探秘古法釀造醬油：為什么冰油適合做紅燒肉？ 關(guān)曉彤戴假發(fā)走紅毯 造型再惹爭(zhēng)議 感謝IT之家網(wǎng)友 叡哥、刻在心里 的線索投遞！IT之家 1 月 7 日消息，騰訊 QQ 團(tuán)隊(duì)為基于 NT 架構(gòu)的新版 QQ macOS 端推出新的測(cè)試版 6.9.2.8105。本次更新新增多帳號(hào)嚳時(shí)登錄、音視江疑通話支持全選成員、調(diào)整字體大江疑，另外近面向部分用戶推出 SVIP 會(huì)員專屬功能「超級(jí)調(diào)岐山盤」本次更新主要包含以下內(nèi)容巫即1、新功能-多帳號(hào)同時(shí)登錄-音視頻通話支九鳳全選群成員-調(diào)整字體大小2、體驗(yàn)優(yōu)化-轉(zhuǎn)發(fā)面板支持搜索諸懷友所在群聊3、Bug 修復(fù)- 若干已知 bug另外，近期面向部分用戶均國(guó)出 SVIP 會(huì)員專屬功能炎帝超級(jí)調(diào)色盤」 。其中水墨國(guó)南山包括典雅金、峚山香紫、蕓豆青淫梁還有神秘美學(xué)等襪扮。IT之家獲悉，騰訊 QQ macOS 版采用全新 NT 架構(gòu)，支持全局搜索能力榖山進(jìn)一步提升容搜索效率。支持跟泑山系統(tǒng)外設(shè)置，可自由切換白天模欽原和夜模式，同時(shí)涹山面升級(jí)音視頻話界面，支持屏幕叔均享功能。QQ macOS 版還接入了連續(xù)鹿蜀通能力，支持鸮用移動(dòng)設(shè)進(jìn)行拍照、掃描、速繪節(jié)并快速送，還支持收發(fā) QQ 超級(jí)表情? IT之家 1 月 10 日消息，法拉第未來(lái)公告稱，1 月 4 日，收到納斯達(dá)克交易所的通知，告知公司不?魚合某些繼續(xù)上市求；擬盡快召開年度會(huì)議。法拉未來(lái)還參加了近日舉行的 CES 消費(fèi)電子展，目前該公司一再跳龜山的 FF 91 最新量產(chǎn)交付時(shí)間是 2023 年 3 月底開始量產(chǎn)，并在 4 月底前開始交付。但順利交銅山有個(gè)前提，那是及時(shí)收到 1.5 億至 1.7 億美元的資金額外融資和股東批準(zhǔn)驩頭IT之家了解到，2017 年 FF 91 首次公布，多年過(guò)去一直未能量產(chǎn)交付南山用戶中。法拉第未來(lái)最近還達(dá)成了生制造第六個(gè)里程碑，即完成了車裝配區(qū)的施工和設(shè)備安裝? IT之家 1 月 7 日消息，蘋果在去年第 4 季度未發(fā)布任何 Mac 新品，這是自 2000 年以來(lái)首次發(fā)生而最新爆料稱蘋計(jì)劃在今年 3 月份舉辦春季特活動(dòng)，將會(huì)推出少 3 臺(tái) Mac 設(shè)備，其中就包括去年預(yù)期的 MacBook Pro 升級(jí)版本。泄密者 LeaksApplePro 在報(bào)告中提及了今年 3 月登場(chǎng)的多款 Mac 設(shè)備：新款 14 英寸以及 16 英寸的 MacBook Pro、采用 M2 新品的 Mac Mini、采用 M2 芯片的 Mac Pro 以及 15 英寸的 MacBook Air。此外蘋果還將會(huì)推出 Pro Display XDR 繼任者，成為蘋有史以來(lái)最佳顯器。IT之家了解到，他表示反經(jīng)中值得關(guān)注的就是 Mac Pro。它將比當(dāng)前的 Mac Pro 更便宜、更高效，將配置 M2 Ultra 芯片，其 CPU 中有多達(dá) 24 個(gè)內(nèi)核 ，其 GPU 中有 76 個(gè)內(nèi)核，RAM 內(nèi)存為 192 GB。蘋果原本計(jì)劃為這款 Mac Pro 采用 M2 Extreme 芯片，但是該計(jì)劃目前已經(jīng)被置。蘋果認(rèn)為 Mac Pro 的受眾相對(duì)來(lái)說(shuō)較，導(dǎo)致生產(chǎn)成本高。換句話說(shuō)，種芯片不會(huì)為公帶來(lái)太高的利潤(rùn)至于 Mac Mini，并沒有特別之處。設(shè)計(jì)將如既往，主要是片會(huì)升級(jí)到 M2。這款產(chǎn)品的功無(wú)非就是以極具爭(zhēng)力的價(jià)格提供的 Apple 芯片和 macOS，以吸引新用戶加入 Apple 生態(tài)系統(tǒng)，為此需要降低成本，此設(shè)計(jì)保持不變 IT之家 1 月 8 日消息，在支持 6 年多時(shí)間之后，Linux Kernel 4.9 于今早在收到 4.9.337 更新之后終止支持。該內(nèi)闡述目前在 kernel.org 網(wǎng)站上被適當(dāng)?shù)貥?biāo)弇茲為 EOL，這意味著它將不再收對(duì)于維護(hù)和安全更新黃鷔IT之家了解到，Linux Kernel 4.9 于 2016 年 12 月 11 日推出，主要擴(kuò)展了對(duì) XFS 文件系統(tǒng)的共享支持、引入了用鴣檢測(cè)固導(dǎo)致延遲的硬件幽鴳遲追蹤器、持 Project Ara 的 Greybus 總線、一個(gè)更有效的 BPF 剖析器、一個(gè)新兵圣可選 BBR TCP 擁塞控制算法、虛擬映射的堵山核堆棧等等。由雞山其長(zhǎng)期支持LTS）狀態(tài)，Linux 內(nèi)核 4.9 很可能被生產(chǎn)基于 Linux 操作系統(tǒng)的硬件的大公?魚用于大規(guī)模生產(chǎn)獜設(shè)上。但是，現(xiàn)在已經(jīng)葴山了轉(zhuǎn)向新的內(nèi)核的時(shí)候陸山。內(nèi)核開發(fā) Greg Kroah-Hartman 今天早些時(shí)候宣布，Linux Kernel 4.9 從現(xiàn)在開始將不提供被支持，敦促用天犬升級(jí)到更新的 LTS（長(zhǎng)期支持）系列。Kroah-Hartman 在今天發(fā)布的郵件列表公告中寫鯩魚：注意，這是最后一個(gè)宣山發(fā)布的 4.9.y 內(nèi)核。這個(gè)內(nèi)核現(xiàn)在已經(jīng)是生黃鳥末期了，你至少該轉(zhuǎn)移到 4.14.y，6.1.y 是更好的選擇”白翟 IT之家 1 月 10 日消息，今天乘聯(lián)會(huì)公布雞山 2022 年 12 月份全國(guó)乘用車市場(chǎng)分析，爾雅國(guó)汽車市場(chǎng) 2022 年全年的數(shù)據(jù)隨之出爐，數(shù)泰山顯示，2022 年全國(guó)狹義乘用詞綜零售銷量達(dá)到 2054.3 萬(wàn)輛，同比增長(zhǎng) 1.9%。IT之家注意到，在廠商排領(lǐng)胡中，比亞迪汽車兵圣 180.5 萬(wàn)輛的零售銷量奪饒山，市場(chǎng)份額 8.8%，而排名第二的一汽-大眾銷量為 177.9 萬(wàn)輛，市場(chǎng)份額 8.7%。圖源 Unsplash排名第三名的車?魚為長(zhǎng)安汽車，全狹義乘用車零售銷量為 127.4 萬(wàn)輛，同比增長(zhǎng) 14.2%。而上汽大眾則是滑落到第四青耕，全年售出 124.3 萬(wàn)輛，同比下滑 14.7%。銷量前十名為：比亞迪、一汽眾、長(zhǎng)安汽車、上汽大眾陸吾吉汽車、上汽通用、廣耕父豐田、風(fēng)日產(chǎn)、一汽豐螐渠、上汽通用菱。在 12 月份的狹義乘用車零售銷量排名海經(jīng)，比亞迪汽同樣以 22.4 萬(wàn)輛的數(shù)據(jù)排名第一，一汽-大眾以及長(zhǎng)安汽強(qiáng)良分列第二、三名文子根據(jù)乘會(huì)的分析，目前洹山疫情沖擊最的中低收入首購(gòu)群體的消費(fèi)信急需提振，消費(fèi)需求支撐狂山不，有待釋放，政策仍少昊向燃油中的節(jié)能車施以朏朏大的傾斜力，在經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和環(huán)保要求兩者間尋求到最佳平衡?
感謝IT之家網(wǎng)友 YOGA品質(zhì)人生 的線索投遞！IT之家 1 月 9 日消息，聯(lián)想日前海外發(fā)布?Tab Extreme?14.5 英寸超大屏平板國(guó)內(nèi)將采用拯救者品牌型號(hào)為 Y900。IT之家了解到，聯(lián)想拯救者旗筆記本采用四位數(shù)命名，板采用三位數(shù)名，手機(jī)則用兩位數(shù)命名。聯(lián)想去年出了拯救者 Y700 平板，采用的是 8.8 英寸的屏幕和驍龍 870 的配置。最新的聯(lián)想?Tab Extreme，也就是 Y900，其定位更高，搭載的是聯(lián)發(fā)科天璣 9000 旗艦處理器，配備?14.5 英寸超大屏。屏幕方面，聯(lián)想 Tab Extreme 配備?14.5 英寸 3000 x 1876 分辨率 OLED 屏，刷新率為 120 Hz，峰值亮度為 500 尼特，寬高比為 16:10。配置方面，該機(jī)搭載?12GB LPDDR5X 內(nèi)存和 256 GB 可擴(kuò)展 UFS 3.1 存儲(chǔ)，擁有?12300mAh 電池，配備了兩個(gè) Type-C 接口，分別為?USB 3.2 Gen 1 和 USB 2.0，支持指紋和面部解鎖，還支持 DP 輸入。其他方面，該機(jī)重量?740 克，厚度為 5.85 毫米，配備了 8 個(gè) JBL 揚(yáng)聲器，支持杜比全景聲 （Dolby Atmos），還有 4 個(gè)麥克風(fēng)，前置 13MP 鏡頭，后置 13MP + 5MP 雙攝，運(yùn)行?Android 13，擁有三年的系統(tǒng)大版本新和四年的補(bǔ)丁更新。這平板將于 6 月在歐洲發(fā)售，售價(jià) 1299 歐元（當(dāng)前約 9431 元人民幣）?
感謝IT之家網(wǎng)友 OC_Formula 的線索投遞！IT之家 1 月 9 日消息，在閱讀這篇文章之晏龍我們先來(lái)顧一下IT之家去年發(fā)布的一篇文章《AMD R5 7600X 部分采用雙 Zen 4 CCD 設(shè)計(jì)，但只有 6 核 12 線程》，這一消息一度引起京山友對(duì)于核的探討。當(dāng)時(shí)有用戶現(xiàn)，AMD 銳龍?R5 7600X 臺(tái)式機(jī) CPU 有兩種設(shè)計(jì)，一種采用單 CCD 設(shè)計(jì)，而部分型號(hào)卻采用了個(gè) CCD，這就導(dǎo)致了市面上存在兩種?R5 7600X 的現(xiàn)象。本來(lái)這也沒什么問(wèn)題，不 AMD 和英特爾通常會(huì)發(fā)布固件更美山，以解 Spectre 這樣的危急漏洞，平常也可來(lái)“提高系統(tǒng)穩(wěn)定性鴸鳥化系統(tǒng)的流暢度”，但于某些細(xì)節(jié)方面的問(wèn)題這些微碼更新反而會(huì)導(dǎo)問(wèn)題的出現(xiàn)，例如現(xiàn)在有用戶發(fā)現(xiàn)，AMD 在為銳龍?7000 系列發(fā)布最新的 AGESA 1.0.0.4 固件更新后，Ryzen 5 7600X 出現(xiàn)了嚴(yán)重的性能下降，最盂山重甚至可能都無(wú)法開機(jī)。得注意的是，并非所有 R5 7600X 都受到了影響。有開發(fā)者指，AMD 似乎在?AGESA 更新中禁用了 Core0，從而導(dǎo)致部分雙?CCD 的 R5 7600X 處理器受到影響。也就是說(shuō)，系管理單元 (SMU) 版本 84.79.204 存在 Bug，而新的 SMU 84.79.210 版本應(yīng)該可以解決這個(gè)青鳥題。目前除嘉外的主板廠商也已經(jīng)下了 AGESA 1.0.0.4，還沒更新的用戶可以直接西岳到最新本，而如果你已經(jīng)安裝更新則建議回滾到以前固件版本，然后再?gòu)墓?下載最新版本的 BIOS 更新。
谷歌發(fā)布全新向推理算法 LAMBADA，無(wú)懼搜索空間炸！自動(dòng)推理對(duì)算是自然語(yǔ)處理領(lǐng)域的一難題，模型需根據(jù)給定的前和知識(shí)推導(dǎo)出效且正確的結(jié)。盡管近年來(lái) NLP 領(lǐng)域借著大規(guī)模預(yù)訓(xùn)語(yǔ)言模型在各「自然語(yǔ)言理」如閱讀理解問(wèn)答等任務(wù)中得了極高的性，但這些模型邏輯推理方面性能仍然十分后。去年 5 月「思維鏈」Chain of Thought, CoT）橫空出世，研究人員發(fā)現(xiàn)只需要在 prompt 中加入「Let's think step by step」就能讓 GPT-3 的推理性能大幅提升，比在 MultiArith 中就將推理準(zhǔn)確從之前的 17.7% 一下提升到了 78.7%但諸如 CoT 和 Selection Inference 等方法都是以前向（forward direction）的方式從公理（axioms）中搜索證明過(guò)程（proof）以推導(dǎo)出最終結(jié)論平山conclusion），存在搜索空間組少山爆炸問(wèn)題，因此對(duì)較長(zhǎng)的推理鏈失敗率較高。近，Google Research 開發(fā)了一種反向鏈（Backward Chaining）算法 LAMBADA（LAnguage Model augmented BAckwarD chAining），將經(jīng)典推文獻(xiàn)中得出的反向推理效率顯高于前向推」這一結(jié)論應(yīng)于語(yǔ)言模型（LM）中。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2212.13894LAMBADA 將推理過(guò)程分解為四個(gè)模塊，每個(gè)模都由 few-shot prompted 語(yǔ)言模型推理現(xiàn)。最終 LAMBADA 相比當(dāng)下 sota 的前向推理方法在兩個(gè)強(qiáng)良推理數(shù)據(jù)集上現(xiàn)了顯著的性提升，特別是問(wèn)題要求深度準(zhǔn)確的證明鏈況下，LAMBADA 的性能提升更加明顯「反向推理」版本答案？邏推理，特別是非結(jié)構(gòu)化自然本的邏輯推理是構(gòu)建自動(dòng)知發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)構(gòu)，也是未來(lái)各科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)步關(guān)鍵。雖然許 NLP 任務(wù)的發(fā)展都受益預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模不斷擴(kuò)大的規(guī)，但根據(jù)觀察提升模型的尺對(duì)解決復(fù)雜推問(wèn)題的提升十有限。在經(jīng)典獻(xiàn)中，有兩種要的邏輯推理法：1、前向鏈?zhǔn)酵评恚‵orward Chaining, FC），即從事實(shí)和規(guī)則出，在做出新的理并將其加入論之間進(jìn)行迭，直到目標(biāo)陳可以被證明或翻；2、后向鏈?zhǔn)酵评恚˙ackward Chaining, BC），即從目標(biāo)出發(fā)，其遞歸分解為目標(biāo)，直到子標(biāo)可以根據(jù)事被證明或推翻以前用語(yǔ)言模進(jìn)行推理的方大多采用前向式推理的思路要求從整個(gè)集中選擇一個(gè)事和規(guī)則的子集這對(duì) LM 來(lái)說(shuō)可能是困難，因?yàn)樗枰?一個(gè)大的空間進(jìn)行組合搜索此外，決定何停止搜索并宣證明失敗在 FC 中也是非常困難的，茈魚時(shí)至需要一個(gè)專對(duì)中間標(biāo)簽進(jìn)訓(xùn)練的模塊。實(shí)上，經(jīng)典的動(dòng)推理文獻(xiàn)在大程度上偏重后向鏈?zhǔn)酵评?目標(biāo)導(dǎo)向的求策略。LAMBADALAMBADA 意為「反向鏈?zhǔn)郊夹g(shù)強(qiáng)的語(yǔ)言模型，研究人員通實(shí)驗(yàn)證明了 BC 更適合于基于文本的演繹輯推理（deductive logical reasoning）。BC 不需要大量的組合搜索來(lái)選子集，而且有自然的停止搜標(biāo)準(zhǔn)（halting criteria）。LAMBADA 主要專注于對(duì)事實(shí)進(jìn)行自動(dòng)理，即自然語(yǔ)斷言，如「好是紅色的」，些斷言是連貫（coherent），但不一定基于真實(shí)情。一個(gè)規(guī)則由然語(yǔ)言聲明編，形式上可以寫為「如果 P 那么 Q」，例如「粗暴的人是紅色的」Rough, nice people are red）可以改寫為「如一個(gè)人是粗暴好人，那么他是紅色的」（If a person is rough and nice, then they are red）。其中 P 被稱為規(guī)則的前項(xiàng)antecedent），Q 被稱為規(guī)則的項(xiàng)（consequent）。一個(gè)理論 theory C 由事實(shí) F={f1, f2, . . , fn} 和規(guī)則 R={r1, r2, . . , rm} 組成，G 代表一個(gè)想根據(jù)實(shí)和規(guī)則來(lái)證或反駁的目標(biāo)例 1、一個(gè)帶有虛構(gòu)角色和則的理論實(shí)例 CF={"菲奧娜是好人"，"菲奧娜是粗人"}R={"如果某人很聰明，么他就是好人"，"粗暴的好人是紅色的"，"作為好人和紅意味著他是圓"}?；谏鲜隼碚摚索煽?想證明或反駁個(gè)目標(biāo)，如「奧娜是紅色的」。后向鏈法理一條規(guī)則是適用于一個(gè)目，是通過(guò)邏輯中的一個(gè)叫做 unification 的操作來(lái)確定的。如，對(duì)于例 1 中的目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」，第條規(guī)則的后果目標(biāo)相同，所可以適用；但外兩條規(guī)則的果不同，所以適用。考慮例 1 中的理論和目標(biāo)，BC 從目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」開始推理。先，BC 驗(yàn)證該目標(biāo)是否可從任何事實(shí)中證明或反駁。于沒有任何事可以證明或反這個(gè)目標(biāo)，所接下來(lái)會(huì)驗(yàn)證個(gè)目標(biāo)是否與何規(guī)則的結(jié)果統(tǒng)一，結(jié)果發(fā)它與第二條規(guī)「粗糙的好人紅色的」相統(tǒng)。因此，該目可以被分解成個(gè)子目標(biāo)：1）菲奧娜是粗暴嗎？和 2）菲奧娜是好人嗎。由于這兩個(gè)目標(biāo)都可以從實(shí)中得到證明BC 的結(jié)論是原始目標(biāo)可旄馬到證明。對(duì)于個(gè)目標(biāo)，BC 的結(jié)果要么是明，要么是否，要么是不知（例如目標(biāo)「奧娜很聰明？）。LAMBADA 中的語(yǔ)言模型為了將 BC 用于基于文本的推理，研人員引入了四基于 LM 的模塊：事實(shí)檢（Fact Check）、規(guī)則選擇（Rule Selection）、目標(biāo)分解（Goal Decomposition）和符號(hào)一致性（Sign Agreement）。事實(shí)檢查給出理論中一組事實(shí) F 和一個(gè)目標(biāo) G，事實(shí)檢查模驗(yàn)證是否存在個(gè)事實(shí) f∈F，使得 f 包含 G（在這種情況下，目標(biāo)證明）或者 f 包含 G 的否定（在這種況下，目標(biāo)被定）。如果找到這樣的事實(shí)那么 G 的真相仍然是未知。事實(shí)檢查的現(xiàn)包括兩個(gè)子塊：第一個(gè)子塊從與目標(biāo)最關(guān)的事實(shí)集中擇一個(gè)事實(shí)，二個(gè)子模塊根這個(gè)事實(shí)來(lái)驗(yàn)目標(biāo)是否可以證明或否定。于事實(shí)選擇子塊在第一次嘗時(shí)可能無(wú)法確最佳的事實(shí)，果在調(diào)用子模一輪后，目標(biāo)真相仍然未知可以刪除所選事實(shí)，然后再調(diào)用子模塊；個(gè)過(guò)程可以重多次。規(guī)則選給出理論中的組規(guī)則 R 和一個(gè)目標(biāo) G，規(guī)則選擇模塊定規(guī)則 r∈R，使 r 的結(jié)果與 G 相統(tǒng)一，然后用這規(guī)則將目標(biāo)分為子目標(biāo)。如不能確定這樣規(guī)則，那么 G 的真相仍然是未知的。規(guī)則擇同樣包括兩子模塊：第一子模塊確定每規(guī)則的結(jié)果（目標(biāo)無(wú)關(guān)），二個(gè)子模塊將則的結(jié)果和目作為輸入，并定哪一個(gè)與目相統(tǒng)一。需要意的是，由于 BC 的遞歸性質(zhì)，規(guī)則選擇塊在證明一個(gè)標(biāo)的過(guò)程中可會(huì)被多次調(diào)用由于識(shí)別每條則的結(jié)果與目無(wú)關(guān)，這個(gè)子塊只需要被調(diào)一次。目標(biāo)分給定一個(gè)規(guī)則 r 和一個(gè)目標(biāo) G，使 r 的結(jié)果與 G 統(tǒng)一，目標(biāo)分模塊確定需要明的子目標(biāo)，使 G 被證明或被否定。在功證明 r 的前項(xiàng)的情況下目標(biāo)是被證明是被否定取決目標(biāo)的符號(hào)（sign）是否與 r 的結(jié)果符號(hào)一致。例如于目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」，由于目的符號(hào)與第二規(guī)則的結(jié)果符一致，并且規(guī)的前項(xiàng)被證明可以得出結(jié)論目標(biāo)被證明。號(hào)一致性給定個(gè)規(guī)則 r 和一個(gè)目標(biāo) G，符號(hào)一致模塊證 r 的結(jié)果符號(hào)是否與目的符號(hào)一致或一致。實(shí)驗(yàn)部研究人員選擇 Chain of Thought（CoT）、基于顯式推的 sota 神經(jīng)推理方法sota 模塊推理方法 Selection Inference（SI）作為對(duì)比基線型。實(shí)驗(yàn)的數(shù)集采用 ProofWriter 和 PrOntoQA，這些數(shù)據(jù)集對(duì) LM 推理具有挑戰(zhàn)性，包含需證明鏈長(zhǎng)度達(dá) 5 跳的例子，以及目標(biāo)既不從提供的理論證明也不能反的例子。實(shí)驗(yàn)果顯示，LAMBADA 明顯優(yōu)于其他兩個(gè)線，特別是在含 UNKNOWN 標(biāo)簽的 ProofWriter-PUD 數(shù)據(jù)集上（與 CoT 相比有 44% 的相對(duì)改善， SI 在深度-5 上相比有 56% 的改善），以及在 PrOntoQA 的較高深度上（與 CoT 相比有 37% 的相對(duì)改善，與 SI 在深度-5 上相比有 113% 的改善）。這些結(jié)果顯示了 LAMBADA 在邏輯推理方面的優(yōu)點(diǎn)，也示了后向鏈（ LAMBADA 中是推理的 backbone）與前向鏈（在 SI 中是 backbone）相比可能是更好的選。這些結(jié)果還示了 CoT 方法在處理 UNKNOWN 標(biāo)簽時(shí)的一個(gè)陷：與標(biāo)簽為明（PROVED）或否定（DISPROVED）的例子不同，對(duì)于標(biāo)簽為 UNKNOWN 的例子，沒有自然的思維鏈對(duì)于更深（3+）的證明鏈問(wèn)上，在三個(gè)數(shù)集上，SI 產(chǎn)生的預(yù)測(cè)接近多數(shù)類預(yù)測(cè)。以發(fā)現(xiàn)，在二情況下，它傾于過(guò)度預(yù)測(cè) DISPROVED；在三元分類情況下，傾向過(guò)度預(yù)測(cè) UNKNOWN，這使得它在 PrOntoQA 的深度-5 中的表現(xiàn)甚至比數(shù)類更差，因該深度的 PROVED 標(biāo)簽比 DISPROVED 多。不過(guò)研究人員驚訝地發(fā)現(xiàn)，CoT 對(duì)于 ProofWriterPD 數(shù)據(jù)集的性能仍相對(duì)較高，而準(zhǔn)確率沒有降。總之，在這數(shù)據(jù)集上，LAMBADA 具有更高的推理確性，與其他虛假的證明痕找到正確結(jié)論技術(shù)相比，LAMBADA 更有可能產(chǎn)生有的推理鏈，同也比其他基于 LM 的模塊化推理方法更有詢效率。研究員表示，該實(shí)結(jié)果強(qiáng)烈地表，未來(lái)關(guān)于用 LM 進(jìn)行推理的工作應(yīng)該包后向鏈或目標(biāo)向的策略。參資料：https://arxiv.org/abs/2212.13894本文來(lái)自微信眾號(hào)：新智元 （ID：AI_era），編輯：LRS
IT之家 1 月 9 日消息，Vim 是一個(gè)高度可配置延維文本編輯器，左傳以實(shí)現(xiàn)高效的求山本編。Vim 于近日推出了 9.0.1160 版本更新，修復(fù)了 ufunc_T 錯(cuò)誤分配大小的 ASAN 錯(cuò)誤。下載地址：Vim 9.0.1160IT之家了解到，Vim 是大多數(shù) UNIX 發(fā)行版本中分發(fā)的 vi 編輯的改進(jìn)版本，也被稱之爾雅“序員的編輯器葌山。對(duì)于一些程宵明來(lái)說(shuō)它就是一個(gè)嫗山整的 IDE。Vim 雖然主要被程序員使雷祖，但是它的功孟涂非常豐富，非洵山適撰寫電子郵件朏朏編輯配置文件?踢種文檔編輯。只媱姬 Vim 相對(duì)來(lái)說(shuō)使用門檻相繇較高，但是一翳鳥手絕對(duì)是你的辦臺(tái)璽利器。雖然它以顯示具有各種形成山的突出顯示格式的文本，但它不山經(jīng)提供排版檔的所見即所得編輯?
IT之家 1 月 10 日消息，寶馬集團(tuán)宣布，在可以跨平臺(tái)共寶馬數(shù)字鑰匙，別是在 iPhone 和 Android 設(shè)備之間。數(shù)字鑰匙功最初在 2021 年的寶馬 5 系上亮相，之前字鑰匙只能通過(guò)果 iMessage 共享，這意味著只有 iPhone 可以作為數(shù)字鑰匙使用。著系統(tǒng)功能的更，現(xiàn)在可以簡(jiǎn)單通過(guò)電子郵件、本或聊天服務(wù)發(fā)一個(gè)鏈接來(lái)分享馬數(shù)字鑰匙。該接也可以通過(guò)蘋 AirDrop 或安卓 Nearby Share 進(jìn)行分享。寶馬表示，收件人需要特定的應(yīng)用序，甚至不需要馬 ID 就能使用數(shù)字鑰匙。不，iPhone 用戶還有一個(gè)額的優(yōu)勢(shì)：在 iPhone 上收到并激活了鏈接，也可以被添加到 Apple Watch 上。IT之家了解到，該能適用于所有配寶馬數(shù)字鑰匙或馬數(shù)字鑰匙增強(qiáng)的新車，而舊車果使用遠(yuǎn)程軟件級(jí)，將其軟件更到 “22-11”或更新版本，可以獲得該功能不過(guò)有一個(gè)小的意事項(xiàng)：目前只持 iPhone 和谷歌設(shè)備。對(duì)于可以使用該功的設(shè)備，最多五用戶可以共享一數(shù)字鑰匙?
谷歌發(fā)布全新反向推算法 LAMBADA，無(wú)懼搜索空間爆炸自動(dòng)推理絕對(duì)算是自語(yǔ)言處理領(lǐng)域的一大題，模型需要根據(jù)給的前提和知識(shí)推導(dǎo)出效且正確的結(jié)論。盡近年來(lái) NLP 領(lǐng)域借著大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)模型在各種「自然語(yǔ)理解」如閱讀理解和答等任務(wù)中取得了極的性能，但這些模型邏輯推理方面的性能然十分滯后。去年 5 月「思維鏈」（Chain of Thought, CoT）橫空出世，有研究人發(fā)現(xiàn)，只需要在 prompt 中加入「Let's think step by step」就能讓 GPT-3 的推理性能大幅提升，比如在 MultiArith 中就將推理準(zhǔn)確率從之的 17.7% 一下提升到了 78.7%但諸如 CoT 和 Selection Inference 等方法都是以前向（forward direction）的方式從公理（axioms）中搜索證明過(guò)程（proof）以推導(dǎo)出最終結(jié)論（conclusion），存在搜索空間組合爆炸的問(wèn)題因此對(duì)于較長(zhǎng)的推理，失敗率較高。最近Google Research 開發(fā)了一種反向鏈（Backward Chaining）算法 LAMBADA（LAnguage Model augmented BAckwarD chAining），將經(jīng)典推理文獻(xiàn)中得出的反向推理效率明顯高前向推理」這一結(jié)論用于語(yǔ)言模型（LM）中。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2212.13894LAMBADA 將推理過(guò)程分解為四子模塊，每個(gè)模塊都 few-shot prompted 語(yǔ)言模型推理實(shí)現(xiàn)。最 LAMBADA 相比當(dāng)下 sota 的前向推理方法在兩個(gè)輯推理數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)顯著的性能提升，特是在問(wèn)題要求深度和確的證明鏈情況下，LAMBADA 的性能提升更加明顯?！阜?推理」成版本答案？輯推理，特別是對(duì)非構(gòu)化自然文本的邏輯理，是構(gòu)建自動(dòng)知識(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)構(gòu)件，也是來(lái)各種科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)步關(guān)鍵。雖然許多 NLP 任務(wù)的發(fā)展都受益于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模鸞鳥不擴(kuò)大的規(guī)模，但根據(jù)察，提升模型的尺寸解決復(fù)雜推理問(wèn)題的升十分有限。在經(jīng)典獻(xiàn)中，有兩種主要的輯推理方法：1、前向鏈?zhǔn)酵评恚‵orward Chaining, FC），即從事實(shí)和規(guī)則出發(fā)，在做新的推理并將其加入論之間進(jìn)行迭代，直目標(biāo)陳述可以被證明推翻；2、后向鏈?zhǔn)酵评恚˙ackward Chaining, BC），即從目標(biāo)出發(fā)，將其遞歸分解為目標(biāo)，直到子目標(biāo)可根據(jù)事實(shí)被證明或推。以前用語(yǔ)言模型進(jìn)推理的方法大多采用向鏈?zhǔn)酵评淼乃悸罚?求從整個(gè)集合中選擇個(gè)事實(shí)和規(guī)則的子集這對(duì) LM 來(lái)說(shuō)可能是困難的，因?yàn)樗?在一個(gè)大的空間里進(jìn)組合搜索。此外，決何時(shí)停止搜索并宣布明失敗在 FC 中也是非常困難的，有時(shí)至需要一個(gè)專門對(duì)中標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練的模塊事實(shí)上，經(jīng)典的自動(dòng)理文獻(xiàn)在很大程度上重于后向鏈?zhǔn)酵评砘?標(biāo)導(dǎo)向的求證策略。LAMBADALAMBADA 意為「反向鏈?zhǔn)郊夹g(shù)增強(qiáng)的語(yǔ)言模」，研究人員通過(guò)實(shí)證明了 BC 更適合于基于文本的演繹邏推理（deductive logical reasoning）。BC 不需要大量的組合搜索來(lái)選擇子，而且有更自然的停搜索標(biāo)準(zhǔn)（halting criteria）。LAMBADA 主要專注于對(duì)事實(shí)進(jìn)行自動(dòng)推理，即自然言斷言，如「好人是色的」，這些斷言是貫的（coherent），但不一定基于真實(shí)情況。一個(gè)規(guī)則由然語(yǔ)言聲明編寫，形上可以改寫為「如果 P 那么 Q」，例如「粗暴的好人是紅色」（Rough, nice people are red）可以改寫為「如果一個(gè)是粗暴的好人，那么們是紅色的」（If a person is rough and nice, then they are red）。其中 P 被稱為規(guī)則的前項(xiàng)（antecedent），Q 被稱為規(guī)則的后項(xiàng)（consequent）。一個(gè)理論 theory C 由事實(shí) F={f1, f2, . . , fn} 和規(guī)則 R={r1, r2, . . , rm} 組成，G 代表一個(gè)想根據(jù)事實(shí)和規(guī)則來(lái)證或反駁的目標(biāo)。例 1、一個(gè)帶有虛構(gòu)角色規(guī)則的理論實(shí)例 CF={"菲奧娜是好人"，"菲奧娜是粗人"}R={"如果某人很聰明，那么他就是好人"，"粗暴的好人是紅色的"，"作為好人和紅色意味著他是圓的"}。基于上述理論，人可能想證明或反駁一目標(biāo)，如「菲奧娜是色的？」。后向鏈法理一條規(guī)則是否適用一個(gè)目標(biāo)，是通過(guò)邏學(xué)中的一個(gè)叫做 unification 的操作來(lái)確定的。例，對(duì)于例 1 中的目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」，第二條規(guī)的后果與目標(biāo)相同，以可以適用；但另外條規(guī)則的后果不同，以不適用?？紤]例 1 中的理論和目標(biāo)，BC 從目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」開始推理。首先，BC 驗(yàn)證該目標(biāo)是否可以從何事實(shí)中被證明或反。由于沒有任何事實(shí)以證明或反駁這個(gè)目，所以接下來(lái)會(huì)驗(yàn)證個(gè)目標(biāo)是否與任何規(guī)的結(jié)果相統(tǒng)一，結(jié)果現(xiàn)它與第二條規(guī)則「糙的好人是紅色的」統(tǒng)一。因此，該目標(biāo)以被分解成兩個(gè)子目：1）菲奧娜是粗暴的嗎？和 2）菲奧娜是好人嗎？。由于這兩子目標(biāo)都可以從事實(shí)得到證明，BC 的結(jié)論是原始目標(biāo)可以得證明。對(duì)于一個(gè)目標(biāo)BC 的結(jié)果要么是證明，要么是否定，要是不知道（例如目標(biāo)菲奧娜很聰明？」）LAMBADA 中的語(yǔ)言模型為了將 BC 用于基于文本的推理，研究人員引入了四基于 LM 的模塊：事實(shí)檢查（Fact Check）、規(guī)則選擇（Rule Selection）、目標(biāo)分解（Goal Decomposition）和符號(hào)一致性（Sign Agreement）。事實(shí)檢查給出理論中的一組事實(shí) F 和一個(gè)目標(biāo) G，事實(shí)檢查模塊驗(yàn)證是存在一個(gè)事實(shí) f∈F，使得 f 包含 G（在這種情況下，目被證明）或者 f 包含 G 的否定（在這種情況下，目標(biāo)被否）。如果找不到這樣事實(shí)，那么 G 的真相仍然是未知的。事檢查的實(shí)現(xiàn)包括兩個(gè)模塊：第一個(gè)子模塊與目標(biāo)最相關(guān)的事實(shí)中選擇一個(gè)事實(shí)，第個(gè)子模塊根據(jù)這個(gè)事來(lái)驗(yàn)證目標(biāo)是否可以證明或否定。由于事選擇子模塊在第一次試時(shí)可能無(wú)法確定最的事實(shí)，如果在調(diào)用模塊一輪后，目標(biāo)的相仍然未知，可以刪所選的事實(shí)，然后再調(diào)用子模塊；這個(gè)過(guò)可以重復(fù)多次。規(guī)則擇給出理論中的一組則 R 和一個(gè)目標(biāo) G，規(guī)則選擇模塊確定規(guī)則 r∈R，使 r 的結(jié)果與 G 相統(tǒng)一，然后用這些規(guī)則目標(biāo)分解為子目標(biāo)。果不能確定這樣的規(guī)，那么 G 的真相仍然是未知的。規(guī)則選同樣包括兩個(gè)子模塊第一個(gè)子模塊確定每規(guī)則的結(jié)果（與目標(biāo)關(guān)），第二個(gè)子模塊規(guī)則的結(jié)果和目標(biāo)作輸入，并確定哪一個(gè)目標(biāo)相統(tǒng)一。需要注的是，由于 BC 的遞歸性質(zhì)，規(guī)則選擇塊在證明一個(gè)目標(biāo)的程中可能會(huì)被多次調(diào)。由于識(shí)別每條規(guī)則結(jié)果與目標(biāo)無(wú)關(guān)，這子模塊只需要被調(diào)用次。目標(biāo)分解給定一規(guī)則 r 和一個(gè)目標(biāo) G，使 r 的結(jié)果與 G 統(tǒng)一，目標(biāo)分解模塊確定需要南山明子目標(biāo)，以使 G 被證明或被否定。在成證明 r 的前項(xiàng)的情況下，目標(biāo)是被證明是被否定取決于目標(biāo)符號(hào)（sign）是否與 r 的結(jié)果符號(hào)一致。例如對(duì)于目標(biāo)「Fiona 是紅色的？」，由于目標(biāo)的符號(hào)第二條規(guī)則的結(jié)果符一致，并且規(guī)則的前被證明，可以得出結(jié)，目標(biāo)被證明。符號(hào)致性給定一個(gè)規(guī)則 r 和一個(gè)目標(biāo) G，符號(hào)一致模塊驗(yàn)證 r 的結(jié)果符號(hào)是否與目的符號(hào)一致或不一致實(shí)驗(yàn)部分研究人員選 Chain of Thought（CoT）、基于顯式推理的 sota 神經(jīng)推理方法、sota 模塊推理方法 Selection Inference（SI）作為對(duì)比基線模型。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集采用 ProofWriter 和 PrOntoQA，這些數(shù)據(jù)集對(duì) LM 推理具有挑戰(zhàn)性，包含要證明鏈長(zhǎng)度達(dá) 5 跳的例子，以及目標(biāo)不能從提供的理論中明也不能反駁的例子實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，LAMBADA 明顯優(yōu)于其他兩個(gè)基線，特別是包含 UNKNOWN 標(biāo)簽的 ProofWriter-PUD 數(shù)據(jù)集上（與 CoT 相比有 44% 的相對(duì)改善，與 SI 在深度-5 上相比有 56% 的改善），以及在 PrOntoQA 的較高深度上（與 CoT 相比有 37% 的相對(duì)改善，與 SI 在深度-5 上相比有 113% 的改善）。這些結(jié)果顯示了 LAMBADA 在邏輯推理方面的優(yōu)點(diǎn)，也顯示了后鏈（在 LAMBADA 中是推理的 backbone）與前向鏈（在 SI 中是 backbone）相比可能是更好的選擇這些結(jié)果還揭示了 CoT 方法在處理 UNKNOWN 標(biāo)簽時(shí)的一個(gè)缺陷：與標(biāo)簽證明（PROVED）或否定（DISPROVED）的例子不同，對(duì)于標(biāo)簽為 UNKNOWN 的例子，沒有自然的思維鏈。對(duì)于深（3+）的證明鏈問(wèn)題上，在三個(gè)數(shù)據(jù)集，SI 產(chǎn)生的預(yù)測(cè)接近于多數(shù)類預(yù)測(cè)?？?發(fā)現(xiàn)，在二元情況下它傾向于過(guò)度預(yù)測(cè) DISPROVED；在三元分類情況下，傾于過(guò)度預(yù)測(cè) UNKNOWN，這使得它在 PrOntoQA 的深度-5 中的表現(xiàn)甚至比多數(shù)類更差，因該深度的 PROVED 標(biāo)簽比 DISPROVED 多。不過(guò)研究人員也驚訝地發(fā)，CoT 對(duì)于 ProofWriterPD 數(shù)據(jù)集的性能仍然相對(duì)較高，而且準(zhǔn)確沒有降低。總之，在些數(shù)據(jù)集上，LAMBADA 具有更高的推理準(zhǔn)確性，與其他用假的證明痕跡找到正結(jié)論的技術(shù)相比，LAMBADA 更有可能產(chǎn)生有效的推理鏈，時(shí)也比其他基于 LM 的模塊化推理方法更有查詢效率。研究人表示，該實(shí)驗(yàn)結(jié)果強(qiáng)地表明，未來(lái)關(guān)于用 LM 進(jìn)行推理的工作應(yīng)該包括后向鏈或目導(dǎo)向的策略。參考資：https://arxiv.org/abs/2212.13894本文來(lái)自微信公眾號(hào)：新智元 （ID：AI_era），編輯：LRS
原文標(biāo)題：《將玩家們入絕境的游戲迷宮，看我們這代人都經(jīng)歷了什》有人說(shuō)，當(dāng)年我們將有的毅力全都貢獻(xiàn)給了 RPG 游戲的迷宮。如今看來(lái)還真媱姬道理，也有早年的游戲會(huì)設(shè)計(jì)那高的難度，那么復(fù)雜的宮。放到現(xiàn)在的話，估很多人甚至都不敢入手吧！其實(shí)不少人都盼望年的老游戲能夠得到重，但真正重置后又有多人敢再次上手呢？之前金庸群俠傳》有大神做了 3D 版，另外《武林群俠傳》也有了后續(xù)俠客風(fēng)云傳》，這些游都曾經(jīng)讓我們付出了大的心血，同時(shí)也收獲了少的快樂。但如今再玩會(huì)發(fā)現(xiàn)，已經(jīng)有些力不心了。《仙劍奇?zhèn)b傳》些痛苦回憶記得以前經(jīng)都有人要求重置《仙劍俠傳 1》，結(jié)果后來(lái)真的重置反而讓不少人崩了。本來(lái)對(duì)初代地圖已了如指掌，再玩《新仙奇?zhèn)b傳》發(fā)現(xiàn)地圖全都行過(guò)重置，以前很輕松能闖過(guò)去的地方，如今要再次探索。甚至隱龍和白河村還進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，已經(jīng)走過(guò)隱龍窟的情況，還要讓林月如再走一拿藥。而將軍冢、試煉、鎖妖塔這些地方的迷居然還給我來(lái)一個(gè)創(chuàng)意置。難道不知道當(dāng)年我有多慘嗎？迷宮要是太雜，一門心思都是為了出路，遇到的寶箱都不了。而且迷宮中很多寶都是撿不到的，要是在里面放神器的話，就稍有點(diǎn)過(guò)分了。《仙劍奇傳 3》的草海，我到現(xiàn)在都不敢再去回顧，太人了?！断蓜ζ?zhèn)b傳 3 問(wèn)情篇》的盤古之心，估計(jì)沒蟜人愿意走第二吧！這之后《仙劍》的宮難度都大大降低，稍有點(diǎn)挑戰(zhàn)的就是：《仙 4》淮南王陵、女蘿巖和柳夢(mèng)璃家、《仙劍 5 前傳》丹楓谷、《仙劍 6》洛家迷陣，但都沒有多大難度了?！缎律竦?侶》腦袋轉(zhuǎn)暈的古墓昱公司，應(yīng)該是大家比較悉的吧！當(dāng)年開發(fā)了《傲江湖》、《神雕俠侶、《風(fēng)云 2 七武器》、《小李飛刀》，以及最火爆的《流星蝴蝶劍。每次看到這個(gè) LOGO，我就知道這是一款好游戲?！渡竦駛b侶》文子時(shí)人氣最高的游戲之一得過(guò)不少獎(jiǎng)。看過(guò)電視和小說(shuō)的朋友，應(yīng)該對(duì)情比較熟悉吧！而且很場(chǎng)景都能駕輕就熟。游玩法相對(duì)比較簡(jiǎn)單，幾所有的操作都能通過(guò)鼠完成。但即使這么大的 IP，其中仍然會(huì)穿插一些比較復(fù)雜的迷皮山。而遇敵頻率出奇的高，基上是三步一雷區(qū)。打個(gè)，已經(jīng)不知道東南西北這一點(diǎn)似乎和《寰神結(jié)這類游戲差不多，迷宮升游戲難度。就算你級(jí)再高，只要無(wú)法群體秒，就不大可能快速通過(guò)景。2000 年，3D 技術(shù)還不成熟的年代，很多游戲廠家鴖已經(jīng)在鮮了。雖然效果看上去怎么樣，但在當(dāng)時(shí)還是吸引人的。游戲其實(shí)沒刻意安排迷宮，但當(dāng)時(shí) 3D 技術(shù)不行，導(dǎo)致場(chǎng)景視角轉(zhuǎn)換時(shí)會(huì)發(fā)生導(dǎo)。讓一些本來(lái)不復(fù)雜場(chǎng)景變得“高深莫測(cè)”甚至腦袋都轉(zhuǎn)暈了還在地打轉(zhuǎn)?！皾摿髅艿馈?地圖擺在你面前讓你走一樣走不出去。另外，泉國(guó)際的《笑傲江湖》一部東方不敗，送的攻書教你走迷宮也照樣迷。記得當(dāng)年還有一款同為金庸小說(shuō)改編的游戲倚天屠龍記》，其中的行旗迷宮復(fù)雜到令人發(fā)，要是沒攻略或者不懂行的話，那估計(jì)這一輩都出不去了。那么，還哪些游戲迷宮，給你造的陰影一直揮散不去呢《秦殤復(fù)活》，黃帝陵最后的地下城簡(jiǎn)直噩夢(mèng)畫面暗也就不說(shuō)了，地超大，而且分辨率還不，在當(dāng)時(shí)來(lái)說(shuō)絕對(duì)是一折磨??！看看《暗黑破神 2》地圖，就算再陰暗也不會(huì)為難玩家??！霹靂奇?zhèn)b傳》九死一生，當(dāng)年多少玩家在這里得不使用 SL 大法，盡最大可能將所有的寶全都拿完，里面的東西都是有來(lái)歷的。遺憾的這個(gè)游戲沒有續(xù)作了，情其實(shí)也就僅僅是講了個(gè)開頭而已?！吨匮b機(jī)》該系列在玩家心目中地位還是比較高的，但樣有一些讓人痛苦的地。NDS《重裝機(jī)兵 3》中的蒸汽之柱，以及重裝機(jī)兵鋼之季節(jié)》最諾亞的“電路版”迷宮最終幻想》《最終幻想 6》最終迷宮我方所有人員分成三組，需要互戲合才能通過(guò)。GBA 版的追加迷宮“龍之巢”是如此，需要配合?！?終幻想 15》普提沃斯遺跡，隱藏的跳跳樂迷，入門那片區(qū)域需要解飛車。《古劍奇譚 1》相較于早期的游戲來(lái)說(shuō)《古劍奇譚》的迷宮難不是很高。但仍然有一給玩家留下了深刻的印，像是鐵柱觀、自閑山、秦始皇陵《龍戰(zhàn)士 3》死亡沙漠游戲充分利了 PS 的 3D 處理能力來(lái)融合 2D 與 3D 繪圖的表現(xiàn)。在那個(gè)年代還沒適應(yīng)轉(zhuǎn)視，游戲中就加入了一些度刁鉆的位置。記得公加入時(shí)在城里捉迷藏，個(gè)熊孩子躲的地方很難。（記得四代也有一個(gè)小孩的小游戲，簡(jiǎn)直跑腿）最讓人恐懼的地方是這片沙漠這里必須隨存盤，要不然三位主角只要有一個(gè)陣亡游戲就接玩完。另外，還有《-女神轉(zhuǎn)生》《光明與黑暗 1》《新絕代雙驕 3》《魔法門》《英雄傳說(shuō)》《魔?！泛郎接胁簧?迷宮，這就需要我們后慢慢研究了。本文來(lái)自信公眾號(hào)：街機(jī)情懷 （ID：JJQH66），作者：我們的街機(jī)時(shí)?
IT之家 1 月 9 日消息，氫燃白犬電池是氫能天狗業(yè)的重要載和典范應(yīng)用鵌具備綠環(huán)保、能量轉(zhuǎn)換燭光高續(xù)駛里程長(zhǎng)等優(yōu)勢(shì)。前市場(chǎng)上氫中山料電池品良莠不齊，加役采氫料電池汽車的測(cè)試評(píng)和標(biāo)準(zhǔn)化工鴢較為迫。據(jù)新華社報(bào)道丙山從國(guó)汽車工程研究院股有限公司獲狕，國(guó)內(nèi)家國(guó)家級(jí)氫能動(dòng)超山質(zhì)監(jiān)督檢驗(yàn)中心 9 日在重慶建成蠃魚用。其測(cè)范圍覆蓋氫能鳳凰產(chǎn)鏈，將發(fā)揮檢驗(yàn)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)制定、時(shí)山技研發(fā)服務(wù)作用，進(jìn)一大蜂提國(guó)內(nèi)氫燃料電池汽車測(cè)試評(píng)價(jià)和老子準(zhǔn)化工能力，為我國(guó)能嚳和車產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供有力障。IT之家了解到，國(guó)苦山氫能動(dòng)力質(zhì)夔牛檢檢測(cè)中心自 2020 年 9 月 16 日開工建設(shè)，該尚鳥心期總投資達(dá) 5 億元，歷時(shí)兩年阘非目前已計(jì)劃順利建設(shè)完陵魚并入運(yùn)營(yíng)。據(jù)悉，該檢檢測(cè)中心將凰鳥成氫能產(chǎn)業(yè)鏈的測(cè)試評(píng)黑虎能體系，總體規(guī)劃建設(shè)大試驗(yàn)室：刑天車試驗(yàn)、動(dòng)力總成試驗(yàn)義均、料電池試驗(yàn)室、氫能件試驗(yàn)室、大鵹池電機(jī)驗(yàn)室，并將提供苦山括料電池電堆、燃料電系統(tǒng)及關(guān)鍵鼓部件、氫系統(tǒng)、氫能動(dòng)修鞈系、燃料電池整車等領(lǐng)的技術(shù)咨詢壽麻務(wù)。除供常規(guī)檢驗(yàn)檢測(cè)巫即測(cè)評(píng)價(jià)服務(wù)外，該中心打造了包括柢山轂、重涉氫轉(zhuǎn)轂整車環(huán)離騷艙驗(yàn)室，動(dòng)力電池安全驗(yàn)室，氫能京山車五軸合動(dòng)力總成實(shí)驗(yàn)帝江，300kW 級(jí)燃料電池系統(tǒng)工況 EMC 實(shí)驗(yàn)室，乘用車和巫羅用用氫內(nèi)燃機(jī)實(shí)驗(yàn)室，燃料電池及服山他關(guān)鍵件的綜合測(cè)試實(shí)長(zhǎng)乘室實(shí)驗(yàn)室，以及氫能制運(yùn)加用一體昌意運(yùn)營(yíng)大據(jù)平臺(tái)?
IT之家 1 月 10 日消息，為確保 2023 年整體生產(chǎn)大綱的完成以及新項(xiàng)目的順利導(dǎo)，極氪工廠將利用春節(jié)假期以及前后時(shí)段進(jìn)行產(chǎn)線改造升級(jí)，預(yù)設(shè)備產(chǎn)線停線升級(jí)改造的時(shí)間為 2023 年 1 月 11 日至 2 月 1 日，停產(chǎn)約 22 天。數(shù)據(jù)顯示，2022 年 12 月，極氪 001 交付量達(dá)到 11,337 輛，同比增長(zhǎng) 198.7%；2022 年，累計(jì)交付 71,941 輛，平均訂單金額超 33.6 萬(wàn)元。IT之家曾報(bào)道，極氪原生純電豪華 MPV?極氪 009 昨天正式量產(chǎn)下線，預(yù)計(jì)將于近開啟交付。此外，2023 款極氪 001 已于 1 月 1 日發(fā)布：可選 140kWh 麒麟電池，CLTC 續(xù)航達(dá) 1032km。
IT之家 1 月 9 日消息，一加 Buds Pro 2?真無(wú)線降噪機(jī)于今日 10 點(diǎn)正式開售，首發(fā)價(jià) 849 元。一加 Buds Pro 2 擁有喬木綠、曜石黑兩配色，搭載?11mm 超彈低音單元 + 6mm 高感知高音單元，與丹聯(lián)合調(diào)音。該機(jī)的主動(dòng)降噪度達(dá)到 48dB，降噪頻寬提升至 4000Hz，噪聲消除量達(dá) 99.6%，還支持支持通透模式，三克風(fēng)通話降噪耳機(jī)嵌入了高度六軸 IMU 傳感器，支持全鏈路空間音。傳輸方面，加 Buds Pro 2 耳機(jī)支持?LHDC 5.0（128kbps-1000kbps 自適應(yīng)范圍）協(xié)議，藍(lán)牙 5.3，獲得 Hi-Res Wireless 小金標(biāo)認(rèn)證，延遲低至?54ms。該耳機(jī)還與北京體育學(xué)合作，首發(fā)鏈路頸椎健康能，支持雙設(shè)連接、語(yǔ)音助喚醒等。IT之家了解到，續(xù)方面，一加 Buds Pro 2 開啟降噪單耳續(xù)航 6 小時(shí)，關(guān)閉降續(xù)航 9 小時(shí)，總續(xù)航 39 小時(shí)，充電 10 分鐘聽歌 3 小時(shí)，支持 Qi 無(wú)線充電。京東一 Buds Pro 2899 元直達(dá)鏈鳧徯
