我的室友非要那个什么红猪的，说电影院看着有氛围感，然后我寻思看电影嘛我去找一下便宜的票场，我就去了淘宝买了35-15的优惠券，相当于一个人就便宜了5.6，那咱俩可就是省了11.2呢，多好啊！

在电影开场的前几天我的室友还在催我买没买电影票，我说等一等，让我买到最划算的电影票

后来选座位的时候我就大感事情不妙，这个重映的电影场次只有我们两个看，包场，这个感觉非常滴不妙

果不其然在电影放映的当天上午被退了票，更不妙的事情是，电影票的钱退了，可是优惠券的钱不退了，因为这个券码已经兑换了，而且这个优惠券只有7天有效期！

上周一直没时间，今天突然想到这件事情，因为明天优惠券就要过期了，刚开始是打算明天上午去看电影的，因为明天上午的课临时取消了一早上没有课，后来又觉得早上起不来，打算这节课7.35下课之后去看，结果这个时候烧脑的事情就来了

如果我们两个不买电影票的话，我俩就净亏18.8
但是！更更不妙的事情又发生了！电影票居然降价了，32.9了，那么就用不上我们花了9.4买的35-15的券了

可是如果一个人去买两张票，相当于付50.8的电影票的钱，再加上买优惠券的18.8，就相当于花了69.6，就要比没有买优惠券两个人自己单独买电影票只花65.8还要亏损3.8

又可是如果两个人分别买两张票的话，相当于花了120.4，比单独买四张票131.6也就少花了11.2却要多花50.8！

省来省去，结果倒亏了，两个大倒霉加一起大于双倍大霉运

最后我俩思考了一个小时之后，我俩还是打算一个人来买两张电影票，但是我记得电影票线上买其实不比线下买划算很多，因为它会有3块钱的平台费，可是管不了这么多了，不然两张优惠券一张都用不上了呜呜呜

Exponentially Faster Language Modelling https://t.cn/A6W1eJny
论文介绍了指数级更快地语言建模方法。作者指出，语言模型在单个推理过程中只需要使用指数级数量的神经元。为证明这一点，他们提出了一个名为FastBERT的BERT变体，在推理过程中仅使用0.3%的神经元，但性能与类似的BERT模型相当。FastBERT通过用快速前馈网络（FFFs）替换前馈网络，选择性地激活每一层推理中的12个神经元。尽管目前还没有真正高效的实现方法来解锁条件神经执行的全面加速潜力，但作者提供了高级CPU代码，比优化后的基线前馈实现快78倍，并提供了一个PyTorch实现，比等效的批量前馈推理快40倍。他们还公开了训练代码、基准设置和模型权重。

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最近几年，一直有 2 个关键词在 Android 阵营移动 SoC 平台竞争中贯穿始终——分别是“田忌赛马”与“高端下放”，一方面持续 2 代旗舰产品的能效失衡导致高通失去部分旗舰市场统治力的同时，也波及中端让中坚系列骁龙 7 系在一个相当长的时间跨度内青黄不接；另一方面，联发科深度绑定台积电的产品规划奠定了相对稳定可靠的产品力，赋予了天玑中端向上，旗舰未满这个档位对消费者与手机品牌特定的吸引力。

因此“旗舰”定位的天玑 1200 得以在骁龙 765G/778G 与骁龙 888 之间挖了不少“墙角”，而天玑 9000 与天玑 8000 则进一步在第一代骁龙8 /骁龙7 的竞争中夯实了自身高能效与高性价比的品牌形象，田忌的战术被联发科“天玑”所熟练且有效地运用。对此高通的应对方案是上一代高端产品线下放坚守住主流 2K 档市场，21 年的骁龙 870 与 22 年骁龙 888 均是如此。但高通也在竞争中不断进化，在今年年初以跳过两代产品的搏命架势与 Redmi 携手推出了重塑 7 系口碑的第二代骁龙7+ 平台，并以此打造了明星爆款 Redmi Note 12 Turbo，稳压天玑 8 系的同时也直逼天玑 9 系旗舰平台，抢回了一部分中端性能市场的场子。

不过风水轮流转，今天下午，联发科正式发布了全新的次旗舰移动平台天玑8300，以天玑9300 相同的台积电第二代 4nm 工艺、第九代 Imagiq ISP 架构、第七代 APU 架构、UFS 4.0 闪存规格支持，做到了相当令人惊喜的峰值性能表现——具体跑分数字你们明天就能看到，这里就先不剧透了，总之是可以与上一代骁龙 8 系掰一掰手腕的 SSR 级“上等马”。而首发这颗新一代“神U”的产品仍然是老朋友 Redmi，全新 Redmi K70E 将首发搭载全新的天玑 8300-Ultra 处理器。

可以看到，从年初的第二代骁龙7+ 到今天的天玑8300-Ultra，这两颗重磅处理器都是上游与 Redmi 联合定义并推出到市场的，芯片厂商对于 Redmi 在中端与性能市场打造“爆款”能力的认可可见一斑，Redmi 对此当然也有着相当丰富的实践与成功经验。

2024 年的中端性能市场，愈发精彩了。