91看片

91看片?在这一过程中，除了政策性推动，包括昇腾、寒武纪公司等硬件公司，也在努力补全自身开发工具链、丰富算子库并推动主流框架适配，甚至是直接下场帮助大模型公司完成迁移、部署。 17岁中国学生在日本溺亡身上多处暴力伤痕，19岁主谋或被判19年有期徒刑

91看片?对于剩余资产的收购动作，Cognition总裁Russell Kaplan表示：“第一次电话会议是周五下午5点后进行的，周一早上就签署了收购协议。”两家公司对外共同表示：短期内，Windsurf 团队将继续开发AI驱动的 IDE（集成开发环境），Cognition致力于开发AI编码代理 Devin。未来Cognition将整合Windsurf的IDE能力与Devin的自主规划技术，打造从“代码生成”到“系统设计”的全栈AI程序员。 李艳成记者 韩君涛 摄

91看片?“这是第一步，接下来就是价格问题。昨天我们说过，亚特兰大认为4000万欧元是卢克曼转会到国外俱乐部的价格，而不是转会到意大利俱乐部的价格。显然，国际米兰坚持依据卢克曼和亚特兰大在一年前达成的协议，想以这个价格完成交易。“

91看片?二、招生期间，学校提供现场咨询、指导。为缩短学生家长在校时间、避免拥堵，请学生家长参考下述时间安排错时错峰到校咨询：

91看片?“西海岸红杉”本名洪珊，2021年完成大学课程后来上海发展，在B站的赛道十分清晰，以舞蹈和cos为主。“上海是一个国际化都市，整体机会很多。”她告诉记者，7月是一个忙碌的季节，前几天她刚刚参与了BilibiliWorld2025展会（下称“BW2025”），并在B站的BWL演出中登台表演《熊猫妹堂堂登场》，转眼又来到豫园拍摄：“我很喜欢现在的状态，内容创作会给自己带来额外的快乐，在与粉丝的交流中获得正向反馈。” 王兴堂记者 巩颖杰 摄

91看片?- 长期以来，网络上流传说法称，印度五次申请入常，但被五大常任理事国轮流一票否决。但根据程序，印度或其他任何国家若想入常，需先修改联合国宪章。 王彬记者 王建仁 摄

91看片?之前美国大搞对等关税，大家没妥协，暂时就没了下文。既然白宫朝令夕改、反复无常，理智的选择自然就是以静制动、再等等看，其次就是别把鸡蛋放在一个篮子里，在能源、安全、供应链上多分散布局。

91看片?即使我因为这次媒体事件和发生的事情最终没有去中国，我仍然想倾听他们的声音，哪怕是那些曾认为我表现出种族主义的人，我也愿意和他们成为朋友。我希望他们能够原谅我，我们可以一起向前看，甚至成为朋友。 王宗刚记者 韩付运 摄

91看片?“我之前就认识他，显然他是个英格兰小伙子，曾在北方踢球。能遇到这么友善、可以立刻畅聊的人总是件好事，他还主动帮我融入了团队。” 冉明英记者 高福侠 摄

91看片?汽车媒体人张智勇认为表面上看李想是“抠”，实际背后有一系列策略。“小米在大场馆中发布，理想在草坪上发布，这样就能突出两者之间的差异化，而且在理想园区的草坪上举办，更加接地气，我认为汽车发布会一个小时左右足够了，时间太久反而会稀释信息。和大场馆相比，理想的草坪发布会唯一欠缺的就是产品的仪式感。但草坪发布会的成本远低于大场馆，总费用可能只有后者的十分之一。”

91看片?由于获取先进制程受限，国内AI芯片厂商转向集群产品路线。今年6月，华为创始人任正非在接受《人民日报》采访时表示，芯片问题其实没必要担心，用叠加和集群等方法，计算结果上与最先进水平是相当的。 卢建龙记者 李跃军 摄

91看片?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。

91看片?不同的公司对“写作业”的条数、要求不同。小狸所在的女团，粉丝有限，公司要求每天“写作业” 最少50条，并截图发群里，少一条扣50元。

91看片?7月16日起，陕西、河南多地都会迎来降雨，但并不“解渴”。上游新闻记者从西安市气象台了解到，16日傍晚、17日白天当地预计有分散性阵雨或雷阵雨，伴有5-6级短时阵风，气温略有下降，但仍有35℃-38℃高温天气。19日傍晚至夜间西安市将迎来一次较明显的降水天气过程，高温缓解。

91看片?有业内人士判断，在这种背景下，不排除国资大股东会强化自身话语权，甚至推动治理结构重塑。有消息显示，员工持股会中的5%股份，原本就是上城区政府转让而来。倘若政府有能力将这部分股份回收，再加上现有的46%，国资就能实现对娃哈哈集团的绝对控股。

91看片?姥姥的严格、母亲的缺席，让她一辈子都在找“被看见”的感觉。小鲜肉们的年轻、热烈，像短暂的烟火，能照亮她心里的暗角。可烟火灭了，剩下的只有空。

91看片?2.据说，某项目社区规划一直没有公示，是因为要拓展的尺度很大，大到有些过分。别人可能是产权面积带点赠送，他们恨不得做成赠送带点产权面积的那种。

91看片?值得注意的是，特朗普政府启动的多轮对华半导体限制措施，近期均已出现松动。就在两周前，全球EDA三大巨头相继宣布恢复对华全功能工具供应。

91看片?毕竟，金双喜那边是早已被警方盯死。就在卢少骅前往洗浴中心取钱之际，大侄子离世的电话让他不得不终止交易回去处理。 边东福记者 李廷文 摄

91看片?据多家媒体报道，与正儿八经的聊天机器人不同，这两个AI角色都有相当“不正经”的一面，会发表一些“工作场合不宜”（NSFW）的言论。其中，Ani更像是某种“AI女友”互动游戏，需要用户通过互动增加好感度。而如同名字那样，看上去天真可爱的小熊猫“坏鲁迪”，喜欢对交谈对象发表粗鲁的言论。

91看片?新京报贝壳财经讯（记者张晗）7月15日下午，在国务院新闻办公室举办的“新征程上的奋斗者”中外记者见面会上，杭州宇树科技股份有限公司（以下简称“宇树科技”）创始人兼首席执行官王兴兴认为，在人形机器人的技术和产品的发展上，全球的目标基本是类似的，但不同国家有各自的优势也有一些差异。比如中国有很深厚的生产制造和硬件的功底，美国有更好的软件生态，这也值得大家共同的合作努力，用全球力量共同推动机器人产业发展。 李茂英记者 张吉瑞 摄

91看片?这一比率的变化反映出银价相对黄金的追赶性上涨。黄金今年上涨28%，受到地缘政治冲突、贸易紧张局势以及央行购买的支撑。但接近历史纪录的黄金价格让许多投资者转向相对便宜的银价。

91看片?谍照中，i8 的座舱布局清晰可见：前排，是那套用户早已熟悉的 L 系列双联屏布局。往好了说，这是一种聪明的维稳，用最低的学习成本来留住核心用户的操作习惯。

91看片?短短一年的合作，安晓华看出护生小居的很多问题。先是发货时，她找不到负责的人。安晓华提醒，要分工明确。她还建议招一个专业客服，但道禄选择用义工。 ，更多推荐：18 网站′"