为什么所有这些相关和重要？正如我们在《每日怀疑论者》中多次展示的那样，这个超热的数据被馈入主流，以促进净零净的政治需求。 “新的大都会办公室分析证实，在许多例子中，在许多例子中，贾斯汀·罗拉特（Justin Rowlatt）从英国广播公司（BBC）报告中说，气候变化大大增加了英国“极端”高温的频率。罗拉特还观察到，“宜人”天数增加了40％，定义为约20°C。英国广播公司（BBC）的主持人哭泣，“这些变化听起来可能是积极的，但是英国的变化气候对我们的生态系统以及我们的基础设施都构成了危险的动荡。”
AI beats existing methods of predicting weather, air quality, ocean waves, and cyclone paths
称为Aurora的Microsoft人工智能（AI）可以胜过现有的地球系统的预测。地球系统的预测预测了一系列不同的事物，包括天气，空气质量，洋流，海冰和飓风，用于提供极端事件的早期警告。现有方法分析了数十年的数据，并且需要大量的计算能力。该数据已被馈入Aurora，研究人员说，AI在100％的病例中，预测未来五天的旋风途径的七个预测中心，而10天的天气预测中的92％。训练Aurora花费了大约两个月的时间，而现有方法可能需要数年。但是，只有如此迅速地训练AI，因为用于训练的数据已经由现有地球预测中心收集。
SeedLM: Compressing LLM Weights into Seeds of Pseudo-Random Generators
大型语言模型（LLM）已改变了自然语言处理，但是由于其运行时的成本很高，因此在广泛部署方面面临着巨大的挑战。在本文中，我们介绍了一种新型的培训后压缩方法，该方法使用伪随机生成器的种子来编码和压缩模型权重。具体而言，对于每个权重，请在推断过程中为被馈入线性反馈移位寄存器（LFSR）的种子，以有效地生成随机矩阵。然后将该矩阵与压缩系数线性结合，以重建重量块……
