查不出原因！要退役了？
短短一周，波尔津吉斯在勇士的处境发生了巨大变化。
上周，他刚刚返回旧金山，与球队管理层和医疗团队会面，外界还在等待他的复出时间表。
如今，消息已经从“无限期缺阵”变成了“勇士探索交易”，甚至连他的NBA生涯能否继续，都有了疑问。
ESPN名记Shams报道，勇士已经开始探索交易波尔津吉斯的可能性。
由于体位性心动过速综合征（POTS）相关症状反复发作，这名31岁的拉脱维亚中锋正在认真考虑自己的篮球生涯。
如果恢复始终无法取得突破，永久告别赛场也在考虑范围内。
在10月13日，波尔津吉斯还曾回到勇士训练基地。
此后球队宣布，他将因健康问题无限期缺阵，但当时仍希望他能以某种方式留在球队身边。
波尔津吉斯本人也更新社媒，称正在与医生和专家合作寻找康复方法，感觉身体在逐渐好转，只需要保持耐心。
然而，事情并没有朝着预期发展。
波尔津吉斯会面后并未继续返回球队训练基地，而是再次进入无限期休假状态，主要与邓利维和塞莱布里尼保持联系。
勇士在揭幕战的缺阵名单中，给出的原因甚至不是伤病，而是“未随队”。
另一个细节也引发关注，9月下旬还参加了巴特勒在圣地亚哥组织的小型训练营。
但球队消息人士称，他当时显得与其他人有些疏离，对参加对抗训练和高强度备战缺乏兴趣。
当然，结合他持续受到健康问题困扰的现实，也不能简单将这种表现归结为训练态度。
勇士如今必须同时考虑球员健康与阵容安排。
今年夏天，双方才签下2年4000万美元的续约合同，每年薪水2000万美元，其中下赛季为球员选项，但只有300万美元受保障。
这使得波尔津吉斯的合同具有近似到期合同的交易价值，勇士可以尝试搭配选秀资产寻求补强。
但交易并不好做。
勇士受到第二土豪线限制，不能在交易中换回高于送出金额的薪水。
消息称，他们已经接触包括雄鹿在内的多支球队，但雄鹿并无兴趣，记者Brett Siegel也认为短期内难以达成交易。
波尔津吉斯上赛季效力老鹰和勇士期间一共只打了32场比赛，场均16.7分、5.2篮板、2.5助攻和1.2盖帽。
加盟勇士后的15场，他仍能贡献场均16.1分和5.3篮板。
对于急需内线高度和空间的勇士来说，健康的波尔津吉斯本可以发挥重要作用。
勇士最新声明表示，不会评论有关他的交易、健康及未来传闻，并确认他短期内不会随队。
科尔同样强调，健康始终比篮球更重要。
从上周还在谈康复，到如今交易和退役同时摆上台面，勇士或许还能寻找下一个中锋，但对于波尔津吉斯而言，眼下最难的不是找到下一支球队，而是找回能够继续打球的身体。
OlmoEarth v1.3发布：Ai2推出全球卫星嵌入模型
Ai2（艾伦人工智能研究所）今日发布了一款卫星地图嵌入模型OlmoEarth v1.3，并为全球范围提供了多种分辨率下预先计算好的年度嵌入数据，同时配套推出了基于浏览器的地图制作工具。该模型能够将一年的卫星观测数据压缩成数值指纹，最小分辨率下每个指纹对应10米乘10米的地面区域，同时也提供64平方米和128米分辨率的版本。
这种数值指纹捕捉的模式信息，可供其他软件用于区分农田、森林、矿区等不同类型的地表覆盖。
此前，使用OlmoEarth的主要方式是通过OlmoEarth Studio进行微调，针对每项任务训练一个模型，再将其应用于卫星数据以生成地图。
这种方式需要大量图形处理单元资源，以及下载和存储影像的能力。
此次发布的OlmoEarth嵌入浏览器是一款基于浏览器的地图制作工具。
这意味着任何人都可以将OlmoEarth用于实际工作，从追踪时间变化到寻找相似地点，无需注册登录即可使用。
嵌入数据代表了模型从数百万张卫星图像中学习到的内容。
OlmoEarth会读取一年的雷达图像及相关数据，包括Sentinel-1、Sentinel-2和Landsat的数据。
Sentinel和Landsat是提供地球互补视角的卫星任务：Sentinel-1测量雷达反射信号，而Sentinel-2和Landsat则捕捉可见光和红外波长的光线。
该公司表示，与以往版本的OlmoEarth模型相比，v1.3是其训练成本最低的模型。
其训练所用计算时间仅为最新版本（v1.2）的53%，为第一版（v1）的18%，碳排放量也分别仅为两者的50%和22%。
不过v1.2仍是一款强大的微调模型，对研究机构和合作实验室而言依然具有价值。
这些模型在现实世界中的应用场景 这些卫星模型有助于压缩跨越时间和空间的大量数据，这对于理解地球的变化方式非常有用。
在秘鲁马德雷德迪奥斯地区，围绕拉潘帕的非法金矿开采活动在2017年和2018年达到顶峰，在坦博帕塔国家保护区缓冲区内清除了超过1200公顷的森林。
亚马逊保护团队的MAAP监测项目报告了这一活动。
2019年2月，秘鲁的"水银行动"关闭了大部分采矿作业。
我们如何得知这一事实？ 嵌入数据给出了明确答案。
无需进行模型训练，仅通过比较不同年份的数据像素，观察2016年至2020年间的情况，可以清晰看到南部矿区带内有明显的向东扩张趋势：显著变化区域达34平方公里。
而同样的比较放在2020年至2024年间，这一面积降至9平方公里。
关闭行动的效果显而易见。
Ai2表示，对许多团队来说，针对某个想法测试OlmoEarth通常意味着需要进行一次微调运行，这是一项耗时数小时、成本高昂的艰巨任务。
而在浏览器工具中，初步分析仅需几秒钟即可完成。
仅凭少量标签对某个区域进行分析，无需使用GPU。
当某项任务确实需要进行微调实验时，嵌入数据可以帮助判断该实验是否值得投入计算时间，以及模型存在哪些不足之处。
OlmoEarth v1.3发布：Ai2推出全球卫星嵌入模型
Ai2（艾伦人工智能研究所）今日发布了一款卫星地图嵌入模型OlmoEarth v1.3，并为全球范围提供了多种分辨率下预先计算好的年度嵌入数据，同时配套推出了基于浏览器的地图制作工具。该模型能够将一年的卫星观测数据压缩成数值指纹，最小分辨率下每个指纹对应10米乘10米的地面区域，同时也提供64平方米和128米分辨率的版本。
这种数值指纹捕捉的模式信息，可供其他软件用于区分农田、森林、矿区等不同类型的地表覆盖。
此前，使用OlmoEarth的主要方式是通过OlmoEarth Studio进行微调，针对每项任务训练一个模型，再将其应用于卫星数据以生成地图。
这种方式需要大量图形处理单元资源，以及下载和存储影像的能力。
此次发布的OlmoEarth嵌入浏览器是一款基于浏览器的地图制作工具。
这意味着任何人都可以将OlmoEarth用于实际工作，从追踪时间变化到寻找相似地点，无需注册登录即可使用。
嵌入数据代表了模型从数百万张卫星图像中学习到的内容。
OlmoEarth会读取一年的雷达图像及相关数据，包括Sentinel-1、Sentinel-2和Landsat的数据。
Sentinel和Landsat是提供地球互补视角的卫星任务：Sentinel-1测量雷达反射信号，而Sentinel-2和Landsat则捕捉可见光和红外波长的光线。
该公司表示，与以往版本的OlmoEarth模型相比，v1.3是其训练成本最低的模型。
其训练所用计算时间仅为最新版本（v1.2）的53%，为第一版（v1）的18%，碳排放量也分别仅为两者的50%和22%。
不过v1.2仍是一款强大的微调模型，对研究机构和合作实验室而言依然具有价值。
这些模型在现实世界中的应用场景 这些卫星模型有助于压缩跨越时间和空间的大量数据，这对于理解地球的变化方式非常有用。
在秘鲁马德雷德迪奥斯地区，围绕拉潘帕的非法金矿开采活动在2017年和2018年达到顶峰，在坦博帕塔国家保护区缓冲区内清除了超过1200公顷的森林。
亚马逊保护团队的MAAP监测项目报告了这一活动。
2019年2月，秘鲁的"水银行动"关闭了大部分采矿作业。
我们如何得知这一事实？ 嵌入数据给出了明确答案。
无需进行模型训练，仅通过比较不同年份的数据像素，观察2016年至2020年间的情况，可以清晰看到南部矿区带内有明显的向东扩张趋势：显著变化区域达34平方公里。
而同样的比较放在2020年至2024年间，这一面积降至9平方公里。
关闭行动的效果显而易见。
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而在浏览器工具中，初步分析仅需几秒钟即可完成。
仅凭少量标签对某个区域进行分析，无需使用GPU。
当某项任务确实需要进行微调实验时，嵌入数据可以帮助判断该实验是否值得投入计算时间，以及模型存在哪些不足之处。
