C++即將超越Java、360企業安全雲或將上線“一鍵強制下班”功能、Glibc增加面向Arm SVE優化的記憶體拷貝 ...

語言: CN / TW / HK

PART 01

商業圈   

1、辦公室看VR黃片,微軟“HoloLens之父”辭職

據悉,因在辦公室裡觀看VR不雅視訊,以及被性騷擾醜聞纏身,HoloLens聯合創始人Alex Kipman,近期正式向微軟遞交了辭呈。據知情人士爆料,收到辭呈的微軟雲與AI部門的負責人表示,將會對專案進行重新安排,Kipman也暫時還不會離職,直到團隊轉型、工作交接完成。

2、全息女王巡行倫敦

近日,在英女王伊麗莎白二世在位70年慶典最後一天,倫敦彩車遊行中的王室金馬車裡出現的不是女王本人,而是她的全息影像。負責技術實現的,是來自倫敦的一家影視製作公司,在白金漢宮職員的協助下,通過投射全息影象的數碼屏置於車廂內部,再裝上按車身結構定做的鋼架,外搭顯影玻璃,就能把1953年時女王的全息影像投射在車窗玻璃上,讓民眾重睹年輕時的伊麗莎白二世。

3、360企業安全雲或將上線“一鍵強制下班”功能,引全網熱議

360企業安全雲或將上線“一鍵強制下班”功能,優化辦公氛圍和職場作息。知情者透露,“一鍵強制下班”是一項職場反內卷管理功能。公司可通過360企業安全雲設定“強制下班”時間,一鍵下發策略給全部辦公終端,一到下班時間,辦公電腦就會自動關閉各類辦公軟體。以此保障員工得到充分的休息,拒絕無效“內卷”。

360企業安全雲產品負責人馬博凱笑稱,“我們要讓企業感受到溫度的同時,也希望讓員工感受到溫度。而提醒大家按時下班或許是提升工作效率的同時讓企業和員工同時感受溫度的最好的方法。”

此前一項《職場人加班真相調研報告》顯示,29%的職場人認為“工作流程安排不當導致效率低下”是加班的重要原因。89%的受訪者認為“準點下班才是好員工”,因為工作要義反應在效率和結果上,而不是加班時長上。

360企業安全雲或將上線“一鍵強制下班”功能的訊息一經路透就引發了網友熱議。有人表示期待,希望儘快體驗準點下班的感覺。也有人表示擔心,認為強制下班只是變相的居家辦公而已。

4、B站:雙重主要上市已獲港交所確認,預計今年10月生效

嗶哩嗶哩表示,今年3月,B站就轉換為在港主要上市向香港聯交所提出申請,目前已獲得港交所確認,預計生效時間為2022年10月3日。生效後,B站將成為在港交所及美國納斯達克雙重主要上市公司。

不久前,嗶哩嗶哩釋出了截至3月31日的2022年第一季度財報。財報顯示,B站一季度營收達50.54億元,同比增長30%;淨虧損22.82億元,去年同期淨虧損9.04億元;調整後淨虧損為16.5億元,去年同期為8.91億元,同比擴大85%。嗶哩嗶哩主席兼執行長陳睿表示,疫情會給B站的廣告、電商業務帶來短期影響,在6月份後,這些影響會逐步降低。

5、社交平臺Soul宣佈撤回美股IPO 騰訊是其最大外部股東

社交平臺Soul今日向美國證券交易委員會(SEC)提交的檔案顯示,該公司決定撤回F-1登記宣告檔案,不再根據F-1檔案發行證券。去年5月10日,Soul向SEC提交招股書,申請在納斯達克上市。招股書顯示,IPO前,騰訊是Soul最大外部股東。

公開資料顯示,Soul成立於2016年,是基於興趣圖譜和遊戲化玩法的產品設計,屬於新一代年輕人的虛擬社交網路。

PART 02

產業圈   

1、我國宣告的5G標準必要專利達1.8萬項

國家智慧財產權局智慧財產權發展研究中心近日釋出的報告顯示,當前,全球宣告的5G標準必要專利共21萬餘件,涉及4.7萬項專利族(一項專利族包括在不同國家申請並享有共同優先權的多件專利)。其中,中國宣告1.8萬項專利族,全球佔比近40%,排名第一。5G標準必要專利佈局最多的目標國家或地區依次為:美國4.6萬件、中國3.9萬件和歐洲3.1萬件。

報告還顯示,在全球排名前15位的專利申請人中,中國企業佔7家,美國、日本、歐洲、韓國各有2家。專家表示,“無線資源管理”仍是5G標準必要專利最重要的技術方向,所佔比例達46.9%,其次分別為接入技術、多載波傳輸、通道編碼、核心網以及下一代接入網,這6個技術方向的5G標準必要專利總量佔比達89.8%。

2、新華社首發網路文學紀錄片:現實題材網文快速崛起,超四成95後愛看

近日,新華社釋出《書寫時代》網路文學系列微紀錄片,通過“警務小說開創者”卓牧閒、“硬核工業文大神”齊橙、“出海工程師”令狐與無忌這三位現實題材作家的故事,講述網路文學以個體微瀾記錄時代磅礴的創作立意。

“網路文學對現實的關切程度達到前所未有的高度。”據中國社會科學院釋出的《2021中國網路文學發展研究報告》,現實題材網文正快速崛起。以閱文集團資料為例,現實題材是2021年閱文增速前五品類,其中90後作家佔比近五成,“奮鬥”“創業”“鄉村”是閱文現實題材前三大創作主題。

PART 03

技術圈   

1、深度學習博主用1億多條仇恨言論訓練AI

用1.345億個帖子的仇恨言論訓練AI,YouTube知名深度學習博主Yannic Kilcher稱其創造了“有史以來最糟糕的人工智慧”。這幾天,這個名為GPT-4chan的AI學會了如何在網站上交談,並在不到24小時內釋出了超過15000個充滿暴力內容的帖子,最初都沒有人認出來它是一個聊天機器人。網站4chan的使用者分享了他們與機器人互動的經驗。一位使用者寫道,“我剛對它說‘嗨’,它就開始咆哮非法移民。”

這項試驗因缺乏人工智慧倫理而受到批評。“該實驗永遠不會通過人類研究倫理委員會”,澳大利亞機器學習研究所高階研究員Lauren Oakden-Rayner認為,“為了看看會發生什麼,一個人工智慧機器人在一個可公開訪問的論壇上產生3萬條歧視性評論……Kilcher在沒有通知使用者、未經同意或監督的情況下進行實驗。這違反了人類研究倫理。”。

更廣為擔憂的是Kilcher讓模型可被自由訪問。在被Hugging Face平臺刪除之前,GPT-4chan被下載了超千次。平臺CEO萊門特·德朗格說:“我們不提倡或支援作者使用該模型進行的訓練和實驗。事實上,讓模型在4chan上釋出訊息的實驗在我看來是非常糟糕和不恰當的。”

2、谷歌雲再次打破圓周率計算紀錄

近日,谷歌的雲服務已經打破了其在2019年創造的紀錄,計算出了100萬億位圓周率數字,上一次,谷歌雲把圓周率精確到了31.4萬億位。谷歌雲表示,通過其計算引擎服務實現了新的紀錄,其中包括N2機器家族、虛擬NIC @ 100 Gbps 出口頻寬,以及平衡持久磁碟等新功能。

3、歷時兩年開發,GNOME Mutter 即將支援可變重新整理率

兩年前,開發者Dor Askyao開始了為GNOME Mutter新增VRR(Variable Refresh Rate,可變重新整理率)支援的相關工作。近日開發者修改了相關工作的狀態,這也意味著過去兩年一直在開發中的對VRR的原生後端支援不再被認為是一項還在進行中的工作,相關程式碼目前正等待審查與合併。

簡單來說,VRR可以將螢幕重新整理率與內容輸出的重新整理率同步,主要用於幫助遊戲玩家解決遊戲卡頓和畫面撕裂問題,不過VRR還可以通過降低顯示器的重新整理率來幫助改善電源管理和效率。因此,這種對GNOME的VRR支援實際上還可以對Linux 膝上型電腦有所幫助,但具體效果還有待實際測試。

4、Glibc增加面向Arm SVE優化的記憶體拷貝,大幅提升效能

Glibc最近新增了一個實現:針對Arm的可伸縮向量擴充套件(SVE, Scalable Vector Extension)優化的記憶體副本(memcpy, memory copy),並宣稱可顯著提升效能。

該實現由Arm資深工程師Wilco Dijkstra完成,他解釋道:“新增一個初始的SVE memcpy實現。最多可複製32個位元組使用SVE向量,顯著改進了隨機memcpy 基準。”

Arm SVE(現在稱作Scalable Matrix Extensions,SME)是下一代SIMD,其功能超越了Arm的Neon。SVE旨在為AArch64 提供更好的HPC和機器學習效能。與Neon相比,SVE支援可擴充套件向量、推測向量化、收集載入和分散儲存以及其他功能。

5、C++即將超越Java

TIOBE公佈了2022年6月的程式語言排行榜。

上月榜單內容曾指出,C#和C++將有望取代C進入Top 3;時至本月,榜單頭條資訊則是C++即將超越Java,進入榜單前三。

TIOBE CEO Paul Jansen稱,Java似乎是處於失敗的一方。2020年4月,Java仍然是TIOBE指數的第一名;但緊接著5月份,Java就不得不將第一名讓給了C。後來在2021年,Python也變得勢不可擋,超越了Java。現在看起來,C++則將是下一個超越Java的語言。“具有高效能的高階程式設計是C++表現出色的關鍵原因。C++語言每3年修訂一次。此類修訂包含突破性的新功能,使語言可與C#和 Java相提並論,但沒有垃圾回收器的效能損失。讓我們看看未來幾個月C++將走向何方。”

TIOBE程式設計社群指數(The TIOBE Programming Community index)是一個衡量程式語言受歡迎程度的指標,該指數每月更新一次。評判的依據來自世界範圍內的工程師、課程和第三方供應商,包括流行的搜尋引擎,如Google、必應、雅虎、維基百科、亞馬遜、YouTube和百度都被用於指數計算。值得注意的是,TIOBE 指數並不代表程式語言的好壞或編寫程式碼的多少。

該指數可以用來檢查你的程式設計技能是否還能跟上時代的步伐,或者在開始建立一個新的軟體系統時,基於指數對採用何種程式語言做出決策。

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