7c-c起草视频

7c-c起草视频?为了把李善德和当下观众的关系拉近，李善德研究怎么送荔枝的过程也充满班味，他做文档，弄表格，不同方案还做了AB test，加班加点研究出了成果，结果因为文档的署名问题，还差点引来了牢狱之灾。 “低空经济”一线调研，坐着飞机瞰泰山，记者亲测：这视角绝了！#好政策到一线

7c-c起草视频?根据此前的消息，尚界H5全系搭载华为ADS 4（参数丨图片）.0智驾系统，但根据配置差异分为两种方案：高配（Max版）采用激光雷达+4D毫米波雷达的高阶方案，支持无图城市NCA和自动泊车；低配（Pro版）则采用以视觉为主的ADS SE基础方案，降低入门成本。 徐吉汝记者 王佩佩 摄

7c-c起草视频?谈及最让人兴奋的技术变革，王坚在回答中谈到了算力，“我觉得算力是一切的基础架构，算力改变了一切，AI是我们看到的一个成果，20年前我们讲到计算机，但很少人会提到算力，与其说计算机在改变世界，还不如说是算力在改变世界，而AI是将算力带到了新境界。”

7c-c起草视频?比特币意识形态的巨大飞轮已经转动，而且越转越快：它的规模越大，单个个体对它的影响力就越小，它就越不受个体的贪欲和私念所影响；它的规模越大，就有越多的算力资源投入进来，想要对它发动恶意攻击的成本越高；它的规模越大，参与其中的节点也越多，它抗击外部冲击的能力也就越强。

7c-c起草视频?7月17日，榕江县委办工作人员告诉记者，当天去饭店用餐的除了县委书记徐渤和县长王飞，还有县委、政府的相关领导，是希望通过这样的带动作用促进消费，让当地餐饮及其他行业在灾后尽快重拾信心。 张国欣记者 何敏悦 摄

7c-c起草视频?韦斯特伍德：“中国队目前世界排名第94位且持续下滑，可能正经历近年最困难的时期。不过他们仍是强队，排名比我们高出50位。但今天我们完全能与之抗衡，甚至获得更多控球权，创造出更好机会。换个场合或许能把握住一两个绝佳进球机会。” 宋淑敏记者 姜瑞英 摄

7c-c起草视频?改善咱百姓居住条件惠及数千名村民，告别低矮破旧的棚户区，搬入安全、舒适、便捷的新居，给百姓实实在在的生活幸福感和获得感。

7c-c起草视频?在石头上钻孔安眼球，有相当高的技术难度。辽金时期安装眼球工程，与佛教艺术的进步、琉璃工艺的完善以及对佛像灵性象征的注重紧密关联。詹长法说，当时的匠人在承袭北魏风格的同时，结合了辽金本土美学，特别强调佛像装饰性与灵性的呈现。 孟祥森记者 柴克承 摄

7c-c起草视频?【新智元导读】马斯克xAI整活的AI Waifu，已经让全网沦陷了！这个二次元女友会说、会撩，还具有多种不适合在工作场合展示的功能，亟待广大网友们探索。现在，白花花的现金流正疯狂涌入Grok。不愧是马斯克搞出的AI，太颠了。 孙艳记者 颜秀青 摄

7c-c起草视频?因此，刚刚结束第七轮日美关税谈判的日本首席贸易谈判代表、经济再生担当大臣赤泽亮就明确表示，农业是日本的国家基础，“不会参与牺牲农业利益的谈判”。

7c-c起草视频?CoreWeave 的计划属于特朗普周二宣布的约700亿美元AI与能源总投资的一部分，这是他推动美国加速发展人工智能技术的最新举措。今年早些时候，软银集团(SoftBank Group Corp.)、OpenAI以及云计算领军者甲骨文公司(Oracle Corp.)联合宣布在白宫投资1000亿美元的“星际之门”项目，大举兴建超大规模AI数据中心。 孙红金记者 李学东 摄

7c-c起草视频?根据“产经在线”此前分析，6月娃哈哈的代工风波与其内部权力斗争有关，以宗馥莉为代表的“宏胜系”正在抢夺以杜建英为代表的“娃哈哈”系资源。

7c-c起草视频?另外，大额补贴虽然拉高了外卖销量，但却直接冲击了线下消费的体验感。比如，记者无意中也成了外卖大战的“受害者”。上周六，记者在小程序提前点单后前往线下取餐，结果发现出餐口铺满了各类饮料，原本依靠取餐码取餐的模式，根本无法适应大批量的外卖订单。“要么你随便选一杯做好的，要么你还要再等半小时。”在店员的建议下，记者最终选择了一款提前做好的饮料。

7c-c起草视频?张晓玲一直都很关注爱康国宾体检对“癌胚抗原定量”的验血筛查，但这10年的体检报告中，她的“癌胚抗原定量”检测结果一直都在正常范围内。她在爱康国宾体检做了10年体检，从来没有被告知有“患癌风险”，对于她的肾脏和脊柱也没有发出“患癌预警”。

7c-c起草视频?美国司法部和联邦调查局（FBI）7日发布了一份备忘录，显示没有发现任何证据表明爱泼斯坦有“客户名单”或死于他杀，预计也不会有额外指控。这一表态与司法部部长帕姆·邦迪此前的言论截然相反。美国Axios新闻网称，这是特朗普政府首次正式驳斥有关爱泼斯坦的犯罪活动及其死亡的阴谋论。

7c-c起草视频?从网友拍的照片和视频看，当天李小璐可是精心打扮了一番，浓妆艳抹的，穿着一身黑色的短上衣配牛仔阔腿裤，头发也扎成酷酷的小辫儿，斜挎个小包，整个人看着特别精神，也显得特别年轻。

7c-c起草视频?她实在扛不住，有一次物理考完直接晕倒在讲台上，被送去校医室，校医看了看她的体检表，说：“你铁含量太低，眼睛里都写着‘我不行了’。”

7c-c起草视频?2500万美元的洛杉矶豪宅，最终成为宗氏家族秘密的潘多拉魔盒。从1992年加州注册公司到2023年离岸公司购屋，宗庆后用三十年构建的资本帝国，在死亡面前暴露了致命缺陷。这场继承战争的启示在于：真正的财富传承不仅是资产的转移，更是制度的构建与人性的平衡。当中国民营企业家群体逐渐进入代际传承期，宗氏案例犹如一面镜子，照见了资本游戏的终极悖论——再精密的离岸架构，也挡不住人性的贪婪；再庞大的商业帝国，若缺乏健全的家族治理，终将在继承的惊涛中飘摇。

7c-c起草视频?IT之家 7 月 18 日消息，OpenAI 今日凌晨宣布将在 ChatGPT 中推出一款通用型 AI 智能体，该公司表示该智能体可以帮助用户完成各种基于计算机的任务。 陈柳群记者 马冠军 摄

7c-c起草视频?她也在美国大满贯的赛后采访中表示：“我不知道还能打多久，我也不知道自己的终点在哪里。希望这个梦能够做得长一些，至于什么时候结束，取决于什么时候醒来。我想做自己人生的主人。”

7c-c起草视频?表姐听说，最近jh可能要把北京公司的办公地点也搬到通州去，这架势看样子是要死磕通州了，项目体量不小，也够开发挺长时间。干票大的，在沉默中爆发似乎是它家风格。 王文华记者 曹友海 摄

7c-c起草视频?该热插拔自主换电系统的创新性体现在三大核心技术亮点上。首先，原创双电池动力平衡技术通过实时电量监测与动态电能均衡，确保双电池能够协同充放电，并在更换电池时实现无缝电力切换。该技术支持电池在带电状态下进行热插拔，并有效防止了冲击电流和拉弧现象，为人形机器人的安全稳定持续运行保驾护航。其次，标准化电池仓快换技术设计了标准化的电池模块与零间隙分仓结构，不仅使电池作为能源组件能够快速自由更换，更巧妙地将电池整合为机器人身体结构的一部分。通过自定位夹持方式解锁电池仓，系统可以灵活地在双电池长续航模式与单电池工作模式间切换。第三，双臂协同精准换电技术赋予人形机器人自主操作能力，其利用高精度的本体定位和先进的柔顺控制算法，通过双臂的精密协同动作，精准实现电池与电池仓体的对准与插拔。

7c-c起草视频?目前，宗氏三兄妹还要求宗馥莉在7天内履行四项告知义务，并已获得了香港高院的支持，并要求说明宗馥莉说明转出的108.5万美元下落。

7c-c起草视频?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。 ，更多推荐：鲁鲁射击免费播