理解HSB：控制情绪与行为的科学指南——探索HSB情绪调控机制及其在生活中的应用，敢说永不掉线、秒级恢复，华为的底气是什么？英伟达黄仁勋盛赞AI行业变革速度惊人：过去10年进步了100万倍两者结合，真正上身清凉0束缚，宛如一块轻盈的丝绸披在身上~夏天穿不要太舒服了啊~~
关于情绪和行为的科学调控，HSB（Hue, Saturate, Balance）理论是现代心理学的重要组成部分。这一理论通过分析光线、色彩、饱和度等颜色元素对我们的感知、情感和行为产生影响，为我们提供了一种了解并掌控情绪的科学框架。
HSB理论的核心概念包括：“颜色决定情绪”，即某些特定的颜色能够引发特定的情绪反应；“色相关系”则是指不同颜色之间如何相互影响，它们可能会引起我们的情感共鸣或排斥感；“饱和度层次”则描述了色彩的明暗程度，它直接决定了我们对某种颜色的感受。
让我们来看一下颜色是如何触发和调节我们的情绪的。红色具有强烈的刺激性，如激情、活力、兴奋等。当我们看到红色时，大脑会释放出大量的内啡肽，这是一种天然的止痛剂和愉悦激素，能给我们带来幸福感和满足感。红色也会影响我们的情绪平衡，过高的红色可以让人感到紧张和焦虑，而低色调的红色则更容易产生放松和平静的感觉。
“色相关系”也起着关键作用。例如，蓝色代表信任、冷静和深度思考，而黄色则常常与快乐和活力相关联。这种颜色的组合方式可以根据不同的情境和个人偏好进行调整，以达到最佳的情绪效果。比如，在学习压力大的时候，我们可以选择使用深蓝色来提高专注力和创造力；而在开心的日子里，我们可以通过调高黄色亮度来增加亲和力和快乐感。
颜色并非孤立存在的，它们还受到其他因素的影响，如光照强度、物体大小和距离等。例如，当我们在明亮的阳光下看绿色植物时，我们会感到清新和舒适，这是因为绿色能够提供足够的可见度，使我们的身体产生自然光反射，从而降低压力水平。而在昏暗的环境中，深蓝色或紫色可能会带来更好的视觉效果和安慰感，因为这些颜色能够产生更多的波长和更丰富的色彩感觉。
在实际生活中，HSB理论的应用非常广泛。了解自己的情绪倾向和颜色敏感度可以帮助我们更好地管理情绪。例如，如果你发现自己容易被红色和橙色的情绪激发，那么你可能需要学会在日常生活中避免使用过多的这两种颜色，以免导致过度兴奋或者压抑。同样地，对于那些在某种程度上对黄色敏感的人，他们可以选择在工作、休闲或旅行中使用一些黄色的物品，以增强心情的积极向上。
HSB理论也可以帮助我们提升个人的行为表现。例如，研究发现，蓝绿色食物（如鱼类、水果和蔬菜）对人体的认知功能和心理健康有着显著的益处。这是因为这些食品富含叶绿素和维生素C，这些成分可以激活大脑中的血清素和褪黑素系统，促进大脑神经元之间的连接，并有助于改善睡眠质量。相反，高饱和度的食物（如巧克力和咖啡因）可能会导致能量过剩，引发负面情绪，因此应尽可能避免过量摄入。
总结来说，HSB理论为我们提供了理解和调控情绪的有效科学指南。通过深入理解色彩的特性以及它们与生理、心理状态的关系，我们可以更有效地应对生活中的各种情绪挑战，实现自我管理和情绪调节的目的。无论是在家庭、职场还是社交活动中，掌握并运用HSB理论都能为我们的生活质量带来积极的改变。让我们一起，从HSB的角度出发，探索和实践这一前沿的心理学理论，用科学的力量，控制和管理我们的情绪，实现更加健康、高效的生活。
在通往通用人工智能（AGI）的路上，如何像其他领域一样实现弯道超车，是业界绕不开的话题。
在过去的十余年时间里，各项单点技术飞速演进，但随着单点技术演进的边际效应递减和系统复杂度的提升，系统性能的天花板逐步从单点技术的上限演变成系统工程上限：单点优势越来越像是精致的零件，提升空间有限；但采用系统工程创新，各个部分完美配合、高效协同，实现整个系统的效能最优，才有更积极的现实意义。
如何在发挥单点技术优势的同时，以整体视角重新构建路径，通过对复杂系统的极致把控与再组织、找到新的突破可能？解决这个看似不可能的问题，就有望为我们独立引领最前沿技术发展创造条件。
近期，虎嗅将推出《华为技术披露集》系列内容，通过一系列技术报告，首次全面详述相关技术细节，为业界提供参考价值。
我们期待通过本系列内容，携手更多伙伴共同构建开放协作的生态系统，助力昇腾生态在中国的蓬勃发展。
想象一下，你正在用手机导航规划长途路线，背后可能有几十个 AI 模型同时在分析路况、预测拥堵；医院用 AI 辅助诊断癌症时，系统需要瞬间处理成百上千张 CT 影像。这些看似简单的智能应用，背后都依赖着像 "超级大脑" 一样的 AI 算力集群在 24 小时不停运转。
如果把 AI 算力集群比作一个大型工厂的生产线，高可用性就相当于让这条生产线具备 "永不罢工" 的能力，给 AI 算力集群上了一份 "保险"，让这个支撑智能时代的 "数字发动机" 既能承受日常的 "小磕小碰"，又能在遇到突发故障时保持稳定运行。只有确保算力资源随时可用、持续输出，才能让 AI 真正成为驱动业务创新的可靠引擎，而不是随时可能熄火的 "半成品"。
AI大集群问题定位复杂，系统规模大、软硬技术栈复杂、调用链长，先要跨域故障定界，然后各域内部故障定界定位，故障诊断面临巨大挑战；当前定位时间从数小时到数天，技能要求高 ，难以找到故障设备和根因。华为团队为了让集群运维工具能够快速找到问题原因，有效提升现网问题的闭环效率，提出了全栈可观测能力，构建了大规模集群的故障感知能力，主要由集群运行视图、告警视图、网络链路监控、告警接入和配置、网络流可观测能力组成；同时还提出了包括全栈故障模式库、跨域故障诊断、计算节点故障诊断、网络故障诊断等四大能力的故障诊断技术。
6 月 11 日消息，英伟达首席执行官黄仁勋本周与英国首相基尔・斯塔默会面，在“伦敦科技周”开幕式上探讨 AI 的未来。
据外媒 Tom's Hardware 报道，双方共同宣布一系列举措，将 AI 纳入国家经济规划，配套大规模基础设施建设、人才培养，以及政府与产业的深度合作。黄仁勋还强调，过去十年间 AI 硬件性能提升了 100 万倍 —— 但这背后也有隐忧。
黄仁勋说：“过去 10 年，AI 进步了 100 万倍。变化的速度令人震撼。”他并未明确说明是指软件层面的飞跃，还是硬件的突破。
英伟达去年就曾宣称，其 Blackwell B200 处理器在推理任务上的表现是 2016 年 Pascal P100 的 2 万倍。据IT之家了解，B200 可提供约 20000 FP4 TFLOPS 的算力，而 P100 只有 19 FP16 TFLOPS。虽然这两者不能完全类比，但在实际应用中仍有代表性。
此外，Blackwell 在单位能耗生成 token 的效率上提升了 42500 倍。
报道称，除了更强的 GPU，英伟达、xAI、微软等也在打造远超过去一代的 AI 系统。从某种程度上说，当前的 AI 硬件确实比十年前强上百万倍。例如，xAI 当前运行的超级计算机就配备了 20 万颗 Hopper GPU。
马斯克也曾透露，未来还将建造包含 100 万颗 Blackwell GPU 的超级集群，不仅刷新 AI 领域的性能纪录，也将成为全行业最强的超级计算机之一。
在 AI 基础设施方面投入巨资的不止美国企业。英国已承诺在 2030 年前投入约 10 亿美元（现汇率约合 71.88 亿元人民币），用于建设面向 AI 的高性能计算平台，目前首批资金已到位。英伟达将在英国设立 AI 研究中心，聚焦机器人、环境建模与材料科学领域。它还推出全国性开发者教育计划，提升技术人才储备；并将与英国金融监管机构合作，打造 AI 的安全测试环境，同时参与推进 6G 研究。
相比美方的超级计算机，英国目前的技术实力仍显逊色。该国最强的 AI 系统，是即将上线、搭载 5500 颗 Grace Hopper 200 处理器的 Isambard-AI。