🌍 胖东来“改造”永辉超市 细则公布
胖东来“改造”永辉超市 细则公布!
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1.2024 Google I/O 宣布正式支持 Kotlin Multiplatform ,那 KMP 是什么?它的未来在哪里?
2024 Google I/O 正式官宣了支持 KMP ,而一般意义上的 KMP 指的就是 Kotlin Multiplatform ,它是 Google Workspace 团队的一项长期「投资」项目,这里有个重点,那就是 Kotlin Multiplatform 由 JetBrains 开发维护和开源的项目,简单来说,JetBrains 主导,Google Workspace 投资并提供技术支持。
原理上,Kotlin Multiplatform 通过将 Kotlin 编译为平台原生的二进制文件,从而提供跨平台共享代码的目的,应用场景上 :
Forbes 就提到过,他们通过 Kotlin Multiplatform 在 iOS 和 Android 上共享 80% 以上的逻辑,而麦当劳也曾提到过,他们采用了 Kotlin Multiplatform 开发全球移动应用。
当然,这里需要说的是,Kotlin Multiplatform 和 Compose Multiplatform 虽然都是 JetBrains 维护的项目,它们经常被一起提及,但是他们其实是两个项目 :
- Kotlin Multiplatform:提供了底层逻辑的跨平台,为 Compose Multiplatform 提供了基础支撑
- Compose Multiplatform:Compose UI 的跨平台框架,提供 UI 跨平台能力
用 JB 官方的话说就是:借助 Compose Multiplatform,开发者可以将 Kotlin Multiplatform 的代码共享能力推向应用逻辑之外。
其实从另一方面讲,Kotlin Multiplatform 的目的并不是消除所有特定于平台的代码,它更多是提供了一种代码重用最大化的方式,同时允许灵活地进行特定于平台的优化和定制,很好的例子就是 iOS 上协程是通过 SKIE 实现支持。
所以如果有一个 Android App 想运行到 iOS 上,那么你会经历的逻辑就是:
- UI 部分逻辑通过 Compose Multiplatform 实现跨平台,如果你是 Compose UI ,那么需要调整的不会很多。
- 业务逻辑通过 Kotlin Multiplatform 来跨平台,需要注意你使用的一些库,例如
androidx.*
是否已经支持到了 Kotlin Multiplatform
PS,现在 iOS 上的 Compose Multiplatform 同样支持了集成 iOS 原生的 UIKit 和 SwiftUI ,例如可以通过
UIKitView
集成 iOS 的 UIKit 元素 。
正如本次 I/O 上所说,Google 和 JetBrains/Kotlin 开发者社区合作,为许多 Jetpack 库添加了 Kotlin 多平台支持,并在某些情况下提供 iOS 平台目标,例如:
- Ktor 通过处理 REST 服务消耗来简化网络任务,
- kotlinx.serialization 将数据转换为 JSON 等格式
- Okio 管理基本的文件 I/O
- SKIE 适配了类型和协程在 iOS 上的使用
- CocoaPods 集成支持使用 iOS 特定的依赖项
另外,Annotations、Collections 和 DataStore 库都在稳定版本中支持 Kotlin Multiplatform,另外还添加了对验证 iOS 平台目标的二进制兼容性的支持,使其与 Android 的标准保持一致。
除了上面的库之外,目前还在致力于为 Room、 Lifecycle 和 ViewModels 提供 Kotlin 多平台支持,并且现已提供 alpha 版本。
2.微软扩充 Excel 技能:新增 3 个正则表达式(Regex)函数
微软在 Excel 测试版中引入了新的正则表达式(Regex)函数,正则表达式是定义搜索模式的字符序列,常用于字符串搜索和文本解析。正则表达式的用途非常广泛,通常用于检查字符串是否包含特定模式、提取与模式匹配的子串或替换与模式匹配的子串。
微软本次引入了三个 Regex 函数,IT之家附上函数简介如下:
REGEXTEST:检查所提供文本的任意部分是否与 regex 模式匹配。
该函数的含义是检查 C2 单元格是否包含 [0-9] 数字
REGEXEXTRACT:提取所提供文本中与 regex 模式匹配的一个或多个部分。
使用 "[A-z]+ [A-z]+" 模式从文本中提取名称,该模式匹配两组用空格隔开的字母字符
REGEXREPLACE:在提供的文本中搜索 regex 模式,并替换为不同的文本。
3.马斯克 xAI 计划打造 AI 版的超级工厂,规模将是如今最大 GPU 集群四倍,明年秋季前投入运行
根据 The Information 最新报道,马斯克 5 月份在向投资者做演示时表示,他希望超级计算机能在 2025 年秋季之前投入运行,并将亲自负责按时交付;预计完成后,连接在一起的芯片组将至少是当今最大 GPU 集群的4 倍,例如 Meta Platforms 为训练其 AI 模型而构建的 GPU 集群。
马斯克曾公开表示,xAI 将需要多达 10 万个 GPU 来训练和运行其下一版本的Grok。为了让聊天机器人更智能,马斯克最近告诉投资者,xAI 计划将所有这些芯片串联成一台超级计算机,或者说是计算超级工厂(Gigafactory of Compute)。
图片来源:由无界AI生成
xAI 可能会与 Oracle 合作开发这台超级计算机。xAI 一直在与 Oracle 高管讨论在未来几年内可能花费 100 亿美元租用云服务器的问题。目前,xAI 已经从 Oracle 租用了大约 1.6 万台 H100 芯片服务器,也是 Oracle 此类芯片最大客户。
预计这台超级计算机需要花费数十亿美元并获得足够的电力,以赶上资金更雄厚的竞争对手,这些竞争对手也计划在明年推出类似规模的 AI 芯片集群,并在未来推出更大的芯片集群。
集群是指单个数据中心内通过电缆连接的众多服务器芯片,以便它们能够以更高效的方式同时进行复杂计算。领先的 AI 公司和云提供商认为,拥有更大、计算能力更强的集群将带来更强大的 AI。
xAI 的办公室位于旧金山湾区,但决定 AI 数据中心位置的最重要因素是电力供应。据悉,拥有 10 万个 GPU 的数据中心可能需要 100 兆瓦的专用电力。
这将比传统云计算中心所需的电力要多很多,与云提供商目前运行和建设的容纳多个集群的 AI 中心的能源需求相当,这些数据中心越来越多地建在偏远或非传统的地方,那里的电力更便宜,也更充足。
此前,也传出微软和 OpenAI 正在威斯康星州建设一个独立于价值1000亿美元的超级计算机的大型数据中心,竞争成本约为100亿美元,而亚马逊网络服务正在亚利桑那州建设一些 AI 数据中心。
根据马斯克的时间表,xAI 仍落后于对手。到今年年底或明年年初,OpenAI 及其主要支持者微软可能已经拥有了马斯克设想的规模的集群。OpenAI 和微软还讨论了开发一台价值1000 亿美元的超级计算机,规模将是马斯克设想的几倍,包含数百万个 Nvidia GPU。
Nvidia CFO Colette Kress 已将 xAI 列入六家客户名单中,这些客户将与 OpenAI、亚马逊、谷歌等公司一起率先使用 Nvidia 的下一代旗舰芯片 Blackwell。
目前,xAI 正在 2 万个 GPU 上训练 Grok 2.0,最新版本可以处理文档、图表和现实世界中的物体,未来该模型也将扩展到音频和视频。此外,马斯克 4 月份与投资者的电话会议上表示,特斯拉还拥有 3.5 万台 Nvidia H100 来训练其自动驾驶,并计划在今年年底前将数量增加一倍以上。