色黄视频

色黄视频?网坛权力更迭有其历史规律。2004年至2007年费德勒与纳达尔统治时期，无人预见2008年德约科维奇的异军突起。同样，德约在2014年至2016年的霸权时期，也没想到瓦林卡能在大满贯赛场三次击败他。年轻一代的突破时间表取决于多重变量，2026至2027赛季或是关键转折点，届时辛纳与阿卡将步入25岁左右的职业黄金期，而菲斯、商竣程等将完成体能和技术成熟期。 一小型飞机扰乱加拿大温哥华机场空中交通 驾驶员被捕

色黄视频?在智能化方面，烈马新能源配备激光雷达及30+高精度传感器/摄像头，支持高阶辅助驾驶功能，智能化体验达行业顶尖水平。独家“越野路书”功能整合20+经典路线，用户可一键规划行程、记录美景并分享至亲友，打造专属户外探索体验。智能座舱预设小憩、宠物、露营等场景模式，满足多元化出行需求。 郑朝峰记者 及爱苓 摄

色黄视频?“他（普京）不会为了改善与特朗普的关系而牺牲他在乌克兰的目标。”德国卡内基俄罗斯欧亚中心高级研究员塔季扬娜·斯塔诺瓦娅表示。

色黄视频?阿森纳之所以看中这位葡萄牙人，主要是因为他在富勒姆效力期间熟悉英超联赛。他强势且不妥协的踢球风格，让他非常适合英格兰俱乐部。

色黄视频?俄乌战事延宕至今，美国总统特朗普“24小时内”结束冲突的美梦早已化为泡影。特朗普对俄罗斯总统普京也越来越不耐烦，扬言考虑对俄实施进一步制裁。 叶云长记者 李天保 摄

色黄视频?瓜子二手车平台交易数据显示，今年上半年购买新能源二手车的消费者中，来自广东、江苏、浙江三省的消费者数量位列前三，呈现出经济大省是新能源二手车消费大省的特征。经济大省是二手车消费大省，印证了经济越发达的地区二手车流通在汽车总流通中占比越大的趋势。 王树强记者 毕强胜 摄

色黄视频?孟某彦称，2024年9月23日，灵石警方委托北京中林公司评估，而早在此前的2024年9月18日举行开标会议时，他便得知，中标单位已被内定，为北京中林公司，而参与投标的山西中照诚资产评估有限公司（以下简称“山西中照诚公司”）为陪标人。

色黄视频?注册营养师李园园告诉《每日经济新闻》记者，产品所含成分按由高到低依次排列，是配料表的大原则。也就是说，排在越前面，所含成分越高。 陈孝德记者 沈虎其 摄

色黄视频?更令人警惕的是其商业行为。就在与高合达成协议期间，EV Electra官网推出了名为EVET的生态代币，宣称投资者可通过这种加密货币以八折购买其电动汽车。 刘佩义记者 董春艳 摄

色黄视频?7月12日晚，在北京市西城区宫门口东西岔中心广场，随着一声“开街”的号令，冷烟花腾空而起，在夜空中划出璀璨的光弧。妙应寺白塔在灯光映照下披上一层柔和的“雪山白”光晕，与200余盏红灯笼一起交织出温暖的光影，勾勒出胡同独特的X形轮廓。鸽哨盘旋、空竹嗡鸣和老北京叫卖的悠长吆喝交织，仿佛一场穿越时空的声音交响，让现场游客沉浸在这座城市最鲜活的烟火气里。

色黄视频?今年2月底，李某某被中国公安机关押解回国。3月，因黄某始终没有消息，李敏向昆明市公安局官渡区分局小板桥派出所报警，派出所受理此案。目前，该案还在调查中。 杨文庆记者 李建华 摄

色黄视频?据悉，锦江区正围绕“建设西部首个未来产业集聚区”目标，聚力发展智简6G、脑机接口、量子科技、具身智能、低空经济、智能网联六大未来产业赛道，布局“首发春熙路+科创白鹭湾”双核共兴经济地理，构建“1+6+2”的未来产业发展格局。

色黄视频?而且，纽卡并不担忧可能失去这位瑞典国脚，相反他们继续推进自己的引援计划。纽卡的主要股东——沙特公共投资基金（PIF）对国内竞争对手试图迫使他们出售伊萨克的做法并不满意，纽卡计划展示他们的雄心壮志，他们正在推进埃基蒂克的交易。

色黄视频?榕江县委书记徐勃自费带队到小餐馆吃饭的事情，贵州当地媒体也进行了报道。7月17日，据贵州广电“动静贵州”报道，16日，榕江县委书记徐勃自费请帮助榕江灾后重建的工作者下馆子，用实际行动助力商户。席间徐勃表示：“现在属于困难时期，所以我们县委、政府也倡导我们的干部和公职人员，大家都要自己出来花工资，下小馆子，用实际行动助力个体工商户的恢复。”

色黄视频?每天打开衣柜，中年女性不妨先做个“减法练习”：看看身上的颜色是不是超过了三种？图案是不是太密集？慢慢就会发现，越是简洁克制的搭配，越能穿出那份“岁月不败美人”的舒展。毕竟，好的穿搭从来不是跟风，而是懂得和自己的气质好好相处呀。

色黄视频?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。

色黄视频?马斯克上月在与特朗普激烈公开争执期间就曾发帖，暗示特朗普与“爱泼斯坦案”有关联。不过这条帖文随后被马斯克删除。

色黄视频?开拓者前两场1胜1负，杨瀚森场均10分4.5篮板4助攻0.5抢断2盖帽，投篮命中率46.7%，三分命中率20%，罚球命中率83.3%。队记Aaron Fentress给瀚森前两场比赛的表现打了B-的分数，担心他的速度太慢。

色黄视频?男单方面，布云朝克特和商竣程同样直接入围正赛，其中布云朝克特在本周的洛斯卡沃斯首轮以7-6(5) 6-2的比分击败了本土资格赛球员马加丹，顺利迎来了开门红并收货了25个积分以及15615美元奖金。 刘高祥记者 许军 摄

色黄视频?偶尔在社交媒体上刷到有人问要不要去做团播，她会分享自己的经历，希望能劝阻年轻人不要进入这一行业，“但凡有其他的选择，都不要做直播。”

色黄视频?“大的连锁品牌可能平时单量比较大，公司总部与平台可能有提前沟通，但我们没想到平台补贴这么狠，10点钟刚上班，系统自动接单已经拖到地上了，咖啡机几乎一刻不停，简直干到冒烟。”普陀区武宁路一位连锁咖啡品牌的加盟商告诉记者，原价15元的冰美式用上优惠券就能“0元购”，一个上午卖出了五六十杯，创下新高。 齐辉记者 白星利 摄

色黄视频?黄仁勋表示，“中国高速创新的幕后英雄，正是你们的研究人员、开发者和创业者。中国有超过150万名开发者在NVIDIA平台上开发，将他们的创新变为现实。由中国孕育并开源共享的DeepSeek等世界级大模型，正在推动全球AI快速发展。中国的开源AI是推动全球进步的催化剂，让各国和各行业都有机会参与这一AI革命。开源同样是保障AI安全的关键，有助于推动国际社会在技术标准、性能基准和安全防护措施方面的协作。”

色黄视频?勇士目前1胜1负，上一场勇士103-93战胜爵士，马德森22分6三分，图希15分5篮板。灰熊目前也是1胜1负， 上一场灰熊96-86击败开拓者，威尔斯23分7篮板，斯潘塞17分4篮板4助攻。面对前场实力不错的灰熊，勇士的两位新秀图希和理查德能有更好的表现吗？

色黄视频?在节目中官宣再婚时，董璇也提到自己的闺蜜佟丽娅，她表示佟丽娅自从离婚后就将心用水泥给冰封住了，不再相信爱情，也不敢再次踏入婚姻。
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