昨日官方通报重大研究成果,亚洲V码与欧洲S码：揭秘服装尺码的奥秘

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在服装购物过程中，我们常常会遇到亚洲V码和欧洲S码这样的尺码标识。很多人对此感到困惑，不知道它们之间的区别在哪里。今天，我们就来揭秘亚洲V码与欧洲S码的区别，帮助大家更好地选择合适的衣物。 一、尺码体系的起源 亚洲V码和欧洲S码的尺码体系源于不同的国家和地区的服装标准。亚洲尺码体系主要适用于中国、日本、韩国等亚洲国家，而欧洲尺码体系则主要适用于欧洲国家。这两种尺码体系在计算方法、尺码范围等方面存在差异。 二、尺码计算方法 1. 亚洲V码 亚洲V码的计算方法主要基于身高和胸围。以中国为例，V码通常由两个数字组成，第一个数字代表身高，第二个数字代表胸围。例如，V160/84表示身高为160cm，胸围为84cm。 2. 欧洲S码 欧洲S码的计算方法则基于胸围和腰围。以欧洲尺码体系为例，S码通常由两个数字组成，第一个数字代表胸围，第二个数字代表腰围。例如，S36/28表示胸围为36cm，腰围为28cm。 三、尺码范围 1. 亚洲V码 亚洲V码的尺码范围相对较窄，以中国为例，常见的V码范围在160/84至175/94之间。这意味着亚洲V码的衣物在身高和胸围方面较为紧凑。 2. 欧洲S码 欧洲S码的尺码范围相对较宽，以欧洲尺码体系为例，常见的S码范围在32/24至44/36之间。这意味着欧洲S码的衣物在胸围和腰围方面更为宽松。 四、选择尺码的建议 1. 了解自己的身材 在选择衣物时，首先要了解自己的身材。亚洲V码和欧洲S码的尺码范围存在差异，因此，在购买衣物时，要根据自己的身材特点选择合适的尺码。 2. 注意尺码差异 由于亚洲V码和欧洲S码的计算方法不同，因此在购买衣物时，要注意尺码差异。例如，亚洲V码的84cm胸围可能相当于欧洲S码的36cm胸围。 3. 尝试试穿 在购买衣物时，最好能亲自试穿。通过试穿，可以直观地了解衣物是否合身，从而避免尺码选择错误。 总结 亚洲V码和欧洲S码在尺码体系、计算方法、尺码范围等方面存在差异。了解这些差异，有助于我们在购买衣物时做出更合适的选择。在选购衣物时，要关注自己的身材特点，注意尺码差异，并尽量亲自试穿，以确保购买到合身的衣物。

媒体报道，今年 3 月，当 OpenAI 推出可将照片转为动画角色的 ChatGPT 新功能时，使用量激增，迫使该公司不得不暂时限制该功能的使用。这并不是第一次发生类似情况。根据媒体，OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 上周在高盛的一次会议上向投资者透露，由于算力资源短缺，公司经常被迫推迟新功能或新模型的发布，或者有意让部分产品运行变慢。她表示，OpenAI 目前面临 " 严重的算力限制 "。为了解决这一问题，公司高管向部分股东透露，未来五年内，OpenAI 计划在租用云服务商的备用服务器上花费约 1000 亿美元。这是此前预计到 2030 年间为租用服务器所支出的 3500 亿美元之外的额外开支。分析认为，这个备用服务器计划反映了首席执行官 Sam Altman 的一个核心信念：谁掌握更多服务器，谁就在 AI 竞赛中拥有决定性优势。他曾告诉同事，未来 OpenAI 所需的算力甚至可能超过整个美国电网的供电能力。据多位与 OpenAI 高管交流过的人士对媒体透露，Altman 和他的管理团队认为，未来可能出现的新爆款产品或 AI 技术突破，将带来难以预料的算力需求激增。 算力支出大增为抢占市场媒体分析称，从 Altman 和 Friar 的公开言论来看，OpenAI 已经将手中所有大型英伟达 GPU 集群用得满满当当。如果未来再出现一个热门功能，导致算力资源吃紧，或者因为缺乏足够服务器而无法训练有潜力的新模型，OpenAI 可能会因此失去用户或业务，转而被谷歌或 Meta 等在算力上不那么受限的竞争对手抢占市场。根据公司的内部预测，算上备用服务器，OpenAI 未来五年平均每年将在租用服务器上花费约 850 亿美元。作为对比，去年亚马逊 AWS、微软、谷歌云和甲骨文这四大云服务商的客户加起来在服务器租赁上总共花费了大约 2000 亿美元。此外，OpenAI 的备用服务器支出（1000 亿美元）也是其长期现金流预测达 1150 亿美元（截至 2029 年）的一个重要原因。根据媒体此前的报道，公司可能需要筹集相应规模的资金。而按照目前的内部预估，公司将于 2030 年开始实现现金流转正。尽管这笔备用服务器的支出不小，但 OpenAI 高管表示，这些服务器 " 具有变现潜力 "。一位与公司高层有过交流的人士对媒体透露，这些备用算力要么可以推动技术突破、要么可以应对产品使用激增，因此有助于带来额外收入，而这部分收入目前还未被纳入公司财务预测。根据 OpenAI 的预测，公司营收将在 2030 年增长到大约 2000 亿美元，而今年的营收预计为 130 亿美元。这一增幅主要得益于 ChatGPT 的快速发展。届时，OpenAI 的营收将超过过去 12 个月中英伟达或 Meta 的收入水平。 会被指 " 囤积 "GPU？媒体分析称，OpenAI 也可能通过其他方式降低备用服务器的成本，或者将这些资源进行变现。例如，它可以将未使用的算力返还给微软、甲骨文等提供服务器的云服务商——前提是对方愿意接受。也可以尝试将这些服务器租给其他企业客户。但目前还不清楚有哪些公司愿意、也有能力承担如此高昂的费用，此外也不确定云服务商是否允许 OpenAI 转租其资源。如果 OpenAI 既无法自己用完这些服务器，也找不到其他客户，就可能被外界批评为 " 囤积 GPU"。而几乎承载了 OpenAI 所有算力的英伟达，显然不希望出现这种情况，因为这将限制其他公司的 GPU 获取，从而促使它们转而使用竞争对手的 AI 芯片。OpenAI 高管预测，该公司在备用服务器上的年度支出将在 2028 年达到峰值，为 400 亿美元。目前尚不清楚为何此后支出会明显下降，但 OpenAI 已表示，未来将自行开发数据中心和芯片，这可能有助于填补这一缺口。Friar 在高盛会议上表示：" 我们希望 OpenAI 成为一家真正的全栈公司。"媒体表示，硅谷的创始人和高管们对 " 爆款产品导致服务器不足 " 这一风险非常熟悉。比如 20 多年前迅速走红的社交网站 Friendster 就因频繁宕机而让出市场，最终被竞争对手超越。过去一年里，OpenAI 也多次出现服务中断，最长达数小时。但尽管如此，ChatGPT 依然稳居聊天机器人市场领先地位。公司预计，到今年年底，ChatGPT 的每周活跃用户将达到 10 亿人，而在 7 月，这一数字刚刚突破 7 亿。