研究揭示减肥反弹的大脑秘密
2023-06-13 23:30:00 by 黑珍珠魔咒
肥胖者的大脑已经形成惯性，即使成功减肥也容易出现反弹。根据发表在《Nature Metabolism》期刊上的研究，耶鲁大学医学院的研究人员向 30 名健康体重个体（BMI 25 或以下）和 30 名肥胖个体（BMI 30 或以上）的胃部直接注射特定营养素（脂类或碳水化合物），同时通过功能性磁共振MRI和SPECT测量他们的脑活动。研究发现，体重健康的个体在注射营养物质后表现出特定的脑活动模式和多巴胺释放（与积极感受有关），但这些应答在肥胖个体中会减弱。此外减重 10%（进行 12 周的节食）并不足以让肥胖个体恢复这些应答，提示肥胖背景下的大脑会出现长期适应，这种适应在成功减重后仍然不变。
https://www.nature.com/articles/s42255-023-00816-9
https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/6/502783.shtm
#科学
2023-06-13 23:30:00 by 黑珍珠魔咒
肥胖者的大脑已经形成惯性，即使成功减肥也容易出现反弹。根据发表在《Nature Metabolism》期刊上的研究，耶鲁大学医学院的研究人员向 30 名健康体重个体（BMI 25 或以下）和 30 名肥胖个体（BMI 30 或以上）的胃部直接注射特定营养素（脂类或碳水化合物），同时通过功能性磁共振MRI和SPECT测量他们的脑活动。研究发现，体重健康的个体在注射营养物质后表现出特定的脑活动模式和多巴胺释放（与积极感受有关），但这些应答在肥胖个体中会减弱。此外减重 10%（进行 12 周的节食）并不足以让肥胖个体恢复这些应答，提示肥胖背景下的大脑会出现长期适应，这种适应在成功减重后仍然不变。
https://www.nature.com/articles/s42255-023-00816-9
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微软发布的面向AI初学者的免费在线课程
"Azure Cloud Advocates at Microsoft are pleased to offer a 12-week, 24-lesson curriculum all about Artificial Intelligence. "
MIT协议开源，仓库位于GitHub。原文
投稿人：Daneel God
投稿：@ZaiHuaBot
频道：@TestFlightCN
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財經｜《WSJ》：中國最快數天公布刺激經濟措施 料發1萬億人幣特別國債
《華爾街日報》引述知情人士報道，中國政府正計劃推出一系列提振經濟措施，包括數十億美元的基建計劃、放寬購房限制，以及發行約1萬億元人民幣的特別國債。知情人士透露，相關的刺激經濟計劃會在未來數天公布。
然而，報道引述多名經濟專家意見，質疑最新提振措拖能否加強市場信心，並進一步防止經濟放緩。更有專家表示，中央仍堅持透過借貸的老辦法（old ways）來刺激經濟，而非採取其他措施來提高民眾收入和消費信心。
國家統計局昨日（15日）公布的多項經濟數據，俗稱「三頭馬車」的消費、工業及固投三樣數據均低過預期，顯示中國經濟復甦勢頭正在減弱。此外，中國青年人的失業率亦攀升至20.8%，續創新高。
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《華爾街日報》引述知情人士報道，中國政府正計劃推出一系列提振經濟措施，包括數十億美元的基建計劃、放寬購房限制，以及發行約1萬億元人民幣的特別國債。知情人士透露，相關的刺激經濟計劃會在未來數天公布。
然而，報道引述多名經濟專家意見，質疑最新提振措拖能否加強市場信心，並進一步防止經濟放緩。更有專家表示，中央仍堅持透過借貸的老辦法（old ways）來刺激經濟，而非採取其他措施來提高民眾收入和消費信心。
國家統計局昨日（15日）公布的多項經濟數據，俗稱「三頭馬車」的消費、工業及固投三樣數據均低過預期，顯示中國經濟復甦勢頭正在減弱。此外，中國青年人的失業率亦攀升至20.8%，續創新高。
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私人自托管大型语言模型：运行经验分享与注意事项
最近半年大型语言模型非常火爆，笔者本人循着开源精神，试着搭建过自托管（self-host）大模型，也踩过不少坑，现在来分享一下经验。
1. 最容易/成熟的选择：
llama的Vicuna，之前还需要申请llama的模型访问权限后才能加载他们的增量（类似于需要有stable diffusion 模型才能加载LoRa），但是是由于llama模型漏的到处都是了， 所以现在他们直接放出了所有权重可以直接部署。（而且脚本都给你写好了。
2.如何部署：
7B的模型需要14GVRAM，13B需要28-30VRAM（28G可以加载模型，一推理就会oom），而最新的33B模型需要至少80G VRAM进行部署。同时，多GPU不能分担显存需求，除非是裸机级别的NVlink（VPS因为不保证你租到的是相邻两个有NVlink的GPU，可能部署没问题，但是一进行推理就会炸显存，因为pcl express带宽不够）。
那么最好的选择是Vultr，他们是少数几家有80G 级别的A100商家，而且能按小时付费，价格是Azure之类的1/2一下。
但是要注意的是，他们家默认credit limit是$1,000/mo 但是A100价格是$1,750/mo，尽管按小时计费，但是因为月度credit limit不够，会直接开不出来，需要正常使用他们家其他服务几个月后，才能申请增加额度。（本人是几年的老用户，来回发了4-5份工单才同意增额的）。
但是如果只是体验一下13B的model的话，可以租用半个GPU（40G VRAM，够用）.
3.进一步省钱的办法：
看好需要VRAM额度，租用1/2个或1/3个GPU足以。
同时善用他们家的快照功能，如果你不熟悉linux命令的话，可以先租用一个50-100G SSD的CPU VPS （取决于模型大小）（每个小时只要 $0.04-0.06,比GPU服务器便宜一个数量级），部署好后不启动，拍摄快照，再从快照还原到GPU服务器。（但是要注意拍摄快照与还原均需大约一个小时，如果你熟悉linux命令，你大约可以在30分钟内部署完成，快照反而会多花钱）。（注意记录下一开始的root密码，快照会还原原来的root密码，但不显示）。
5.模型感觉怎么样？
尽管宣传比肩ChartGPT，但是其实比ChartGPT差多了（大约有微软小冰的水平？）比如我蓄意给予错误的指令（“请告诉我有关阿里巴巴森林公园的情况”，他开始回答“阿里巴巴森林公园是一个风景秀丽，环境优美。。。。。。” 换成英文也得到类似的结果 "Please tell me something about Tencent National park" 也回答了类似的结果，而ChartGPT会质疑阿里巴巴是公司而非森林公园的名字）。（毕竟ChartGPT宣传是175B，和13B差差不多10倍）
6.最后:
美国有传闻要禁止中国公司或公民在外国租用高端计算卡以绕过显卡禁令，尚不知是否会波及类似用例（因为只是单显卡，未进行互联，而A800砍的是互联能力）。希望不会吧。
最近半年大型语言模型非常火爆，笔者本人循着开源精神，试着搭建过自托管（self-host）大模型，也踩过不少坑，现在来分享一下经验。
1. 最容易/成熟的选择：
llama的Vicuna，之前还需要申请llama的模型访问权限后才能加载他们的增量（类似于需要有stable diffusion 模型才能加载LoRa），
2.如何部署：
7B的模型需要14GVRAM，13B需要28-30VRAM（28G可以加载模型，一推理就会oom），而最新的33B模型需要至少80G VRAM进行部署。同时，多GPU不能分担显存需求，除非是裸机级别的NVlink（VPS因为不保证你租到的是相邻两个有NVlink的GPU，可能部署没问题，但是一进行推理就会炸显存，因为pcl express带宽不够）。
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但是如果只是体验一下13B的model的话，可以租用半个GPU（40G VRAM，够用）.
3.进一步省钱的办法：
看好需要VRAM额度，租用1/2个或1/3个GPU足以。
同时善用他们家的快照功能，如果你不熟悉linux命令的话，可以先租用一个50-100G SSD的CPU VPS （取决于模型大小）（每个小时只要 $0.04-0.06,比GPU服务器便宜一个数量级），部署好后不启动，拍摄快照，再从快照还原到GPU服务器。（但是要注意拍摄快照与还原均需大约一个小时，如果你熟悉linux命令，你大约可以在30分钟内部署完成，快照反而会多花钱）。（注意记录下一开始的root密码，快照会还原原来的root密码，但不显示）。
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