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投机杂种：通过使用3D生成对抗网络
摘要建筑设计的过程旨在解决具有松散定义的配方的复杂问题，没有明确的基础来终止问题解决活动，并且无法实现理想的解决方案。这意味着设计问题（作为邪恶的问题）位于不完整和精确度之间的空间中。一般使用数字工具和人工智能，特别是在设计问题上，将介导不完整和精确度之间的解决方案空间。在本文中，我们介绍了一项研究，我们采用机器学习算法来生成针对特定地点法规的概念架构形式。我们创建了一个单户住宅的注释数据集，并将其用于训练3D生成对抗网络，该网络生成了符合站点约束的注释点云。然后，我们将框架介绍给了23位体系结构从业者，以尝试了解该框架是否可以成为早期设计的有用工具。我们做出了三个方面的贡献：首先，我们共享一个带注释的单户住宅的构造相关的3D点云的数据集。接下来，我们介绍并共享框架的代码以及培训3D生成神经网络的结果。最后，我们讨论了机器学习和创造性工作，包括从业者对这些工具的出现作为介体在建筑设计中不完整和精确度之间的感觉。
snip：编译器转换的投机执行和非干预保存
我们解决了在投机语义下在编译器转换之间保留非干预的问题。我们开发了一种证明方法，以确保在所有源程序中均匀保存。我们证明方法的基础是一种新的模拟关系形式。它通过指令进行操作，该指令对攻击者对微构造状态的控制进行建模，并且它解释了编译器转换可能会改变微构造状态对执行（以及指令）的影响。使用我们的证明方法，我们显示了消除死亡代码的正确性。当我们试图证明注册分配正确时，我们确定了以前未知的弱点，该弱点会引入非干预。我们已经证实了libsodium密码库中代码上主流编译器的弱点。为了再次获得安全性，我们开发了一种新颖的静态分析，该分析可在源程序和寄存器分配程序的产品上运行。使用分析，我们向现有的注册分配实现提供了一个自动修复程序。我们通过证明方法证明了固定寄存器分配的正确性。
蒂尔堡大学超越投机设计Mitrović，Ivica
詹姆斯·奥格尔（James Auger）是埃科尔·诺米勒·苏佩里尔（écoleNormaleSupérieureparis-saclay）设计部的杰尼斯·凯彻尔（Chercheur）和迪·雷克尔（Di Recteur）的伴随。在2005年至2015年之间，他是皇家艺术学院（RCA）备受赞誉的设计互动系的一部分，有关MA计划的教学，并致力于开发批判性和投机性的设计和技术，并在2012年完成了该主题的博士学位。After the RCA, James moved to Portugal to con duct research at the Madeira Interactive Technologies Institute (ITI), co-founding the Reconstrained Design Group with Julian Hanna and developing projects that explored the potential of the island as an experimental living laboratory through a com bination of fictional, factual, and functional multi-scale ener gy-related proposals and projects.James还是投机设计实践Auger-Loizeau的合作伙伴，这是一项成立于2000年的合作。俄钻项目已发布并在国际上展出，包括纽约马马； 21_21，东京；伦敦科学博物馆；国家
指定：加速使用基于树的投机推理和验证的大型语言模型
由于其大量参数，复杂的架构和较高的计算要求。例如，最大的GPT-3体系结构具有1750亿个参数，该参数需要八个以上的NVIDIA 40GB A100 GPU才能存储在半精确的浮点中，并且需要几秒钟才能提供单个推断请求[3]。llm通常作为输入一个令牌序列，称为提示，并一次生成后续令牌一个，如图1a所示。序列中每个令牌的生成都在输入提示和先前生成的令牌上进行条件，并且不考虑将来的令牌。此方法也称为自回归解码，因为每个生成的令牌也被用作生成未来令牌的输入。令牌之间的这种依赖性对于许多NLP任务至关重要，这些任务需要保留生成的令牌的顺序和上下文，例如文本完成[55]。现有的LLM系统通常使用增量解码方法来服务请求，其中系统在单个步骤中计算所有提示令牌的激活，然后使用输入提示和所有先前生成的令牌进行迭代解码一个新的令牌[27]。这种方法在代币之间依赖于数据依赖性，但是实现了亚最佳运行时性能和有限的GPU利用率，因为在每个请求中的并行程度在增量阶段中受到极大的限制。此外，变压器的注意机制[48]要求访问所有前任令牌的键和值，以计算新令牌的注意力输出。为了避免重新计算所有上述令牌的键和值，当今的LLM系统使用缓存机制存储其键和值以在将来的迭代中重新使用。对于长期生成任务（例如，GPT-4在请求中最多支持32K令牌），缓存键和值引入了重要的内存开销，这防止了现有系统由于存储器的键和值的要求而并行提供大量的记忆。是出于在进程优化中进行投机执行的概念[13，42]，最近的工作引入了基于序列的投机推断，该推断利用了一个小的猜测模型（SSM）生成一个令牌序列，以生成一系列令牌并使用LLM在同时检查其正确性[5，22，22，22，22，22，22，22，22，444,44,44，51]。这些尝试仅考虑由单个SSM生成的令牌序列进行投机，因为它们之间的模型容量差距不能很好地与LLM保持一致，因为SSM通常比LLM小的数量级以保持低内存和运行时的空间开销。本文介绍了SpecInfer，该系统可以提高LLM的端到端潜伏期和计算效率，该系统具有基于树的投机推理和验证。图1b说明了现有的增量解码，基于序列的投机推断与基于树的投机推断之间的比较。一个关键的见解 - 指定者是同时考虑各种猜测候选者（而不是像现有的
AASD：通过在多模式大型语言模型中对准投机解码来加速推理
多模式大型语言模型（MLLM）在视觉教学调整中取得了显着的成功，但由于大型语言模型（LLM）骨干的自动回归解码，它们的推论既耗时又耗时。传统的加速推理方法，包括模型压缩和从语言模型加速的迁移，通常会损害输出质量或有效整合多模式特征的face Challenges。为了解决这些问题，我们提出了AASD，这是一个新型的框架，用于加速使用精制的KV缓存并在MLLM中对准投机解码。我们的方法利用目标模型的缓存键值（KV）对提取生成草稿令牌的重要信息，从而有效地投机解码。为了减少与长多模式令牌序列相关的计算负担，我们会引入KV投影仪，以压缩KV缓存，同时保持代表性保真度。此外，我们设计了一种目标放射线注意机制，以优化草稿和目标模型之间的对齐方式，从而以最小的计算开销来实现真实推理情景的好处。主流MLLM的广泛实验表明，我们的方法在不牺牲准确性的情况下达到了2倍推理的速度。这项研究不仅为加速MLLM推断提供了有效且轻巧的解决方案，而且还引入了一种新颖的对齐策略，用于在多模式背景下进行投机解码，从而为未来的有效MLLM研究奠定了强大的基础。代码可在https://anonymon.4open.science/r/asd-f571上使用。
字母A 25GB/S RX前端具有多阶段线性均衡器和65nm CMOS技术的3-TAP投机DFE
摘要这项工作提出了RX前端结构，该结构用于25 GB/S高速链路的通道均衡。此设计包括两个部分，即线性均衡器和决策反馈均衡器。线性均衡器由可变增益放大器，连续时间线性均衡器和输出缓冲液组成，后者在Nyquist频率周围提供19 dB峰值增益。在缓冲区后将带有投机性水龙头的半率决策反馈均衡器被级联，以消除残留的符号间干扰。电路布局在65 nm CMOS中设计的0.005 mm 2面积，其功率消耗为96 MW，低于1.2 V电源。设计用于均衡FR-4背板通道，其中插入损失在12.5 GHz时达到35 dB。结果表明，接收器信号的电压率和时间边距分别达到10 -12的BER。关键词：RX前端，线性均衡器，决策反馈均衡器，背板渠道，插入损失，BER分类：集成电路
杜克能源公司的北卡罗来纳碳计划将投资新的污染化石燃料，并过度依赖昂贵的投机技术。
• 杜克公司提出的天然气建设计划是该国规模最大的天然气建设计划之一，这对北卡罗来纳州的气候目标而言是危险的倒退。 3 天然气发电厂会造成碳污染，使用的燃料主要由甲烷组成，甲烷是造成全球变暖及其后果的三分之一的污染物。在 20 年的时间里，甲烷使气候变暖的速度是二氧化碳的 80 倍。 4 • 天然气在极端天气下不可靠。近年来，与天然气相关的大面积电网故障变得令人不安地普遍。 5 2022 年圣诞节前夕，杜克公司的天然气基础设施在恶劣天气下出现故障，公用事业公司被迫实施轮流停电，切断了 50 万卡罗来纳人的电力。 6 • 天然气价格昂贵。杜克公司必须在 2050 年前过渡到无碳能源，以遵守州能源期限。通过在未来十年内建设新的天然气工厂，该公司冒着让客户背负数十亿美元搁浅资产的风险——这些基础设施的成本无法长期服务于我们的社区。天然气价格也容易大幅波动：当这种情况发生时，买单的是客户，而不是公用事业公司。7 2023 年，金融公司 Lazard 估计，与电池存储相结合的公用事业规模太阳能系统在经济上与天然气工厂具有竞争力。8 可再生能源还有一个额外的好处，即不受燃料价格波动的影响，因为它们不需要燃料！
将人工智能融入室内设计教育
Volkan ETEMAN a 摘要 本文全面分析了金融市场对人工智能（AI）技术投资的投机泡沫风险。对所谓的“七巨头”即 Meta、微软、苹果、亚马逊、谷歌、Nvidia 和特斯拉的股票进行了 GSADF 测试和波动溢出分析。测试结果显示，泡沫显著，尤其是 Nvidia 和特斯拉的股票，这些泡沫将波动蔓延到其他科技股。Nvidia 在波动溢出中扮演核心角色这一事实表明，AI 投资定价过高会在整个行业产生多米诺骨牌效应，导致全球市场剧烈波动。投资者应分散投资组合，并采取长期战略应对投机泡沫风险。同时，政策制定者应通过加强金融监管来提高市场效率。