欧美亚韩一区二区三区

欧美亚韩一区二区三区?邱县的食品产业聚集区内，工人忙碌，机器轰鸣。近年来，多家食品加工企业在这里落地生根，将这个冀南地区传统农业县变成了全国食品工业强县。 “山河映忠魂”天下英烈解说员大赛首场复赛在山东滨州举行

欧美亚韩一区二区三区?小玥儿从马上下来后，发现汪小菲的衣服没有整理好，还很贴心的为汪小菲整理衣服，那一瞬间小玥儿的侧脸直接入镜，简直和年轻时的大S一模一样，汪小菲看着小玥儿如此懂事贴心，立刻露出了不值钱的笑容，笑的脸上褶子都起来了。 唐卉记者 牟金喜 摄

欧美亚韩一区二区三区?如果家里有彩色的吊带单品，可以在外面套上轻薄一点的浅色防晒服，而进行颜色上的中和，整体视觉画面其实是很舒缓的。

欧美亚韩一区二区三区?2024年，中菲双边贸易额为716亿美元，中国连续九年成为菲律宾最大贸易伙伴和第一大进口来源地。要不要步托伦蒂诺的后尘，是个值得思考的问题。

欧美亚韩一区二区三区?查阅历史资料可知，侧重海外市场、目标全球化公司，是Manus一早定下的战略目标。Manus面世前，肖弘在接受访谈时曾提到，“今天的中国创业者就应该更激进地全球化。大家应该到国际市场去历练一下，需要去参与全球的竞争，而不是在我们习惯的市场里竞争。” 张义金记者 沈志平 摄

欧美亚韩一区二区三区?除了熟知的鞋履品牌，今年LV也推出了多巴胺运动鞋，鞠婧祎一身条纹连衣裙，搭配玫粉色的运动鞋，重新看见运动鞋的新审美、新穿法。 李喜斌记者 杨兆军 摄

欧美亚韩一区二区三区?由于公司管理层对未来增长担忧并下调了业绩指引，荷兰知名光刻机生产商巨头阿斯麦(ASML.US)周三在欧洲和美国股市均出现大幅下跌。

欧美亚韩一区二区三区?随后，托雷斯还与贝克汉姆一起参观了迈阿密国际的训练，并与梅西等球员会面。迈阿密国际的下一场比赛将于北京时间周四上午07:30进行，他们将迎来对阵辛辛那提的美职联常规赛。 张德贤记者 李增凯 摄

欧美亚韩一区二区三区?“全息投影、裸眼3D等技术打破了传统展墙的物理限制，带来观众参观体验的升级，同时也为展览呈现创造了新的可能。”中华艺术宫副馆长姜葛弢指出，在文旅商体展融合发展背景下，馆方将继续引入科技的力量为美术馆赋能，探索中华文化的当代美学表达。 朱晓雄记者 毕金龙 摄

欧美亚韩一区二区三区?老徐眼看着脚下的土地，从“高潜质”变成了“真顶流”。天鹅湾、润枫水尚等“市场上的时髦高端仔”也纷纷来扎堆儿。东四环城市能级蹭蹭涨，配套像开了挂。

欧美亚韩一区二区三区?从首开热销到二批次加推在即，深嘉上府的每一步都在印证：真正的人居标杆，既能承载生活的烟火气，又能预见城市的未来。 李艳海记者 栗学锋 摄

欧美亚韩一区二区三区?7月4日，广东汕尾的林先生去幼儿园给4岁孩子办理退学，收拾物品时发现孩子的牙刷发霉发臭。7月14日，林先生发声称，该幼儿园是县城最贵的，一学期学费就要1万多元，园方承认管理不到位，只是一味道歉，自己要求带孩子检查，一切费用由园方承担，对方表示可以检查，但检查结果与他们无关，现在孩子检查出支气管炎，医生没有明确表明是发霉牙刷引起，自己认为肯定与细菌感染有关，目前收集了物证材料投诉到了当地教育局，还没有回复。

欧美亚韩一区二区三区?程同学妈妈形容儿子为“小野马”，但国内高考的评价体系，显然对程同学这种大量时间花在兴趣上且有偏科的孩子，不是很友好，他后来的成绩仅能冲击211，很难以全科成绩的优秀，考上梦寐以求的大学。

欧美亚韩一区二区三区?“人形机器人和低空飞行器，对电池的需求与汽车完全不同，它要求‘三高’——高能量密度、高功率和高安全性。”他指出，这些新兴领域对电池轻量化、瞬间爆发力以及在复杂环境中稳定性的要求极为苛刻，公司计划以其固态、半固态电池技术，满足这些特定的市场需求。

欧美亚韩一区二区三区?保持三点几的经营利润率对我们来说很重要，如果以后外卖客单价可以从 30 块钱提高到 40 块钱，那我们也许就能赚一块二、一块五了。

欧美亚韩一区二区三区?5月3日，封面新闻记者联系到当事人田先生，回顾了当天的事发经过、如今的处理后续，并讲述了当地小偷的惯用手法，以及如何防止被偷。

欧美亚韩一区二区三区?同时，员工持股会正陷入纠纷：2018年宗庆后推行股份回购方案，将员工持股转为干股，但分红减少引发维权诉讼，法院已立案。若回购被判无效，持股会股权“回归”，将更利于杜建英一方。

欧美亚韩一区二区三区?在构建多元融合集聚区上，北京市商务局通过出台《2025年文商旅体融合工作方案》等政策文件，重点围绕16个场景推动商业、文化、旅游、体育深度融合。东城区前门之夜科技体验馆、王府井商圈智慧化转型，西城区大吉巷合院式街区等示范项目相继落地，为消费者带来全新消费体验。

欧美亚韩一区二区三区?孟某彦曾向灵石县财政局举报过围标串标一事，灵石县财政局称，依据相关法律，投标的两家公司虽有关联，但不存在有围标串标行为。 马莉记者 韩会清 摄

欧美亚韩一区二区三区?下半场易边再战，第53分钟刘殿座禁区出球送大礼，王秋明大禁区前沿拦截后杀入禁区左侧小角度打门得手，帮助天津津门虎1-0打破僵局。

欧美亚韩一区二区三区?包括常规赛和季后赛在内，利拉德在开拓者队效力期间，已经七次拿下55分。在开拓者队史上，还没有其他球员有过这样的表现。 刘会民记者 张志翔 摄

欧美亚韩一区二区三区?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。

欧美亚韩一区二区三区?而郭碧婷这边，跟前些年比起来，这半年工作增加不少，录制了不少综艺，但水花较小，话题度一般。最近的一个工作是与《浪5》姐姐们自发成立的四人女团，一起联合发了舞蹈MV，但缺席了现场表演。郭碧婷在《浪姐》期间暴露了舞蹈短板，成立唱跳女子组合实力还是差劲，但可以看到她在努力改变自己，提升自己。

欧美亚韩一区二区三区?在我看来，通向通用人工智能（AGI）的道路目前是一场三马争霸：OpenAI、Anthropic 和谷歌。每个组织都会根据自身的基因（面向消费者、面向企业、坚实的基础设施加数据）走不同的路径。在其中任何一家工作都会是一次开阔眼界的经历。 ，更多推荐：美女被 到流水羞羞