🌍 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。
