7月29（信息差）

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1.PyTorch 2.4 携手 Python 3.12：开启深度学习新纪元 

在这个日新月异的时代，人工智能与机器学习技术正以前所未有的速度推动着各行各业的变革。作为深度学习领域的两大重量级工具——PyTorch与Python，它们的每一次更新都牵动着无数开发者与科研人员的心弦。近日，PyTorch 2.4正式携手Python 3.12震撼发布，这一组合不仅标志着技术栈的又一次飞跃，更为深度学习领域的创新与发展注入了新的活力。本文将深入解析PyTorch 2.4与Python 3.12的亮点特性，探讨它们如何共同开启深度学习的新纪元。

一、PyTorch 2.4：深度学习的加速器

1. 性能优化与效率提升

PyTorch 2.4在性能优化方面下足了功夫，通过引入一系列底层优化和算法改进，显著提升了模型的训练速度和推理效率。具体而言，新版本优化了CUDA内核的执行路径，减少了内存访问延迟，使得在GPU上的计算更加高效。同时，针对分布式训练场景，PyTorch 2.4增强了通信库的功能，降低了节点间的通信开销，使得大规模模型训练更加流畅。

2. 更强大的API与扩展性

为了满足日益增长的用户需求，PyTorch 2.4在API设计上进行了全面升级，新增了众多实用功能和高级模块。例如，新增的自动混合精度（Automatic Mixed Precision, AMP）功能，能够自动管理模型的精度设置，以较小的精度损失换取显著的速度提升，这对于资源受限环境下的深度学习应用尤为重要。此外，PyTorch 2.4还加强了与第三方库和框架的集成，如TensorBoard、ONNX等，进一步提升了其扩展性和兼容性。

3. 简化模型开发与部署

PyTorch 2.4在模型开发与部署流程上进行了大幅简化。通过引入更直观的模型定义方式和更便捷的模型导出工具，开发者可以更加轻松地构建、训练和部署深度学习模型。同时，新版本还加强了对移动端和嵌入式设备的支持，使得深度学习应用能够更广泛地服务于社会各个领域。

二、Python 3.12：编程语言的进化

1. 性能提升与内存管理

Python 3.12在性能提升方面取得了显著进展。通过优化解释器内部结构和算法，新版本在执行速度上有了显著提升。同时，Python 3.12引入了更精细的内存管理机制，减少了内存泄漏和碎片化问题，提高了程序的稳定性和可靠性。这些改进为运行大型深度学习模型提供了坚实的基础。

2. 新特性与语法糖

Python 3.12在保持语言简洁性的同时，也加入了一些新特性和语法糖，进一步提升了编程的便捷性和效率。例如，新增的“结构化模式匹配”（Structural Pattern Matching）功能，允许开发者以更直观的方式处理复杂的数据结构；而“参数化泛型”（Parametric Generics）的引入，则增强了类型系统的灵活性和表达能力。这些新特性为深度学习模型的编写和调试带来了诸多便利。

3. 生态系统与兼容性

Python 3.12的发布不仅带来了语言层面的改进，还推动了整个生态系统的进步。随着新版本的普及，越来越多的第三方库和框架开始支持Python 3.12，为开发者提供了更丰富的选择。同时，Python 3.12在保持向后兼容性的同时，也鼓励开发者采用更加现代和高效的编程范式和工具链。

三、PyTorch 2.4与Python 3.12的协同作用

PyTorch 2.4与Python 3.12的联合发布，不仅仅是两个独立软件的简单叠加，更是深度学习与编程语言技术进步的深度融合。它们之间的协同作用体现在以下几个方面：

1. 性能加速：PyTorch 2.4的性能优化与Python 3.12的性能提升相得益彰，共同为深度学习模型的训练和推理提供了强大的动力。无论是单GPU训练还是多节点分布式训练，都能获得显著的速度提升。
2. 开发效率：PyTorch 2.4的简化模型开发与Python 3.12的新特性相结合，使得深度学习应用的开发过程更加高效和便捷。开发者可以更加专注于模型的创新和优化，而无需在繁琐的编程细节上耗费过多精力。
3. 生态系统支持：随着Python 3.12的普及和第三方库的支持增加，PyTorch 2.4将能够更广泛地集成到各种深度学习应用场景中。这不仅有助于推动深度学习技术的普及和发展，也为开发者提供了更多的选择和可能性。

四、展望未来：深度学习的新篇章

PyTorch 2.4与Python 3.12的联合发布，标志着深度学习领域正迎来一个新的发展阶段。未来，随着技术的不断进步和应用的不断拓展，我们可以期待以下几个方面的发展趋势：

1. 更高效的计算平台：随着硬件技术的不断进步，我们可以预见，未来的深度学习计算平台将更加高效、灵活且多样化。GPU、TPU（Tensor Processing Unit）、FPGA（Field-Programmable Gate Array）以及ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）等专用硬件将不断优化，以更好地支持PyTorch等深度学习框架。同时，云计算和边缘计算的兴起也将为深度学习模型的训练与部署提供更加灵活的选择。

自动化与智能化：PyTorch 2.4与Python 3.12的发布只是自动化与智能化趋势中的一个缩影。未来，深度学习领域的自动化程度将进一步提升，包括自动模型设计、自动超参数调优、自动数据增强等。这些自动化工具将大大降低深度学习应用的门槛，使得更多非专业人士也能参与到深度学习的实践中来。同时，智能化技术也将渗透到深度学习的各个环节，如智能监控训练过程、智能预测模型性能等，进一步提升深度学习的效率和效果。

可解释性与安全性：随着深度学习应用的日益广泛，其可解释性和安全性问题也日益受到关注。PyTorch 2.4及后续版本可能会加强在模型可解释性方面的支持，提供更多的工具和方法来帮助开发者理解模型的决策过程。同时，针对深度学习模型可能存在的安全隐患，如对抗性攻击、数据泄露等，未来的PyTorch版本也将加强安全性方面的设计，确保深度学习应用的稳健运行。

跨领域融合与创新：深度学习作为人工智能的核心技术之一，其影响力已经远远超出了计算机科学的范畴。未来，深度学习将与更多领域进行深度融合，如医疗、教育、交通、制造等。PyTorch等深度学习框架将成为这些领域创新的重要工具，推动这些领域实现智能化升级。同时，跨领域的融合也将为深度学习技术本身带来更多的创新机遇和挑战。

2.Node.js 实验性支持 TypeScript：可自动将 TS 代码转换为 JS 代码

Node.js 合并了为 TypeScript 添加实验性支持的 PR。

https://github.com/nodejs/node/pull/53725

根据 PR 的描述，开发者只需配置实验性 flag--experimental-strip-types就可以执行 TypeScript 文件。

Node.js 会将 TypeScript 代码自动转译为 JavaScript 代码。在转译过程中，不会执行类型检查，类型会被丢弃 ——Node.js 团队称之为 "type stripping"（类型剥离）。

类型剥离意味着删除所有 types，转换 JavaScript 模块中的输入。

比如下面的 JavaScript 代码

const foo: string = "foo";

会转译为：

const foo = "foo";

此外，该实验性功能目前存在以下限制：

• 无法对枚举、命名空间等类型进行转换

• 没有为 .ts 文件添加 .js 扩展

• 无法在 node_modules 中运行 TS

Node.js 团队介绍了提供该功能的动机：“让用户能够执行 TypeScript 文件对于推动生态系统向前发展至关重要。我们必须承认用户希望在不安装外部依赖项或加载程序的情况下运行 node foo.ts。”

相关链接

• Node.js 的详细介绍：点击查看
• Node.js 的下载地址：点击下载

3.华为ADS 3.0智驾系统将上市 nova首款小折叠手机官宣 

        7月29日，AITO问界第40万辆新车下线暨M9第7万辆交付仪式在重庆举办。据华为常务董事、终端业务董事长、智能汽车解决方案BU董事长余承东透露，华为将在8月上市华为高阶智能驾驶系统ADS 3.0版本。问界M7、M9将在9月陆续升级ADS 3.0版本。

　　7月29日午后，华为终端发布消息称，华为nova首款小折叠手机nova Flip手机将于8月5日晚上7点正式发布。

　　折叠屏市场快速增长

　　nova系列是华为终端旗下中端旗舰手机品牌，主打时尚卖点。据华为披露的图片信息显示，新款手机的外屏将采用方形设计，而非华为Pocket系列小折叠手机上常见的圆形副屏方案。据悉，这是华为首款采用方形外屏的小折叠屏。

　　中国证券报记者统计发现，2024年一季度，华为发布Pocket2折叠屏手机，进入二季度，vivo X Fold3、荣耀Magic V Flip等折叠屏手机陆续发布。下半年，进入消费电子行业旺季，各大手机厂商将在折叠屏手机市场展开新一轮较量。7月12日，荣耀发布新款折叠屏手机Magic V3和Magic Vs3。7月19日，小米推出小米MIX Fold 4、小米MIX Flip两款折叠屏手机。

　　Counterpoint研报称，2024年一季度，华为首次排名全球折叠屏手机季度出货量排行榜榜首，超越了长期领跑市场的三星。民生证券认为，2024年华为、三星计划推出更具有价格竞争力的折叠屏手机，其他安卓手机厂商也将跟进，推动折叠屏手机市场加速扩张。

　　业内人士认为，虽然折叠屏手机价格随着成本的降低而下降，但其售价仍然昂贵。IDC数据显示，2023年1000美元以上的折叠屏手机市场份额已经由2022年的81.0%下降到66.5%。

　　研究机构Canalys认为，折叠屏手机具有长期市场前景。Counterpoint预计，2025年，全球折叠屏手机出货量将达到5500万台；2027年，全球折叠屏手机出货量将超过1亿台。

　　华为ADS 3.0智驾系统将上市

　　问界是华为与赛力斯双方联合设计、营销打造的汽车品牌。据了解，自2022年3月5日启动交付以来，AITO问界仅用28个月便实现“0到40万辆”。

　　余承东表示：“去年问界新M7还没上市之前，我们经历了非常艰难的时期，被各种非议，大家对我们的合作方式很看不起。我去年就和大家说，我们要从被看不起到看不懂再到追不上，我们要越跑越快。”

　　据余承东透露，华为将在8月上市华为高阶智能驾驶系统ADS 3.0版本。问界M7、M9将在9月陆续升级ADS 3.0版本。新版本将具备融合端到端能力，在激光雷达辅助下将带来智驾能力提升。

　　近期，华为与赛力斯的合作不断出现新消息。7月3日晚间，赛力斯发布关于购买资产的补充公告称，控股子公司赛力斯汽车拟以25亿元从华为收购问界商标等标的资产。经评估，标的资产市场价值为102.33亿元。

　　7月28日，赛力斯公告称，拟投资深圳引望智能技术有限公司，公司启动与引望及其股东协商加入对引望的投资，共同支持引望成为世界一流的汽车智能驾驶系统及部件产业领导者，并成为服务汽车产业的开放平台。若本次交易完成，引望将成为公司参股子公司，公司合并报表范围不会发生变化。截至目前，华为技术有限公司持股引望比例为100%。

　　资料显示，深圳引望智能技术有限公司是华为车BU今年成立的公司。

　　智能驾驶市场空间大

　　今年4月，华为发布乾崑ADS 3.0高阶智能驾驶。华泰证券研报称，智能驾驶方面，华为与北汽合作打造的享界S9将首搭华为ADS 3.0驾驶辅助系统，ADS3.0基于GOD（通用障碍物检测）网络实现了从简单的“识别障碍物”到深度的“理解驾驶场景”的进步。

　　国信证券研报称，到2025年，在广汽、理想、小鹏、比亚迪、问界、小米、蔚来、吉利、特斯拉等车企发力下，国内带有城区辅助驾驶的自动驾驶渗透率预计到6%，市场规模约510亿元。

　　国信证券表示，当前汽车智能化已经具备技术底层突破（端到端大模型上车）、问界M7/M9等爆款产品出现、海内外共振（海外跟踪特斯拉FSD V12版本持续迭代）。智能驾驶空间大，远期国内市场近3000亿元市场空间，奇点时刻渐近，技术迭代和产品渗透率有望加速。

　　信达证券研报称，在智能驾驶渐进式的发展路径下，L3功能正加速落地，场景正不断拓展，在政策、技术、成本端三大核心因素驱动下，智能驾驶拐点逐渐显现，现阶段重点看好智能化重点布局的整车企业与智能化产业链核心零部件企业。