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新一代注意力機制Lightning Attention-2：無限序列長度
新一代注意力機制Lightning Attention-2：無限序列長度
機器之心專欄
機器之心編輯部
大語言模型序列長度的限制，極大地制約了其在人工智能領域的應用，比如多輪對話、長文本理解、多模態數據的處理與生成等。造成這一限制的根本原因在於當前大語言模型均採用的 Transformer 架構有着相對於序列長度的二次計算複雜度。這意味着隨着序列長度的增加，需要的計算資源成幾何倍數提升。如何高效地處理長序列一直是大語言模型的挑戰之一。
之前的方法往往集中在如何讓大語言模型在推理階段適應更長的序列。比如採用 Alibi 或者類似的相對位置編碼的方式來讓模型自適應不同的輸入序列長度，亦或採用對 RoPE 等類似的相對位置編碼進行差值的方式，在已經完成訓練的模型上再進行進一步的短暫精調來達到擴增序列長度的目的。這些方法只是讓大模型具有了一定的長序列建模能力，但實際訓練和推理的開銷並沒有減少。
OpenNLPLab 團隊嘗試一勞永逸地解決大語言模型長序列問題。他們提出並開源了 Lightning Attention-2—— 一種新型的線性注意力機制，讓長序列的訓練和推理成本與 1K 序列長度的一致。在遇到顯存瓶頸之前，無限地增大序列長度並不會對於模型訓練速度產生負面影響。這讓無限長度預訓練成爲了可能。同時，超長文本的推理成本也與 1K Tokens 的成本一致甚至更少，這將極大地減少當前大語言模型的推理成本。如下圖所示，在 400M、1B、3B 的模型大小下，隨着序列長度的增加，FlashAttention2 加持的 LLaMA 的訓練速度開始快速下降，然而 Lightning Attention-2 加持的 TansNormerLLM 的速度幾無變化。
圖 1
Lightning Attention-2 簡介
讓大模型的預訓練速度在不同序列長度下保持一致，這聽起來是一個不可能的任務。事實上，如果一個注意力機制的計算複雜度相對於序列長度保持線性關係的話，就可以實現這一點。自 2020 年線性注意力【https://arxiv.org/abs/2006.16236】橫空出世以來，研究人員一直在爲了線性注意力的實際效率符合它的理論線性計算複雜度而努力。在 2023 年之前，大多數的關於線性注意力的工作均集中在對齊它們與 Transformer 的精度上。終於在 2023 年中期，改進的線性注意力機制【https://arxiv.org/abs/2307.14995】在精度上可以與最先進的 Transformer 架構對齊。然而，線性注意力中將計算複雜度變成線性的最關鍵的 “左乘變右乘” 的計算 Trick (如下圖所示)，在實際實現中遠慢於直接左乘的算法。其原因在於右乘的實現需要用到包含大量循環操作的累積求和（cumsum），大量的 IO 操作使得右乘的效率遠低於左乘。
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圖 2
爲了更好的理解 Lightning Attention-2 的思路，讓我們先回顧下傳統 softmax attention 的計算公式：O=softmax ((QK^T)⊙M_) V，其中 Q, K, V, M, O 分別爲 query, key, value, mask 和輸出矩陣，這裡的 M 在單向任務（如 GPT）中是一個下三角的全 1 矩陣，在雙向任務（如 Bert）中則可以忽略，即雙向任務沒有 mask 矩陣。
作者將 Lightning Attention-2 的整體思路總結爲以下三點進行解釋：
1. Linear Attention 的核心思想之一就是去除了計算成本高昂的 softmax 算子，使 Attention 的計算公式可以寫爲 O=((QK^T)⊙M_) V。但由於單向任務中 mask 矩陣 M 的存在，使得該形式依然只能進行左乘計算，從而不能獲得 O (N) 的複雜度。但對於雙向任務，由於沒有沒有 mask 矩陣，Linear Attention 的計算公式可以進一步簡化爲 O=(QK^T) V。Linear Attention 的精妙之處在於，僅僅利用簡單的矩陣乘法結合律，其計算公式就可以進一步轉化爲：O=Q (K^T V)，這種計算形式被稱爲右乘，相對應的前者爲左乘。通過圖 2 可以直觀地理解到 Linear Attention 在雙向任務中可以達到誘人的 O (N) 複雜度！
2. 但是隨着 decoder-only 的 GPT 形式的模型逐漸成爲 LLM 的事實標準，如何利用 Linear Attention 的右乘特性加速單向任務成爲了亟待解決的難題。爲了解決這個問題，本文作者提出了利用 “分而治之” 的思想，將注意力矩陣的計算分爲對角陣和非對角陣兩種形式，並採用不同的方式對他們進行計算。如圖 3 所示，Linear Attention-2 利用計算機領域常用的 Tiling 思想，將 Q, K, V 矩陣分別切分爲了相同數量的塊 (blocks)。其中 block 自身（intra-block）的計算由於 mask 矩陣的存在，依然保留左乘計算的方式，具有 O (N^2) 的複雜度；而 block 之間（inter-block）的計算由於沒有 mask 矩陣的存在，可以採用右乘計算方式，從而享受到 O (N) 的複雜度。兩者分別計算完成後，可以直接相加得到對應第 i 塊的 Linear Attention 輸出 Oi。同時，通過 cumsum 對 KV 的狀態進行累積以在下一個 block 的計算中使用。這樣就得到了整個 Lightning Attention-2 的算法複雜度爲 intra-block 的 O (N^2) 和 inter-block 的 O (N) 的 Trade-off。怎麼取得更好的 Trade-off 則是由 Tiling 的 block size 決定的。
3. 細心的讀者會發現，以上的過程只是 Lightning Attention-2 的算法部分，之所以取名 Lightning 是因爲作者充分考慮了該算法過程在 GPU 硬件執行過程中的效率問題。受到 FlashAttention 系列工作的啓發，實際在 GPU 上進行計算的時候，作者將切分後的 Q_i, K_i, V_i 張量從 GPU 內部速度更慢容量更大的 HBM 搬運到速度更快容量更小的 SRAM 上進行計算，從而減少大量的 memory IO 開銷。當該 block 完成 Linear Attention 的計算之後，其輸出結果 O_i 又會被搬回至 HBM。重複這個過程直到所有 block 被處理完畢即可。
想要了解更多細節的讀者可以仔細閱讀本文中的 Algorithm 1 和 Algorithm 2，以及論文中的詳細推導過程。Algorithm 以及推導過程都對 Lightning Attention-2 的前向和反向過程進行了區分，可以幫助讀者有更深入的理解。
圖 3
Lightning Attention-2 精度對比
研究人員首先在小規模（400M）參數模型上對比了 Lightning Attention-2 與 Lightning Attention-1 的精度區別，如下圖所示，二者幾無差別。
隨後研究人員在 1B、3B 上將 Lightning Attention-2 加持的 TransNormerLLM（TNL-LA2）與其它先進的非 Transformer 架構的網絡以及 FlashAttention2 加持的 LLaMA 在相同的語料下做了對比。如下圖所示，TNL-LA2 與 LLaMA 保持了相似的趨勢，並且 loss 的表現更優。這個實驗表明，Lightning Attention-2 在語言建模方面有着不遜於最先進的 Transformer 架構的精度表現。
在大語言模型任務中，研究人員對比了 TNL-LA2 15B 與 Pythia 在類似大小下的大模型常見 Benchmark 的結果。如下表所示，在吃掉了相同 tokens 的條件下，TNL-LA2 在常識推理和多項選擇綜合能力上均略高於基於 Softmax 的注意力的 Pythia 模型。
Lightning Attention-2 速度對比
研究人員對 Lightning Attention-2 與 FlashAttention2 進行了單模塊速度與顯存佔用對比。如下圖所示，相比於 Lightning Attention-1 和 FlashAttention2，在速度上，Lightning Attention-2 表現出了相比於序列長度的嚴格線性增長。在顯存佔用上，三者均顯示出了類似的趨勢，但 Lightning Attention-2 的顯存佔用更小。這個的原因是 FlashAttention2 和 Lightning Attention-1 的顯存佔用也是近似線性的。
筆者注意到，這篇文章主要關注點在解決線性注意力網絡的訓練速度上，並實現了任意長度的長序列與 1K 序列相似的訓練速度。在推理速度上，並沒有過多的介紹。這是因爲線性注意力在推理的時候可以無損地轉化爲 RNN 模式，從而達到類似的效果，即推理單 token 的速度恆定。對於 Transformer 來說，當前 token 的推理速度與它之前的 token 數量相關。
筆者測試了 Lightning Attention-1 加持的 TransNormerLLM-7B 與常見的 7B 模型在推理速度上的對比。如下圖所示，在近似參數大小下，Lightning Attention-1 的吞吐速度是百川的 4 倍，ChatGLM 的 3.5 倍以上，顯示出了優異的推理速度優勢。
小結
Lightning Attention-2 代表了線性注意力機制的重大進步，使其無論在精度還是速度上均可以完美的替換傳統的 Softmax 注意力，爲今後越來越大的模型提供了可持續擴展的能力，並提供了一條以更高效率處理無限長序列的途徑。OpenNLPLab 團隊在未來將研究基於線性注意力機制的序列並行算法，以解決當前遇到的顯存屏障問題。
妹子最愛 HTC One A9熔岩紅、粉版來了
（原標題：妹子最愛 HTC One A9熔岩紅、粉版來了）
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不只臺灣行人地獄 美國行人死亡人數創40年來新高
美國行人遭遇交通意外死亡人數升至1981年來最高。 摘自Carscoops.com
臺灣屢屢傳出行人在斑馬線遭車輛撞擊，甚至被冠上「行人地獄」的稱號，除了顯示國人的交通概念仍有待提升外，有關單位在道路設計上也更應該徹底改進。但行人地獄問題也不僅只在臺灣出現，就連印象中馬路又寬又大的美國，行人因爲交通事故死亡的人數也持續攀升，甚至創下40年來新高。
代表各州安全辦公室的非營利組織州長公路安全協會(GHSA)發現，2022年是自1981年以來美國行人死亡人數最多的一年。根據州公路安全辦公室的初步數據，該組織預計有7,508人在美國道路附近行走時而遭逢事故死亡，每天約有20人，2022年的死亡人數比2019 年的6,324人增加了近19%。
爲擺脫臺灣「行人地獄」惡名，政府從採最重罰、5月大執法，6月30日將提高罰鍰；原定同步上路的「斑馬線有行人須全停讓」，政策公佈後民怨沸騰，交通部緊急喊停。記者林俊良／攝影
與駕車者的交通事故死亡人數一樣，在新冠肺炎大流行期間，行人的交通事故死亡人數也有所增加。 然而，與駕車者不同的是，行人的數字仍持續維持高檔並沒有下降。 此外，2010年至2021年間，行人死亡人數增加了 77%，而其他道路使用者的死亡人數僅爲25%。
美國行人遭遇交通意外死亡人數升至1981年來最高。 摘自Carscoops.com
新墨西哥州和亞利桑那州是美國對行人最危險的州之一，到2022年，這兩個州的死亡率分別爲每10萬人有4.4人和4.17人。相比之下，儘管天氣寒冷和下雪，愛荷華州、明尼蘇達州和北達科他州則是相對而言對行人最安全的州
相比之下，其他發達國家在減少行人、騎自行車者和摩托車者的死亡人數方面採取了更多措施。 專家表示，這些措施包括降低速度限制、增加受保護的自行車道以及設計能夠更好地保護車外人員的車輛。美國人對大型卡車和SUV的喜愛尤其令人擔憂。 正如廣泛報導的那樣，越來越高的卡車越來越模糊了駕駛對道路的視線。根據GSHA的數據，SUV或皮卡是造成40%死亡的主要原因，而乘用車則佔35%。
休旅車雖然居高臨下，但轉彎容易因爲A柱產生視覺死角。 記者張振羣／攝影
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GHSA表示，這些發現進一步證明交通部的國家道路安全戰略必須得到支持。 該戰略概述了促進安全道路使用者、安全車輛、安全速度、安全道路和事故後護理的方法。
BYD發表全新子品牌Denza？ 七人座車款率先登陸歐洲！
圖／Denza騰勢汽車
在2月底所舉辦的日內瓦車展中，部分國際性廠牌缺席了此次盛會，但也看到新的品牌進駐，當然不意外的皆採純電動力。
圖／Denza騰勢汽車
而Denza騰勢汽車也出現在這些品牌中，其實該廠並不是新品牌，在2010年就由BYD比亞迪與Mercedes-Benz合資創立，直到2021年Mercedes將持股減少至10%，由BYD對Denza進行組織重整，並將其推向歐洲舞臺。
圖／Denza騰勢汽車
在這次的日內瓦車展中，Denza展出了將在歐洲地區開賣的D9，該車爲一輛大型豪華七人座MPV，主要對手爲Volvo EM90 / Zeekr 009、Toyota Alphard / Vellfire、Lexus LM等，因此在外觀上都與這些車輛有着相似之處，包括較爲方正的車體、與面積相當開闊的水箱護罩。
圖／Denza騰勢汽車
雖然Denza並未公佈太多細節規格，但從官方廠照中我們可得知，車長5.2米的D9採2/2/3座椅配置，二排採座椅獨立設計，擁有各自專屬的多媒體螢幕，中扶手帶有功能控制介面，但未提到是否擁有加熱通風功能。除此之外，像是全景天窗，前後排多組USB插座、LED環艙氣氛燈、Dynaudio環繞音響等，增添豪華元素。
圖／Denza騰勢汽車
圖／Denza騰勢汽車
A股午后全线反弹，顺周期板块、高股息资产涨势显著，300增强ETF（561300）涨0.28%
動力部分，雖然Denza並未講明，但應會使用與中國相同的規劃，包括以1.5L渦輪引擎爲基礎的PHEV、以及純電動力。前者擁有前驅與AWD兩種驅動形式，純引擎出力爲137hp，前馬達出力爲228hp，綜效馬力爲296hp；AWD車型則多出60hp的後軸馬達，讓綜效馬力輸出來到401hp。
圖／Denza騰勢汽車
此外兩種版本的PHEV也擁有不同的電池容量，前驅版爲20.39kWh、AWD版本則爲40kWh。純電動力車款也同樣分爲前驅與AWD車型，前者馬力輸出爲308hp、後者爲369hp，兩者皆採相同的磷酸鋰鐵電池，容量爲103.4kWh。續航力在CLTP的認證測試下，分別爲620公里與600公里。
圖／Denza騰勢汽車
另一方面，Denza也同場展出新的五人座純電SUV N7，該車具備相當流線的外型，以及氣壓懸吊、全景天窗等設備，快充能力可達230kW，續航力爲570公里。
圖／Denza騰勢汽車
圖／Denza騰勢汽車
圖／Denza騰勢汽車
東北證券：國產AI大模型與算力形成正向循環
3月25日消息，東北證券研報指出，Kimi帶動國內包括阿里通義千問、百度文心一言、360智腦等AI大模型紛紛宣佈推出或預計推出自身長文本模型，國內一系列基於大模型的應用有望在接入Kimi後迎來能力爆發。同時Kimi宣佈開放面向所有合規開發者接入，這必然會對已然緊缺的算力資源持續帶來壓力，進而促進國產AI大模型與算力形成正向循環。同時，伴隨一季報臨近，市場開始逐漸關注本年度真正有成長有業績的方向進行佈局。
美規動力就是要不同 大改款Kia Sportage北美正式發表！
美規動力就是要不同 大改款Kia Sportage北美正式發表！
大改款美規Kia Sportage正式發表。 摘自Kia
大改款美規Kia Sportage正式發表。 摘自Kia
今年對於Kia最重要的車款除了建構在Hyundai-Kia集團新開發的E-GMP底盤之上的純電休旅EV6外，另一款重量級新車就是品牌目前最暢銷休旅Sportage，在今年下半年迎接原廠代號NQ5的第五代車型。就在韓版、歐規車型陸續登場後，Kia America也選在今日(28)揭曉了這輛最賣休旅的大改款車型！
身爲品牌目前最暢銷的車款，Kia Sportage在第五代車型採用品牌設計總監Karim Habib加入Kia後首推出的全新設計語彙「Opposites United」，展現出與現任Hyundai-Kia集團顧問Peter Schreyer幾乎不同的設計訴求，讓這輛新休旅除了車名沒有變動之外，其餘部分包括廠徽皆全數換上了新的面貌。
大改款美規Kia Sportage。 摘自Kia
大改款美規Kia Sportage提供多種車型選擇，除了既有的LX、EX、SX、SX-Prestige外，因爲新世代車型發佈而新增的GT-Line、X-Line兩種外觀車型，在美規Sportage部分則選擇以講究越野氣息的X-Line車型做延伸，推出了X-Line、X-Pro與X-Pro Prestige，讓美規Sportage一口氣擁有七種車型供消費者挑選。
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大改款美規Kia Sportage共有七種車型讓消費者選擇。 摘自Kia
即便成爲品牌首款採用新設計語彙的休旅車，大改款Kia Sportage仍在車頭上搭載着象徵Kia的Tiger Nose虎鼻水箱護罩，只不過虎鼻隨着新世代車型的發行已逐漸轉換爲Tiger Mask，不論是韓版、歐規或美規車型皆改採全新設計語彙來呈現。特別的是，呈現雄壯運動感的車側，在C柱上也配置了與K5、Sorento、K8、Carnival都具有的C柱飛翼式造型飾板，這似乎也算另類的Kia家族化設定。
大改款美規Kia Sportage外觀特點。 摘自Kia
新世代美規Kia Sportage車室部分也如同外觀做了大幅度的進化，尤其是在高階車型中所導入的全新雙12.3吋曲面全數位儀表與中控螢幕 (LX車型爲8吋設定)，車內也有提供Apple CarPlay、Android Auto的智慧型手機連接功能、手機無線充電板、8支揚聲器的Harman Kardon高級音響系統、Amazon Alexa語音助理服務、支援3D模式的SVM環景系統、可同時連接兩支裝置的藍芽等。不過，與韓版車型不同的是，美規Sportage並未使用SBW線傳排檔系統，其仍採用傳統的排檔桿設計。
大改款Kia Sportage導入雙12.3吋曲面全數位儀表與中控螢幕。 摘自Kia
大改款美規Kia Sportage仍採用傳統的排檔桿設計。 摘自Kia
但另一方面，美規Sportage車內其實也少了許多實體按鈕，關鍵在於其導入了結合冷暖空調的電容式觸控面板，這具面板與他廠新車中的功能稍有不同，駕駛或乘客只要只要按下螢幕上的「風扇鈕」，便可切換爲冷暖空調或影音娛樂系統，爲車室省下大量實體按鈕的同時，亦增添了科技感。而Kia K8的「座椅頭枕衣架」小巧思，亦植入到了美規Sportage的車內。
大改款美規Kia Sportage也配有座椅頭枕衣架。 摘自Kia
摘自Kia
受益於建構在集團全新N3底盤平臺之下，讓大改款美規Kia Sportage不僅提升整體車身剛性，在動力的配置方面也更有伸縮性。美規Sportage初期將僅提供一具2.5升GDi直列四缸自然進氣汽油引擎，搭配八速自排變速箱系統，最大馬力可達到187hp，並且有着前驅或四輪驅動可選擇 (X-Line、X-Pro、X-Pro Prestige直接列標配項目)。
新世代美規Kia Sportage初期將僅提供一具2.5升GDi直列四缸自然進氣汽油引擎。 摘自Kia
另外，藉由第五代車型而首度問世的Sportage Hybrid油電車型，預計將與Hyundai Tucson Hybrid共用同一具動力系統，配備結合Hybrid油電混合系統的1.6升SmartStream T-GDi直列四缸渦輪增壓引擎 (177hp)，搭配六速自排變速箱，其所配置的電動馬達可輸出59hp動力，綜效馬力可達到227hp/35.6kgm，不過，美規油電版Sportage目前尚未有確切的發佈時程，但肯定的是至少要等到2022年後纔會上市。
全新美規Kia Sportage Hybrid預計要等到2022年後纔會揭曉。 摘自Kia
安全配備方面，大改款美規Kia Sportage導入了多樣的主動式安全系統，包括FCA前方碰撞預警系統含行人與單車騎士偵測、BVM盲區圖像監測系統、BCA盲區碰撞預防警示系統、LFA車道偏移輔助系統、LKA車道維持輔助系統、DAW駕駛疲勞偵測系統、HDA高速公路駕駛輔助系統、ISLA智能速限輔助系統、附有Stop&Go功能的SCC智能定速巡航控制系統、與導航圖資做結合的NSCC智能巡航控制系統 (Navigation-based Smart Cruise Control)、RCCA後方交通警示系統、PCA駐車防撞警示系統、SEW乘員安全輔助系統等、ROA後座乘客警示系統等。
大改款美規Kia Sportage。 摘自Kia
新世代美規Kia Sportage預計將在2022年第一季開始販售，而大部分的美規Sportage都會進到Kia位於喬治亞州西點的工廠生產，目前這家韓系品牌在地「國產化」的Kia車款，包括了美國纔有的Telluride以及Sorento、K5，未來在Sportage投入後，Kia將有四款新車會於美國在地生產。
大部分的第五代Kia Sportage將會在美國喬治亞州西點的工廠進行生產。 摘自Kia
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美國將迎221年來最大蟬災，萬億隻蟬同時醒了，該怎麼除掉它們？
2024 年 4 月 8 日
汽車新聞
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Bernadette Fox
美國將迎221年來最大蟬災，萬億隻蟬同時醒了，該怎麼除掉它們？
美國人即將迎來一個非常熱鬧的夏天，因爲根據計算，將有數萬億隻蟬同時破土而出，屆時，巨大的蟬鳴聲或許會讓一些美國人崩潰。
美國即將經歷的蟬災主要是由於兩種週期性的蟬，在同一時間出土而導致的。那麼它們是怎麼約定好一起甦醒的？
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週期蟬是一種特殊的蟬，主要分佈於北美東部。它們以其獨特的生命週期而聞名，幼蟲在地下生活13年或17年，然後在同一時間大量出現，羽化、交配、產卵、死亡，完成生命週期。這種現象被稱爲“週期性涌現”，在自然界中非常罕見。成蟲通常有黑色的身體，醒目的紅色或橙色眼睛，以及透明的翅膀，翅膀上有橙色或黑色的脈絡。它們的大小可以從2.5到3.5釐米不等。
週期蟬通過長時間的地下生活和集體出現來避免天敵，科學家認爲，13年和17年都是質數，這可能有助於蟬避開與捕食者生命週期的重疊，從而減少被捕食的機會。如果週期蟬的生命週期是8年，那麼每次它們出土時，遇到生命週期是1、2、4、8年的捕食者的可能性非常高。但如果它們的生命週期是質數年，與這些捕食者相遇的可能性就會大大降低。
此外，當大量週期蟬出現時，由於它們的數量實在太多，以至於捕食者無法一次把它們全部都消滅，這樣就可以確保有足夠數量的蟬可以繁殖，保證種羣的延續。這種策略被稱爲“捕食者飽和”，是週期蟬適應環境和避免天敵的一種方式。
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而兩種週期蟬同時出現的現象非常罕見，因爲這兩種蟬每隔221年纔會同時出現一次。這次的大規模出土是自1803年以來的首次。這些蟬在地下度過大部分生命週期，吸食樹根的汁液。在地下的生活期間，蟬幼蟲會經歷多次蛻皮，逐漸成長。當它們準備羽化成成蟲時，會在第13年或第17年破土而出，進行羽化、交配、產卵、死亡的生命週期。
週期蟬的大量出現有何危害？
拿邮票去邮局用，被要求出示发票，邮票的真假让用户证明？
週期蟬的大規模出現是一種自然現象，一般不會對人類造成直接危害。然而，它們的鳴叫聲可不是一般人能受得了的，有報道稱可以達到70至100分貝，一般家用音響設備的最大音量，長時間處於100分貝的環境中可能會對聽力造成損傷。
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此外，大量的週期蟬同時出現，會擾亂食物鏈，導致鳥類等捕食者的飲食習慣改變。例如，當食蟲鳥類有豐富的蟬類獵物時，它們會減少對其他昆蟲如毛毛蟲的捕食，這可能導致毛毛蟲數量增加，從而對植物造成更大的損害。成蟲上樹後還會啃食樹汁，這對植物和農作物的正常生長會產生影響。
那我們又該如何對付這些蟬呢？
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其實中國人最有經驗。只需要在樹幹上纏繞膠帶，蟬就無法爬上樹梢羽化，屆時拿着桶去捉回來就行。在中國，這可是很多地方人都喜歡吃的美食，無論是油炸還是爆炒，都是香噴噴的一道菜。
不過對於不吃金蟬的美國人來說，還是依靠自然界的捕食者來控制蟬的數量比較靠譜。一些鳥類、小型哺乳動物和爬行動物都把蟬當成口糧。
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其實週期蟬在地面上的生活相當短暫，通常只有4到6周的時間。它們在這段時間內完成羽化、交配、產卵和死亡的整個生命週期過程。大部分週期蟬的生命都是在地下度過的，因此，儘管它們的總生命週期很長，但它們在地面上可見的時間非常有限，只要熬過這個夏天就沒事了。
總的來說，雖然週期蟬的出現可能會帶來一些生態影響和噪音問題，但通常不會對人類健康構成直接威脅。在它們出現的季節，採取一些預防措施，如保護幼樹和避免直接接觸，就可以減少它們帶來的影響，所以不必過分擔心。
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