研究完这六支纯数据中心REITs

让算法像人一样写作，是人工智能研究实验室OpenAI多年来一直追寻的梦想。其最新研究成果是语言生成算法模型GPT-3，现已被用于生成让人难以分辨的伪文章，其所写博客骗过了黑客新闻(Hacker News)的发布者，甚至成为网站热门文章。

那个帖子是这样的：“要想把事情做好，也许我们根本不需要想太多。这似乎有悖常理，但我相信有时想得多了反而会阻碍我们的创造力。”

OpenAI之所以可以实现如此高效的算法，是因为它能够访问巨额计算量和数据，且此算法本身的容量远大于已有的所有算法：最大版本的GPT-3有1750亿个参数，这种方程式能帮算法做出更精准预测。GPT-2只有15亿个参数。

虽然OpenAI曾公布过它的算法，但这次它选择让GPT-3保持神秘。该公司表示，对大多数操作者来说，GPT-3实在是太大了，对其收费，就能让OpenAI从中获利。

在过去的一年里，OpenAI变革公司结构，使其更能吸引投资者。它放弃了“限制利润”模式的非盈利定位，这样如果OpenAI获利，投资者就能获得回报。它还与微软达成了10亿美元的合作协议，开启了两家公司之间的合作，该协议还允许OpenAI优先访问微软的云计算平台。

研究人员说，他们对OpenAI不公布算法表示质疑，称这违背了基本科学原则，且对该公司声明的核实变得愈发困难。

Facebook人工智能研究(FAIR)的联合董事暨Facebook蒙特利尔人工智能研究实验室负责人乔埃尔?皮诺(Joelle Pineau)在一封电子邮件中说到：“我对目前为止对诸如GPT-2/GPT-3和AlphaGo这类代码不共享的所有争论持怀疑态度。在人工智能领域，有很多类似情况。”

GPT-3的核心是个非常强大的英语写作工具。GPT-3最重要的是它的规模，它通过分析45万亿字节的数据学会了写作。报道称这个训练过程在云计算上花费了数百万美元，它见证了人类数以亿计的书写组合。

这是OpenAI长期战略的关键部分。多年来，该公司一直表示，深度学习算法的规模越大越好。数据越多，计算能力越强，算法的能力就越强。OpenAI就是因为具备同时在数百个GPU上训练算法的能力，才在《刀塔2》中击败了职业电子竞技玩家。
 

由于左表和右表已经排好序，首先分别顺序取出左表和右表中的一条记录，比较key，如果key相等，则joinrowA和rowB，并将rowA和rowB分别更新到左表和右表的下一条记录；如果keyA<keyB，则说明右表中没有与左表rowA对应的记录，那么joinrowA与nullRow，紧接着，rowA更新到左表的下一条记录；如果keyA>keyB，则说明左表中没有与右表rowB对应的记录，那么joinnullRow与rowB，紧接着，rowB更新到右表的下一条记录。如此循环遍历直到左表和右表的记录全部处理完。

left semi join

left semi join是以左表为准，在右表中查找匹配的记录，如果查找成功，则仅返回左边的记录，否则返回null，其基本实现流程如下图所示。
 

full outer join

full outer join相对来说要复杂一点，总体上来看既要做left outer join，又要做right outer join，但是又不能简单地先left outer join，再right outer join，最后union得到最终结果，因为这样最终结果中就存在两份inner join的结果了。因为既然完成left outer join又要完成right outer join，所以full outer join仅采用sort merge join实现，左边和右表既要作为streamIter，又要作为buildIter，其基本实现流程如下图所示。
 

ght outer join

right outer join是以右表为准，在左表中查找匹配的记录，如果查找失败，则返回一个所有字段都为null的记录。所以说，右表是streamIter，左表是buildIter，我们在写sql语句或者使用DataFrame时，一般让大表在右边，小表在左边。其基本实现流程如下图所示。

（编辑：柳州站长网）

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