（本文为网易科学专稿）网易科技8月25日消息，亿万年前的三叶虫迁徙时秩序井然，这是目前已知最古老的大规模迁徙，这也为动物利用化学感应传递信息提供了新的线索。（图片来自：玛丽·阿尔塔夫/）三叶虫，化石勘探者们最喜欢的节肢动物，这种动物“主宰”地球古代海洋长达亿万年之久。一项新的研究表明三叶虫在海底迁徙时排着长长的队伍，它们秩序井然，就好像现代节肢动物一样。比如说，一群龙虾每年春天会排成一队进入浅?

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  在不到一周的时间内，OpenAI的政变大戏经历了多次反转，最终以山姆·奥特曼重返OpenAI担任CEO结束。在企业内部，有几名研究员联合向董事会提交了一封信。随着奥特曼的回归，这场权力斗争也暂时画上了句号。

  在当今互联网成为许多人获取信息的主要途径的时代，在线内容及其来源的可信度已达到了一个关键的转折点。由于ChatGPT和GoogleBard等生成AI应用的激增，这一担忧变得更加突出。”这仍然是科学传播的任务，更是一项社会和政治挑战，需要唤起用户对AI生成内容负责任使用的意识。

  人工智能领域的重要人物之一，LeCun在最新访谈中再次表达了他对开源人工智能的坚定看法。他强调了未来可能出现超越人类智能的情景，但同时指出这些人工智能不会成为人类的主宰。他的观点引起了广泛关注，让人们对AI的未来有了更深入的思考。

  据国外新闻媒体报道称，人类历史上最大宇宙飞船SpaceX星舰的第三次飞行正在准备中，马斯克对此信心满满。虽然第一次和第二次试飞隔了七个月的时间，但下一次试飞可能会在12月中旬进行。按照外媒的说法，SpaceX星舰”第二次试飞比第一次做得更好，但不幸的是，没有完成所有预定计划，终究是再次爆炸，不过随后马斯克在社交平台X上发文称，祝贺SpaceX团队！

  世界气象组织昨日发布暂定版《2023全球气候状况报告》，并宣布2023年是有记录以来人类历史上最热的一年。截至10月底的多个方面数据显示，2023年平均气温较工业化前的基线摄氏度。世界气象组织还警告说，厄尔尼诺现象于2023年春季出现，并在夏季快速地发展，可能会进一步加剧2024年的高温。

  11月15日的国家卫健委新闻发布会上，国家癌症中心党委书记张勇介绍了我国癌症的发病和死亡情况，以及如何有效防控。据介绍，根据中国肿瘤登记年报测算，全国每年新发癌症的病例数约406.4万例，发病率处于世界中等水准。目前，我国癌症正处于发展中国家癌谱向发达国家癌谱过渡的阶段，发达国家高发的肺癌、结直肠癌、乳腺癌在我国的发病率一直上升，发展中国家高发的食管癌、胃癌、肝癌等等，发病率和死亡率则都会降低。我国发病率位居前五位的癌种为：肺癌、结直肠癌、胃癌、肝癌、乳腺癌。其中男性前五位的依次是：肺癌、肝癌、胃癌、?

  Q*项目，又传出了炸裂消息——在人类看不见的角落里，AI竟然自己在偷偷编程?传言称，Q-Star想出了一种破解加密的方法，OpenAI试图就此向NSA提出预警。今天凌晨开始，一个谷歌文档链接忽然在网上疯转，这中间还包括关于OpenAIQ*的泄密文件，以及令人信服的分析汇编。对我们来说，没什么是比强大的推理智能更可怕的了。

  AI对人类世界的学习能力，到目前为止仍然停留在语言层面。喂给大模型语料——最初是和Reddit，后来扩展到音频、视觉图像甚至雷达和热图像——后者广义上说是换了种表达方式的语言。X平台上，GoogleDeepMind主页下最新鲜的一条推文是:“欢迎Gemini。

  致：各国领导人、联合国秘书长、顶级科学家与学者、知名企业家、知名媒体人。尊敬的各位领袖：在历史的长河中，每一次技术革命都带来了深远的社会变革。此致敬礼！

  近年来，由环境、社会和公司治理构成的ESG理念日益成为评价企业可持续发展和社会责任的世界通用体系。12月9日，中央广播电视总台首届“中国ESG榜样”年度盛典在央视财经频道播出。腾讯入选十大“中国ESG榜样”企业，是唯一一家入选的网络公司。“腾讯开始思考技术的更多维度，不单单是为了利润与流量，而是关照现实，关照人类与社会的福祉。当拥有了技术，就应

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  Megatron-LM 是由 NVIDIA 应用深度学习研究团队开发的一种强大的大规模 Transformer 模型。该产品用于大规模训练 Transformer 语言模型的持续研究。个人会使用混合精度，高效的模型并行和数据并行，以及多节点的 Transformer 模型（如 GPT、BERT 和 T5）的预训练。

  Google T5 是一个统一的文本到文本转换器，通过在大型文本语料库上进行预训练，能轻松实现在多个 NLP 任务上取得最先进的结果。它提供了加载、预处理、混合和评估数据集的代码，并能用于对已发布的预训练模型进行微调。

  AXLearn是Apple基于JAX和XLA构建的深度学习库,采用面向对象的方式解决软件工程在大规模深度学习模型开发中的挑战。它的配置系统允许用户从可重用的构建块中组合模型,并与其他库(如Flax和Hugging Face transformers)集成。AXLearn旨在扩展训练规模,支持数百亿参数的模型在数千个加速器上高效训练,适合在公有云上部署。它还采用全局计算范式,允许用户描述全局虚拟计算机上的计算,而不是单个加速器。AXLearn支持广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别,并包含用于训练最先进模型的基线配置。

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