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    算力时代怎么「算」？「算网融合」先发优势很重要！

    国家层面，今年2月四部委联合发文正式启动“东数西算”工程，构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将算力基础设施的重要性提升到新高度。...譬如，中国移动早前积极投入算力网络标准化工作，发布了国内首个《算力感知网络技术白皮书》，推动算力感知网络成为国际电联下一研究期重要方向。...“算力泛在、算网共生、智能编排、一体服务”的总体目标，推动算力成为像水电一样“一点接入、即取即用”的社会级服务。...，以算力为核心进行信息数据处理，以构建高效、灵活、敏捷的算力基础设施为目标，推进算力和网络紧密融合。...具体到“以怎样的布局迎接算网未来”这一问题，中国移动云能力中心技术部总经理钱岭不久前公开表示，移动云将把握国家政策，构建算力网络，实现泛在融合；完善资源布局，迈向云网边端动态调度算力网络架构；攻关算网新型技术

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    AI投入这笔账怎么算：从赌到算

    AI投入这笔账怎么算：从赌到算 多数AI预算死于两个极端——拍脑袋上大项目，或被吓住不动。解药是一套算账方法 始于咨询.终于因果 前面两节讲财务怎么用AI。...这一节讲一件企业主更焦虑的事：上AI本身这笔账，怎么算。 企业主最怕的不是花钱，是"花了钱没效果"，而且说不清。...三、敏感性分析：三档推演，别只算一版 方法上只提一条，也是最重要的一条：永远不要只算一版。 把测算跑成三档：乐观、中性、悲观。...把AI当赌局的人，关心这把押多大；把AI当投资的人，关心怎么设计验证。前者赢了归功运气，输了认栽离场；后者每一轮都在积累认知——哪个变量敏感、哪个假设天真、哪类收益兑现最快。...这套"边投边算、边算边信"的能力本身，就是经营智商。它比任何一个AI工具都保值。

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    Flutter 约束宽高比的控件 AspectRatio

    在搭建 UI 的过程中，经常会出现要求约束宽高比的需求。 比如，把照片变成 16:9 或者 4:3 ，这个时候你会怎么做？ 是动态设置？还是写死宽高？...为此，Flutter 为我们提供了可以约束宽高比的控件 AspectRatio。...尝试将子项调整为特定宽高比的 widget。 widget 首先尝试布局约束所允许的最大宽度。通过给定的宽高比来确定小部件的高度，表示为宽度与高度的比率。...如果没有AspectRatio 控件则比较难实现，因为要算间距之类的。 但是有了 AspectRatio，我们的代码就会简单很多，看一张动图： ? 可以看到，我们只需简单的更改宽高比，即可自动设置。...第一种情况：宽高比为 2，设置宽为100，那么高会自动算出来为50，这样是合理的。 第二种情况：宽高比为0.5，也就是说高比宽更长，那这个时候我设置宽为100，会是什么样的结果？

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    面试官：CSS如何实现固定宽高比？

    如果元素尺寸未知，最简单的方法是用 JavaScript 实现，如果用 CSS 的话可以分为以下几种： 如果是可替换元素或，该怎么实现? 如果是普通的元素，又应该怎么实现？...所以本文主要分为可替换元素和普通元素如何实现固定宽高比。 一、可替换元素实现固定宽高比 可替换元素(如、)和其他元素不同，它们本身有像素宽度和高度的概念。...video元素固定宽高比 二、普通元素实现固定宽高比 虽然我们上面实现了可替换元素的固定宽高比，但是这个比例主要是因为可替换元素本身有尺寸，而且这个比例还会受到原有尺寸比例的限制。...固定宽高比的div 如上代码，我们将div元素的高度设为了0，通过padding-bottom来撑开盒子的高度，实现了4/3的固定宽高比。...2.2 aspect-ratio属性指定元素宽高比 由于固定宽高比的需求存在已久，通过padding-bottom来 hack 的方式也很不直观，并且需要元素的嵌套。

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    算力即王道！千亿级AI大模型，没有「算力网」怎么行？

    ---- 新智元报道 编辑：好困 yaxin 【新智元导读】算力就是生产力，得算力者得天下。千亿级参数AI模型预示着算力大爆炸时代来临，不如织起一张「算力网」试试？ 得算力者得天下。...答案就两个字：算力。 毕竟，人工智能发展的三要素：数据、算法和算力中，无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑。 算力从哪来？...人工智能算力网络可以将各地分布的人工智能计算中心节点连接起来，动态实时感知算力资源状态。...各地算力中心就像大脑中数亿个突触，人工智能算力网络正如神经网络。 如此看来，算力网络的重要意义之一便是通过汇聚大数据+大算力，使能了大模型和重大科研创新，孵化新应用。...进而实现算力网络化，降低算力成本，提升计算能效。 最终打造一张覆盖全国的算力网络，实现算力汇聚、生态汇聚、数据汇聚，进而达到各产业共融共生。 算力网络，值得期待。

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    AI 拨测，怎么才算真的测到位

    每一层，费劲的都是断言 真动手的时候你就会发现：虽然定时发请求这步跟传统没啥区别，但是费劲的是怎么写断言。 可 AI 不一样。你想啊，同一个问题问十遍能有十种说法。...后面怎么拆 后面三篇，一层一层拆开讲： - L1 连通层：怎么探活、第一个字多久算超时、悄悄掉到备用模型（fallback）怎么发现。...- L2 有效层：怎么盯 finish_reason、有没有被截断、缓存命中率、长文本输入输出，看这次生成规不规矩。...- L3 质量层：固定测试集（golden 集）怎么攒、判断内容对不对的断言怎么落地、多久测一次、成本怎么压。 所谓测到位，就是这三层都盯住——连得上、按规矩产出、内容还得对。

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