从众无聊，套路尴尬——打破套路，自信出众！

随着互联网的普及，人们的生活方式、思维方式都发生了很大的变化。但是，有些人却不自觉地陷入了从众、套路的困境中，拒绝改变自己的思维方式和行为方式，这样不仅会让自己变得无聊，还会使自己的生活变得单调乏味。因此，我们需要打破套路，敢于尝试新的事物，展现真正的自信和出众。

一、从众无聊是怎么形成的？

很多人会不自觉地陷入从众无聊的状态中，这是因为他们没有意识到自己的思维方式和行为方式出现了问题，而是盲从他人、跟风潮，逐渐失去独立思考的能力，变得越来越无聊。此外，现实生活中的压力、焦虑也会导致人们对新事物的抵触情绪增强，进一步陷入从众无聊的状态。我们要摆脱从众无聊的局面，首先就需要认清自己的问题所在，意识到现状的不足，从而才能够采取具体的措施去改变自己。

二、为什么套路尴尬？

套路是指那些固定的、常规的模式和方式，很多人在日常生活中习惯性地采用这些套路，但这些套路已经失去了创造力和新鲜感。因此，套路尴尬已经成为了现代社会的一个常见现象。套路的尴尬主要体现在两个方面：一是缺乏独立思考和创造力，另一个是过于依赖他人的意见和建议。这些套路不仅不能引起别人的兴趣，也难以彰显个性和自信。

三、如何打破套路？

要打破套路、展现自信，我们需要采取以下措施：1.培养独立思考能力：要摆脱从众无聊的状态，首先需要摆脱套路的束缚，培养独立思考的能力，学会自我判断、自我评价。2.尝试新鲜事物：不要害怕尝试新事物，要勇敢地去探索和体验，发掘自己的兴趣和爱好，从而丰富自己的生活。3.挑战自我：要不断地挑战自己，克服自己的恐惧和不安，以更加自信的姿态面对生活中的点点滴滴。4.选定一些目标去实现：制定一些自己的目标，不断努力去实现，这样可以让自己在不断的挑战中变得更加自信和坚定。

四、展现自信与出众

展现自信和出众需要我们具备以下素质：1.勇于尝试新事物：不要害怕冒险，要勇敢地尝试新的事物，从而不断地拓展自己的眼界和视野。2.独立思考和判断：要学会独立思考和判断，不被他人的意见和观点所左右。3.有目标、有计划地去实现：制定明确的目标和计划，努力去实现，这样可以更加自信和坚定。4.积极向上、乐观向前：积极向上的心态和乐观的态度是展现自信和出众的重要因素。总的来说，要从众无聊，套路尴尬中走出来，我们需要打破自己的思维定式和行为惯性，勇敢尝试新的事物，克服自己的恐惧和不安，展现自信和出众。不要害怕失败，失败是成功的垫脚石，只有敢于尝试，才能在人生的道路上不断前行。问答话题：Q1：如何摆脱从众无聊的状态？A1：首先要意识到自己的问题所在，认清现状的不足，然后通过培养独立思考能力、尝试新鲜事物、挑战自我、选定一些目标去实现等方法，摆脱从众无聊的状态。Q2：如何展现自信和出众的个性？A2：展现自信和出众的个性需要我们具备勇于尝试新事物、独立思考和判断、有目标、有计划地去实现、积极向上、乐观向前等素质。通过这些素质的培养，可以展现真正的自信和出众。

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：拉(la)燕(yan)

【新智元導(dao)讀(du)】美(mei)國(guo)图灵奖獲(huo)得者(zhe)Dongarra近(jin)日(ri)接(jie)受(shou)采(cai)訪(fang)時(shi)表(biao)示(shi)，我(wo)們(men)用(yong)GPU，太多(duo)了。

最(zui)近，美国計(ji)算机科(ke)学家(jia)，图灵奖获得者Jack Dongarra表示，机器学习的(de)硬(ying)件(jian)正(zheng)在(zai)被(bei)我们大(da)量(liang)使(shi)用。

這(zhe)是(shi)壹(yi)個(ge)不(bu)爭(zheng)的事(shi)實(shi)。

和(he)任(ren)何(he)一个机器学习的開(kai)發(fa)人員(yuan)聊(liao)聊天(tian)，妳(ni)就(jiu)能(neng)发現(xian)，運(yun)行(xing)或(huo)者建(jian)立(li)一个GPT模(mo)型(xing)真(zhen)的太貴(gui)了。

主要(yao)原(yuan)因(yin)就是，對(dui)傳(chuan)統(tong)的，和过时的GPU的高(gao)度(du)依赖。

Dongarra進(jin)一步(bu)強(qiang)調(tiao)，我们必(bi)須(xu)更(geng)好(hao)地(di)利(li)用已(yi)有(you)的資(zi)源(yuan)，这件事是非(fei)常(chang)有必要的。

他(ta)認(ren)為(wei)，为了资源的更高效(xiao)利用，我们應(ying)該(gai)找(zhao)到(dao)最好的应用方(fang)式(shi)、最恰(qia)當(dang)的環(huan)境(jing)。同(tong)时，軟(ruan)件框(kuang)架(jia)的开发也(ye)同樣(yang)重(zhong)要。合(he)適(shi)的框架可(ke)以(yi)有效推(tui)動(dong)计算，支(zhi)持(chi)硬件性(xing)能。

具(ju)體(ti)來(lai)說(shuo)，Dongarra提(ti)出(chu)了一種(zhong)多維(wei)的计算方法(fa)，这是一种囊(nang)括(kuo)CPU、GPU、机器学习、神(shen)經(jing)形(xing)態(tai)、光(guang)学，以及(ji)量子(zi)计算等(deng)等各(ge)种技(ji)術(shu)的高性能计算机。

量子技术是一个有发展(zhan)前(qian)景(jing)的領(ling)域(yu)。因此(ci)，Dongarra认为，上(shang)面(mian)提到的这些(xie)，都(dou)會(hui)是未(wei)来高性能计算机的一部(bu)分(fen)。

「把(ba)他们結(jie)合在一起(qi)，我们才(cai)能应对未来更多的挑(tiao)戰(zhan)。」

资本(ben)與(yu)创新，兩(liang)手(shou)抓(zhua)

Dongarra认为，资本与创新两手抓是非常有必要的。

亞(ya)馬(ma)遜(xun)有自(zi)己(ji)的硬件资源——Graviton，谷(gu)歌(ge)有TPU，微(wei)软也有自己的硬件。

这一切(qie)的基(ji)礎(chu)是——他们有錢(qian)，可以投(tou)资研(yan)发各种硬件。

而(er)Dongarra表示，在高性能计算的研究(jiu)领域，经費(fei)就沒(mei)这麽(me)充(chong)足(zu)了。

簡(jian)单来说，没那(na)么多钱，投资不了硬件来解(jie)決(jue)具体問(wen)題(ti)。

在將(jiang)蘋(ping)果(guo)公(gong)司(si)的技术实力(li)与惠(hui)普(pu)和IBM等传统计算机公司进行比(bi)較(jiao)时，Dongarra指(zhi)出了市(shi)值(zhi)上的巨(ju)大差(cha)異(yi)。雖(sui)然(ran)苹果公司的價(jia)值飆(biao)升(sheng)至(zhi)數(shu)萬(wan)億(yi)美元，但(dan)惠普和IBM的市值總(zong)和還(hai)没有達(da)到万亿美元大關(guan)。

"我们有基於(yu)雲(yun)的公司，他们的收(shou)入(ru)数額(e)可以创新，並(bing)建立自己的硬件。例(li)如(ru)，iPhone由(you)許(xu)多處(chu)理(li)器組(zu)成(cheng)，專(zhuan)門(men)为幫(bang)助(zhu)iPhone做(zuo)什(shen)么而設(she)计。他们正在用硬件取(qu)代(dai)软件。他说："他们这样做是因为它(ta)更快(kuai)，而且(qie)与一般(ban)的高性能计算社(she)區(qu)有很(hen)大不同。

另(ling)一方面，超級(ji)计算机主要是使用英(ying)特(te)爾(er)和AMD等公司的现成组件構(gou)建的。这些处理器通(tong)常輔(fu)以GPU，整(zheng)个系(xi)统通过InfiniBand或以太網(wang)等技术連(lian)接。

Dongarra解釋(shi)说，依赖这些超级计算机的科学家面臨(lin)著(zhe)资金(jin)限(xian)制(zhi)，限制了他们投资于专门的硬件开发的能力。

IBM一直(zhi)处于量子的前沿(yan)，但在上周(zhou)的一次(ci)会議(yi)上，首(shou)席(xi)執(zhi)行官(guan)Arvind Krishna公布(bu)了一个願(yuan)景，强调在未来十(shi)年(nian)內(nei)，IBM将混(hun)合云技术和人工(gong)智能与量子计算相(xiang)结合的潛(qian)力。

虽然该公司通常被认为是传统的，因为它专註(zhu)于硬件，但最近在生(sheng)成性人工智能方面的飛(fei)躍(yue)表明(ming)了这一點(dian)。

LINPACK背(bei)後(hou)的故(gu)事

Dongarra在计算机科学还没发展起来之(zhi)前，想(xiang)当一名(ming)高中(zhong)老(lao)師(shi)。

后来，他展现出了他通才的一面。

Dongarra在芝(zhi)加(jia)哥(ge)附(fu)近的阿(e)貢(gong)国家实驗(yan)室(shi)工作(zuo)期(qi)間(jian)，对数值方法和软件开发產(chan)生了濃(nong)厚(hou)興(xing)趣(qu)。

在他從(cong)事数值计算软件开发工作的过程(cheng)中，他的经歷(li)进一步鞏(gong)固(gu)了他对这个领域的兴趣。

这段(duan)经历讓(rang)Dongarra获得了碩(shuo)士(shi)学位(wei)。

不久(jiu)之后，Dongarra开始了他在新墨(mo)西(xi)哥大学的征(zheng)程。在此期间，他通过创建LINPACK基準(zhun)測(ce)試(shi)，对超级计算机性能的衡(heng)量做出了突(tu)破(po)性贡獻(xian)。

后来，他又(you)与Hans Meuer共(gong)同创建了1993年的標(biao)誌(zhi)性Top500榜单，跟(gen)蹤(zong)高性能计算的进展，展示全(quan)球(qiu)最快的计算机。

如今(jin)，Dongarra通过在田(tian)納(na)西大学的持續(xu)研究，繼(ji)续塑(su)造(zao)计算的未来，探(tan)索(suo)超级计算和人工智能的融(rong)合。隨(sui)着人工智能和机器学习继续发展，他的工作现在集(ji)中在優(you)化(hua)高性能系统上算法的性能，实现更快、更准確(que)的计算。

「2001太空(kong)漫(man)遊(you)」的粉(fen)絲(si)

Dongarra是誰(shui)？他是1980年代，在计算机领域不得不提到的人物(wu)。

「幾(ji)乎(hu)在每(mei)个轉(zhuan)折(zhe)点，我们都能看(kan)到计算机科学家尋(xun)找解决问题的替(ti)代方法。现在，他们将AI視(shi)为一种方法。但是人工智能不会解决问题，它会在解决问题的方案(an)上帮助他们，」2021年ACM图灵奖的获得者这样说道。

他因为对保(bao)證(zheng)高性能计算软件与硬件技术的进步保持同步的贡献而获得了这个奖項(xiang)。

「人工智能最近真正起飞了，造成这一点的原因有很多——一是因为，我们今天在互(hu)聯(lian)网上擁(yong)有大量的数據(ju)。可以挖(wa)掘(jue)这些资源来訓(xun)練(lian)AI。同时，我们有可以以非常快的速(su)度进行计算的处理器，我们有可以被优化并在帮助训练中非常有效地使用的计算设備(bei)。」

Dongarra还强调了線(xian)性代数在人工智能算法中的关鍵(jian)作用，强调了高效矩(ju)陣(zhen)乘(cheng)法和最陡(dou)下(xia)降(jiang)算法的重要性。

「许多事情(qing)都已经到位，让人工智能机器学习成为一个非常有用的资源。AI在许多科学领域都产生了巨大影(ying)響(xiang)，比如藥(yao)学、氣(qi)候(hou)建模和生物学、药物发现、宇(yu)宙(zhou)学和高能物理学。」他进一步補(bu)充道。

而关于通用人工智能（AGI），Dongarra认为，我们应该开发机器来自动化日常任務(wu)，協(xie)助科学模擬(ni)和建模。

但他认为，我们应该保持謹(jin)慎(shen)，因为网絡(luo)上大量未经过濾(lv)的信(xin)息(xi)可能会誤(wu)导人。

Dongarra还是電(dian)影2001：太空漫游的粉丝。

「《2001：太空漫游》是一部很好的电影，它以一种獨(du)特的方式看待(dai)AI。我第(di)一次看到它的时候覺(jiao)得它很吸(xi)引(yin)人，我到现在还是很喜(xi)歡(huan)这个故事。这部电影裏(li)包(bao)含(han)不少(shao)和今天相关的東(dong)西。」他总结道。

參(can)考(kao)资料(liao)：

https://analyticsindiamag.com/turing-award-winner-warns-of-machine-learning-hardware-abuse/返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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