西部数据数据泄露，恐将导致部分业务出现中断 - IT之家
https://www.ithome.com/0/684/208.htm
====糊====
涨价?

苹果 CEO 库克分享防沉迷观点：盯着手机屏幕的时间不应超过面对面交流时间
https://www.ithome.com/0/684/262.htm
====糊====
移动App测试/无障碍测试等:6

是谁本人我不说（可能是F酱

via DECADE

#猫猫 #狗狗 还跳起舞来了😅

from 平壤卫视

铠侠成功研制出HLC闪存 SSD容量暴增：速度/耐用性比QLC还拉跨

日前，铠侠（原东芝）研究人员已经成功开发出更新的存储颗粒，HLC闪存（Hepta-level），也就是7bits/cell，单位密度比QLC几乎翻倍。

铠侠透露，它们使用单晶硅取代了多晶硅作为内部通道材料，运行时的电流噪声据说也得到降低。HLC的研制成功意味着，即便堆叠技术没有任何改进，SSD的容量也能实现直接翻倍。

当然，HLC也有一些天然劣势，除了速度和带宽会有所牺牲，更重要的是耐用性。QLC况且被一些用户嗤之以鼻，PLC和HLC可想而知了。(快科技)

🤖 投稿：@ZaiHuabot
📣 频道：@TestFlightCN

意大利临时禁用 ChatGPT 之后，当地人搞了一个 PizzaGPT

https://www.pizzagpt.it/

Blooming Jacaranda💜💜 Sydney, Australia 🇦🇺

https://telegra.ph/%E8%84%91%E6%A2%97%E6%97%A5%E8%AE%B0%E4%B8%80%E6%AC%A1%E5%B7%AE%E7%82%B9%E7%8C%9D%E6%AD%BB%E4%BD%93%E9%AA%8C3-04-02
恐怖

#今天又看了啥 #academic #ChatGPT #GitHub #NLP
3090单卡5小时，每个人都能训练专属ChatGPT，港科大开源LMFlow

该项目由香港科技大学统计和机器学习实验室团队发起，致力于建立一个全开放的大模型研究平台，支持有限机器资源下的各类实验，并且在平台上提升现有的数据利用方式和优化算法效率，让平台发展成一个比之前方法更高效的大模型训练系统。
此外，该项目的最终目的是帮助每个人都可以用尽量少的资源来训练一个专有领域的、个性化的大模型，以此来推进大模型的研究和应用落地。
在 LMFlow 的加持下，即便是有限的计算资源，也能让使用者针对专有领域支持个性化训练。基于 70 亿参数的 LLaMA，只需 1 张 3090、耗时 5 个小时，就可以训练一个专属于自己的个性化 GPT，并完成网页端部署。开源库作者们已经利用这个框架单机训练 330 亿参数的 LLaMA 中文版，并开源了模型权重用于学术研究。训练得到的模型权重可以通过该网页端即刻体验问答服务 (lmflow.com)。

https://mp.weixin.qq.com/s/LCGQyNA6sHcdfIIARSNlww
https://github.com/OptimalScale/LMFlow