本文作者通过多个例子论证大型语言模型（LLM）并非真正理解世界，而只是擅长预测文本序列。作者以国际象棋、图像混合模式和Python多线程编程为例，指出LLM虽然能生成看似合理的答案，但却缺乏对底层逻辑和规则的理解。即使在被反复纠正后，LLM仍然难以掌握基本概念。作者认为，LLM的成功更多依赖于工程努力，而非对世界的真正理解，并预测未来机器学习领域将出现关于“世界模型”的突破，从而真正实现通用人工智能。
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本文深入探讨了 C++ 中 thread_local 变量的性能问题。作者通过分析汇编代码，揭示了 thread_local 变量在不同场景下的性能差异，特别是带有构造函数的 thread_local 变量以及在共享库中的使用，其性能开销远超预期。作者发现，即使简单的访问操作，也可能因构造函数的调用、共享库的动态加载等因素，导致性能急剧下降。文章最后总结了性能优化建议，并探讨了未来改进方向，希望能帮助开发者规避 thread_local 的性能陷阱。
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本文讲述了一位工程师学习和使用Forth编程语言的经历。作者最初被Forth的简洁性和可扩展性所吸引，深入研究了pForth的源代码，惊叹于其编译时自修改代码的能力。然而，在实际项目中，作者发现Forth更适合数值计算，难以胜任文本处理等任务。在设计一个自定义硬件的嵌入式系统时，作者利用Forth设计了该系统的CPU指令集，但最终发现使用C语言更高效，放弃了Forth。作者认为，Forth适合追求极致效率的极简主义者，而他自己更倾向于务实，选择更广泛使用的编程语言。
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文章介绍了一种简单但有效的代码性能分析方法：Ctrl-C 分析法。作者承认，虽然专业的分析工具更为强大，但在面对许多实际问题时，Ctrl-C 分析法简单易用，无需复杂配置，且能快速定位问题。文章列举了使用 Ctrl-C 分析法解决 JSON 解析缓慢和链接器问题的例子，并探讨了 Ctrl-C 分析法与其他分析工具的优缺点。
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本文深入探讨了 NVIDIA GPU 中的并行编程模型 SIMT，将其与 SIMD 和 SMT 进行比较。文章首先阐述了 SIMT 的三个关键特性：单指令多寄存器集、单指令多地址和单指令多流路径，这些特性使得 SIMT 比 SIMD 更灵活。随后，文章分析了 SIMT 和 SMT 在高延迟指令处理上的差异，指出 SIMT 依靠大量线程和高吞吐量来掩盖高延迟，而 SMT 则采用上下文切换。最后，文章总结了 SIMT 在低占用率、流分歧和同步选项上的局限性，并肯定了 SIMT 作为一种独特高效的并行架构的价值。
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此网站文章探讨了人工智能在手绘动画中的应用，特别是在补间动画中的应用。文章回顾了该领域的最新进展，包括使用人工智能生成真实感的面部表情和身体动作，以及使用人工智能优化工作流程。文章还讨论了人工智能在该领域的未来潜力，指出人工智能可以帮助动画师创建更逼真、更高效的动画。
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