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本期要点

1.全自动AI房东，开始收割租客

2.Meta 发布首个「非参数化」掩码语言模型 NPM

3.竹子“变身”新型高透光电磁屏蔽材料

4.加州大学洛杉矶分校的技术突破可能带来更耐用、更便宜的太阳能电池

5.俄开发用于X射线设备的进口替代电源

说到房东，许多打工人对刻板印象式的房东并没有太好的观感，网络上关于“如何与房东斗智斗勇”的帖子比比皆是。对许多人来说，可能最好的房东便是“不存在”的房东。

位于美国的Imagine Homes便是这样一家公司。它成立于2016年，但租赁业务已经遍布了匹兹堡、克利夫兰、明尼阿波利斯等众多拥有大量单身住宅的后工业化城市，官网上有着上千套待租房屋，网页描述中极力展现出了“无痛”租房的流程。领英显示，Imagine Homes整个公司只有30多名员工，他们从未在任何城市开设办公区，却通过AI管理了遍布8个州的数千所房屋。

AI房东不仅管理和维护着目前正在运营的所有房屋，最大限度地降低了人力资源的消耗，还在快速收购新的房产。根据其官网房产目录的搜索结果来看，这家公司每年都会新购入数十乃至上百套房产。

正如官网中所写道的“购买房屋和管理房屋，在整个流程中为给顾客提供完美无暇的租赁体验是我们的职责，这一切都依靠技术，数据不会说谎，我们也不会”，AI房东正在用数据工具快速寻找和购买房屋。

就像攻壳里的炒股AI通过数据分析寻找值得进行价值投资的优质公司一样，AI房东的算法也是如此，它会根据房屋与就业中心的距离、交通情况、社区的吸引力、附近设施的便利程度、建筑类型和维护需求等项目来构建模型，筛选值得购入的房屋。

因为AI所做的决定足够可靠，这中间可以舍弃人力检查的环节，所以交易往往在很短的时间内就能完成。

虽然大型语言模型在 NLP 领域展现出的强大性能十分惊人，但其带来的负面代价也很严重，比如训练过于昂贵，难以更新等。，而且很难处理长尾知识。

并且语言模型通常采用在预测层采用一个包含有限词汇量的 softmax 层，基本上不会输出少见的单词或短语，极大限制了模型的表达能力。

为了解决模型的长尾问题，最近来自华盛顿大学、Meta AI 和艾伦人工智能研究所的学者联合提出了首个「非参数化掩码语言模型」（NonParametric Masked language model, NPM），通过参考语料库中每个短语的非参数化分布来代替 softmax 输出。

NPM 可以通过对比目标（contrastive objective）和批内近似于检索完整语料库的方式进行有效训练。

研究人员对 9 个封闭式任务和 7 个开放式任务进行了 zero-shot 评估，包括强调需要预测新事实或罕见短语的时空转换和词级翻译任务。

结果发现，无论是否采用检索和生成的方法，NPM 都明显优于较大的参数模型，比如参数量高 500 倍的 GPT-3 和 37 倍的 OPT 13B 性能还强不少，并且 NPM 在处理罕见模式（词义或事实）和预测罕见或几乎未见过的词（如非拉丁文字）方面尤其出色。

近日，南京林业大学家居与工业设计学院绿色家居材料制造团队教授吴燕领衔的课题组，通过一种简单高效的处理方式，在保留原竹天然形状和纤维素骨架结构的基础上，将其转化为具有良好光学性能的纤维素复合材料。日前，该项研究成果发表于《纳微快报》。

为满足人们对家居环境个性化装饰的需求，将木材、竹材等环保材料转化为新型材料的研究越来越多，但鲜有研究尝试直接将原竹加工成具有理想光学性能的纤维素复合材料。

该团队首先利用简单的化学预处理脱除原竹中的木质素，这意味着“黏合剂”（连接纤维素和半纤维素）的消失，带来更多孔隙出现，有利于折射率指数与竹纤维素模板相匹配的树脂填充。经过快速固化工艺，一款具有优异光学传输性能、抗拉伸性能、表面装饰性和美学价值的透光竹材新材料应运而生。

研究证实，将此透光原竹与透明竹片、电磁屏蔽膜组成一款复合器件，整体结构类似于常见的蜂窝板。其中，透光原竹充当核心骨架、透明竹片为面板、锡掺杂氧化铟薄膜为功能层。此款复合器件表现出显著的隔热、保温及电磁屏蔽性能，在家居与建筑装饰材料领域应用前景广阔。

此种将原竹直接加工成纤维素模板再合成透光材料的方法，将大大减少前期原料机械加工和后期原料成型的步骤，可减少能耗及对石化资源的浪费。同时，该研究方法还可以处理其他高密度、低孔隙率的生物质材料。

一个由加州大学洛杉矶分校领导的国际研究合作已经开发出一种方法，在太阳能电池中使用过氧化物，同时保护它不受导致其恶化的条件影响。在最近发表在《自然材料》上的一项研究中，科学家们将少量的离子 - 也就是带电的原子直接添加到过氧化物中。

他们发现，当暴露在光和热下时，增强后的过氧化物晶体不仅更加耐用，而且还能更有效地将光转化为电。

加州大学洛杉矶分校工程系Carol and Lawrence E. Tannas, Jr.教授说："可再生能源至关重要。过氧化物将是一个游戏规则的改变者，因为它可以以硅的方式进行大规模生产，而且我们已经确定了一种添加剂，将使这种材料变得更好。"

卤化物过氧化物能够将光转化为电，是由于其分子形成重复的立方体网格的方式。这种结构是由带相反电荷的离子之间的键固定在一起的。但是，光和热往往会导致带负电的离子从过氧化物中弹出，这破坏了晶体结构，削弱了该材料的能量转换特性。

钕通常被用于麦克风、扬声器、激光器和装饰玻璃。它的离子大小正好可以嵌在立方过氧化物晶体中，而且它们带有三个正电荷，科学家们假设这将有助于将带负电的离子固定在原位。

研究人员在每10000个过氧化物分子中加入了大约8个钕离子，然后测试了该材料在太阳能电池中的性能。在最大功率下工作并在连续光照下超过1000小时，使用增强型过氧化物的太阳能电池保持了约93%的光转换效率。相比之下，使用标准过氧化物的太阳能电池在相同的条件下经过300小时后失去了一半的电力转换效率。

研究小组还在没有任何设备取电的情况下对太阳能电池进行了连续照射，这加速了过氧化物的降解。一个使用含钕的过氧化物的设备在超过2000小时后保留了84%的电力转换效率，而一个使用标准过氧化物的设备在该时间后直接无法使用。

为了测试材料承受高温的能力，研究人员将带有这两种材料的太阳能电池加热到大约180华氏度。使用增强型过氧化物的太阳能电池在超过2000小时后保持了约86%的效率，而标准的过氧化物装置在这段时间内完全失去了将光转化为电能的能力。

在以前的许多旨在使过氧化物燃料电池更耐用的研究中，研究人员已经尝试在材料上添加保护层，但这在很大程度上是失败的。增强材料本身的想法来自于主要作者Yepin Zhao，他是Yang实验室的一名博士后研究人员。Zhao说，他的灵感来自于一种通常用于生产硅半导体的技术--添加少量的其他化合物来改变材料的特性。

Zhao说："离子往往像高速公路上的汽车一样在过氧化物中移动，这导致了材料的分解。有了钕，我们找到了一个路障来减缓交通并保护材料。"

这一进展可能有助于过氧化物太阳能电池在未来两到三年内进入市场。

俄罗斯研究人员研发出用于X射线设备的进口替代高压电源。

X射线设备可被用于不同领域，从医学到考古学。稳定的能源可确保X射线设备在长期运行期间不间断地工作，例如在医疗断层扫描期间。外国公司离开俄罗斯市场加快了俄寻找该领域国内解决方案的步伐。

圣彼得堡国立电工技术大学电子设备教研室X射线技术设备研发工程师尤里·博特拉霍夫表示：“我们研制出了稳定的500瓦电源来保证X射线技术设备运行。”他表示，电源几乎完全由国内组件组装，这大幅降低了生产成本。

博特拉霍夫称，这一设备可被用于包括医疗、工业、研究考古发现、艺术作品等X射线装置中。