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水仙🔞直播?特朗普第一届政府中在国务院负责伊朗政策的加布里埃尔·诺罗尼亚表示：“我的感觉是，特朗普最希望伊朗问题能自行消失。” 乌克兰男子Zeus发文：我们都会出错

水仙🔞直播?正如克劳泽所解释的那样，莱比锡引进哈维是因为他们相信他的雄心和意志力。然而，“经过两年，失望情绪蔓延开来，因为据说哈维-西蒙斯在更衣室里也变得非常难以相处。” 王振轻记者 乔平 摄

水仙🔞直播?长期在护生小居帮忙的木工曹勇，也见过这种场面，但在他看来，都是事出有因。一个12岁的孩子，长期小偷小摸。再次被发现后，道禄拿着戒尺打他手心。那一次，曹勇和几个人在一旁看着，并不去劝，“这种情况就应该管教。”

水仙🔞直播?华为智能汽车解决方案 BU 副总裁江利旗 7 月 12 日在论坛上谈到，面对自动驾驶以及无人化时代的到来，华为也在积极拥抱这个浪潮。他透露，华为在今年 9 月份会首发面向 L3 技术架构的高速商用解决方案。>> 查看详情

水仙🔞直播?特斯拉进军印度背后是长达六年的政策博弈。2019年，马斯克公开批评印度“全球最高”关税，要求临时降税测试市场。2022年，因政府拒绝降税，特斯拉搁置印度计划；2023年，马斯克与莫迪会晤后表态“愿在印度重大投资”，但坚持关税调整；2024年，印度提出“降税换投资”方案，特斯拉未完全接受；2025年2月，特朗普公开反对特斯拉在印度设厂，称对美“不公平”。最终特斯拉选择以高关税代价试水市场，暂时放弃本土化生产计划。印度工业部长证实，特斯拉目前仅限开设展厅，无建厂计划。 薛峰记者 郑振海 摄

水仙🔞直播?结果是，城市只剩下两类人：高收入的知识精英，他们买得起天价房子；以及依赖公共住房（如Section 8）的低收入服务工作者。中产阶级被完全挤出城市。以湾区为例，警察或消防员需要每天通勤三小时，才能负担得起房子和家庭。城市里狗比孩子多，因为普通人买不起房、养不起孩子，甚至连车都买不起。这种经济结构导致城市的地方民主由进步派精英和底层“客户群体”（如移民或少数族裔）主导，形成了“上层+底层”的政治联盟，而中产阶级被挤到乡村。问题是，乡村因去工业化缺乏经济机会，中产阶级无处可去。 郭东森记者 高成建 摄

水仙🔞直播?两名接近克里姆林宫的人士表示，普京对今年以来和特朗普的互动总体感到满意，因为对俄罗斯来说，这本身就是一大突破，这些对话结束了拜登政府三年来对俄罗斯的孤立。但另一方面，特朗普政府拒绝按照克里姆林宫的思路，即将美俄关系改善与俄乌冲突分开处理。

水仙🔞直播?长期以来，软件开发一直是华尔街高薪的热门岗位之一。当“不吃不睡”的AI程序员以惊人的效率接手工作时，关于人类是否会被AI取代的焦虑再次泛起。Moelis & Co公司首席执行官纳维德·马哈茂德预测，投资银行家金字塔的“塔基”可能会缩小，因为AI将完成大量以前由年轻而雄心勃勃的金融家完成的工作。 杨小光记者 邹启军 摄

水仙🔞直播?刁磊和何洁这些年感情其实都不错，虽然何洁的前2个孩子是和前夫赫子铭所生，但刁磊却对两个孩子很好，甚至比何洁的前夫还要关心他们。 杨印宝记者 周淑敏 摄

水仙🔞直播?“对于这个新赛季，我们已经引进了像阿诺德、怀森或马斯坦托诺这样的球员，以及像哈维-阿隆索这样世界上最好的教练之一。今天我们介绍另一位伟大的球员，今天我们欢迎A费。”

水仙🔞直播?“我们是普通的农村家庭，现在不知道该怎么办。”杨女士告诉潇湘晨报记者，在儿子失联后，曾多次接到电话，称有缅甸军方的关系，可以帮他们把人救出来，但是需要支付20万元的费用，杨女士担心受骗，每次接到相关电话，都很谨慎地处理。 李建锋记者 王双林 摄

水仙🔞直播?DeepSeek是中国版的“OpenAI”，既拥有最强的底层模型，又是拥有C端用户数量最多的AI产品，但现在，在大模型方面，它面临着阿里巴巴、腾讯等科技公司的追赶，流量遭遇挑战，在AI应用方面还没有更深的公开布局。

水仙🔞直播?聊到到她定居北京的原因，阿娇的理由也是颇为实在，她自称是因为北京的物价比香港还要便宜，香港每个月租房就得花费数万元，除此之外，阿娇还表示虽然自己44岁了，但是还想怀孕生子，阿娇为什么突然萌生了这个想法 ？

水仙🔞直播?俄罗斯问题研究专家史蒂芬·罗森博格认为，俄罗斯社会之前做好了迎接严厉制裁措施的心理准备，而特朗普的“重大声明”落地之后，俄罗斯人普遍感受到“宽慰和安心”。

水仙🔞直播?遗憾的是，罗技至今尚未推出官方的左手版本MX Master。虽然从商业角度来看，专门为小众左撇子用户开发高端鼠标的确成本高、回报低，但从用户友好和包容性角度来说，仍令人惋惜。好在通过3D打印，这些“被忽视的左撇子用户”也能够通过享受到MX Master所带来的体验。

水仙🔞直播?从退休到去世，前后才5个月。她本来计划着去海边散步、在院子里种花，甚至还想学做几道菜，可这些简单的愿望都没能实现。她的离开，让人觉得特别可惜，也让人忍不住想，她要是早点注意身体，会不会结果不一样？

水仙🔞直播?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。

水仙🔞直播?6月，扎克伯格接连从OpenAI挖走4名高级工程师，更是将OpenAI苏黎世办公室的3名研究员“一锅端”了。这3人去年底才离开谷歌DeepMind跳槽至OpenAI，刚组建起苏黎世团队——对OpenAI来说，也算是“挖人墙脚者恒被挖之”。

水仙🔞直播?然而，拿起法律武器的并不仅仅是张女士一方，特斯拉方同样在上海起诉了张女士侵犯名誉权。8月14日，张女士收到了上海市青浦区人民法院寄来的诉前调解意见征询书，特斯拉要求张女士赔礼道歉，并赔偿名誉权损失费500万元。 李金超记者 刘斌 摄

水仙🔞直播?虽说每位女性都可以选用各种各样的色彩完成日常造型，但是不得不承认，还是黑色或白色的类型最受宠爱，这类色系基本上不会出现搭配难、驾驭难度高这样的问题，而且能包容各位女性的年龄。

水仙🔞直播?美团提供的数据显示，餐饮商家在美团的订单量比日常时段增长了65%。美团部分工作人员发布的朋友圈显示，除奶茶订单外，肯德基的爆款产品“全鸡”在上线半日内，订单量已经超过100万。 王凤林记者 孟憭 摄

水仙🔞直播?如今，电动汽车的主场在中国。中国同西方汽车制造商、供应商的合作令人振奋。德国汽车制造商宝马和保时捷在驾驶性能方面具有竞争优势，而梅赛德斯-奔驰定位为豪车品牌，拥有绝佳的设计、材料和驾驶体验。

水仙🔞直播?近几年来，BBA（宝马、奔驰和奥迪）在中国市场集体遭遇困境。而与此同时，问界、理想等中国汽车品牌凭借智能化优势，在30万元以上市场加速抢夺豪华车市场份额。业内普遍认为，豪华品牌过去依赖的机械性能和品牌溢价，在智能电车时代不足以支撑其竞争力，而BBA在智能化领域的短板较为突出，产品迭代速度普遍较慢。

水仙🔞直播?白色本就是轻盈的，H会拘住它那样爱随风而起的心，而黑色本就是稳重的，如果设计成A型虽无妨，但却似乎少了一些当黑色内秀内敛到一定程度时，它所引发出来的一个女人内在性的美。 ，更多推荐：水仙🔞直播