福利姬

福利姬?当时，石破茂是特朗普连任总统后接见的首位亚洲领导人。讽刺的是，本周石破茂又成了“第一个”，但这次却不是好事——他成为第一位收到特朗普严厉公开信的外国领导人。特朗普在信中威胁称，若日方不能在美方设定的新期限，即8月1日前达成贸易协议，美国将对日本征收25%的高额新关税。 阿斯：皇马想在今夏处置惩罚掉阿拉巴的条约
，但后者不肯离队

福利姬?差异教学的实践路径则是指“面对有差异的学生，实施有差异的教学，促进有差异的发展”，形成了五类操作性载体。教育观察是差异教学的发现载体。读懂儿童是教育的出发点，教育者需要有洞察儿童的力量，老师到学生群体和活动中去，在参与活动中进行研究观察，这是老师能够获得学生较深层的结构和关系材料的主要途径；精准匹配差异是教学的课堂载体。差异教学具有灵活多元的教学样态，这些样态的选择，主要依据和学生差异是否匹配，所以，形成和学生四大差异匹配的教学策略系统，是差异教学实施的关键。差异教学引导学生在亲身体验中掌握学习策略，实现“转识成智”；两级循环是差异教学的组织载体。小学是培养各种兴趣的最佳时期，错过“最佳期”，优势发展就困难了。让学生广泛接触各种活动课，学生才能发现和选择适合自己兴趣的活动，发展优势和潜能；情境交往是差异教学的隐性载体。小学生（尤其是中段以后）重要他人之一是伙伴，伙伴期待是一种重要的隐性教学资源，能很好促发学生的学习。我们在教学实践中创设“跨班展示”“小先生”制、“顾问”制等一系列教学载体，有意识在设计上满足学生兴趣爱好、学习风格、智力类型等差异，提供丰富的学习机会供学生选择和交往；自主展示是差异教学的评价载体。“天长没有差生，只有有差异的学生”。孩子们有各种各样的特长和爱好，只是自己发现不够，老师和家长也发现不够，如果把他们的特长发掘出来，孩子们的激情和创造力也会迸发出来。 逄锦伦记者 郑观松 摄

福利姬?更值得警惕的是，部分村企设立的初衷并非经营产业，而是为了获取基础设施项目的财政资金，导致在项目竣工后长期无实质性运转，甚至因此形成债务负担。

福利姬?文章说，虽然特朗普推迟了关税实施的期限，但并没有豁免已实施的10%全面关税，也没有取消美国对钢铁等特定商品的关税。本月发布的数据显示，这些关税已开始对经济造成损害：进口“投入要素”（美国企业用于生产成品的商品）的成本正在飙升。今年1月至5月间，进口钢铁和铝材均价攀升近30%，而美国境内约半数铝材与四分之一钢材依赖进口；与此同时，纺织原料、皮革、橡胶及塑料制品的价格同样出现大幅攀升——而这些是未来物价上涨的先行指标。因此，特朗普的关税政策非但没能保护美国企业，反而似乎正在对这些产业造成冲击——尤其是高度依赖海外供应链的美国汽车制造业及其他相关产业。

福利姬?随着侃爷上海演唱会“迟到、早退、播放争议歌曲、退钱”等质疑越演越烈，侃爷及主办方不得不发布声明回应相关事件，但声明甩锅及虚假澄清太明显，舆论大翻车。 王文朝记者 蒲高亮 摄

福利姬?关于在OpenAI工作的思考我在三周前离开了OpenAI。我是在2024年5月加入这家公司的。我想分享我的思考，因为大家对OpenAI做了很多猜测，但很少有人有在那里的第一手文化体验。Nabeel Quereshi有一篇很棒的文章，叫《对Palantir的反思》，他回顾了是什么让Palantir如此特别。我也想做同样的事，趁记忆还新，为OpenAI留个注记。这里没有任何商业机密，只是对当下这家最具吸引力的组织之一，在极具意义时刻，工作体验的个人观察。首先要说的是：我离职并非因任何人事纠纷，恰好我对离开感到深深矛盾。从创立自己的组织，变成一家有三千名员工公司的职员，这种身份的转换很难。现在我渴望一次全新的开始。我也许会被那里的工作所吸引，回去也说不定。毕竟想象一下有机会参与AGI的建设是不现实的，而大语言模型无疑是近十年以来的技术创新。我很庆幸能亲眼见证一些发展，同时也参与了Codex的发布。显然，这些并非公司的官方立场——只是我个人的观察。OpenAI是一个大机构，我只能从我的“小窗口”提供这些见闻。首先要知道的是，OpenAI扩展得极快。我加入时，公司刚刚超过1000人。但一年后已经超过3000人，而我在员工任职时间排名位列前30%。几乎所有领导层在2–3年前都还不是在做现在这份工作。显然，快速扩张会带来问题：如何在公司层面沟通，组织架构如何设定，如何推进产品发布，如何管理和组织人力，以及如何招聘等。不同团队的文化情况也差别巨大：有些团队持续高压快跑，有些在监控已有项目，有些保持更稳定的节奏。没有所谓的“OpenAI体验”，研究团队、应用团队、GTM（市场/销售）节奏都完全不同。OpenAI有个特殊之处——一切都通过 Slack（一个用于工作沟通交流的平台） 运行，没有电子邮件。我整个任期或许只收到过10封邮件左右。如果你不善于整理，很容易被这些渠道淹没，但如果你管理好渠道和通知，也能做得井然有序。OpenAI鼓励“自下而上”，尤其在研究领域尤为明显。我刚加入时，问第一季度的路线图在哪，得到的回答是：“不存在。”（不过现在已经有了。）好主意可能来源任何人，通常我们并不清楚哪些想法会提前证明是最有成效的；公司不靠宏大的“总体计划”，进展往往迭代并在新的研究结果基础上逐步展开。这种自下而上的文化也让OpenAI极具“重绩效主义（meritocratic）”性质。历史上，公司里的领导者大多是因拥有好点子并能执行而晋升。许多非常优秀的人，不擅长全体大会发言或政治运作，但在OpenAI他们一样能脱颖而出。好点子通常可以胜出。OpenAI的文化喜欢快速行动（bias to action）。在类似方向有多个团队同时试点并不少见。我刚加入时曾同时见到大概3–4种Codex相关原型，最后才决定上线。它们通常由少数人自发发起，不需要特别审批；当看到希望时，团队就自发聚拢。Codex 负责人Andrey曾说，你应该将研究员视为“迷你董事会”。在那里，你可以全盘推进自己的方向，看它能走多远。相应地，如果某个问题被认为“无意思”或者“已解决”，它可能根本不会有人去关注。优秀的研究经理作用极大，但也都有限。他们擅长将不同方向的研究串联起来，将其汇聚到大规模模型训练里。同样，出色的产品经理也能串起价值点，将力量聚合。我合作过的ChatGPT的工程经理（EM）Akshay、Rizzo、Sulman，是我见过最Cool的“客户”。他们经验非常丰富。他们多为管理型角色，主要职责是招聘优秀人才并为他们提供成功支持。OpenAI会瞬间调整方向。这点我们在Segment（原公司）也很喜欢——有新情况就改变方向，比为了“计划”一直推进要好得多。令人惊奇的是，OpenAI这么大的公司还保留着这种思维方式——Google显然不是这样。公司决策快速，一旦决定了努力的方向，就全力奔跑。媒体上对OpenAI有很多抨击。我来自B2B企业背景，对此很震惊：内部还未宣布的功能，新闻稿已经播出；我告诉别人我在OpenAI工作，往往就听到对它的既有偏见。有一些 Twitter 账号用自动化机器人监测功能上线情况。因此，OpenAI非常保密。我无法详细告诉任何人我在做什么。公司内部有不同的工作空间和不同权限。营收、烧钱数据都高度保密。OpenAI也比你想象中更“严肃”，因为风险非常高。一方面要构建 AGI，需要把一切都做对；另一方面产品已有数以亿计用户在用于医疗建议、心理疗愈等敏感场景；再者，OpenAI处在与 Meta、Google、Anthropic 的激烈竞争中，甚至全球政府都密切关注这个领域。尽管媒体有抨击，但我见的每个人都是真心“想把事情做好”。作为一家消费者导向的公司，曝光最大，也最易成为舆论焦点。当然，不应把 OpenAI 视作一个整体统一的“单一实体”。我更像把它当成“洛斯阿拉莫斯”式的组织——一群科学家在探索最前沿。巧合的是，他们也造出了历史上最火爆的消费者 App。之后开始扩展到政府和 企业服务。公司里人来的时间不同、所处团队不同，目标也不同——想法迥异。时间越久的人，越会带着“研究实验室”或“公益非营利”视角去看。我最欣赏的一点是公司“说到做到”地让 AI 利益大众化。最先进的模型没有锁定在某个企业合同中。世界上任何人都可以访问 ChatGPT，哪怕未登录。可以注册 API 使用 —— 大多数模型（即使是 SOTA 或专有模型）会迅速加入 API 服务，让创业公司、开发者都用得上。你可以猜测会有截然不同的企业版本策略，但 OpenAI 并没有走那条路，值得赞赏，这一点仍是公司文化核心。安全问题的关注比你在 Zvi 或 LessWrong （社区论坛，专注于讨论认知偏见等）里看到的还要多。公司有大量人手致力开发安全系统。但现实中更关注的是实用风险——仇恨言论滥用、政治操纵、研发生物武器、自我伤害诱导、及时药物注入等——远比理论上爆炸性风险更受关注。当然仍有人研究理论风险，那也是存在的。但在我看来，实用安全才是主流，很多安全内容不公开发表，OpenAI 其实还应该更多公开这一部分成果。与很多公司在招聘会发大量 周边不同，OpenAI 不大送周边（新员工也基本没桌牌之类）。取而代之的是会不定期发“drops”，员工可以订购库存。第一次 drop 店铺就被刷爆了，连 Shopify 都挂了。有一个内部的帖子流传如何POST正确的json（基于JavaScript语言的轻量级的数据交换格式，即JavaScript Object Notation）有效负载和规避这一点。所有事情与 GPU 成本相比都太小。举例：Codex 中一个细小功能的 GPU 资源消耗，就相当于我们整个 Segment 基础设施的费用（虽然 ChatGPT 规模更大，但平台体量也大）。OpenAI 是我见过的最雄心勃勃的组织。你大概会以为拥有一个全球头部 App 就够了，但他们志在多场战役：API 产品、深度研究、硬件、编程代理、图像生成等等（还有很多未公开项目）。这里是个让点子落地弹射的平台。公司非常关注 Twitter上的氛围。如果你发的一条与 OpenAI 相关的 tweet 爆火，很可能有人会看到并重视。一位朋友曾说：“这家公司靠 Twitter情绪运行。”对于一个消费级公司来说，这点也没毛病。当然他们也有用户增长、留存等分析，但情绪倒也很重要。OpenAI 里的团队比很多地方更 fluid、更灵活。在 Codex 发布时，我们需要几个 ChatGPT 的工程师来赶进度。于是我们找 ChatGPT 的 产品经理提需求，第二天就来了两位牛人，不需要等季度计划或重新分配资源。动作快得惊人。高层领导很活跃，好像没一位是“挂名”——gdb（Greg Brockman）、sama（Sam Altman）、kw（Wojciech Zaremba）、Mark、Dane 等经常在 Slack 上互动。代码与基础设施OpenAI 使用巨大的 monorepo（单一代码仓库：一种将多个项目或代码库存储在同一个版本控制系统中的策略，以便于跨项目协作和代码共享），以 Python 为主（但也有 Rust 服务，和少量 Golang 用于网络代理等）。这导致代码风格多样：既有来自 Google 资深工程师设计的大型库，也有博士刚毕业写的 Jupyter notebook。所有后端基本都是 FastAPI + Pydantic 构建 API，而且没有统一强制的风格指南。OpenAI 完全在 Azure 上运行。好玩的是，能真正信任的只有三项服务：Azure Kubernetes Service、CosmosDB、BlobStore。没有 Dynamo、Spanner、BigQuery、Kinesis 等 AWS 工具，也少有自动扩展设计。IAM 机制也较弱，于是很多机制选择自研。从工程人才看，有大量来自 Meta → OpenAI 的背景。在很多方面，OpenAI 早期就像 Meta：一款轰动一时的消费者应用软件、新兴的基础设施、行动快。大多基础设施人才来自 Meta+Instagram，水准很强。把这些东西放在一起，你会看到很多基础设施的核心部分让人想起Meta，你会看到很多 Meta 风格的设计：内部重写的 TAO、边缘统一身份认证等等。我相信还有很多我不知道的。聊天功能深入系统。从 ChatGPT 起，许多代码库都是围绕聊天消息和对话的思想构建的。这些源语内嵌得很深，不注意就会踩坑。Codex 虽有些变体（基于响应式 API），但仍复用很多原先框架。OpenAI 强调实干：没有架构委员会决策，通常谁做谁决定。这带来行动快的优势，但也常导致代码库里存在多个类似功能库。我见过很多库，比如队列管理或代理循环。在缺乏工具支持的快速扩张团队里，问题也会产生：比如Sa-server（后端整体）有点像垃圾场。在master上，CI崩溃的频率比您想象的要高得多。即使是并行运行的测试用例，考虑依赖关系的子集，在gpu上运行也需要大约30分钟的时间。这些并不是无法解决的问题，但它提醒我们，这类问题无处不在，而且当你快速扩展时，它们可能会变得更糟。好在内部已有大量精力投入改进。其他经验了解什么叫“大消费者品牌”。Codex 推出时我才意识到这一点。这里的 KPI 是“专业用户”；即便是 Codex，会侧重用户个人使用情况上指标，而非团队协作。对于我这种 B2B 背景的人来说，这种风格很不一样：你转动个开关，流量就来了。大型模型训练机制（高层次）。这种流程从“实验小型原型”到“扩容实跑”再到“疑难调试”一直延续。实验时不仅调模型结构，也会调训练数据混合；训练变大后更像分布式系统工程，需要调边缘案例（仅在极端（最大或最小）操作参数或其他异常操作条件下发生的问题或情况）。GPU 数学基础。作为Codex发布的一部分，我们必须预测负载能力需求，这是我第一次真正对gpu进行基准测试。要从延迟、token 数、time-to-first-token着手往下推硬件能力，而不是简单问 GPU能跑多少 FLOPS 。每个模型版本的性能负载差异很大，需要重测。在大型 Python 代码库中协作。Segment是两个微服务的组合，主要是Golang和Typescript，我们没有OpenAI那样的代码广度。而在 OpenAI，我学到了很多关于如何根据贡献代码的开发人员的数量来扩展代码库的知识。你必须设置更多的护栏，比如“默认工作”、“保持主界面清洁”和“难以误用”。发布 Codex过去三个月里，我参与的最大项目是 Codex 的发布。毫无疑问是我职业生涯中的亮点。说下背景：在2024年11月，公司设下目标——2025年推出编程助手。到2025年2月，我们已有数个内部工具使用模型效果不错。压力来了——确实模型对编码已具生产力（你看到市场上大量生成 vibe-code 工具）。我提前休完陪产假回来，帮助这次发布。一周后，我们混并了两个团队，开启加速冲刺。从写第一行代码到上线，仅用了7周。Codex 冲刺是我十年职业生涯中最拼的一次。几乎每晚工作到11点或更晚。早上5:30被新生儿叫醒，7点去办公室，几个周末也在办公室。大家周周争分夺秒，很像当年YC创业节奏。这种节奏真难形容。我从没见过哪家只花7周就从想法到完全发布并开放给所有人的产品。我们构建了一个容器运行时，对repo下载进行了优化，对自定义模型进行了微调以处理代码编辑，处理了各种git操作，引入了一个全新的界面，启用了Internet访问，最终得到了一个使用起来令人愉悦的产品。那感觉，真心太爽了。无论别人怎么说，OpenAI 依然保有那种创业精神（launch spirit）。幸运的是，只要给对的人，就能创造奇迹。我们是一个由8名工程师，4名研究人员，2名设计师，2名市场推广和1名产品经理组成的高级团队。如果我们没有这个团队，我想我们会失败的。没有人需要太多的指导，但我们确实需要相当数量的协调。如果有机会和Codex团队合作，你就知道他们有多强。发布前夜，五个人熬夜到凌晨4点布署主单体（部署耗时数小时）；然后回到办公室，参加8点的发布会和直播。打开功能开关，瞬间流量来了。我从没见过哪个产品上线后凭借侧边栏（Sidebar）就有这么爆发式流量——ChatGPT的力量非常显著。在产品形态上，我们选择了全异步形式。与当时的 Cursor（现在也支持后端异步模式）或 Claude Code 不同，我们希望用户把任务发给代理，就像给同事发PR（拉取请求）；它会自动执行，完成后返回PR。这是个赌注：当时模型仍“好但不完美”。它能工作几分钟，但还做不了几个小时。用户对模型能力信任度参差不齐。而且到底模型真正能力在哪也还不很明朗。我相信从长远看，大多数编程会更像 Codex 这种形式。但与此同时，等着看各种产品如何演化会很有趣。Codex 在大型代码库中导航、任务管理能力特别突出。相比其它工具，我见过最大区别是它能并行触发多个 task，然后比对他们输出。我最近看到公共数据显示不同大模型代理制作 PR 的数据量。Codex 已生成 63 万个 PR。53 天内，对外公开的 PR 达 7.8 万个/工程师；私有 PR 多则更多。我人生都没做过这么有影响力的事情。告别感言坦白说，我最初对加入OpenAI很担忧。不确定放弃自由、拥有老板、融入大厂是否合适。我低调告诉朋友我加入了OpenAI，生怕不适合就尴尬了。我希望这次经历能让我：构建对模型训练机制及未来能力变化的直觉与优秀的同事一起工作并学习推出一个伟大的产品回顾这一年，我觉得这可能是我做过的最正确的选择。难以想象哪能比这里学得更多。如果你是创始人，觉得自己创业没前景了，该深度评估是不是放弃机会打多几次仗，要么去加入大实验室。现在是创造的黄金时刻，也是窥见未来方向的绝佳窗口。我认为 AGI 的竞争有三匹马：OpenAI、Anthropic 和 Google。他们会根据各自 DNA（消费导向 vs 商业优先 vs 基础架构和数据驱动）走出不同路径。在其中工作将是开眼界。感谢 Leah 在深夜支持我，承担大部分育儿任务。感谢 PW、GDB、Rizzo 给我机会。感谢 SA teammates 教会我很多：Andrew, Anup, Bill, Kwaz, Ming, Simon, Tony, Val。感谢 Codex 核心团队：Albin, AE, Andrey, Bryan, Channing, DavidK, Gabe, Gladstone, Hanson, Joey, Josh, Katy, KevinT, Max, Sabrina, SQ, Tibo, TZ, Will。这趟旅程我永生难忘。 郭建民记者 邝国钊 摄

福利姬?典型如ADC领域，能够看到一些新靶点，例如ROR1 ADC、CDH17 ADC等领域，国内药企进度处于全球领先位置；而在双载荷ADC等领域国内药企也属于领跑者，因此贡献了多笔重磅交易。

福利姬?要知道，《东南亚无核武器条约》，亦即东盟各国喜欢昵称“曼谷条约”者，早在上世纪90年代后期就生效了！其规定，东盟10个成员国不得开发、制造或以其他方式获取、拥有或能够控制核武器；不得以任何方式部署或运输核武器；不得试验或使用核武器。 王小光记者 刘龙兵 摄

福利姬?7月6日下午，北京永定河畔，一男孩为捡拾掉落在水中的玩具水枪，险些溺水。父亲下水救孩子时父子俩遭遇水下“深潭”，幸好遇到岸边游客及时出手相救，最终化险为夷。 陈桂芳记者 袁芳 摄

福利姬?在成本敏感型应用场景中，Voxtral Mini转录版的性能优于OpenAI Whisper，而使用成本仅为后者的50%以下。在高阶应用场景中，Voxtral Small在保持与ElevenLabs Scribe相当性能水平的同时，使用成本同样控制在后者50%以下。

福利姬?著名相声演员杨少华7月9日离世，享年94岁。全网哀悼这位相声界老前辈的同时，也对他去世当天的上午还被儿子带出门参加商家活动表示了质疑。不少网友认为，杨老的儿子不该让已是94岁高龄的老人为商业活动站台。 李春波记者 兰永观 摄

福利姬?而她自己主演的大女主爽剧《宫女扶摇录》，也非常的火，除了演短剧之外，刘念也演过影视剧，是《猎罪图鉴2》的闵雪，演技不是一般的好。

福利姬?总之，美国有权退出世贸组织。但它是否应该这样做？退出后会怎样？3月3日，美国贸易代表办公室依法发布报告，不出意外地批评了WTO所谓“持续性系统性缺陷”，但并未建议退群。不过，随后美国公然拒绝支付其拖欠的会费，进一步使问题复杂化。

福利姬?至于学校的补录，龚智发说，这里其实存在一个认知误区，也希望借此机会让家长们了解：为何大量民办学校都会出现补录的情况，哪怕是摇中率非常低的学校？

福利姬?7 月 15 日的机场里，霍启刚一家的出现引起了不少人注意。他穿着简单的 T 恤牛仔裤，两只手各推一个大行李箱，其中一个箱子上坐着小女儿霍中怡， 小姑娘紧紧抓着箱子边缘，晃着小腿看周围，一点没给爸爸添乱。

福利姬?涉事电动摩托车在工信部道路机动车辆生产企业及产品信息名录中，车辆具有相应的合格证书，相应的产品名称均载明了是电动两轮摩托车，厂家是否告知车辆性质并非事故发生的直接原因；该车辆应当能够购买交强险而未购买，相应的赔偿责任由苏州匠工公司承担。

福利姬?在北京时间7月14日结束的世俱杯决赛中，切尔西3-0完胜新科欧冠冠军巴黎圣日耳曼，夺得改制后的首座世俱杯冠军的同时，狂揽1.14亿美元奖金。蓝军毫无疑问，是本届世俱杯的最大赢家。

福利姬?此外，就在7月15日，宝马还宣布和中国智能驾驶头部企业Momenta正式达成合作。双方将基于未来国产宝马新世代车型的智能架构和硬件平台，打造真正“土生土长”的中国专属智能驾驶辅助解决方案。这套本土驾驶辅助系统将提供全场景、点到点的领航驾驶辅助，覆盖高速及城区道路，并且将用在包括国产新世代在内的多款车型，覆盖多个细分市场。

福利姬?被告方宗馥莉则出示了宗庆后2020年遗嘱，遗嘱中明确 “境外资产由独女继承，其他子女不得主张任何权利”，该遗嘱见证人包括娃哈哈集团副总裁潘家杰、财务总监方强等核心高管，但并无任何家族成员在场。对于汇丰账户中转出的110万美元，宗馥莉律师解释为正常经营支出，同时提交越南工厂设备采购合同作为证据。 裴孟旭记者 刘景堂 摄

福利姬?家养的牛和野生的东北虎，双方都能互相闻到对方的气味。杨锡友告诉记者，老虎闻到牛的气味之后，就会蜷缩在周边山脚下的林子伺机而动，牛如果闻到老虎的气味就会“撒丫子跑了”。“如果这时候小牛没在牛群里，或者单独一头牛被落下，那指定就完了。”杨锡友说，白天人在的时候老虎来得很少，但晚上老虎会偷摸到牛棚跟前。

福利姬?张维伊37岁，董璇45岁，两人年龄相差8岁，是名副其实的姐弟恋，修成正果的原因是两人诉求相符。但未来的路如何走也是一门考验，比如是否生二胎。以伊能静二婚为例，与一婚的秦昊婚后就生了二胎，两人家庭和谐美满，并且随着年龄增长，伊能静的状态没有任何颓败，直接打脸了各种质疑声音，由此可见，中年人的姐弟恋组合也是可以经营的很好。 段少喜记者 李华东 摄

福利姬?在本周的更新中，Grok正式推出基于Grok 4大模型的“伴侣”（companions）功能。首批上线的两名角色是哥特风女孩形象的Ani和卡通风格的小熊猫“坏鲁迪”（Bad Rudy）。从建模的观感来看，xAI的工程师显然在Ani身上花了更多的心思。

福利姬?徐艺真虽然没有说像刘念这样一炮而红，但是在短剧赛道也是非常稳的存在。不过这一次的造型可以称得上是翻车现场了。

福利姬?现场的气氛也挺好，看视频里，李小璐和甜馨跟着音乐节奏打拍子，还高兴地击掌互动，看来两人也是相当享受了，其实李小璐一直也是挺喜欢音乐的，之前也参加过节目在舞台上唱过歌，现在带着女儿来看演唱会，也挺正常的。 
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