Algorithm

本周选择的算法题是：Transpose Matrix。

impl Solution {
    pub fn transpose(matrix: Vec<Vec<i32>>) -> Vec<Vec<i32>> {
        let mut ans = vec![vec![0; matrix.len()]; matrix[0].len()];

        for i in 0..matrix.len() {
            for j in 0..matrix[0].len() {
                ans[j][i] = matrix[i][j];
            }
        }
        ans
    }
}

Review

Eisenhower vectors

先看下传统的艾森豪威尔矩阵：

作者在此基础上引入了 “潜力” 指标，这是在任务当前优先级之外，尝试体现出任务的潜力。有些任务现在既不重要也不紧急，但有可能在未来的某个时间点成为其中之一，因此这种潜力应该被纳入对该任务的优先级评估中：

这种方法也挺好的，算是刻意练习，目的仍然是通过可视化（从而聚焦）任务趋势，帮助我们在确定优先级时不会忽略重要的部分。

Tip

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ChatGPT 于 2022 年底推出，在科技界引起了震动，展示了超越公众想象的知识和对话能力。一直在 AI 领域领先的谷歌似乎被打的措手不及，但显然它已迅速做出反应，于近期推出了 ChatGPT 的竞争对手 Gemini。

Gemini 有三种变体：

Gemini Nano，可在 Google Pixel 手机上运行
Gemini Pro，可为早前发布的 Google Bard 提供服务
Gemini Ultra，可在企业和数据中心部署，声称在几乎所有的基准测试中都优于 GPT-4

Gemini Ultra 是其中最具变革性的版本：

皮查伊声称 Gemini 为公司迎来了 “人工智能的新时代”，与 ChatGPT 等纯文本系统相比，多模态是其关键优势，Gemini 能够理解并生成图像、音频和视频以及文本，它建立在谷歌对多模式学习和高效神经网络架构等领域的广泛研究之上。

此次在发布会上推出的则是 Gemini Pro，号称「在 32 个广泛使用的学术基准测试中击败 GPT-4」的老大哥 Gemini Ultra 还未放出，32 个基准测试包括多功能性、推理能力和编码技能等各种指标。由于 Gemini Ultra 在专业基准测试中的表现优于人类，在多任务语言理解测试中取得了 90% 的成绩，这在人工智能系统里尚属首次。

Gemini Pro 的成绩让人想起一句话，“人类文明的转折点是非洲类人猿抬头仰望星空的那一刻”，方向明确后，这种迭代速度非常非常快，而且都是注定了的。

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