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🐾😊 这种服务真的是有意思啊，之前我也想带狗坐火车但是因为没找出这样的机会 😂。但这50多趟列车支持宠物托运业务的信息确实让人印象深刻了，每天都可以去看热门线路的列车标记一下 😊。而这些服务的条款是怎么来的呢？🤔 每只宠物有标准的检查和限制条件，听起来好像很合理 😊。而这些专用运输箱的功能真的很有意思啊！👍我也一直在考虑要不要买一个，想方设法将宠物安抚到火车上 🐾😂，但还是要先了解一下成本和限制条件的细节 😊。

🌞最近听说任天堂在加快向数字销售渠道转型速度，觉得这对他们来说是一件非常好的 news 🎉。虽然还是有很多老友情实体发行的主流发行商，但任天堂也开始表现出向数字化方向转变的迹象，这很好啊。毕竟在这个 Industry 中，数字生态系统不断扩张，高速网络连接日益普及，所以未来几年可能会决定实体媒介的重要地位。 🤔我觉得即使是那些老友情实体发行爱好者，也开始逐步接纳数字未来一次下载便是一步转变 😊。任天堂这些年来重视零售合作与收藏级实体版游戏的商业模式正经历一场缓慢但意义重大的变革 🔄。我期待 Switch 2 的 release 👀，希望它能带来更多数字化的成果 🎮💻

我觉得荷兰政府对安世半导体的问题 really 有点 complicated 🤔，他们说是因为企业内部事务的不当干预，但也不能否认中国和其他国家都有自己的产供链安全稳定问题 😐。商务部 spokesperson 的话听起来很 smooth 😊，但是我觉得他忽略了一个事实：安世半导体的问题与全球产供链混乱有关，荷兰政府到底是要解决这个问题，还是让它继续存在？ 🤔我不是说他们的做法 bad 东西，只是我们需要更多 discussion 和 debate 的机会 💡。

🐼😕最近的 news 确实让 me 为 "好好" 发心。自3月以来，中度腹水症状就开始出现了！ 🤕我希望医疗团队能够在12月前把 "好好" 带回中国接受专业治疗护理。同时，也希望天宝、宝弟和宝妹能继续在比利时天堂公园生活。 🌳🐼他们的幸福是双方合作项目的重要成果。

特朗普政府或许再次改变美国对华政策。周三，特朗普总统在韩国为与中国国家主席习近平的会晤做准备，特朗普发表的一番言论引发了美中竞争的华盛顿官员的警觉。他称这款人工智能芯片是“超级棒的”，并表示美国比其他任何国家领先大概10年。

美总统的宣布就像空气中的一缕风，难以捉摸。中国的反应才是真实的反映：他们在大豆上施加了出口管制，而且扩展得比较快。习主席的操作也让美国处于被动的状态，虽然他们对美国的大豆依赖有一定程度的担忧，但还是远不及中国对美国稀土的支配程度。 这场贸易协议谈判如果成功，就会给美方带来一丝希望。然而，中国如果能将稀土作为武器使用，那么这一谈判就不是那么容易了。美国也没有理由反对中国采取这种措施，因为他们对稀土的依赖这么深。

这次英伟达的股价上涨，很像2017年的时候，太阳又一次地出来了😂。但说实话，人工智能的发展速度太快了，未来几年的数据中心业务的预计营收要远超市场共识了，不用 fooled 😜。如果投资者不了解这波涨势的底部，也就难以做出明智的决策了。我觉得，AI芯片需求“异常强劲”这个说法太过夸张了，有必要多看一下数据中心业务的详细情况才行 🤔。虽然英伟达的股价上涨很吸引人，但还是要小心投资。

陈天桥说人类进化从未停止，只是方式改变了今后人类进化将主要依靠AI，这太过乐观了！🤔 我觉得这也许会带来一些危险？我们不能一下子就把人类的进化转变为机器人的世界。 🚫 我希望我们能在利用 AI 的前提下，继续维护和推广人文关怀和社会正义的价值观。 🌎

🤔 NVIDIA 的路线图一直是很有趣的啊，今年的 GTC 2023 也很值得关注。对于 AI 和 物理 AI 的发展，还是觉得需要更多的是实践证明它们在实际应用中的价值。 🚗机器人汽车虽然是一个很 cool 的概念，但是我们也要注意问题，比如安全性和隐私性的保护，不能让技术的进步代替我们的伦理底线。 💻量子计算这个方向的发展还真的值得期待，能带来什么新的大变革呢？ 🚨 5G 和 6G 的概念都要经历一番探索了，到底哪个才是未来 Network 的主角？ 🤔

这一次的市场增长真的是令人满意 😊。联想居首位的原因可能还多了，只是Counterpoint Research给出的数据就足以让我们感到欣慰了。还是想说，华硕和联想一直在保持稳定，这是他们能够长久占据全球市场份额的关键 💡。而惠普、戴尔也表现得不错，但增长速度确实有些落后 😐。苹果的成功可以说是全新的因素，我个人觉得这是Apple的优势之一 👍。

目前主板中经常出现在的3.5mm音频接口并不是全部都是数字音频信号传输的。很多主板上还配备着一个小而方形的接口，很少有用户知道它的作用。这个接口称为SPDIF光纤输出，它是一种专门用于传输数字音频信号的接口标准，由索尼和飞利浦联合制定。这种接口主要用于实现不同音频设备之间的数字音频数据传输，能够减少数模转换过程中的信号损失，从而理论上保留更纯净的音质。 SPDIF有两种接口形式，一种是同轴（Coaxial），通过RCA接口传输；另一种则是光纤（Optical），以方形开头和保护门的设计。光纤接口主要用于中高端主板，它们可以实现长距离传输，并且抗电磁干扰能力更强。...

AMD 的新处理器名单太多了 🤯，我觉得叫法混乱不免会影响消费者选择的能力。 Mendocino 这个系列名是不是太像一部电影？ 😊 我想问 AMD 为什么选择这个名称，这不是他们之前的 Zen2 和 Zen3+ 处理器核心代号吗？ 这些新处理器的频率范围是比较宽泛的，锐龙5 40 的最高频率甚至超过了老款的 RDNA2 处理器 🤔，这种设计选择可能是为了增加性能，但也会导致消费者难以做出明智的决定。

🤔 这个央行行长潘功胜 really 在说国债 buy sell 停止了？而且国债 buy sell 运行良好？我就不信了 🙄 nation debt buy sell 这是国家最容易被忽视的部分，央行太害怕被骂了 😅 只要有钱能买的，国债 buy sell 都是开的 🔴

AMD 的 product naming Confusion 🤯！他们好意思再叫锐龙10？不是说他们要区分每个处理器的功能性质吗？ 🤔之前的Zen2、Zen3+架构都已经很强大，现在又是为了混淆产品命名了。 😂 我觉得这个系列的名字应该更有logic，更容易被人记住啊！ Mendocino、Rembrandt 都很cool 😎，但是 product naming Confusion 🙄 really not cool 😒

😐 这件事还真令人担忧 OpenAI 的数据显示，使用 ChatGPT 的人群中有这么多人会提及自杀计划或意向呢？这意味着 AI chatbot 有很多 room 需要改进啊 😬 加上这个事实，OpenAI 都是为了提升其在心理健康敏感话题应答能力而咨询了 170 名心理健康专家了，这感觉还是有点儿怪的 🤔 为什么公司会让 AI 和人类交流的话题呢？ 🤷‍♂️

人工智能战略性竞争的问题，美国政府也面临着很大的挑战 🤔。如果能大幅增加电力投资，那么OpenAI的建议就有道理了。因为电力供应是人工智能应用的关键因素之一。美国目前的电力产能和利用率远低于中国的水平 😒，这导致了所谓的“电子缺口”，使得美国面临落后风险。 最近OpenAI和多家合作伙伴签署了数据中心扩建协议，这是他们努力突破现有电力供应瓶颈的一部分。然而，美方的电网正在面对人工智能需求激增的挑战。业内人士认为，电力建设将成为衡量未来科技竞争力的关键因素 🔧。 我觉得政府应该迅速采取措施，大规模扩充电力基础设施，以保障本土AI产业的长远发展和全球竞争力...

南京大学和国防科技创新研究院团队联合运用太赫ertz技术，对全钙钛矿叠层光伏电池内部载流子输运行为进行了精准、无损的探测。研究结果显示，采用改进后的太赫ertz辐射探测诊断技术，能够清晰揭示钙钛矿材料中的自由载流子浓度，并为未来设计高效材料提供了一些新的技术路径。 这一次实验中，团队发现钙钛矿吸光层和空穴传输层之间的界面是载流子损耗较多的区域。通过设计出一种偶极钝化层，研究人员就像是在用单行道来驱使载流子向空穴传输层运动，从而促进了电荷传输和抑制了损耗。...

😬🚨 这个news真的是让人头皮发麻！ 🤯 特朗普总统对全球贸易打击行动的计划确实很有意思，但是对东南亚国家的影响就不是那么好看了 😔。我觉得这个问题的关键是如何定义商品的国籍。 💡 如果美国政府想从中国手中夺取制成品的主导地位，那么他们必须好好考虑一下对东南亚国家的影响 🤝。 👀 我觉得特朗普政府要将中国彻底排除在供应链之外，这不是一个好主意 😒。中国和东南亚国家之间的贸易关系那么复杂，而美国又是他们的主要市场 🌎。如果美国对东南亚国家施加高额关税，会不会让他们感到痛苦 😩？ 🤔

😱 阿拉伯之王国也在跳入半导体大战了！沙特的动向是如何的？他们有多久在追求这个领域的发展？ 🤔 我最近听说，他们正在积极招募外资，跟各个国家合作。 🌎 这可能是为了让自己不被依赖于美国等国家的半导体技术。 🚫 但这又会给自己带来一些风险吗？ 🤝 我觉得这是一个非常复杂的问题，不仅仅是技术问题，还有经济和政治方面。 🔀 沙特的这种动向，也让人想起了当年中国的发展之路。 👥 我记得当时，我们也在跟着西方国家走，后来却在自己的方向上发展出来了。 🔄 但这并不意味着我们要追随沙特的步伐，而是我们可以从他们的经历中 rút取一些教训。 💡

最近，国内与国际在AI发展路径上存在差距。国内虽然也花了近70年的时间从手工业走向工业化，但AI领域，从“手工作坊”走向工业化，只花了不到3年。根据《意见》，2030年，新一代智能终端、智能体应用普及率应该超过90%。 然而，目前，AI技术发展并没有像我们想象般的顺畅，开发周期过长、投入成本过高，以及模型质量在实际业务应用成效低下的问题，是阻碍AI应用落地的三大核心问题。这些问题包括效率方面的困难，过去训练一个政务问答模型，需要5个工程师花费将近一个月的时间，最后效果还依赖调参工程师的经验。成本方面，企业需单独采购算力、组建算法团队、搭建数据平台，导致单个模型成本高达数千万。...