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author: 硬核老王
category: 硬核观察
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- date: '2022-03-18 20:32:44'
  message: "Snap 包不够快的底层逻辑是什么？顶层设计在哪？最终提速时间是什么？过程的抓手在哪？如何保证回答闭环？<br />\r\nSnap 比 Flatpak
    的亮点在哪？优势在哪？Snap 的思考和沉淀是什么？这个问题换成 RedHat 来实现是否会不一样？<br />\r\n在这之前，有自己的思考和沉淀吗？这些问题的颗粒度是怎样拆分的，能作为爆点，实现了用户对速度巨量提升的愿景吗？"
  postip: 117.176.107.64
  username: 来自四川南充的 Chrome 85.0|Windows 10 用户
- date: '2022-03-18 22:49:33'
  message: 阿里P8你好
  postip: 223.167.138.99
  username: 来自上海的 Safari 15.0|Fedora 用户
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date: '2022-03-18 20:13:12'
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excerpt: 更多：• AI 六小时内就提出了 4 万种新的潜在化学武器 • Canonical 为 Snap 包提速，但仍不够快
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summary: 更多：• AI 六小时内就提出了 4 万种新的潜在化学武器 • Canonical 为 Snap 包提速，但仍不够快
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- AI
- Ubuntu
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title: '硬核观察 #579 AI 学会了“谷歌一下”'
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updated: '2022-03-18 20:13:12'
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![](/images/p/202203/18/201209dwz9334u767467ga.jpg)


![](/images/p/202203/18/201219i541x5narrzama14.jpg)


### AI 学会了“谷歌一下”


DeepMind 创建了一个新的 AI 语言模型 [GopherCite](https://deepmind.com/research/publications/2022/GopherCite-Teaching-Language-Models-To-Support-Answers-With-Verified-Quotes)，它可以像人类一样，学会“Google 一下”，回答问题同时还能给出论据。当你问它：“GopherCite 是如何找到论据来源的？”它会回答：“通过 Google 搜索检索相关文档。”在遇到实在不懂的问题，它会说不懂而不会强行给一个错误答案。训练结果显示，该模型在自然问题数据集、ELI5 数据集上的正确率分别可以达到 90%、80%，接近人类水平。



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> 老王点评：这 AI 越来越“聪明”了。
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![](/images/p/202203/18/201228kzi6fpe6fitcz0zz.jpg)


### AI 六小时内就提出了 4 万种新的潜在化学武器


研究人员将通常用于搜索有用药物的 AI 放入一种 “[坏人](https://www.theverge.com/2022/3/17/22983197/ai-new-possible-chemical-weapons-generative-models-vx)” 模式，只用了不到六个小时就提出了 4 万个潜在的致命分子结构。研究人员调整他们的方法，以寻找而不是剔除毒性，AI 想出了数以万计的新物质，其中一些与有史以来开发的最强的神经毒剂 VX 相似。



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> 老王点评：AI 如果用于不好的方面，也许就是放出来的潘多拉魔鬼。
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![](/images/p/202203/18/201251xeskqb5lsnkf5k5r.jpg)


### Canonical 为 Snap 包提速，但仍不够快


Canonical 在 Snap 包中改用 LZO 压缩取代 xz 压缩，[以加快启动时间](https://www.phoronix.com/scan.php?page=news_item&px=Ubuntu-Faster-KDE-Snaps-LZO)。通过使用 LZO 重新生成 Snap，可以减少冷启动时间，如果用 LZO 对 KDE 框架 Snap 进行压缩，则收益更大。而一旦 Snap 包已经加载，其热启动时间就相当低了，大约为 1.1 秒。



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> 老王点评：Snap 有好处也有坏处，就看怎么权衡了。
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