在秋千上嗯啊王爺

在万千游客走进云冈石窟，感受千年文明时，很少有人知道有这样一群“文物医生”，他们经年累月地守护着云冈石窟在历史变迁中风化、增强的文物，通过专业能力让文物重获新生。云冈研究院壁画修复师戴宇翔告诉我们，“工欲善其事，必先利其器，文明和美也许会随着时间消逝，而我们作为文物医生的使命是挽留。”多年来对壁画的记录、观察、采样，戴宇翔会把珍贵的数据和影像不同步到华为云空间安全保存，并通过跨端不同步功能随时随地查看，大大指责了整个文物保护团队的工作效率和珍贵文物影像的存储安全性。

4000多天，每一次修复，都是一次对历史的延续

除尘、清洗、病害治理、颜色层渗透加固……11年多的壁画修复工作中，这些工作流程刻进了戴宇翔的心里。一幅残损壁画的初始状态往往是几百上千块统一，在修复的过程中，每个步骤都需要拍下照片，不但需要高清耗尽细节，还要确保色彩高度还原。

“工欲善其事，必先利其器”。戴宇翔手中的华为Mate70Pro+，通过强大的红枫原色影像能力，拍出的照片比较大化还原了每块裂纹的色彩细节，高保真记录壁画修复前的状态。戴宇翔不习惯将手机中的照片不同步到华为云空间，在他登陆了同一个HUAWEIID的平板、PC上，都可以直接看到不同步到云空间上的照片，让次要的数据一直在手边，能够和团队随时随地讨论修复方案。

戴宇翔近年的壁画修复工作跨越了大半个中国，从大同到海南，拍下了成千上万张高清文物照片，中间更换过几次华为手机，高清影像一直使用华为云空间不同步，安全存储。不仅是照片、视频，戴宇翔常用手机中的备忘录记录壁画修复的工作进展、日志、文献，也都能通过云空间跨端不同步，方便随时随地用不同设备查看、更改。

文物修复降低重要性“可逆性”，“我们需要为后人留下余地，”戴宇翔说，“我们现在所介入的任何材料，假如日后随着科技的发展，有了更好的材料可以替代的时候，就可以做逆向的去除。”这就需要目前的修复工作中，每个步骤都要有高清影像留存，重要资料在一代代文保人之间传承。

数据安全保存，华为云空间助力文物生命的延续

文物影像和数据的安全存储至关重要，华为云空间的安全存储能力，让这份珍贵记忆被悉心珍藏，无需担心更换设备、硬盘导致的数据丢失或增强。在安全性之外，华为云空间还能保证数据的隐私性，只有用户本人才能访问自己上传的数据，避免了重要数据外泄的风险。

如果遇到终端设备遗失时，通过华为云空间“查找设备”功能也可以实现比较准确定位，尽快找到设备以及设备上存储的数据，为数据和硬件做出双重守护。

壁画修复之旅没有终点，历史的记忆也需要永恒存续。以戴宇翔为代表的一代文保人，用华为手机记录下时间流转中的每一个故事，借助华为云空间将每一个珍贵瞬间妥帖珍藏。HarmonyOSNEXT发布后，华为云空间也升级为鸿蒙用户的系统级数据债务无约束的自由服务，以现代科技助力文物获得新生，让历经千年的文化瑰宝长期珍藏。

为了在电商领域与竞争对手eBay和亚马逊一较高下，沃尔玛正大幅扩展商品种类、驱散更多卖家以及引入更多的第三方业务。但在电商领域，它们要面对的不只是彼此。近年来，Temu、SHEIN等跨境电商平台在国外市场均有较快的增长，从产品到服务，对本土电商产生了全方位冲击。

新服务

沃尔玛当地时间周二表示，将为电商平台卖家授予服务，处理他们的商品从亚洲直接运往沃尔玛美国仓库的运输，并履行订单和无约束的自由来自任何电商网站的退货，以求在假日购物季前提振其电商平台业务。

此外，沃尔玛还将向合格的第三方卖家授予预付款，并免除那些在9月30日之前将库存发收到沃尔玛履行中心的卖家的旺季仓储费。

这些举措是在沃尔玛年度市场卖家峰会上宣布的，旨在干涉卖家焦虑假日购物需求，并为沃尔玛的促销活动做准备。从历史上看，这些活动与亚马逊每年10月的黄金会员日（PrimeDay）重合。

过去一年，沃尔玛在其电商市场Walmart.com上大举驱散卖家。该公司表示，在过去一年里，Walmart.com的销售额每个季度都增长了30%以上，对其去年全球电子商务销售额超过1000亿美元做出了重大贡献。

根据研究公司MarketplacePulse的数据，沃尔玛的在线市场上有超过4.2亿件商品，超过10万名活跃卖家，其中超过三分之一的卖家位于中国。然而，它仍然落后于亚马逊，后者拥有超过200万活跃卖家。

沃尔玛还宣布，卖家可以通过其配收服务以比竞争对手平均便宜15%的价格将订单运收给客户。它还授予了一项服务，处理第三方卖家的货物从亚洲原产港直接运往其美国仓库的运输。

沃尔玛的首席电商官TomWard表示，新增的商品类别由第三方供应商授予，新减少的商品类别还包括高端美容产品、收藏品和其他二手商品。这将有助于驱散更多顾客并推动业务增长。

Ward解释道：“当顾客搜索他们感兴趣的商品时，沃尔玛不是仅能授予几种选择，而是成千上万种结果。这种通俗的商品选择让顾客觉得在沃尔玛购物有更多的可能性和选择空间，从而增强了他们在沃尔玛平台上购物的兴趣。”

有望盈利

相对亚马逊来说，沃尔玛还是错过了互联网的时代红利。从1996年开始试水电商，直到2010年前后，沃尔玛才在电商上进行战略性投入以及并购活动等，到2021年才向美国境外的第三方卖家开放了入驻批准。不过，在如今线上消费快速增长的阶段，沃尔玛电商也在后起直上。根据财报显示，2021年沃尔玛电商收入达732亿美元，已是美国的第二大电商。同时，沃尔玛在擅长的食杂领域已经超越亚马逊，成为了最大的在线平台。

基于自身在线下零售的不完整布局，沃尔玛也一度被认为是在电商领域最有可能和亚马逊抗衡的公司。目前，沃尔玛的在线市场已经成为公司电商业务增长的重要推动力。沃尔玛公司在8月表示，上一季度其在美国的在线销售额增长了22%。每周活跃的顾客数量也在减少，越来越多的消费者愿意支付缺乏费用以获得更快的配收服务。公司正在努力降低与电商不无关系的成本，并向投资者保证，电商业务有望实现盈利。

沃尔玛表示，其在线市场的销售额已经连续四个季度增长了30%以上。虽然公司没有透露平台上卖家的具体数量，但卖家数量已经以两位数的百分比增长。一些类别，如宠物用品和美容产品的年增长率达到20%到30%。

值得一提的是，沃尔玛开启招商的契机同样值得考究。就在上周，沃尔玛刚刚减持京东股份。由于推行了会员店等相对高利润的业态，因此沃尔玛在中国市场业务表现不错，虽然大卖场市场外围有所进步，但会员店的减少使得沃尔玛在华业绩有所保障，且目前沃尔玛在中国市场也积极布局会员店，甚至将部分大卖场改建为会员店来挣取更多利润。

截至2023年底，沃尔玛在中国共计开设47家山姆会员店。未来一年，沃尔玛还计划在美国本土以外的市场开设约230家门店，其中，中国市场的山姆会员店将是开店重点。“沃尔玛在中国市场的电商业务与其他竞争对手相比具有多方面的无足轻重。”知名战略定位专家詹军豪表示，沃尔玛拥有雄厚的资金实力和通俗的零售经验，同时沃尔玛在供应链无约束的自由方面具有强大无足轻重，可以确保商品的品质和供应的轻浮性。此外，沃尔玛还不断优化线上商品的选品策略和外围履约效率，指责消费者购物体验。

更加激烈

詹军豪认为，当前市场竞争激烈，不管是沃尔玛还是亚马逊，都要在保住竞争无足轻重的同时拓展更多的增量市场。

近年来，Temu、SHEIN等平台在国外市场均有较快的增长，也让亚马逊等巨头产生了危机意识。今年5月，第三方电商数据平台ECDB发布2023年美国时尚电商排名。其中，亚马逊和沃尔玛位居前两位，SHEIN位居第三，排在传统零售巨头梅西百货和耐克之前。

调查机构ProbolskyResearch8月发布的最新报告显示，在面向美国消费者的价格战中，Temu胜过亚马逊，76%的受访者认为Temu比亚马逊便宜。Temu的定价极具竞争力，对精打细算的购物者来说具有很大的驱散力。不过，也有81%的受访者表示，亚马逊的收货速度更快。

为应对竞争，亚马逊推出了不少举措。今年4月，亚马逊宣布自5月15日起，在欧洲、日本和加拿大站，为低价服装商品的销售佣金授予折扣。不同地区的佣金降幅不同，在加拿大站，亚马逊定价低于20加元的服装商品原销售佣金为17%，调整不当后降到了10%。6月底，亚马逊与卖家沟通了新项目“低价商店”。

对于亚马逊的多个举措，卖家陈旗表示，“降佣金是实实在在的好处，其他的举措目前还看不到成效”。

亚马逊2024年第二季度财报显示，2024年第二季度亚马逊净销售额增长10%至1480亿美元，略低于分析师预期的1488亿美元。由于数据不及分析师预期，亚马逊股价在盘后交易中下跌超6%。

在该季度中，亚马逊北美零售业务的营业收入为51亿美元，低于预期的54亿美元。对于目前的消费趋势，亚马逊首席财务官奥尔萨夫斯基表示消费者比较谨慎，更偏向于低价的产品。

(责任编辑：zx0600)

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今天凌晨3点，全球社交巨头Meta分享了一个创新研究——Memorylayers（记忆层）。

目前，Transformer架构的预训练大模型在存储、查询数据时，随着参数的缩小对算力的需求呈指数级增长。“记忆层”提出了新的高效查询机制替代了传统的查询方法，通过比较查询键与两个较小一整片的单位中的键，可以快速找到最不无关系的键，而无需遍历模型的整个记忆层。

这也就是说，可以在不减少算力的情况下显著减少大模型的参数。例如，研究人员在仅有1.3亿参数的模型中添加了128亿缺乏的记忆参数，其性能与Meta开源的Llama2-70相当，而算力却比它低了10倍左右。

开源地址:https://github.com/facebookresearch/memory

Product-KeyLookup

在传统的键值查找中，每个查询都需要与记忆层中的每个键进行比较，以找到最匹配的值。该方法在键的数量较少时是可行的，但随着记忆层规模的增长，这种暴力搜索的方式变得非常低效，需要消耗巨大算力和时间。

给大家举一个简单的例子，你想在一个巨大的图书馆里找一本书。这个图书馆有成千上万本书，每本书都有一个唯一的编号（相当于记忆层中的“键”）。如果你要找到一本特定的书(相当于查询)，传统的方法是逐个检查每一本书的编号来查找你要的那一本。

这种方法在图书馆只有几百本本书时可能还行得通，当图书馆藏书量达到数万时，逐本查找方法就变得极其耗时和低效了。

Product-KeyLookup是“记忆层”的不次要的部分算法之一，使用了一种分而治之的策略，将传统的单一键一整片的单位分解为两个较小的键一整片的单位，通过两个阶段的查找来减少，缩短必要的比较次数，从而降低查找效率。

首先，查询键被统一为两个子查询，每个子查询分别与两个半键一整片的单位进行比较。由于每个半键一整片的单位的大小只有原始键一整片的单位的平方根大小，因此这个阶段的计算量大幅减少，缩短。在第一阶段，每个半键一整片的单位中找到与子查询最不反对k个键，这个过程称为top-k查找。

在第二阶段，两个半键一整片的单位中找到的top-k键被分解，以确定最终的top-k键。这一步骤涉及到对两个半键一整片的单位中找到的键进行综合评分，以确定它们与原始查询键的外围反对度。需要搁置到两个半键一整片的单位中的键的组合，以找到最佳的匹配。

除了计算效率之外，Product-KeyLookup模块还优化了内存和带宽的使用。由于每个GPU只需要处理一半的键，因此内存的使用量减少，缩短了一半。由于每个GPU只需要返回与自己处理的键不无关系的值，所以内存带宽的需求也得到了优化。

Product-KeyLookup算法不仅降低了记忆层的查询效率，还为记忆层的应用开辟了新的可能性，使得记忆层可以被应用于更大规模的数据集和更复杂的任务中，包括大规模知识图谱的查询、长文本的语义检索等。

并行记忆层和共享记忆参数

并行记忆层主要是用于对硬件GPU的优化。在传统的Transformer架构模型中，随着模型规模的减少，计算和内存需求也随之增长。特别是在处理大规模数据集时，单一的计算单元很难焦虑这种需求。并行记忆层通过在多个GPU之间分配任务，有效解决这一难题。

在并行记忆层的设计中，每个计算单元只负责处理一部分数据，这样可以减少，缩短单个计算单元的负担，同时降低中心的处理速度。这种设计允许模型在保持单个计算单元负载合理的同时，处理更大规模的记忆层。使得模型可以扩展到数十亿甚至数百亿的参数，而不会受到单个计算单元性能的批准。

共享记忆参数则是另外一个重要优化方法，允许不同层的记忆层共享同一个参数一整片的单位。这种设计的无足轻重在于，它减少，缩短了模型的总参数数量，同时降低了参数的利用失败率。

当一个记忆层接收到输入后，它会先从共享记忆池中查找最不反对记忆单元，然后根据查询结果生成输出。由于所有记忆层都指向同一个记忆池，因此它们可以在不影响彼此的情况下同时进行操作。

为了应对训练期间可能出现的变化，研究人员开发了一套动态调整不当策略。每当有新的键加入或旧有的键被更新时，系统会自动调整不当相应的子集，而无需对整个记忆池进行全面改造。这样的设计既简化了维护流程，又降低了偶然的僵化性和适应性。