你好，这里是前哨科技速览，今天继续跟你分享最新、最前沿的科技、产业新闻。更多深度、系统的科技、产业分析，欢迎加入前哨科技特训营，每周四晚8点一起抵达科技最前沿。硅谷银行倒闭的影响仍然是金融圈关注的热点，部分研究人员认为，硅谷银行的倒闭是上一轮科技泡沫的产物。以估值增长驱动的业务体系，在科技泡沫中享受到了巨大的成长，但没有足够的能力对抗退潮的影响。3月13日，美国总统拜登批准了美国本土有史以来最大钻探项目，ConocoPhillips Willow石油钻探项目，该项目将在阿拉斯加北坡落地，计划30年内开采超过6亿桶原油。随着硅谷大裁员继续，科技企业再度掀起扁平化的管理讨论。马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在Meta再度提倡取消中层职位，Shopify同样在重组公司结构，减少经理数量，Twitter工程经理重新身兼管理与开发任务。Maverick Ventures举办了一场硅谷AI开发者聚会，有200人线下参加，更多人通过远程视频参与会议，展示项目。The Information记者劳拉·莫顿（Laura Morton）过去三个月参加了十几场AI开发活动，热烈程度让她认为我们正身处AI寒武纪大爆发之中。专注生成式AI技术投资的NFX公司认可这一看法，但他们对目前的爆发持观望态度。公司合伙人詹姆斯·柯里尔（James Currier）表示，过去2个月他了解了100多家AI企业，但没有投资任何一家，他预测这些初创公司大多会消失，因为很多创业项目只是将GPT-3或者GPT-4重新包装。Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在上周的内部备忘录中透露，4个月内将开展第二轮大裁员。根据Insider报道，新冠疫情后Meta的员工人数暴涨了1倍。今天Meta裁员可以看作组织过快增长的代价，但这影响不会只是短期的，这对Meta的长期人才吸引力将造成一定的打击。谷歌云此前专注大客户业务，希望通过深度合作，帮助大客户云转型的同时，推动客户提高云支出。近期他们正在转变这一策略，向更多中型客户提供服务。
前谷歌云经理和现任SADA Systems首席技术官Miles Ward认为，谷歌终于意识到财富100强企业的业务复杂度远超他们的想象，使得这些企业的云转型虽然整体收益较高，但开发维护成本同样不低。不过，谷歌的新策略同样面对考验，考核指标突然发生改变，在其内部销售体系中造成混乱，The Information报道谷歌销售员出现了互相抢单的情况。美国联邦存款保险公司任命硅谷银行的新CEO蒂姆·马约普洛斯（Tim Mayopoulos），由他负责运营硅谷银行直至找到合适的买家接收。马约普洛斯在 2008 年金融危机期间担任美国银行的总法律顾问；同年 12 月，成为政府控制的抵押贷款保险公司房利美 (Fannie Mae) CEO。 2019 年，他成为 Blend 总裁，一家为银行提供云计算服务的科技初创公司。他还帮助处理了在线借贷平台 Lending Club 出现的董事会混乱。近期，他要求与硅谷银行有合作的风险投资机构“把钱留下”，他向这些投资者说“我不是要你们做慈善”，他解释风险后认为，拿走这些钱「你们」会损失更多。论文《SparseGPT: Massive Language Models Can Be Accurately Pruned in One-Shot》，提出AI大模型的剪枝算法，减少50—60%的参数，小幅提升性能。
该方法将剪枝问题简化为极大规模稀疏回归问题。
简单说就是将神经网络中复杂的多次求解，替代为近似的单次求解过程，极大降低了求解的时间复杂度。
最近发表的论文《The connectome of an insect brain》，提供了关于果蝇幼虫大脑神经连接的全面概述，并提出了一套研究方法。这次研究中采用了多种算法，包括信号流、边缘互惠和信号级联传播，分析神经元的连接模式，深入了解大脑信息流动的机制，以及不同类型的神经元如何相互连接。下一个10年，有望解决更大动物（小鼠）的大脑神经图谱研究。研究员兰加·迪亚斯（Ranga Dias）的室温超导研究此前备受关注。
根据其公布的内容，使用氮-镥-氢材料能够在1万个标准大气压的近常压下，实现21摄氏度的室温超导转化。
3月16日，南京大学的闻海虎团队在预印本网站arxiv公布了他们使用相同材料的复现实验，没有发现超导转化的出现（未经过同行评审）。
论文中提到，研究人员通过高温高压制备了深蓝色的氮掺杂氢化镥（LuH₂±xNy）材料，使用X射线确认结构相同。然后在同样的实验条件下，未能复现超导转化效果。
研究人认为，在6Gpa（6万个标准大气压）下，该材料都不存在室温超导的性能。
论文《Evolutionary-scale prediction of atomic-level protein structure with a language model》发现，AI大模型参数超过150亿时，出现了预测蛋白质序列结构的能力，能够非常快地生成高分辨率的结构预测，为研究效率带来数量级的提升。
研究人员已使用该模型构建 ESM 宏基因组图谱，预测超过 6.17 亿个宏基因组蛋白质序列的结构，其中包括超过 2.25 亿个具有高置信度的预测，从而可以了解天然蛋白质的广泛性和多样性。
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