昨日官方通报重大研究成果,亚洲M码与欧洲S码的尺寸差异解析

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在服装行业中，亚洲和欧洲的尺码标准存在一定的差异，这种差异对于消费者来说可能会造成一些困惑。特别是对于亚洲M码和欧洲S码的对比，很多消费者都不太清楚两者之间的具体区别。本文将为您详细解析亚洲M码与欧洲S码之间的尺寸差异，帮助您更好地选购服装。 一、尺码标准差异 首先，我们需要了解亚洲和欧洲的尺码标准。亚洲尺码通常以厘米为单位，而欧洲尺码则以英寸为单位。此外，亚洲尺码在标注时，通常只标注胸围尺寸，而欧洲尺码则会同时标注胸围和腰围尺寸。 二、亚洲M码与欧洲S码的尺寸对比 1. 胸围尺寸 一般来说，亚洲M码的胸围尺寸大约在88-92厘米之间，而欧洲S码的胸围尺寸则在72-76厘米之间。从这个角度来看，亚洲M码的胸围尺寸比欧洲S码大。 2. 腰围尺寸 在腰围尺寸方面，亚洲M码的腰围尺寸大约在72-76厘米之间，而欧洲S码的腰围尺寸则在64-68厘米之间。从这个角度来看，亚洲M码的腰围尺寸与欧洲S码相差不大。 3. 肩宽尺寸 在肩宽尺寸方面，亚洲M码的肩宽尺寸大约在42-44厘米之间，而欧洲S码的肩宽尺寸则在36-38厘米之间。从这个角度来看，亚洲M码的肩宽尺寸比欧洲S码大。 4. 衣长尺寸 在衣长尺寸方面，亚洲M码的衣长尺寸大约在58-60厘米之间，而欧洲S码的衣长尺寸则在54-56厘米之间。从这个角度来看，亚洲M码的衣长尺寸比欧洲S码长。 三、选购建议 1. 了解自身身材特点 在选购服装时，首先要了解自身的身材特点，如胸围、腰围、肩宽等尺寸。根据这些尺寸，选择合适的尺码。 2. 关注尺码说明 在购买服装时，要仔细阅读尺码说明，了解不同尺码的具体尺寸参数。 3. 尝试试穿 如果条件允许，最好在购买前尝试试穿，以确保服装的合身度。 4. 选择合适的品牌 不同品牌的尺码标准可能存在差异，消费者在选购时，可以参考自己熟悉的品牌尺码标准。 总结 亚洲M码与欧洲S码在尺寸上存在一定的差异，消费者在选购服装时，要充分了解自身身材特点，关注尺码说明，并尝试试穿，以确保选购到合适的服装。同时，也要关注不同品牌的尺码标准，以便更好地满足自己的需求。

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。