建设性意见|“基本常识”公众号将长期停更

接下来相当长一段时间,我都没法在“基本常识”这个号写文章了。别问为什么。我没有做错任何事情,没有写过任何违法的文章,别在我这儿找原因。遭遇二向箔,并不是因为我傲慢。虽然早已习惯,但不爽总归还是不爽的,所以休息了一段时间才来告诉大家这个消息。

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建设性意见|准备去广州地铁投个广告,普及点没人敢说的基本常识

广州地铁允许个人投放灯箱广告了大家听说过吧?作为基本常识博主,当然不能错过这么有意思的机会,我也决定去投一期地铁广告搞点事情,在公共场合贴几句本该是基本常识,但因为争议很大很少有人公开讲的观点。

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公众号 10 年

公众号10年8月18号是微信公众号成立第10个年头,我应该是在2016年申请的公众号,曾经也努力运营过一段时间,写了不少文章,但后来因为审查太严重,就放弃,也把文章给全部清理。公众号应该是开启中国自媒体时代,虽然之前也有博客,但那会还是小众群体在玩,公众号让在中国写文章可以赚钱,也是让普通人可以有公开发表的地方。我后来听张小龙说,现在公众号的样子不是他当初想象的样子,原来是希望把它当作个人的blog来写,但现在都是公司在运营。不论张小龙如何想,但实际上现在公众号也加入算法推荐,微信也加入视频号。虽然说政府的管控,确实让更多的虚假信息得以传播,谁也顶不住官方带头造谣。但假设这10年是一个自由社会的世界,中国的自媒体会不会比现在更好,我想不会。自媒体平台终究是生意,而生意就是要流量,哪里有争吵哪里就有流量。平台就算不能管理政治相关的信息,但也依然可以减少网爆和虚假信息的传播。但就我所知,平台是对这些放任不管,因为争吵会来活跃,活跃会带来流量,而流量会带来广告的变现。长期看各个平台的榜单,排名前几的一定是以造谣、虚假信息为噱头的账号,流量从来不在认真在写文字的人那里,而更多是情绪和传播虚假信息的手里。下一个十年会不会更好呢?

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中方将继续为维护波黑和平稳定及地区安宁发挥建设性作用

中方将继续为维护波黑和平稳定及地区安宁发挥建设性作用中国常驻联合国副代表耿爽15日表示,中方将继续致力于发展同波黑各族人民友好关系,为维护波黑和平稳定及地区安宁发挥建设性作用。耿爽当天在安理会审议波黑问题时发言说,波黑作为一个多民族国家,要实现经济增长、社会稳定,有赖于各族团结互信,和睦相处,为共同的目标携手努力。一段时间以来,波黑民族和解进程遭遇挑战,不时出现激化民族矛盾、不利民族团结的言行,中方对此感到担忧。耿爽说,国际社会要保持对波黑局势的关注,持续帮助波黑应对各种挑战,在此方面欧盟以及西巴尔干地区国家尤其应发挥积极作用。在此过程中,应坚持公正立场,采取平衡、审慎态度,推动波黑各族实现民族和解。避免采取任何选边站队,强加解决方案,甚至实施单边制裁,干涉波黑内政的做法。(新华社)

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超新星向地球喷射放射性碎片是一种令人惊讶的常见宇宙现象

超新星向地球喷射放射性碎片是一种令人惊讶的常见宇宙现象钱德拉X射线天文台和哈勃太空望远镜分别从X射线和光学角度观察到的超新星产生的巨大、不断膨胀的碎片云。X射线NASA/CXC/GSFC/B.J.Williams等人;光学:NASA/ESA/STSCI尽管如此,超新星还是要走很长一段路,而且超新星相当罕见,在像银河系这样的大星系中,大约每百年才会发生一次。因此,任何一颗正在爆炸的恒星都很有可能离地球非常遥远,而且只会上演一场漂亮的光影秀(如果我们能透过笼罩在银河系部分地区的厚厚尘埃看到它的话)。但请注意我说的"任何一颗爆炸的恒星"。相对罕见事件的特点是,只要有足够的时间,它们就会发生。我们还是得从宇宙尺度来考虑:一般来说,一个世纪一颗超新星,也许就是人类一生一次。但是星系(和地球)已经存在了数十亿年。这已经足够长的时间,足以让"近在咫尺"的超新星成为必然。毕竟,我们有令人信服的物理证据证明,在我们星球的过去就发生过这种情况。2016年,两组天文学家在《自然》杂志上发表了两篇论文,结果令人震惊:他们在深海海底两层不同的古代沉积物中发现了高含量的铁60。每一层富含铁60的沉积层都标志着在过去的900万年里,地球曾遭受过附近一颗超新星的轰击。铁60是铁的一种放射性同位素,它衰变成钴60的半衰期为260万年。这意味着,如果从一个纯铁60样本开始,260万年后,其中一半将衰变为钴60。再过260万年,原始样本中剩余的铁60又将衰变一半,只剩下最初铁60数量的四分之一,依此类推。科学家可以利用这种衰变速度,相对准确地测量出铁60的制造时间。这反过来又很重要,因为我们只知道在一个天然的地方可以形成这种同位素:超新星的核火焰中。在第一篇《自然》论文中,科学家们研究了沉积在海底的星际尘埃,发现沉积物中铁60的含量在750万年前和250万年前出现了两个宽广的峰值(在2016年的另一项研究中,另一个科学家小组也在海底细菌化石中发现了铁60,与约250万年前的峰值一致)。奇怪的是,在《自然》杂志的研究中,铁60的增加并不像你所期望的那样,是由一颗超新星引起的尖峰。相反,在每个案例中,铁60的增加都分散在一百万年以上的时间里,这意味着每个事件都是由多个超新星造成的。研究人员的模型显示,这些物质在坠落到地球之前,在星际空间中航行了大约20万年。在第二篇《自然》(Nature)论文中,隶属于第一个研究小组的科学家们利用这些数据估算出了超新星在太空中的位置。铁60是大质量恒星爆炸时产生的。从宇宙学的角度来说,这种恒星赋予了"从摇篮到坟墓"新的含义,因为它们诞生于巨大的气体云中,几百万年后,当它们还被包裹在气体云中时就会死去。该杂志的第二项研究指出,这两颗超新星最有可能的罪魁祸首是天蝎座-半人马座星团,这是一个由年轻恒星组成的松散星团,目前距离地球约390至470光年。其中许多恒星的质量都相当大,正是那种在生命末期爆炸的恒星。此外,我们的太阳位于所谓的"本地气泡"(LocalBubble)中间附近,这是由漂浮在银河系恒星之间的星际物质形成的一个巨大空腔。这个气泡是由大约1400万年前天蝎座-半人马座联合体中的超新星膨胀而成的,可能需要14到20颗这样的爆炸恒星的努力。这一时间轴与在海洋沉积物中观测到的铁60峰值非常吻合。科学家们发现,最近的峰值可能是两颗超新星造成的,一颗在230万年前爆炸,另一颗在150万年前爆炸。这两颗恒星爆炸时距离地球约300光年。沉积物中铁60的含量实际上很少,每克物质中大约有10万个原子。(要知道,一克沉积物中大约有1022个原子,所以铁60只占极小的一部分!)。但令人吃惊的是,距离我们四万亿千米的恒星爆炸产生的碎片竟然也存在。还要记住,铁60只占超新星喷出物质的一小部分。其余的喷出物质--超过1080亿公吨,所以很多--也以每小时数千万公里的速度向外加速。随着物质向远离爆炸点的方向膨胀,它们会变得越来越稀薄,所以当附近一颗超新星的喷出物到达地球时,也许有几百公吨的物质会在一段时间内降落在我们的星球上。这听起来似乎很多,但每天大约有同样数量的陨石撞入我们的大气层。因此,超新星并不会明显增加地球的重量,也不会以这种方式给我们带来巨大的危险。尽管如此,我们还是得到了惊人的启示:每隔几百万年,就会有一颗超新星在离地球足够近的地方爆炸,使我们受到放射性碎片的袭击。这意味着,在我们地球的生命周期中,我们已经被恒星爆炸产生的灰烬击中了成千上万次,其中一些物质很可能已经接近到足以造成我在上一篇文章中描述的一些全球性破坏的程度。就最近已知的邻近超新星的具体情况而言,虽然当时人类并不存在,但我们的几位近祖,如澳人猿(Australopithecusafarensis)却存在。其中一个绰号"露西"的物种在大约300万年前来到地球。她可能错过了那次特殊的事件,但如果是这样的话,她的后代可能会仰望天空,并对出现在那里的令人惊讶的亮光感到好奇。它的亮度足以在白天看到,在夜晚投下阴影。数百万年后的今天,我们仍在思考同样的问题。不同的是,现在我们有了工具来研究和理解这些宇宙爆炸对我们星球的深远影响。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1432870.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1432870.htm

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AI模型可以提供一小时、一周乃至下个世纪的天气预报 但它并不比我们更了解气象

AI模型可以提供一小时、一周乃至下个世纪的天气预报但它并不比我们更了解气象几十年来,气象学和天气预报在很大程度上都是通过将观测数据与精心调整的物理模型和方程相匹配来定义的。现在依然如此--没有观测就没有科学--但庞大的数据档案已经使强大的人工智能模型能够覆盖你所关心的任何时间尺度。Google希望从现在到永远主宰这一领域。在较短的时间尺度上,我们有即时预报,通常是在"我需要带雨伞吗?"这个问题上进行咨询。DeepMind的"即时预报"模型可以解决这个问题,它基本上是把降水地图看成是一连串的图像,并试图预测这些图像中的形状将如何演变和变化。通过研究无数小时的多普勒雷达,该模型可以非常准确地预测接下来会发生什么,即使在冷锋带来降雪或冻雨等相当复杂的情况下也是如此(正如中国研究人员在Google研究成果的基础上所展示的那样:https://www.nature.com/articles/s41586-023-06184-4#Abs1)。这个模型就是一个例子,说明当一个系统对天气如何发生并不了解时,它能做出多么准确的天气预测。气象学家可以告诉你,当这种气候现象与另一种气候现象发生冲突时,你会遇到大雾、冰雹或湿热天气,因为这是物理学告诉他们的。人工智能模型对物理学一无所知--纯粹基于数据,它只是对接下来会发生什么做出统计猜测。就像ChatGPT其实并不"知道"自己在说什么一样,天气模型也不"知道"自己在预测什么。图片来源:GoogleDeepMind对于那些认为必须要有强大的理论框架才能做出准确预测的人来说,这可能会让他们感到惊讶,事实上,科学家们对于盲目采用一个连一滴雨和一缕阳光都不知道的系统仍心存疑虑。尽管如此,这些结果还是令人印象深刻的,而且在"我去商店的路上会不会下雨"这样的低风险问题上,它已经足够出色了。Google的研究人员最近还展示了一个新的、时间稍长的模型,名为MetNet-3,可以预测未来24小时内的天气。正如你可能猜到的那样,这个模型引入了更大范围的数据,比如全县或全州的气象站,并在更大范围内进行预测。这适用于"暴风雨是会越过山脉还是会消散"之类的情况。了解明早的风速或热量是否可能进入危险区域,对于规划应急服务和部署其他资源至关重要。今天,"中程"尺度(即未来7-10天)天气预测领域又有了新进展。GoogleDeepMind的研究人员在《科学》杂志上发表了一篇文章,介绍了GraphCast,"它能比行业黄金标准天气模拟系统更准确、更快速地提前10天预测天气状况"。GraphCast不仅在时间上,而且在尺寸上都进行了放大,以0.25度的经/纬度分辨率覆盖整个地球,或在赤道上约为28×28千米。这意味着要预测地球周围100多万个点的天气情况,当然,其中有些点比其他点更引人关注,但关键是要建立一个全球系统,准确预测未来一周左右的主要天气模式。作者写道:"我们的方法不应被视为传统天气预报方法的替代品,而是证明MLWP能够应对现实世界预报问题的挑战,并有潜力补充和改进当前的最佳方法"。它不会告诉你你家附近会下雨还是只在隔壁镇子下雨,但它对更大规模的天气事件非常有用,比如大风暴和其他危险的异常现象。这些事件发生在数千公里范围内的系统中,这意味着GraphCast可以相当详细地模拟它们,并能预测它们的运动和质量,而且只需使用一个Google计算单元,耗时不到一分钟。效率是一个重要方面。"数值天气预报",即传统的基于物理学的模型,计算成本高昂。当然,它们的预测速度可以超过天气发生的速度,否则它们就毫无价值--但你必须让超级计算机来做这项工作,即便如此,要做出有细微变化的预测也需要一段时间。比如说,不确定在气旋来袭之前,大气中的河流强度会增加还是减少。你可能想做几个不同强度的预报,几个不同强度的预报,一个保持不变的预报。同样,在遇到风暴、洪水和野火等情况时,这一点也非常重要。提前一天知道必须撤离某个地区,可以挽救生命。当需要考虑大量不同的变量时,这些工作可能会变得非常复杂,有时必须运行模型几十次,甚至上百次,才能真正了解事情会如何发展。如果这些预测在超级计算机集群上每次都要花费一个小时,那就有问题了;如果在拥有数千台电脑的台式机上每次只需一分钟,那就完全没有问题了--事实上,你可能会开始考虑预测更多更精细的变化!这就是艾伦人工智能研究所(AI2)的气候模拟项目背后的理念。如果你想预测的不仅仅是下周可能出现的10个不同选项,而是下个世纪可能出现的上千个选项,你会怎么做?这种气候科学对各种长期规划都很重要,但由于需要操作的变量数量巨大,预测的时间跨度长达数十年,可以肯定所需的计算能力也同样巨大。因此,AI2的团队正在与世界各地的科学家合作,利用机器学习加速和改进这些预测,从而改进世纪尺度的"预测"。ClimSim模型的工作原理与上文讨论的模型类似:它们不是将数字输入基于物理的人工调整模型,而是将所有数据视为一个相互关联的矢量场。当一个数字上升时,另一个数字也会可靠地上升一半,而第三个数字则会下降四分之一,即使机器学习模型不知道这些关系与(比如)大气中的二氧化碳、地表温度和海洋生物量有关,这些关系也会被嵌入机器学习模型的记忆中。项目负责人说,他们建立的模型非常精确,而计算成本却低得多。但他也承认,科学家们虽然保持着开放的心态,但在工作中(这也是很自然的)也会持怀疑态度。如果你想亲自看看,代码就在这里:https://github.com/leap-stc/ClimSim/tree/main由于时间尺度如此之长,气候变化如此之快,很难为长期预测找到合适的基本事实,但这些预测的价值却与日俱增。正如GraphCast的研究人员所指出的,这并不是对其他方法的替代,而是一种补充。毫无疑问,气候科学家们会希望得到他们所能得到的一切工具。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1396927.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1396927.htm

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