减肥可能有益於你的心脏 即使体重反弹也是如此

根据发表在《循环》杂志上的一项研究回顾: 《心血管质量和结果》,通过改变生活方式实现的减肥对心血管的益处至少持续了五年。根据一项关於行为减肥计划的研究回顾,减肥与心血管疾病和2型糖尿病风险因素的减少相关,至少持续5年–即使一些体重被恢复了。

通过强化行为减肥计划减肥的人与没有参加计划或参加较低强度的行为计划的人相比,收缩压水平、总胆固醇与好胆固醇的比率以及HbA1c水平(一种糖尿病标志物)都有所降低。

根据发表在《循环》杂志上的一项系统性研究回顾: 美国心脏协会的同行评议杂志《心血管质量与结果》(Cardiovascular Quality and Outcomes)上发表的一项系统性研究显示,即使有些体重会反弹,在强化行为减肥计划中做出生活方式的改变,也能使心血管疾病和2型糖尿病风险因素至少在五年内减少。

根据美国心脏协会的2023年统计更新,在全球范围内,超重和肥胖在2020年导致了240万人死亡。与肥胖症作斗争的人或超重的人更容易受到高胆固醇和高血压的影响,这增加了心血管疾病的可能性。他们也有发展胰岛素抵抗的风险,这是2型糖尿病的前兆。

行为减肥计划可以通过鼓励人们改变生活方式和行为,如吃健康食品和增加体育活动,帮助人们减轻和保持健康体重。在行为减肥计划之後,重新获得一些体重是很常见的。一些观察性研究表明,这种先减重後复胖的体重变化模式可能增加心血管风险。然而,根据这项分析的作者,缺乏随机试验和长期跟踪研究的数据。

“许多医生和患者认识到,体重减轻後往往会出现体重反弹,他们担心这使得减肥的尝试变得毫无意义,”该研究的共同高级作者、英国牛津大学饮食和人口健康教授苏珊-A-杰布博士说。”这种概念已经成为向人们提供减肥支持的障碍。对於有超重或肥胖问题的人来说,减肥是减少2型糖尿病和心血管疾病风险的有效途径”。

在这次审查中,研究人员评估了2018年可获得的国际科学研究,以比较遵循密集行为减肥计划的人与遵循不那麽密集或没有减肥计划的人之间的心血管疾病和2型糖尿病的风险因素。分析中的研究包括饮食和/或运动干预,部分或全部代餐,间歇性禁食,或以减肥为条件的经济奖励。这些研究发生在不同的环境中,包括不同的提供模式(面对面,基於应用程序,电话等)。

研究人员综合了124项研究的结果,总人数超过50000人,平均随访时间为28个月。他们利用这些综合结果来估计减肥後心血管疾病和2型糖尿病的风险因素的变化。不同研究中的平均体重下降幅度为2-5公斤,或5-10磅。体重的恢复平均为每年0.12至0.32公斤(0.26磅至0.7磅)。参与者的平均年龄为51岁,身体质量指数为33,被认为是肥胖的。

与参加强化程度较低的计划和没有参加减肥计划的人相比,通过强化减肥计划减肥的参与者的心血管疾病和2型糖尿病的风险因素较低。这些较低的风险因素在减肥计划结束後至少持续了五年。

根据审查的研究的汇总结果,平均而言:

收缩压,即血压读数中的最高数字,在参加强化减肥计划一年後降低1.5毫米汞柱(毫米汞柱),五年後降低0.4毫米汞柱。

此外,HbA1c(一种用於测试糖尿病的红血球中的蛋白质)的百分比在参加强化减肥计划後一年和五年内都降低了0.26。

总胆固醇与好胆固醇–被称为高密度脂蛋白(HDL)胆固醇–的比率在参加强化减肥计划一年和五年後降低了1.5点。

杰布解释说,这些变化很重要,因为它们代表了人口水平的改善。

在一项初步发现中,被诊断为心血管疾病或2型糖尿病的风险降低,即使在体重恢复後也似乎仍然较低。然而,很少有研究对人们进行了超过5年的跟踪,”需要更多的信息来确认这种潜在的好处是否持续存在,”Jebb说。

“大多数试验着眼於新的治疗方法是否有效,并关注短期内的体重变化,而不是对後期疾病的影响,”Jebb说。”个别研究往往样本太小,无法检测出各组之间在心血管疾病发病率方面的差异,因为幸运的是,它们只影响到整个群体的一小部分,而且研究可能不会持续足够长的时间,以看到对”硬”结果的影响,如新诊断的2型糖尿病或心脏病发作。”研究结果应该提供保证,减肥计划在控制心血管风险因素方面是有效的,并且非常可能减少心血管疾病的发病率。

证据表明,通过遵循美国心脏协会的”生命基本8项健康指标”可以改善心血管健康:吃健康的食物,积极锻炼身体,不吸烟,有足够的睡眠,保持健康的体重,以及控制胆固醇、血糖和血压水平。

该分析有几个局限性:审查中包括的信息在2019年之後没有更新,而且审查侧重於以英语发表的研究论文,因此以其他语言撰写的合格研究可能被遗漏。

一篇随附的社论指出,关於各种减肥干预措施、其长期影响以及这种影响如何因体重反弹而减弱,仍有许多东西有待了解。行为性减肥计划构成了临床实践中体重管理的主干。然而,它们往往是资源密集型的,而新兴的药物疗法是昂贵的,据编辑部作者Vishal N. Rao, M.D., M.P.H.和Neha J. Pagidipati, M.D., M.P.H.称,他们都来自北卡罗来纳州达勒姆的杜克大学医学院的心脏科部门。

他们写道:”本研究对药物治疗後可能出现的体重反弹的影响具有有趣的意义。”仍然未知的是,在减肥干预(行为或药物)後,这些体重和心脏代谢风险因素的暂时改善是否会导致长期的临床获益。换句话说,减掉又恢复,是否比根本没有减掉要好?”

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外形不错但握感平平

始终都是 Redmi 系列手机,所以起初笔者对 Redmi Note 12 Pro 5G 外形都没有太多期望,不过看到真身之後就觉得此机还算不错,平面屏幕、直身机框、平面机背,加上笔者手上手上的是「午夜黑」版本(还有极地白、天空蓝),整体带几分形格感觉。不过握感来说,此机使用胶质机框,所以使用手感是平平。Redmi Note 12 Pro 5G 采用6.67寸屏幕,并内置 5,000mAh 电池下,机身重量为187g,与同系的 …

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兽医都无法确定病因,於是 @peakcooper 死马当活马医去问热门 AI 聊天机器人 ChatGPT,将 Sassy 几天验血结果输入,请 ChatGPT 诊断。ChatGPT 综合网路资料认为 Sassy 症状可能和免疫性溶血性贫血(IMHA)有关,@peakcooper 於是拿着 ChatGPT 的建议去找另一名兽医,证实 Sassy 的确罹患此病,服药後康复中。难怪 @peakcooper 推文一开始就说「#GPT4 救了我爱犬的命」。

  • Man claims

房地产行业专题报告:地产周期的「第三次转型」

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1. 地产周期「过热循环-亚健康循环-良性循环」

1.1 土地出让金与基建脱钩,地产产业链对 GDP 影响转 向锚定施工节奏

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我们从支出法测算地产产业链对 GDP 的拉动,该结论能与生产法相互印证, 地产产业链占 GDP 规模 17.9%。地产产业链对 GDP 的影响可以拆分为对资本形 成和最终消费的影响,具体表现为五大领域:1)资本形成——地产工程投资:地 产投资扣除土地购置费後部分,影响当期 GDP 资本形成总额,也是拉动工业品需 求的主要力量,在 GDP 中占 7.6%。2)资本形成——商品房销售增值:新房销售 後并不直接计入当期 …

通信行业云基建专题报告:AI加速发展下,云基建产业新趋势

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AI加速超算/智算中心发展趋势

AIGC等新场景:有望成为新一轮的云基建建设驱动力

AIGC等新应用场景的出现,成为未来云基建投资的重要推动力。数据中心作为流量的基石,算力的重要载体,核心受益於算力和流量的扩张,近十年行业经历了几轮快速的发展增长,分别受益於移动互联网、疫情带来的线上流量增长等;随着AI等新应用场景的出现,为行业赋予了新的增长动能,有望带动行业新一轮建设升级。

ChatGPT:基於NLP的大模型训练

ChatGPT:基於自然语言处理(NLP)下的AI大模型,产品能够通过大算力、大规模训练数据突破AI瓶颈,通过理解和学习人类的语言来进行对话,实现聊天交流、撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文等任务。ChatGPT引入新技术RLHF (ReinforcementLearningwith Human Feedback,即基於人类反馈的强化学习)进一步提升了人工智慧模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致,促进了利用人工智慧进行内容创作、提升内容生产效率与丰富度。

AI投资:海外巨头布局,国内有望迎来加速

国内企业积极陆续布局AI等应用场景投资,後续有望持续加大。在中国,浪潮、中科院、阿里达摩院等陆续推出源1.0、紫东太初、M6等。其中,浪潮「源1.0」巨量模型,参数量和数据集分别达到2457亿和50000GB,相比於美国GPT-3,源1.0参数集规模高40%,训练数据集规模领先近10倍。

AI加速下IDC产业趋势:智算/超算数据中心占比有望进一步提升

随着AI、ChatGPT等大模型场景的发展,未来我国超算/智算中心的占比有望进一步提升: 智能计算中心:服务於人工智慧的数据计算中心,包括人工智慧、机器学习、深度学习等需求,以 GPU 等AI 训练晶元为主,为AI计算提供更大的计算规模和更快的计算速度,以提升单位时间单位能耗下的运算能力及质量为核心诉求; 超算中心:为集中放置的超级计算机(由通用或专用的高性能硬体和软体组成的,为处理复杂的数据、演算法和应用等提供算力的高性能计算平台提供运行环境的建筑场所)设备提供运行环境的场所。

我国目前建成的智算中心超过20个,未来比例有望进一步提升

截至2021年底,我国在用数据中心机架总规模达 520 万标准机架,在用数据中心伺服器规模1900万台,算力总规模超过140 EFLOPS,其中在用超大型和大型数据中心超过 450个,智算中心超过20个,投资主体包括云厂商、AI企业、政府等,典型的数据中心案例包括; 阿里云张北超级智算中心可提供12EFLOPS(每秒1200亿亿次浮点运算)AI算力,将超过谷歌的9 EFLOPS和特斯拉的1.8 EFLOPS,成为全球最大的智算中心,可为AI大模型训练、自动驾驶、空间地理等人工智慧探索应用提供强大的智能算力服务;商汤「新一代人工智慧计算与赋能平台」临港超算中心总算力规模超过 3700PFLOPS。总投资金额超过 50 亿元人民币,一期将安置5000个等效8000W 的机柜。算力中心建成并投入使用後,可同时接入850万路视频,1天即可完成 23600 年时长的视频处理工作; 南京智算中心已运营AI计算能力达每秒80亿亿次(AI算力远超传统数据中心提供的基础算力供给),采用浪潮AI伺服器算力机组,搭载寒武纪思元270 和思元290智能晶元及加速卡。1 小时可完成100亿张图像识别、300万小时语音翻译或1万公里的自动驾驶AI 数据处理任务。

ChatGPT场景下智算中心投资趋势测算

大模型训练算力需求测算

根据openAI披露,ChatGPT …

与雅达利合作,VR游戏《Pixel Ripped 1978》将於2023年推出

(映维网Nweon 2023年03月23日)像素风格VR游戏《Pixel Ripped》背後的工作室ARVORE宣布与雅达利ATARI达成合作,双方将於今年夏天带来名为《Pixel Ripped 1978》的游戏,并再次将你沉浸在经典的孩提游戏回忆之中。

「Pixel Ripped」系列的一个标志性特点是像素风格游戏。在70年代末到80年,游戏通常限制在256色或更少。按照今天的标准,像素风格非常明显。但时至今日,这种色彩斑斓、抽象的画面依然在大量玩家心中占据着一个特殊的的位置。

为了进一步利用这种像素美术来表达怀旧之情。位於巴西圣保罗的ARVORE与老牌游戏主机和游戏开发商雅达利达成了重大的品牌合作夥伴关系。

如预告片所示,你会看到一台经典的雅达利2600及相关游戏,如《水晶城堡》和《亚尔复仇记》等等。

当然,尽管上述游戏并非雅达利2600(1977-1992年)中影响力最大的作品,但这一合作关系本质上允许工作室进一步还原孩提的回忆,并向70年代末和80年代初的游戏致敬。

团队在描述《Pixel Ripped 1978》时写道:「Dot必须与『Bug』联手,这位古怪的梦想家开发了最初的『Pixel Ripped』系列。你需要帮助Dot应对多维挑战,保护Bug的童年记忆不受邪恶的Cyblin Lord伤害,因为Cyblin是一个能够突破屏幕入侵现实世界的坏蛋。」

雅达利首席执行官韦德·罗森(Wade Rosen)补充道,《Pixel Ripped 1978》主要是面向是「Pixel Ripped系列的粉丝和广泛的雅达利社区」。

《Pixel Ripped 1978》计划在今年夏天登陆PCVR、PSVR 2和Meta Quest 2。…

汽车安全供应商奥托立夫基於HoloLens 2重新定义一线员工生产力

(映维网Nweon 2023年03月21日)在汽车制造业中,真正的数据驱动意味着什麽?如果信息技术(IT)和操作技术(OT)结合在一起,综合制造、物理和运营数据,这是否可以优化车间效率和资源消耗呢?瑞典汽车安全供应商奥托立夫希望找到问题的答案。他们知道,能够将强大的3D数据可视化与物联网、人工智慧、分析等结合在一起的混合现实和数字孪生技术可以提供帮助。

奥托立夫面临的挑战是选择正确的平台和硬体,从而支持其持续创新的目标。他们需要一个能够整合IT和OT数据系统、推动业务流程优化、支持远程协作、优化生产线设计的解决方案,以智能地向一线员工推荐解决方案,改善日常任务的执行。显然,说起来容易,做起来难。

这家瑞典公司在全球拥有80多家生产工厂、20个碰撞测试中心和13个研发中心,任何程度的转型都需要付出相当大的努力。奥托立夫同时必须考虑如何培训数百名一线员工,使其适应使用虚拟工作站而非物理设备的新工作方式。

最终,他们选择了微软HoloLens 2和DataMesh FactVerse。

克服远程操作管理和新员工培训的挑战

为了跟上快速转型的行业步伐,奥托立夫不仅仅是在寻找一种开箱即用的MR解决方案来满足业务需求。他们已经确定HoloLens 2和Dynamics 365 Remote Assist是支持虚拟员工协作和加快工厂问题修复的基础工具。但他们同时计划调整自己的数字孪生平台以支持生产流程。

这家公司志在重新定义生产力,减少构建原型的时间和成本。他们所寻求的平台将在不需要复杂配置或编码的情况下实现高度技术化的开发工作负载。他们同时希望解决另一个普遍存在的商业痛苦:南通工厂的员工培训。

当对特定生产流程的设备进行岗前培训时,他们通常会以视频形式进行理论演示。然而,这一培训期可能长达两到四周,并需要六名或以上专家亲临现场。所述过程昂贵、耗时和低效,而且没有考虑到快速贬值的培训设备和培训空间的额外成本。平均而言,为一种类型的培训设备建造一间培训教室需要超过10万美元。

所以,奥托立夫正在寻找一个低代码的元宇宙平台来帮助他们重新思考如何完成培训。他们最感兴趣的是,HoloLens 2的数字孪生和混合现实能否同时提高生产车间的运营效率,并提供高质量的培训体验。这似乎是一个艰巨的任务,但他们从先前的合作中知道,有一个夥伴能够满足他们的需求:DataMesh。

使用DataMesh FactVerse和HoloLens 2实现更快的迭代和更智能的培训

奥托立夫和DataMesh联手讨论下一代数字孪生平台的设计。他们开始制作数字孪生场景以加快实现价值的时间,并取得了超出公司想像的成就。未来,奥托立夫考虑将数字孪生技术和混合现实技术应用於更多场景,包括远程监控、维护和生产线模拟等。

这个平台:

奥托立夫重新定义一线员工的生产力

凭藉DataMesh提供的专业知识和工具包,奥托立夫能够完全拥有自己的数字孪生和混合现实平台,这有助於他们提高运营效率,减少研发、采购、生产和销售方面的资源消耗,从而实现可持续的新解决方案开发和培训部署。

降低应用程序开发和现场运营成本

上述方案为奥托立夫带来了巨大的收益:

可持续发展的必要性

碳减排和可持续发展是制造业的热门话题,尤其是对於奥托立夫这样的公司来说。他们的愿景是「拯救更多生命」,侧重於改善健康和将交通事故造成的全球伤亡减半。这就是为什麽奥托立夫设想的数字孪生技术和混合现实的用例远远不仅仅局限於提高车间工人生产力的范畴。他们希望自己的投资有助於节约管理生产、供应链和客户服务所需的资源和设备。

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花费12年 完整的幼年果蝇大脑地图首次公布 解开人类意识的第一步

随着世界上第一份完整的、高解析度的幼年果蝇大脑地图的公布,科学家们离理解意识又近了一步。这是有史以来构建的最复杂的动物大脑连接组,为人工智慧和神经科学发展的一个革命性的新领域铺平了道路。

这个新的线路图是剑桥大学和约翰霍普金斯大学的科学家们的工作成果,它是迄今为止第四个完整的连接组。此前,更简单的秀丽隐杆线虫、幼年海鞘Ciona intestinalis和海洋蠕虫Platynereis dumerilii的大脑之前已经被绘制出来,但是这些大脑最多有几百个神经元和几千个突触(连接)。

幼年果蝇(Drosophilia melanogaster)的高解析度连接组成像显示了3016个神经元和它们之间的548000个连接。对於渴望全面绘制一种与人类共享大量基本生物学知识的昆虫的大脑的科学家来说,这已经是一个漫长的过程了。

“已经过去50年了,这是第一个大脑连接组。”约翰霍普金斯大学生物医学工程师约书亚-T-沃格尔斯坦说:”这是一面旗帜,我们可以做到这一点。所有过程都在为这而努力。”

这项具有里程碑意义的工作花了12年时间才完成,其中涉及的复杂过程令人震惊。首先,该团队使用电子显微镜将六小时大的雌性果蝇幼虫的大脑直观地切成了盐粒大小,不仅是几个部分,而是成千上万个部分。

虽然电子显微镜捕捉到了每个切片的图像,但仅成像一项,3016个神经元中的每一个仍然需要一天时间。

剑桥大学和约翰霍普金斯大学的科学家们跨领域的联合研究,包括神经科学、微生物学和计算机科学,看到了高清晰度的完全实现的大脑地图。成像显示了每一个神经元和连接,并对思维处理和行为提供了迷人的见解,例如最繁忙的电路如何通往和离开大脑的学习中心。

果蝇具有复杂的学习和决策行为,它们是神经科学研究中研究最多的动物之一。更重要的是,该地图揭示了让人联想到机器学习架构的电路特徵,这甚至可能为新的人工智慧提供参考。

Vogelstein说:”我们对果蝇代码的了解将对人类的代码产生影响。这就是我们想要了解的–如何编写一个导致人类大脑网路的程序。”

绘制老鼠大脑的研究正在进行中,并可能在未来十年内实现。但这是一项艰巨的任务,其规模估计又要比幼年果蝇大一百万倍。

目前的计算工具可以追踪数以百万计的神经通路,但不能像人脑那样拥有数万亿的神经通路。我们不太可能在很长一段时间内看到一个完整的人类连接组–这可能会映射出我们复杂意识的关键。

这项研究发表在《科学》杂志上。…

微软抢进搜寻引擎,市值马上暴增 800 亿美元的原因

市值一夕间暴增超过 800 亿美元,微软 2023 年开春就写下惊奇。

这间成立将近半个世纪的老科技公司,浏览器IE被Google Chrome打到从地表消失,搜寻引擎领域几乎没有立足之地。现在微软执行长纳德拉挟着AI,要一口气收复浏览器和搜寻市场失土。

台湾时间7日凌晨,微软发表ChatGPT和GPT-3.5升级版支援的全新搜寻引擎Bing和Edge浏览器,市值暴增。

两天後,Google宣布推出自家聊天机器人Bard,发表会却大出包,答错该如何向9岁小孩解释韦伯望远镜的最新发现,市值瞬间蒸发1,000亿美元。

「这是搜寻的新时代」,微软执行长纳德拉(Satya Nadella)表示,网页搜寻数十年来不变,但AI驱动,可帮助资讯传递比传统更顺畅且迅速。他甚至形容,这是自15年前云端运算刚推出以来,他看过最重大的发展。

微软挟三大优势进逼Google

《华尔街日报》、《经济学人》等外媒指出,说微软是Google最大威胁,一点也不为过。

第一个优势,资源能与Google匹敌。微软是全球第二大云端供应商,仅次亚马逊,也早在2009年就推出搜寻引擎Bing,拥有广大网路基础设施,含大量计算能力、储存系统、网路爬虫程式等。

且科技巨头中,除了全球市值第一的苹果,只有微软能超越Google每年600亿美元自由现金流量。英国竞争及市场管理局(CMA)调查,若上述搜寻基础设施要从零打造,与Google竞争市占,需花费上看300亿美元的巨额成本。

第二个优势,Open AI强力助攻。1月微软宣布投资Open AI数十亿美元。微软早在2016年就布局AI战场,并看上这间小小AI开发商的无穷潜力,2019、2021年分别注资两阶段。

Open AI不只开发聊天机器人,还有文字转图像模型DALL-E、写程式模型Codex等。如今,这些应用不仅都会与微软服务产品强化整合,还同步加速技术最佳化。

如线上会议室Teams的AI进阶版「Teams Premium」订阅服务,可自动产生会议纪录、字幕即时翻译、个人化时间轴标记等,帮用户大幅减轻工作负担。

又如原本ChatGPT资料库只到2021年,但最新AI版Bing已克服缺点,采用升级版GPT-3.5、号称「普罗米修斯」模型,不仅汇整最新资料,也降低出现不符合事实的幻觉率,像是藉附注来源连结,或以人工协助AI选择更恰当的回答、更可靠的资讯。

相比之下,Google因担心聊天机器人产出争议性内容,迟迟未推出Bard;发表会时Bard的回答除了没有附注来源连结,甚至答错天文学问题,似乎暗指准备仍不足。Google後续详细AI进展计画、时间轴仍未明朗,反让多数投资人更愿意埋单微软的AI野心。

Google陷入创新者困境

微软第三个优势,恐怕也是Google最大的弱点,是不受底层商业模式束缚。Google搜寻引擎市占高达九成,这优势却陷入「创新者困境」;反观微软没有这担忧,可较无悬念发展AI。

Google获利主力来源,是搜寻点击产生的广告收入,但AI驱动将大幅减少搜寻点击次数。AI也会大增搜寻运算成本支出。当每10%搜寻变成AI驱动,到2025年,会为Google增加7亿至116亿美元营运支出,端看AI平均回覆字数多寡。

而微软下一步会怎麽走?《经济学人》指出,可能会押注聊天机器人辅助的搜寻引擎吸引更多用户。虽然有办法压低成本前,无疑会牺牲获利,但只要能从Google手中夺下可观的搜寻市场,就有望转亏为盈。微软预计,市占率每增加1个百分点,便能创造20亿美元年度广告收入。

然而,成功也可能带来新问题。《华尔街日报》形容,这是把双面刃,因微软影响力过於巨大,欧美面临多起反垄断控诉,现在恐怕得再多聘请几个律师;甚至AI大战仍是起跑阶段,难保日後不会被Bard技术超车,夺回用户的心。

  • Is Google’s 20-year dominance of search in peril?
  • Microsoft’s Double-Edged Threat

RTX 4060M究竟是个什麽水平?和RTX3060M相比有多大提升?

文 | 小伊评科技


桌面版RTX4060还尚未发布,但是移动版RTX4060 Laptop(下称RTX 4060M)却已经悄然上架了,包括某命,某神,某船等二线笔记本品牌都已经陆续发布了搭载RTX4060M 140W满血版的终端产品。

40系笔记本

某命发布的终端产品价格价格甚至已经下探到了5999元,比一些一线平台搭载RTX3060M的笔记本价格还要低,当然了,抢购难度比较高,我相信很多人可能都抢不到,和曾经的低价RTX3070本是一个套路。

那麽RTX4060M的性能到底如何,和目前这个价位的广泛存在的RTX 3060M,RTX3070Ti相比又有多大差距和优势,我们来做一个详细的对比评测。


RTX 4060M VS RTX 3060M VS RTX 3070M参数对比:

RTX40系列移动显卡参数对照

RTX4060M:

AD107核心,8GB显存,满载功耗(115W-140W),显存位宽128Bit,3072颗流处理器,2175Mhz核心频率,4nm工艺。

RTX 3060M:

GA106核心,6GB显存,满载功耗(80W-130W),显存位宽192Bit,3840颗流处理器,1750Mhz核心频率,8nm工艺。

RTX3070M:

GA104核心,8GB显存,满载功耗(80-140W),显存位宽256Bit,5120颗流处理器,1720Mhz核心频率,8nm工艺。


由於核心架构存在较大差异,我们很难从参数上直接看出三款显卡在性能上的差异,RTX4060除了在核心频率明显高於後两者之外,在流处理器,显存位宽等方面均不如後两款显卡,尤其是相比於RTX3070,差别巨大。

RTX4060的显存位宽只有128bit,所以这也就注定了其在高解析度下的表现会比较拉跨,但是考虑到定位高端的桌面端RTX4070TI的显存位宽也就只有192Bit,这还能算短板呢?再说了,谁会在笔记本上玩高分游戏?

不过,需要注意的是,RTX4060搭载的是8G显存,更不容易出现显存危机。

总之,看参数我们根本看不出性能差别,最终还是要依靠跑分和游戏实测。


RTX 4060M VS RTX 3060M VS RTX 3070M跑分对比:

3DMark …