从美国进口最美味食品

作为美国的一位美食家，我对美国的美食有着深深的热爱。无论是热带水果还是红酒，美国都有着高品质的产品。在美国进口食品的世界中，美食家们只会关注最好的产品。本文将围绕着这个话题，从四个方面详细阐述从美国进口最美味食品。

1. 从哪里进口最好的美食？

在美国，我们可以从各大超市购买到来自世界各地的美食。然而，为了确保买到最好的美食，我们需要在专业的进口商店中购买。进口商店通常会提供更好的服务和品质保证。其中一家值得推荐的进口商店是美国的Costco。他们提供多样的美食，从全球知名品牌到本土特色美食，品质保证，价格合理。此外，我们也可以通过在线购物平台来进口美食。例如，Amazon，他们提供全球范围内的美食，而且可以根据客户的需求定制套餐。同样值得推荐的是iHerb，他们提供全球免费运费送货服务，同时拥有多种美食选择，如有机、无麸质等。

2. 最受欢迎的美国进口美食是什么？

美国进口食品中最受欢迎的肯定是那些本地无法购买到的特色美食。例如，多种风味的薯片和零食、牛肉干、芝士、意大利面和酱料、咖啡、红酒等等。此外，还有一些美食是非常有特色的，如：深受美国人喜爱的芝士蛋糕、芝士汉堡、巧克力曲奇以及各种口味的农夫干酪。

3. 进口美食的价格如何？

美国进口美食虽然价格较高，但质量却是有保证的。不同进口商店价格不一，而且在不同时间可能会有折扣。一些在线购物平台也会提供充满诱惑的折扣活动。总的来说，美国进口美食的价格取决于产品的品质、品牌和种类。我们需要注意一些不良商家，他们会为了降低价格而减少产品品质。因此，在购买之前一定要仔细调研购物地点并对比不同品牌和类型的价格。

4. 进口美食存在哪些风险？

尽管美国进口美食品质有保障，但是在运输过程中也会存在破损和污染的风险。此外，由于口感和味道因品牌和类型不同而有所区别，我们不能保证每样美食都符合我们的口味。为了避免这些风险，我们可以选择购买有保险服务的进口商店或平台，确保我们购买的所有美食都有保障。另外，我们也可以购买品牌和类型的样本，在购买前先品尝一下。

总结

在美国进口食品世界中，我们需要注意食品来源和品质，并对比价格并选择可靠的购物平台或进口商店。同时，我们也应该注意食品的保存和品尝。最后，购买进口美食可能存在风险，我们需要提前做好保险措施和品尝。如果您按照以上提示购买进口美食，相信会得到一次极佳的美食之旅。

问答话题

Q: 进口美食包装应该注意哪些细节？A: 进口美食的包装应该严密封装以防止物品在运输过程中的损坏和污染。同时，我们也应该注意包装上的保质期和保质时间，以确保食品的新鲜度和卫生。 Q: 怎样避免进口美食被海关扣押？A: 为了避免进口美食被海关扣押，我们需要了解客户所在国家和地区的进口法规。此外，我们也应该避免购买一些被禁止进口的产品。最后，我们需要向进口商咨询如何加强包装和标识，以确保货品可以通过海关检查。

从美国进口最美味食品特色

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：David

【新智元導(dao)讀(du)】據(ju)不(bu)完(wan)全(quan)統(tong)計(ji)，僅(jin)2022壹(yi)年，谷歌就(jiu)有(you)26位高(gao)管(guan)和(he)研(yan)究(jiu)人員(yuan)離(li)職(zhi)创业，矽(gui)谷最(zui)大(da)的(de)孵(fu)化(hua)器(qi)石(shi)錘(chui)了(le)。

像(xiang)DALL-E 2和最近(jin)發(fa)布(bu)的ChatGPT這(zhe)樣(yang)熱(re)鬧(nao)的新一代(dai)AI工(gong)具(ju)的大火(huo)，至(zhi)少(shao)说明(ming)了一點(dian)：AI不仅还在(zai)以(yi)驚(jing)人的速(su)度(du)发展(zhan)，而(er)且(qie)还在加(jia)速。

DALL-E 2和ChatGPT背(bei)後(hou)的公(gong)司(si)OpenAI是此(ci)類(lei)工具背后的幾(ji)家公司之一，其(qi)他(ta)公司还有Meta、谷歌、Hugging Face和Stability AI等(deng)。

说起(qi)來(lai)，上(shang)面(mian)这些(xie)公司開(kai)发的这些热门工具，都(dou)是建(jian)立在大語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)的基(ji)礎(chu)上的，而大语言模型的大部(bu)分(fen)進(jin)展，都可(ke)以追溯(su)到(dao)谷歌AI在2017年发布的一篇(pian)突(tu)破(po)性(xing)論(lun)文(wen)。

这篇论文題(ti)為(wei)「Attention is all you need」，概(gai)述(shu)了一種(zhong)名(ming)为transformer的技(ji)術(shu)，后来該(gai)技术越(yue)来越多(duo)取(qu)代了前(qian)些年的CNN，成(cheng)为現(xian)代人工智能(neng)工具提(ti)供(gong)動(dong)力(li)的首(shou)選(xuan)方(fang)法(fa)。

作(zuo)为硅谷的重(zhong)要创新策(ce)源地(di)之一，谷歌可以说是從(cong)事(shi)機(ji)器學(xue)習(xi)的龐(pang)大人才(cai)庫(ku)的来源。

而對(dui)於(yu)这些人才来说，除(chu)了在谷歌发光(guang)发热，另(ling)一個(ge)发揮(hui)價(jia)值(zhi)的方式(shi)就是：自己(ji)创业。

尤(you)其是上面这篇大名鼎(ding)鼎的Transformer论文的作者(zhe)們(men)，他们已(yi)經(jing)创辦(ban)了自己的创业公司Adept AI，推(tui)动机器学习的发展。

其他人有去(qu)OpenAI的，但(dan)有相(xiang)當(dang)一部分人选擇(ze)加入(ru)了新興(xing)的AI初(chu)创公司。

Adept AI已经从Addition和Greylock等投资者那(na)裏(li)籌(chou)集(ji)了6500萬(wan)美(mei)元。这家初创公司专註(zhu)于建立一种基于與(yu)文本(ben)生(sheng)成工具相同(tong)的基础技术的机器人。Adept AI的首席(xi)執(zhi)行(xing)官(guan)、首席技术官和首席科(ke)学家都是从谷歌出(chu)来的。

还有Inflection AI，这是一家在大型语言模型領(ling)域(yu)更(geng)为神(shen)秘(mi)的公司，它(ta)在今年5月(yue)筹集了2.25億(yi)美元，其创始(shi)人之一是穆(mu)斯(si)塔(ta)法·蘇(su)萊(lai)曼(man)。

苏莱曼是DeepMind的创始人之一，並(bing)在2020年，也(ye)就是谷歌收(shou)購(gou)DeepMind六(liu)年之后，成为谷歌負(fu)責(ze)人工智能產(chan)品(pin)和政(zheng)策的副(fu)總(zong)裁(cai)。

今年，至少还有四(si)名谷歌AI员工加入了Inflection AI。

Character.ai是另一家由(you)AI领域一篇开创性论文的作者们创办的创业公司。它的产品为用(yong)户提供了一种与机器人对話(hua)的方式，这些机器人被(bei)訓(xun)練(lian)成著名人物(wu)的样子(zi)，他们已经成功(gong)筹集了數(shu)亿美元，正(zheng)在建立下(xia)一代人工智能工具。

据外(wai)媒(mei)Business Insider统计，光在最近一年，就有26名离职的知(zhi)名前谷歌员工，这些人或(huo)自主(zhu)创业，或加入其他初创公司。

不難(nan)看(kan)出，这些人大部分来自谷歌大腦(nao)、DeepMind的高級(ji)研究人员和管理(li)團(tuan)隊(dui)。

具體(ti)名單(dan)如(ru)下：

David Luan: 曾(zeng)任(ren)谷歌大脑的技术负责人，负责谷歌的大型语言模型开发工作。现任Adept AI的CEO。

Ashish Vaswani：關(guan)于Transformer的开创性论文的作者之一，Transformer是最廣(guang)泛(fan)采(cai)用的现代AI技术之一。Vaswani现任Adept AI的首席科学家。

Erich Elsen：曾是DeepMind的研究员，现在是Adept AI的创始团队成员。

Niki Parmar：Transformer论文的作者之一，前谷歌大脑研究员。现在是Adept AI的首席技术官。

Kelsey Szot：前谷歌分布式训练和大型模型生产的首席产品经理。Szot现在是Adept AI的创始团队的成员。

Noam Shazeer：Transformer论文的作者之一，也是谷歌的首席軟(ruan)件(jian)工程(cheng)師(shi)。Shazeer现在是Character.AI的CEO。

Irwan Bello：曾任谷歌大脑团队的研究科学家，现在是Character.ai的创始团队成员。

Prajit Ramachandran：前谷歌大脑的研究科学家，Ramachandran现在是Character.AI的创始研究员。

Romal Thoppilan：谷歌的聊(liao)天(tian)机器人LaMDA论文的作者之一，现在是Character.ai的创始研究员。

Daniel De Freitas:聊天机器人LaMDA论文的作者之一，现任Character.AI的总裁。

Eric Jang: 曾任谷歌的高级研究科学家，现在是Halodi机器人公司的AI副总裁。

Mustafa Suleyman:DeepMind的前聯(lian)合(he)创始人，现在是Inflection AI的首席执行官和联合创始人。

Karen Simonyan：DeepMind的前首席研究科学家，现在是Inflection AI的联合创始人和首席科学家。

Rewon Child：曾任谷歌大脑的研究员，现在是Inflection AI的技术人员。

Maarten Bosma：曾是谷歌大脑的研究工程师，负责其大型语言模型PaLM，现在是Inflection AI的技术人员。

Joe Fenton：前谷歌高级产品经理，从事LaMDA相关工作，现在是Inflection AI创始团队的成员。

Tatiana Shpeisman: Shpeisman曾是谷歌的高级工程经理，从事CPU和GPU编譯(yi)器的工作，现在是Modular的编译器工程主管。

Martin Schmid: 曾任DeepMind的高级研究科学家，也是DeepStack和Player of Games（为撲(pu)克(ke)等競(jing)技遊(you)戲(xi)打(da)造(zao)的AI）的共(gong)同作者，现在是EquiLibre Technologies的首席执行官和联合创始人。

Matej Moravcik：DeepMind前研究人员，也是DeepStack的合作者，现在是EquiLibre Technologies的CSO和联合创始人。

Rudolf Kadlec：前DeepMind的高级研究人员，也是Player of Games的作者之一。现在是EquiLibre科技公司首席技术官和共同创始人之一。

Jack Rae：前DeepMind的高级研究科学家，现在是OpenAI的技术员。

Maithra Raghu：前谷歌的高级研究科学家，现在是Samaya AI的联合创始人和CEO。

Alex Hanna：曾是谷歌负责倫(lun)理人工智能的高级研究科学家，现在是分布式人工智能研究所(suo)的研究主任。

Barret Zoph：前谷歌大脑的高级研究科学家，现在是OpenAI的技术人员。

Sara Hooker：前谷歌大脑的研究科学家，现在负责领导Cohere For AI，一个非(fei)營(ying)利(li)性的机器学习研究實(shi)驗(yan)室(shi)。

參(can)考(kao)资料(liao)：

https://www.businessinsider.com/26-ai-machine-learning-experts-left-google-for-startups-2022-12返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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