7c-c起草视频

7c-c起草视频?截至目前，公司累计亏损达 18.5 亿元，经营活动现金流连续三年净流出，2024 年单年净流出 1.12 亿元。若 2026 年底前未上市，还需重新签发高息票据。对此，电子商务交易技术国家工程实验室研究员赵振营分析："海拍客若能借助上市融资优化供应链、提升品牌影响力，从区域市场向全国性平台突破，有望扭转当前的经营困境。" 俄用近600架无人机、26枚导弹袭击乌克兰！泽连斯基：超20枚导弹及绝大大都无人机被击落！急需更多防空系统

7c-c起草视频?上述知情人士对华尔街见闻表示，淘宝做外卖，并非仅仅是为了抢占即时零售市场，公司是把即时零售作为大消费领域的一个部分，通过线上、实体店、本地服务等方式服务消费者，本质上是电商+概念。 步发亮记者 张海臣 摄

7c-c起草视频?八家嘉园是个回迁房小区，13年建成，一共17栋楼，4000多户，算是个中大体量的小区。容积率3.3，总高24-27层，两梯四户。产权性质是二类经济适用房，交易的时候会有一定的税费，这个大家要心里有数。

7c-c起草视频?连文志也表示，户外急救时如果没有条件进行人工呼吸，要一直进行胸外按压，一定要按够5个循环，每个循环按压30次左右。紧急情况下，即便按压位置稍微有些不对，也不会影响太多，并发症最多也只是肋骨骨折，但相比生命这些已不重要。“持续进行心脏按压，可以给心脏持续性供血供氧，大脑就不会缺氧，为随后的救治争取时间。”连文志说。

7c-c起草视频?根据巴西国会今年4月通过的经济对等法案，在其他国家或经济体的单方面行动对巴西国际竞争力产生负面影响的情况下，巴西外贸委员会可通过对出口到巴西的产品征税、暂停商业特许权、投资许可和知识产权义务等“限制商品和服务进口的形式采取反制措施”。（完） 张省卫记者 陈俊萍 摄

7c-c起草视频?但今年2月底，上任一个多月的美国总统特朗普和到访的乌克兰总统泽连斯基在白宫爆发争吵，震惊全球，他指责后者“在拿第三次世界大战赌博”。3月，有白宫官员称，将暂停所有对乌军事援助，直至乌方有意致力于实现和平。 徐国强记者 陈凤娟 摄

7c-c起草视频?不过这次他的“对家”吴建豪也非常的出风头，他饰演邪魅癫狂的反派杀手Roy非常对味道，贴着小胡子、戴着墨镜，半长的头发微曲着，看起来贱贱的，但打起来的时候压迫感拉满，谁能想到他可是曾经是F4的花样美男啊！

7c-c起草视频?报道指出，普京在乌克兰的目标远不止保持俄军已经占领的土地，他要求北约不再东扩并撤除已有的基础设施，要求乌克兰采取中立立场，限制其军队规模，保障俄语使用权。 詹雪梅记者 文艳利 摄

7c-c起草视频?2024年8月，北汽蓝谷与华为合作的“享界”品牌首款车型享界S9上市，被外界视为公司扭转亏损的重要抓手。根据官方披露，享界S9在今年6月实现交付4154辆，但距离盈利拐点仍有差距。北汽蓝谷总经理刘观桥此前表示，2025年计划将享界与极狐的销量比例由1:10提升至1:3，以提升高盈利车型的销售占比。不过，从目前的财务表现看，享界尚未带动公司整体盈利能力的实质性提升。 赵建芳记者 周亮 摄

7c-c起草视频?这些新一代航母建造计划的大幅推迟，直接影响到美国航母的更新换代。当前美国海军现役11艘航母中，最老的“尼米兹”号航母于1975年服役，在冷战时期的高强度部署中损耗严重，经过半个世纪后，近年它已经暴露出诸多问题。由于后续舰艇的建造迟缓，“尼米兹”号的退役时间也一拖再拖，如今美国海军确定它将在2026年退役。这意味着在“肯尼迪”号2027年交付前的近一年时间里，美国海军的现役航母数量将从11艘减少到10艘。

7c-c起草视频?最终，“风暴”来得猝不及防。Humane前员工透露，公司内部从2023年底就乱象频生：技术研发停滞，电池过热问题反复测试未解；资金链紧张，月烧钱率高达数百万，却因交付延误无法变现。 侯富仕记者 张振龙 摄

7c-c起草视频?极目新闻记者了解到，多地此前有落石事故家属起诉交通及道路养护部门获赔的案例。2014年10月，四川某地，李某某驾驶车辆行驶时车顶被山体落石砸中，造成李某某当场死亡。事后，李某某家属认为当地交通运输局、公路段、当地人民政府未尽到安全防护、管理的义务，向法院提起诉讼，索赔各项费用共计55万余元。法院以交通局及公路段管理瑕疵致他人损害为由，终审判决两单位连带赔偿死者家属52万余元。

7c-c起草视频?甚至很多人因为当了太多年“江浙沪独生女”，被灌输了过多的“小公主就是要美美过每一天十指不沾阳春水”的思维，连离婚后像罗子君那样站起来都困难。

7c-c起草视频?正因为地段儿好，在古代才吸引的隋炀帝建配套。有了粮食物资的保障，历代统治者也才能坐稳京城。这没必要讨论什么地位的有源无源，就是地理决定论，这地位就是事实。

7c-c起草视频?二是促进环境质量持续改善。《实施意见》提出，在北京城市总体规划框架下，统筹与经济社会发展的关系，逐步强化生态环境分区管控成果在各环境要素管理中的应用，防止“一刀切”，为生态环境质量改善提供有力支撑。根据大气环境质量及管理差异化特征，对污染物排放强度大、大气污染问题突出的区域实施重点管控，强化大气污染源头预防，促进企业、建设项目提级创绿。重点围绕饮用水地表水源保护区、地下水污染防治重点区等，实施差别化的生态环境准入和污染风险管控措施。探索推进生态环境分区管控在交通噪声污染防治中的应用，合理安排轨道交通、公路等大型交通基础设施与噪声敏感建筑物的用地布局。聚焦生态环境重点管控单元，实施产业园区和建设项目碳排放评价。利用生态环境分区管控强化土壤污染源头防控，优化固体废物集中处置项目选址布局，加强电磁环境管理。

7c-c起草视频?■ 刘博士的儿子在国内应试教育下，曾被断定上不了二本，在刘博士的教育模式下，最后竟然考入了剑桥大学，毕业后还成功入职高盛集团

7c-c起草视频?现在互联网发达，也不管歌手是哪国人了，顶着个阿猫阿狗身份都能出道，但真正能把歌唱进大众心里的歌姬，却也越来越少了。

7c-c起草视频?7月6日下午，北京永定河畔，一男孩为捡拾掉落在水中的玩具水枪，险些溺水。父亲下水救孩子时父子俩遭遇水下“深潭”，幸好遇到岸边游客及时出手相救，最终化险为夷。

7c-c起草视频?同济大学德国研究中心主任、教授郑春荣14日对《环球时报》记者表示，德国近年对中国的总体基调是“去风险”，做法是把基础设施（尤其是能源基础设施）全部划入“关键基础设施”范畴。一旦中国企业参股其中，德方就担心中国可能借此对其关键基础设施施加影响或控制，这种顾虑由来已久。新总理默茨上台后，这一基调并未改变，还提出“战略性去风险”，计划为更具战略敏感性的行业设置更高门槛，甚至提出在联邦议院设立专门委员会，对涉华每一笔交易进行深度审查。 王麒懿记者 王成才 摄

7c-c起草视频?然而，当相关档案在今年2月底公布时，其中却并没有任何爆炸性的新信息，与公众对案情透明度的期待相去甚远，外界指责司法部和联邦调查局隐瞒真相。

7c-c起草视频?事实上，就在今年2月14日，杭州群核信息技术有限公司已向港交所递交招股书，成为“杭州六小龙”中首个拟IPO企业。有消息称，宇树科技或将在年内启动上市，初步计划是先上A股，后续赴H股，还有很多科技公司也有类似目标。 汪祝林记者 刘学军 摄

7c-c起草视频?而Windsurf剩余的250余名普通员工与公司本体作为剩余资产，在今日被Cognition AI宣布收购，具体包括Windsurf全部知识产权、产品线、品牌，以及所有未被谷歌挖走的员工，但具体价格官方暂未披露。

7c-c起草视频?尽管新世俱杯存在疑虑，但仍然举行了，尽管它仍被视为一个虚荣的项目——因凡蒂诺碗或詹尼杯（注：因凡蒂诺的名字为詹尼-因凡蒂诺）——但它没有被重新安排，也没有被取消。不管好坏，它确实发生了，因凡蒂诺从中获得了更大的信心和可能更大的权力。

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：抖阴