18 流白浆

18 流白浆?针对汪女士讲述的孩子长期遭到生父与继母的精神虐待一事，刘先生表示否认，“那我是的亲生孩子，每年给他读5万元的私立学校，我对他非常好。” 为什么她身段欠好，依然把吊带裙穿的很高级

18 流白浆?空间细节方面，有观点认为，i8把更多空间留给乘员舱，三排六座布局下仍能实现“无台阶”全平地板，腿部空间比L8更加充裕。但正是因为太照顾乘坐空间，而牺牲掉储物空间。取消前备箱和后备箱暗格，被不少人所诟病。 侯彦云记者 尚云飞 摄

18 流白浆?自然人甲的借款中，有约 3000 万元来自 A 公司的客户和供应商的实际控制人，可能存在潜在利益安排，侵害 A公司利益，但 A 公司在问询回复中未作充分合理的信息披露。同时，在此次北交所上市的报告期内，自然人甲与 A 公司的董监高及员工等多人存在较大金额资金拆借情形，可能涉及股份代持、损害公司利益等情形，A 公司未能充分说明合理性及公司治理与内部控制是否健全有效。

18 流白浆?阿娇与前夫离婚两年之后，两人的状态可谓是大不相同，如今，阿娇的前夫已经是两个孩子的父亲了，他有两个可爱的女儿，反观钟欣桐，她目前还是单身一人，阿娇离婚之后，也将家从上海搬到了北京。

18 流白浆?5月13日，梁先生以诈骗为由向当地公安报案。6月13日，扬州市警方向梁先生下发“立案告知单”，表示梁先生符合刑事案件立案条件，已决定立案。 方业信记者 李文奇 摄

18 流白浆?吴志鹏历任西安飞机工业（集团）副总工程师等多种职务；中航西飞西安飞机分公司总经理助理、副总工程师；中航飞机股份有限公司副总工程师、总工程师、副总经理。 雷再涛记者 赵文冲 摄

18 流白浆?talkSPORT记者亚历克斯-克鲁克表示：“我认为这可能反映了一个事实，正如我们多次谈到的，市面上并没有那么多9号位球员。马特塔是一名在英超证明过自己的球员，他不仅在上赛季表现出色，前一个赛季的下半段同样出色。他在水晶宫打进足总杯决赛的过程中发挥了重要作用，所以我认为他肯定在利物浦的引援名单上。”

18 流白浆?据称，皇马为此支付了超过6000万欧元的转会费。Antón Meana说道：“这不仅仅是为了让他来适应环境，而是希望他能够立刻上场贡献自己的力量。” 徐思斌记者 吕丹 摄

18 流白浆?7月12日深圳演唱会上，她翻唱《九万字》时突然变画风。金丝眼镜配鱼尾亮片短裙，跟着魔性鼓点扭腰摆胯，跳的正是现在短视频里火到烂大街的网红舞。台下粉丝尖叫，网上评论区却炸了锅。 祝孟亮记者 杨树坤 摄

18 流白浆?现在最该做的是沉下心读书。考个好大学，学表演或者传媒，系统打磨专业能力，比现在急吼吼赚快钱强多了。颜值是敲门砖，但能让人走长远的，永远是底气。

18 流白浆?韦斯特伍德：“中国队目前世界排名第94位且持续下滑，可能正经历近年最困难的时期。不过他们仍是强队，排名比我们高出50位。但今天我们完全能与之抗衡，甚至获得更多控球权，创造出更好机会。换个场合或许能把握住一两个绝佳进球机会。” 吕洪海记者 陈柳群 摄

18 流白浆?在今年4月美国政府限制H20对华出口前，英伟达一度希望以在美国投资AI数据中心的承诺换取对华出口H20的许可。这源于中国作为美国之外英伟达第二大市场的位置。

18 流白浆?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。

18 流白浆?该报道表示，国米已经与卡尔内塞基的经纪人亚历桑德罗-卢奇进行了一段时间的接触，这位亚特兰大的主力门将被认为是索默的潜在替代者，国米希望在与亚特兰大开始进行谈判之前能够确保一个有利的位置。

18 流白浆?女主父亲表面看着公平公道，将整个集团都交给家族里能力最强的女儿打理，实际是想让能干的女儿当炮灰打头阵，等集团的障碍都清理完了，再把干干净净的企业交给家里的耀祖们……

18 流白浆?报道也提到，特朗普“大胆地”向捐款者们索要更多金钱，同时承诺一旦当选，将兑现减税等政策方面的承诺。特朗普试图为自己“狮子大开口”的行为辩解，他向金主们解释了为何要增加捐款金额：如果他无法重返白宫，拜登就将继续增加税收。

18 流白浆?智通财经APP获悉，根据天风国际证券分析师郭明錤发布的最新信息，苹果公司(AAPL.US)已确认其首款折叠屏iPhone的关键决策与2026年下半年量产计划。苹果放弃自研折叠屏技术，决定采用‌三星显示(Samsung Display)的无折痕屏幕方案‌，该方案通过优化铰链与屏幕结构抑制折痕，提升耐用性。

18 流白浆?保持与中介的书面沟通，避免仅依赖电话交流，关键信息应通过文字记录留存；及时跟进交易进展，审慎评估中介的建议，必要时可要求其出具书面说明；如遇争议，及时固定证据（如聊天记录、邮件、书面函件等），以便维权。

18 流白浆?今年4月，路透社就曾报道过这一收购计划。据报道，Snam以9.2亿欧元的股权价值收购了Vier Gas Holding（VGH）公司24.99%的股份，后者持有OGE全部股权。据Snam官网介绍，OGE是德国最大的独立天然气输送运营商，管网全长约1.2万公里，年输气量约210亿立方米，服务400余家终端客户。该交易预计于今年第三季度完成，并须满足3个先决条件：德国联邦反垄断局的合并控制审批；德国联邦经济和能源部的外商投资审批；VGH其他股东未行使股东协议中约定的优先购买权。 苗文兰记者 涂燕清 摄

18 流白浆?记者在“贻慈堂香火百货行”见到了老板曾女士。她表示：自己租下这套房子营业，而且持证经营，没有骚扰人。自己既不卖棺材，也不放骨灰盒，就是卖点香火纸钱、元宝祭品。

18 流白浆?前中国区总裁文安德在任时，先后给山姆“挥过两刀”。第一刀是把山姆近一万个SKU砍掉一半。货架瘦身，既打出“严选”招牌，也让库存转得更快。Costco也是常年只摆4000个单品，借此把周转率抬高、进货价压到最低。 陈书生记者 耿辉科 摄

18 流白浆?业内人士表示，补贴并非是外卖市场的唯一方式，未来更应该在个性化需求以及品质强化方面下功夫，比如为老人群体开发适老化界面，将即时零售拓展至服务市场等。只有进一步细分消费群体，外卖大战才有希望从“价格战”转向“品质战”。

18 流白浆?尽管两件事是否有直接联系有待商榷，但这种巧合难以忽视。至少有一点是确定的：马斯克正在以国际多元化战略进一步摆脱美国国内的政治纠缠。

18 流白浆?足球市场认为，阻碍尤文买断穆阿尼的真正问题在于弗拉霍维奇的未来，这位塞尔维亚球星新赛季的税后年薪高达1200万欧元，目前也没有俱乐部愿意吃下他的合同。 ，更多推荐：欧美日本一区二区