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17c蘑菇官网?这并非马云首次回应员工在内网的发帖。2023年拼多多市值超越阿里时，阿里员工曾在内网展开激烈讨论，反思阿里这些年犯下的错误。当时马云对拼多多的成绩表达了祝贺，同时表示“坚信阿里会变，阿里会改”，“谁都牛x过，但能为了明天后天牛而改革的人，并且愿意付出任何代价和牺牲的组织才令人尊重。” 北京：优化小客车指标设置 更好服务家庭用车需求

17c蘑菇官网?对于被困业主提到的按紧急按钮报警无人接听的问题，物业公司解释，长按电梯紧急按钮会导致电梯对讲处于占线中，故监控室未接到报警电话。电梯紧急按钮的正确使用方式为：长按三秒后松开。 杨柳记者 刘建辉 摄

17c蘑菇官网?直到2019年6月，景甜才发了一句极其克制的微博：感恩曾经相遇，愿今后一切安好。就这样，官宣分手，张继科却没有一句回应，哪怕是一句“谢谢”都没有，起初大家还理解，觉得大男人嘛，不善言辞，可没想到，真正的大瓜在后头。

17c蘑菇官网?所以此事必将会引起娃哈哈的股权、资产分配问题，娃哈哈年利润多少，国资从中获得了多少分红和利润，宗庆后是怎么拿到这么多钱在海外置产置孩子的？

17c蘑菇官网?其次，放开限购会触发一波置换潮，原本住在老旧小区的业主看到市场活跃，也会考虑换房改善，这意味着老旧房源的供应量会大幅增加。 张忠娥记者 施汉新 摄

17c蘑菇官网?上月，苹果高层被曝讨论收购估值140亿美元的AI搜索引擎初创公司Perplexity AI。Wedbush分析师Dan Ives直言，即便以300亿美元完成收购，对持有1330亿美元现金的苹果而言“仅是九牛一毛”，而AI变现潜力将远超这一成本。此前，苹果在WWDC发布的新AI功能被市场评价为“缺乏亮点”，甚至有消息称其正考虑放弃自研，转用外部技术升级Siri。 魏列祥记者 尚新强 摄

17c蘑菇官网?从H100到H20芯片来看，核心数量削减、多精度算力降低、功能模块缺失这些肯定自不必多说，另综合多家外媒报道，B30芯片可能还会砍掉HBM3e显存，而转用GDDR7，且不会采用台积电的先进封装技术。

17c蘑菇官网?一部剧爆了她，也重塑了大众对她的认知，她不再是那个被嘲背景硬却演技尴尬的花瓶，而是真正意义上的戏红人红，而她也没有就此止步，反而趁热打铁，接连拍摄了《流光之城》《灼灼风流》《乐游原》《四海重明》，角色跨度越来越大，难度也越来越高。 胡永强记者 何致维 摄

17c蘑菇官网?新一代挑战者要突破辛纳-阿卡垄断，必须跨越三重障碍。技术全面性首当其冲——阿尔卡拉斯在红土、草地、硬地皆有夺冠实力，仅缺澳网即可完成全满贯。年轻选手需弥补技术短板，如商竣程自身需加强“力量和体能训练”。其次心理素质锻造是关键，斯瓦泰克六进大满贯决赛六度夺冠的案例证明，钢铁心态比技术更重要；辛纳聘请心理教练后的蜕变也说明，关键分处理能力可通过专业训练提升。另外成长速度将决定窗口期，目前辛纳与阿卡正值巅峰，年轻一代可能在2027至2028赛季迎来最佳突破时机。菲斯等新秀需在接下来两年内完成从巡回赛到大满贯竞争者的跃迁。突破路径可能有三种模式：一是抓住德约退役后的格局重组机遇；二是在“冷门场地”制造爆冷（如克耶高斯2022年温网亚军）；三是学习瓦林卡专攻大满贯的“重点突破”策略。 李光远记者 陈利红 摄

17c蘑菇官网?我的建议是都出手，然后根据你的工作和生活需求，买一套品质更好的房子。两套老房子的钱加起来，在一些不错的板块能买到很好的次新房。比如回龙观的金域华府、常营的万象新天这些，居住体验也比你现在的房子强太多了。

17c蘑菇官网?尽管汇聚多种不同形式的高能科技，《烛龙》背后其实更凝结着匠心般的精神。“研发这个展览，中外人员共同组成的技术团队花了三年时间。这是一群平均年龄不到30岁的年轻人。我们想用Z世代的视角重新演绎东方神话。”《烛龙》主办方之一爱得玛娱乐有限公司联合创始人李戴维说。 漆容记者 周红兵 摄

17c蘑菇官网?她正在找回那个不只是“王诺妈妈”的王琳。“雪姨”的强势只是她的面具，面具之下是一个在亲情战场上节节败退的普通女人。而王琳与儿子之间的故事，也是中国大多数家庭的缩影。

17c蘑菇官网?这并非个例。在主营业务日益“内卷”的背景下，一场从汽车、电池到家电领域的制造企业跨界“抢滩”新赛道的战事，已悄然打响。这些手握资本与供应链优势的企业，试图在机器人等高技术壁垒的新赛道，寻找下一个增长引擎。

17c蘑菇官网?这趟行程王先生和妻子本打算环绕整个伊比利亚半岛一圈，最后于7月6日早上，到达最后一站圣塞巴斯蒂安。由于当地的房车营地都停满了，他把拖挂式房车停在了沿海南部区域，之后两人开着头车到镇上游玩。

17c蘑菇官网?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。

17c蘑菇官网?在谈判中，维尼修斯坚持索要3000欧的年薪，这份薪水是队内最高的。据悉，弗洛伦蒂诺对此很是不满。此前，西班牙媒体透露皇马打算在今夏同时清洗维尼修斯以及罗德里戈。

17c蘑菇官网?早在2024年就有报道称，乌克兰有数百个“秘密工坊”正在利用创新技术打造一支机器人军队。他们或是工程师或是初创公司员工，工作地点或在厂房或在地下室，而他们获取灵感的来源可能是国防杂志，也有可能是网络视频。初创公司老板安德烈·丹尼森科就让员工在自家厂房里，花四天时间组装成了一辆“无人车”。

17c蘑菇官网?以笔者个人的主观角度来看，《扫毒风暴》的主线故事前摇并不算长，甚至相对一些同类型作品算是非常短的，特别是针对男主角之一的林强峰，并没有一个完整的人物经历介绍。

17c蘑菇官网?澳大利亚墨尔本大学亚洲研究所助理教授亚历山大·海德说，“我尚未看到东南亚国家试图联合起来形成统一战线的迹象”，但如果当前的动荡局面持续下去，这种情况可能会改变。他表示：“美国正在相当迅速地试图瓦解他自己建立的体系，这让很多人感到惊讶。” 马玉新记者 王佳 摄

17c蘑菇官网?米高慌忙为自己当时的争议行为解释道：“我希望中国的所有人知道，我曾在德国生活过，所以我可能有着不一样的思维方式。我最后说的那些话，现在被大家广泛议论的那句话，其实只是随口说的、不够谨慎。我理解有人可能会误解我的意思，但我真的只是想激励来自中国香港的球迷。

17c蘑菇官网?另据证券时报报道，在SpaceX投资的消息传出之前，彭博社报道称，xAI正准备再次向投资者融资，此轮交易可能会使公司估值高达2000亿美元（约合人民币14337亿元），是去年年初估值的10倍。 白占军记者 王玉更 摄

17c蘑菇官网?就在他宣布建立“美国党”后不久，特朗普的盟友、投资人詹姆斯·菲什巴克就公开表态，推迟发行与特斯拉挂钩的基金，理由是担忧马斯克“分心于政治”。紧接着，美国空军叫停了太空探索技术公司在太平洋的火箭试验项目，称其“不具环保合规性”，而这正是此前军方支持的计划。特朗普随后在采访中称，马斯克通过政府补贴获取了“远超他人”的利益，并暗示应该对其商业合同展开审查。

17c蘑菇官网?宗馥莉为什么可以动用那笔信托资产？此事未来可能有哪些发展走向？蓝鲸新闻联系多位信托、法律、家办行业人士，从专业角度梳理一二。

17c蘑菇官网?有知情人士表示在宗馥莉14岁出国留学前就曾见过她，“小时候叫我叔叔”，但留学回来后就不再叫了，见面只是点点头。这时他印象中的宗馥莉，已经开始特立独行，“像公主，不近人情。 ，更多推荐：水仙🔞直播