出了算法。第一个实验关于一道经典的农夫过河问题。一个农夫有一条船,和狼、羊、菜,农夫要把这3样东西运到河到另一边,农夫每次最多只能通过这个船运一样东西,要防止狼吃羊、羊吃白菜(即不能在没有农夫在的情况下同时在同一岸边),该怎么过?研究人员将这个问题中的农夫、船、河分别替换成地球人、虫洞和银河系。狼、羊和菜则分别换成火星人、金星人和月球人。替换的目的是因为互联网上不太可能出现类似语料,可以判断大语言模型是不是真的掌握了通用方法。如果GPT不是“随机鹦鹉”,那么它至少不会犯下只有“随机鹦鹉”才会犯的错误。GPT-4针对替换后的问题给出了正确的回答,GPT-3.5则没有。但它们并没有犯研究人员预想的“鹦鹉”错误——即在回答中出现狼、船、河等已被替换掉的词语。回答中使用的句子,也无法在互联网中被检索到。这些现象都证明了现在的大语言模型的生成方式已经超越了“概率预测”。第二个实验则是数字排序。如果让GPT学习数字排序,它们究竟是只会记住给出过的数字顺序,还是真的研究出排序算法呢?其实只要从GPT的输出当中就可以看出来了。假如从1-100中随机选择10个数字,并将其顺序打乱,将一共有这么多种情形:如果再考虑数字的重复出现,又或者数字的数量发生变化,根本不可能存储如此之多的情形。因此,只要GPT能够针对未知的排序问题给出正确的回答,便可以说明它们是真的研究出了排序算法。研究人员训练了一款特斯拉前AI总监Andrej Kaparthy发明的语言模型nanoGPT,专门让它做数字排序。结果显示,随着训练步数的增加,模型给出的数字顺序越来越完美。虽然在训练步数达到16万左右时突然出现了大量错误,但也很快得到了纠正。这说明这款模型并不是仅仅根据学习的素材对未知的数字进行排序,而是已经掌握了背后的方法。这个测试只是在一台笔记本电脑、算力非常有限的GPU上进行的。更不必说GPT-4了。参考链接:https://jbconsulting...

    智能设备 2023-05-27 16:02:19
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    手机互联 2023-04-23 08:57:11
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    游戏资讯 2023-02-24 12:41:19
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    游戏资讯 2023-01-23 22:48:03

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