文章《2024年，一个更快的网络》的主要内容包括：
1. **网络性能提升**：根据 HTTP Archive 的数据，越来越多的网站通过了 Core Web Vitals 的评估，这涉及加载速度、交互响应性和布局稳定性等多个性能指标。Chrome 团队对这些指标做出的改进节省了大量的等待时间【23†source】。
2. **2024年的挑战**：随着 2024 年的临近，网络性能评估的一个重要指标——交互响应性的测量方式将发生变化，新的指标可能会暴露之前未被注意到的问题【24†source】。
3. **关注网络性能的重要性**：网络性能的提升不仅关系到用户体验，还直接影响到网站的业务成效，如转化率、收入、用户满意度等【25†source】【26†source】。
4. **当前网络性能状况**：截至 2023 年 9 月，42.5% 的网站在移动用户体验方面通过了 Core Web Vitals 的评估，这是一个新高，显示出整个网络生态系统的巨大努力【27†source】。
5. **新的响应性指标 INP**：2024年3月，Google 将用 Interaction to Next Paint (INP) 替换 First Input Delay (FID) 作为新的响应性指标。INP 比 FID 更有效地捕捉响应性问题，但它的引入可能会导致通过率下降【28†source】【29†source】。
6. **应对新挑战**：解决长任务问题是提升网站响应性的关键，Chrome 正在试验一些 API 来帮助解决这些问题【30†source】。
7. **最大的性能瓶颈：LCP**：虽然 INP 会成为新的挑战，但最大的性能瓶颈仍然是 Largest Contentful Paint (LCP)。提升 LCP 性能需要关注加载性能，并采用更现代的优化方法【31†source】【32†source】【33†source】。
8. **采用新技术**：为提升网络性能，开发者需要采纳新技术，如
9. **持续推动网络性能提升**：作者呼吁继续关注和提升网站性能，期待在 2024 年实现更多网站通过 Core Web Vitals 评估【35†source】。
原文链接：[A faster web in 2024](https://rviscomi.dev/2023/11/a-faster-web-in-2024/)
1. **网络性能提升**：根据 HTTP Archive 的数据，越来越多的网站通过了 Core Web Vitals 的评估，这涉及加载速度、交互响应性和布局稳定性等多个性能指标。Chrome 团队对这些指标做出的改进节省了大量的等待时间【23†source】。
2. **2024年的挑战**：随着 2024 年的临近，网络性能评估的一个重要指标——交互响应性的测量方式将发生变化，新的指标可能会暴露之前未被注意到的问题【24†source】。
3. **关注网络性能的重要性**：网络性能的提升不仅关系到用户体验，还直接影响到网站的业务成效，如转化率、收入、用户满意度等【25†source】【26†source】。
4. **当前网络性能状况**：截至 2023 年 9 月，42.5% 的网站在移动用户体验方面通过了 Core Web Vitals 的评估，这是一个新高，显示出整个网络生态系统的巨大努力【27†source】。
5. **新的响应性指标 INP**：2024年3月，Google 将用 Interaction to Next Paint (INP) 替换 First Input Delay (FID) 作为新的响应性指标。INP 比 FID 更有效地捕捉响应性问题，但它的引入可能会导致通过率下降【28†source】【29†source】。
6. **应对新挑战**：解决长任务问题是提升网站响应性的关键，Chrome 正在试验一些 API 来帮助解决这些问题【30†source】。
7. **最大的性能瓶颈：LCP**：虽然 INP 会成为新的挑战，但最大的性能瓶颈仍然是 Largest Contentful Paint (LCP)。提升 LCP 性能需要关注加载性能，并采用更现代的优化方法【31†source】【32†source】【33†source】。
8. **采用新技术**：为提升网络性能，开发者需要采纳新技术，如
fetchpriority=high 属性和利用浏览器的后向/前向缓存及推测性加载技术【34†source】。9. **持续推动网络性能提升**：作者呼吁继续关注和提升网站性能，期待在 2024 年实现更多网站通过 Core Web Vitals 评估【35†source】。
原文链接：[A faster web in 2024](https://rviscomi.dev/2023/11/a-faster-web-in-2024/)
rviscomi.dev
A faster web in 2024 - rviscomi.dev
The web is getting faster. In fact, according to HTTP Archive, more websites than ever before are passing the Core Web Vitals assessment, which looks at three metrics that represent different aspects of page performance: loading speed, interaction responsiveness…
文章《一个独立创造者的五年》的主要内容包括：
1. **起点**：作者于 2018 年 6 月 11 日离职，开始了独立创造者（Indie Hacker）的生涯，创办了算法教学视频网站 AlgoCasts【54†source】。
2. **内容产品的挑战**：AlgoCasts 面临的挑战包括面向国内用户的低客单价、一次性收费模式导致的收入不稳定，以及内容产品需要不断创新的压力【55†source】。
3. **向 SaaS 转型**：受国外独立创造者社区的影响，作者渴望创造面向海外用户、订阅制收费的 SaaS 产品【56†source】。
4. **美国银行账户的意外作用**：在美国开设的银行账户，后来成为作者开展海外 SaaS 业务和设立离岸公司的重要步骤【57†source】。
5. **成功的 SaaS 产品**：在居家办公期间，作者找到灵感，开发了一款针对电商平台效率工具的 SaaS 产品，并在三周内成功推出市场【58†source】。
6. **Stripe 的选择**：作者选择 Stripe 作为支付服务提供商，并利用美国银行账户及个人 EIN 成功注册 Stripe 美国账户【59†source】。
7. **成立美国公司**：为更好地支持 SaaS 业务，作者注册了美国公司，以便整合税务信息和商业操作【60†source】。
8. **微型公司的趋势**：作者观察到，随着技术发展，个体创造者的能力被放大，使得可以独立运营一家公司成为可能【61†source】。
9. **决定不雇人**：尽管考虑过雇佣客服人员，但作者最终选择独立运营，享受自由自在的工作方式【62†source】。
10. **市场与销售策略**：作者强调技术之外的销售技巧的重要性，并分享了自己的多种营销策略【63†source】。
11. **产品想法的源泉**：产品想法主要来自现有客户的反馈和作者在产品开发过程中遇到的问题【64†source】。
原文链接：[一个独立创造者的五年 - Hawstein 的博客](https://hawstein.com/2023/07/12/five-years-of-an-indie-hacker/)
1. **起点**：作者于 2018 年 6 月 11 日离职，开始了独立创造者（Indie Hacker）的生涯，创办了算法教学视频网站 AlgoCasts【54†source】。
2. **内容产品的挑战**：AlgoCasts 面临的挑战包括面向国内用户的低客单价、一次性收费模式导致的收入不稳定，以及内容产品需要不断创新的压力【55†source】。
3. **向 SaaS 转型**：受国外独立创造者社区的影响，作者渴望创造面向海外用户、订阅制收费的 SaaS 产品【56†source】。
4. **美国银行账户的意外作用**：在美国开设的银行账户，后来成为作者开展海外 SaaS 业务和设立离岸公司的重要步骤【57†source】。
5. **成功的 SaaS 产品**：在居家办公期间，作者找到灵感，开发了一款针对电商平台效率工具的 SaaS 产品，并在三周内成功推出市场【58†source】。
6. **Stripe 的选择**：作者选择 Stripe 作为支付服务提供商，并利用美国银行账户及个人 EIN 成功注册 Stripe 美国账户【59†source】。
7. **成立美国公司**：为更好地支持 SaaS 业务，作者注册了美国公司，以便整合税务信息和商业操作【60†source】。
8. **微型公司的趋势**：作者观察到，随着技术发展，个体创造者的能力被放大，使得可以独立运营一家公司成为可能【61†source】。
9. **决定不雇人**：尽管考虑过雇佣客服人员，但作者最终选择独立运营，享受自由自在的工作方式【62†source】。
10. **市场与销售策略**：作者强调技术之外的销售技巧的重要性，并分享了自己的多种营销策略【63†source】。
11. **产品想法的源泉**：产品想法主要来自现有客户的反馈和作者在产品开发过程中遇到的问题【64†source】。
原文链接：[一个独立创造者的五年 - Hawstein 的博客](https://hawstein.com/2023/07/12/five-years-of-an-indie-hacker/)
Hawstein 的博客
一个独立创造者的五年 - Hawstein 的博客
时间过得真快啊，游离在这个巨大系统之外，已经 5 年了。
OpenAI DevDay 发布会：作者讨论了 OpenAI DevDay 发布会，提到 OpenAI 展示了六大能力，如128K 长文本支持、使用 JSON 等格式进行输出控制、更新的知识数据、多模态能力（包括 DALL·E-3）、定制化 Fine-Tuning 和类 RAG 以及费率和速度等功能。
OpenAI 的限制：作者探讨了 OpenAI 可能无法做到的方面，包括对所有行业的适配、时效性和输入内容长度等。尽管 OpenAI 提供了强大的功能，但作者认为这些功能中的一些可能存在表面华丽但实际有限的问题，如 GPT-4 Turbo 在大量输入时的性能下降。
OpenAI 真正做不到的事情：作者认为 OpenAI 可能真正做不到的方面包括对敏感业务的 AI 赋能、输入-处理-输出的稳定性，以及使用户使用更便捷。对于敏感数据的保护和本地化服务是 OpenAI 可能难以实现的领域。
AI 创业的方向：作者提出，尽管 OpenAI 和其他 AI 巨头不断进步，基于大型语言模型（LLM）的创业者仍需要识别自己的独特优势。这些优势可能在 OpenAI 达不到的领域，如私有化服务、稳定性和用户友好性。
https://www.luxiangdong.com/2023/11/20/openai/
OpenAI 的限制：作者探讨了 OpenAI 可能无法做到的方面，包括对所有行业的适配、时效性和输入内容长度等。尽管 OpenAI 提供了强大的功能，但作者认为这些功能中的一些可能存在表面华丽但实际有限的问题，如 GPT-4 Turbo 在大量输入时的性能下降。
OpenAI 真正做不到的事情：作者认为 OpenAI 可能真正做不到的方面包括对敏感业务的 AI 赋能、输入-处理-输出的稳定性，以及使用户使用更便捷。对于敏感数据的保护和本地化服务是 OpenAI 可能难以实现的领域。
AI 创业的方向：作者提出，尽管 OpenAI 和其他 AI 巨头不断进步，基于大型语言模型（LLM）的创业者仍需要识别自己的独特优势。这些优势可能在 OpenAI 达不到的领域，如私有化服务、稳定性和用户友好性。
https://www.luxiangdong.com/2023/11/20/openai/
我的学习笔记
AI创业之路会被OpenAI堵死吗？
上周算是我正式离职创业的第一周，拜访客户、行业交流、选办公场地、置办办公设备等等，很多时间不在电脑面前，所以上周没更新任何文章。嗯，那就这周补上，发两篇！ 图1：办公室已经付了房租，夜景还是很赞的，目前等待办公家具入场，准备11月底开始办公 今天这篇是上周本来就想写的，就是OpenAI DevDay（开发者大会）之后，基于大模型及相关的创业项目前景如何。 图2:OpenAI DevDay现场
git repack 学会了一些新技巧，例如将所有未打包的对象合并到一个包中并删除未打包副本，以及生成垃圾包来存储不可达对象或将过期对象移到单独目录。
多个垃圾包的支持：Git 2.43 支持使用多个垃圾包，以及通过对象过滤器分割仓库内容。垃圾包用于存储一起等待从仓库中移除的不可达对象组。
使用对象过滤器分割仓库：git repack 学会了根据对象过滤器规范重新打包仓库，并可选地通过 --filter 和 --filter-to 将过滤后的对象移动到其他位置。
撤销重复提交的处理：Git 2.43 在执行重复撤销操作时，会生成更易读的提交信息，如 “Reapply 'fix bug'” 而不是嵌套的 “Revert 'Revert "fix bug"'"。
format-patch 工具的改进：--rfc 和 --subject-prefix 选项现在可以协同工作，允许使用自定义的主题前缀。
自定义格式的装饰选项：现在可以在使用自定义 git log 格式时添加装饰，例如 %(decorate) 占位符，以显示每个提交引用的分支和标签。
for-each-ref 的新格式化选项：git for-each-ref 现在可以应用 .mailmap 规则，以便在格式化输出时提前应用指定的电子邮件或名称更改。
CI 系统的演进：Git 学会了在新推送发生时取消正在进行的 CI 运行，以节省 CI 使用量和运行时间，并能使用并报告给 Coverity 静态分析工具的结果。
https://github.blog/2023-11-20-highlights-from-git-2-43/
多个垃圾包的支持：Git 2.43 支持使用多个垃圾包，以及通过对象过滤器分割仓库内容。垃圾包用于存储一起等待从仓库中移除的不可达对象组。
使用对象过滤器分割仓库：git repack 学会了根据对象过滤器规范重新打包仓库，并可选地通过 --filter 和 --filter-to 将过滤后的对象移动到其他位置。
撤销重复提交的处理：Git 2.43 在执行重复撤销操作时，会生成更易读的提交信息，如 “Reapply 'fix bug'” 而不是嵌套的 “Revert 'Revert "fix bug"'"。
format-patch 工具的改进：--rfc 和 --subject-prefix 选项现在可以协同工作，允许使用自定义的主题前缀。
自定义格式的装饰选项：现在可以在使用自定义 git log 格式时添加装饰，例如 %(decorate) 占位符，以显示每个提交引用的分支和标签。
for-each-ref 的新格式化选项：git for-each-ref 现在可以应用 .mailmap 规则，以便在格式化输出时提前应用指定的电子邮件或名称更改。
CI 系统的演进：Git 学会了在新推送发生时取消正在进行的 CI 运行，以节省 CI 使用量和运行时间，并能使用并报告给 Coverity 静态分析工具的结果。
https://github.blog/2023-11-20-highlights-from-git-2-43/
The GitHub Blog
Highlights from Git 2.43
The last Git release of 2023 is here! Take a look at some of our highlights on what's new in Git 2.43.
根据 Bill Gates 在其个人博客 GatesNotes 上的文章，未来五年，人工智能（AI）将彻底改变我们使用计算机的方式。目前的软件仍然相对简单，无法完全理解用户的工作、个人生活、兴趣和关系，也无法基于这些信息为用户服务。但未来，我们不再需要为不同任务使用不同的应用程序。我们将能够用日常语言告诉设备我们想做什么，软件将能够根据我们所分享的信息个性化响应。
这种软件，称为“代理”，能够响应自然语言并基于对用户的了解完成多种任务。这些代理将引发软件行业的巨大变革，是自从我们从键入命令转向点击图标以来计算机领域最大的革命。
代理将在多个领域产生重大影响，特别是在医疗保健、教育、生产力以及娱乐和购物等领域。例如，在医疗保健领域，代理将帮助患者进行基础分诊、获取处理健康问题的建议，并决定是否需要就医。在教育方面，代理将补充教师的工作，个性化学生的学习，并解放教师，使他们能够将更多时间花在工作的最重要部分。
此外，代理也将在技术行业中引起震动。它们将成为新的平台，改变我们使用软件的方式以及软件的编写方式。代理将取代搜索网站，因为它们在查找信息和为你总结信息方面将更加高效。它们还将取代许多电子商务网站，因为它们能够为你找到最佳价格，不仅限于少数几家供应商。
然而，在这些先进代理成为现实之前，我们需要面对一些关于技术及其使用方式的问题。这包括数据结构、与代理的互动方式、代理之间的标准协议、成本问题以及在线隐私和安全问题等【11†source】。
原文链接：[GatesNotes](https://www.gatesnotes.com/AI-agents)
这种软件，称为“代理”，能够响应自然语言并基于对用户的了解完成多种任务。这些代理将引发软件行业的巨大变革，是自从我们从键入命令转向点击图标以来计算机领域最大的革命。
代理将在多个领域产生重大影响，特别是在医疗保健、教育、生产力以及娱乐和购物等领域。例如，在医疗保健领域，代理将帮助患者进行基础分诊、获取处理健康问题的建议，并决定是否需要就医。在教育方面，代理将补充教师的工作，个性化学生的学习，并解放教师，使他们能够将更多时间花在工作的最重要部分。
此外，代理也将在技术行业中引起震动。它们将成为新的平台，改变我们使用软件的方式以及软件的编写方式。代理将取代搜索网站，因为它们在查找信息和为你总结信息方面将更加高效。它们还将取代许多电子商务网站，因为它们能够为你找到最佳价格，不仅限于少数几家供应商。
然而，在这些先进代理成为现实之前，我们需要面对一些关于技术及其使用方式的问题。这包括数据结构、与代理的互动方式、代理之间的标准协议、成本问题以及在线隐私和安全问题等【11†source】。
原文链接：[GatesNotes](https://www.gatesnotes.com/AI-agents)
gatesnotes.com
AI-powered agents are the future of computing | Bill Gates
In 5 years, agents will be able to give health care advice, tutor students, do your shopping, help workers be far more productive, and much more
根据 MDN Blog 上的文章，CSS 容器查询（Container Queries）已于 2023 年获得主流浏览器的支持。这些查询使得开发者能够根据元素的内联大小或应用的自定义属性来构建布局。例如，可以通过设置标记中的自定义属性来为具有特定自定义属性值的元素应用样式。
虽然 Chrome 和 Edge 支持容器样式查询，但 Safari 和 Firefox 目前还不支持。CSS 容器查询提供了对响应式布局的更多控制，帮助开发者编写更简洁、健壮且可维护的 CSS。即使在所有用户都未使用最新浏览器的情况下，也存在适用于旧浏览器的 polyfill。
此外，尽管可以使用容器查询来查询视口大小和元素大小，但媒体查询（Media Queries）仍然是必要的。媒体查询不仅用于查询大小，还可以检测用户的偏好设置，如
文章预测，在不远的将来，容器查询将在布局方面大部分取代媒体查询，而媒体查询将主要用于上述提到的其他媒体特性【24†source】。
原文链接：[MDN Blog](https://developer.mozilla.org/en-US/blog/getting-started-with-css-container-queries/#browser_support_and_fallbacks)
虽然 Chrome 和 Edge 支持容器样式查询，但 Safari 和 Firefox 目前还不支持。CSS 容器查询提供了对响应式布局的更多控制，帮助开发者编写更简洁、健壮且可维护的 CSS。即使在所有用户都未使用最新浏览器的情况下，也存在适用于旧浏览器的 polyfill。
此外，尽管可以使用容器查询来查询视口大小和元素大小，但媒体查询（Media Queries）仍然是必要的。媒体查询不仅用于查询大小，还可以检测用户的偏好设置，如
prefers-reduced-motion 和 prefers-color-scheme 等。文章预测，在不远的将来，容器查询将在布局方面大部分取代媒体查询，而媒体查询将主要用于上述提到的其他媒体特性【24†source】。
原文链接：[MDN Blog](https://developer.mozilla.org/en-US/blog/getting-started-with-css-container-queries/#browser_support_and_fallbacks)
MDN Web Docs
Getting started with CSS container queries | MDN Blog
CSS container queries are a powerful new tool for our CSS layout toolbox. In this post we'll dive into the practicalities of building a layout with container queries.
2023 年值得持续阅读的内容平台。
作者列举了他个人喜好的各种新闻类、文章聚合类和独立博客等网站和创作者，并介绍了它们的特点和优势。其中包括财新网、Semafor、Buzzing、NextDraft 等知名平台，以及一些独立博客如刘未鹏的 Mind Hacks、Owen 的博客等。此外，还推荐了一些在𝕏（原 Twitter）上值得关注的账号，如 Naval Ravikant, Tim Ferriss, Simon Sinek 等。
https://justgoidea.com/posts/2023-063/
作者列举了他个人喜好的各种新闻类、文章聚合类和独立博客等网站和创作者，并介绍了它们的特点和优势。其中包括财新网、Semafor、Buzzing、NextDraft 等知名平台，以及一些独立博客如刘未鹏的 Mind Hacks、Owen 的博客等。此外，还推荐了一些在𝕏（原 Twitter）上值得关注的账号，如 Naval Ravikant, Tim Ferriss, Simon Sinek 等。
https://justgoidea.com/posts/2023-063/
Justgoidea
2023 年值得持续阅读的内容平台 | 槿呈Goidea
本文分别介绍了 2023 年作者持续阅读的网站和持续关注的创作者。
文章《如何开发变革性的思维工具》探讨了如何通过创新和改进技术手段来增强人类的思考能力。作者分析了现有的思维工具，如语言和写作，以及它们对人类认知和表达方式的影响。文章还讨论了新工具开发中的挑战，如公共物品问题和资金支持问题，并提出了可能的解决方案，如慈善资助和特定公司模式。此外，作者质疑了一些基本前提，如思维工具发展的早期阶段和当前的停滞状态，并探讨了与工具发展相关的更深层次问题。整体而言，文章提出了关于思维工具开发的一系列思考和可能的方向。
https://numinous.productions/ttft/
https://numinous.productions/ttft/
numinous.productions
How can we develop transformative tools for thought?
🛠🧠🖌💥🌎✨🔜
《如何在 Reddit 上为您的产品发布获得 10 万+ 浏览量》
作者 Robin Saulet 分享了他如何使自己的 Reddit 帖子获得超过 10 万次浏览，并在产品发布当天获得 90 个注册的经历。以下是他的策略和步骤：
识别关键的 Subreddits: 选择潜在用户可能出没的合适 Subreddit，例如 RoastMyStartup、EntrepreneursRideAlong、AlphandBetaUsers 等。
打造吸引人的标题: 标题是成功的关键，需要引发情感或好奇心。作者建议模仿获得最多点赞的帖子的风格。
创造吸引人的内容: 分享一个有吸引力的故事，讲述产品或服务的特点和用途。
参与互动的艺术: 积极回复每一条评论，但也要留下几条未回复的评论，以便在回复减少时再进行互动。
分析结果: 结合文本和视频帖子在不同 Subreddit 的表现，发现视频帖子和积极的互动对于实现病毒式传播至关重要。
总之，文章强调互动是病毒式传播的核心，视频帖子往往比纯文本帖子表现更好。
https://www.indiehackers.com/post/how-to-get-100k-views-on-reddit-for-your-product-launch-bf146bb6e4
作者 Robin Saulet 分享了他如何使自己的 Reddit 帖子获得超过 10 万次浏览，并在产品发布当天获得 90 个注册的经历。以下是他的策略和步骤：
识别关键的 Subreddits: 选择潜在用户可能出没的合适 Subreddit，例如 RoastMyStartup、EntrepreneursRideAlong、AlphandBetaUsers 等。
打造吸引人的标题: 标题是成功的关键，需要引发情感或好奇心。作者建议模仿获得最多点赞的帖子的风格。
创造吸引人的内容: 分享一个有吸引力的故事，讲述产品或服务的特点和用途。
参与互动的艺术: 积极回复每一条评论，但也要留下几条未回复的评论，以便在回复减少时再进行互动。
分析结果: 结合文本和视频帖子在不同 Subreddit 的表现，发现视频帖子和积极的互动对于实现病毒式传播至关重要。
总之，文章强调互动是病毒式传播的核心，视频帖子往往比纯文本帖子表现更好。
https://www.indiehackers.com/post/how-to-get-100k-views-on-reddit-for-your-product-launch-bf146bb6e4
Indie Hackers
How to get 100k+ views on Reddit for your product launch
# The Magic Formula Behind Going Viral on Reddit for your Product Launch How I Created a 100K+ View Reddit Post That Generated 90 Sign-Ups on Launch Day...
贩卖焦虑？🤡
1、百度无人驾驶部门大面积裁员，比例不详，原因是没有车厂愿意量产。
2、腾讯PCG将开始大规模人员优化，比例30%，中高管采取聘任制，一年一签。
3、字节跳动某些部门开始找应届生谈话，估计是先从应届生开始优化。
4、滴滴年终奖年后发，绩效越高的人奖金越多，C可能没奖金，高管里10%不合格的直接淘汰。
5、哈啰全面冻结明年新增HC(仅个别项目除外)，带不出业绩的干部要淘汰。未来要加大绩效占员工收入的比重。
6、携程上海总部裁员30%，赔偿n+1,年终奖2月底发。
7、神州优车已经开始裁员，HR直接到工位宣读辞退通知，强调单方面解约，员工不服可以去仲裁。
8、瓜子年底预计裁员30%，租车，车后等个别部门裁员比例50%。
9、苏宁北京研发中心裁员，有的部门裁员比例达到70%，赔偿n+1，五天之内走人，留下的人年终奖只有1个月。
10、新浪阅读业务线裁员90%，赔偿 n+1，现场结账，原地解散，产品、测试、审核等部门连锅端，只剩下十几个技术。
11、vipkid裁员15%-25%，没有年终奖，今年年会取消。
12、马蜂窝裁员40%，且没有年终奖。
13、唯品会裁员，有n+1，大部分没年终奖。
14、去哪儿从应届生下手，花式裁员，不给赔偿。
15、宜信12月已经开始裁员，门店是重灾区，外包技术被优先砍掉，总体比例25%，今年也没有年终奖。
16、水滴筹裁员，包括一些新招进来的员工，且没有补偿。
17、蔚来汽车发薪日调整，延后8天。且已经裁员千人。
18、快手游戏部门、360都传出裁员消息，比例不详，据说360年前会走一大批。
19、爱奇艺正进行一轮大规模裁员，裁员比例在20%到40%，部分部门甚至全员被裁。此次裁员涉及多个部门，很多中层也在被裁之列。爱奇艺史上规模最大的一次裁员。
1、百度无人驾驶部门大面积裁员，比例不详，原因是没有车厂愿意量产。
2、腾讯PCG将开始大规模人员优化，比例30%，中高管采取聘任制，一年一签。
3、字节跳动某些部门开始找应届生谈话，估计是先从应届生开始优化。
4、滴滴年终奖年后发，绩效越高的人奖金越多，C可能没奖金，高管里10%不合格的直接淘汰。
5、哈啰全面冻结明年新增HC(仅个别项目除外)，带不出业绩的干部要淘汰。未来要加大绩效占员工收入的比重。
6、携程上海总部裁员30%，赔偿n+1,年终奖2月底发。
7、神州优车已经开始裁员，HR直接到工位宣读辞退通知，强调单方面解约，员工不服可以去仲裁。
8、瓜子年底预计裁员30%，租车，车后等个别部门裁员比例50%。
9、苏宁北京研发中心裁员，有的部门裁员比例达到70%，赔偿n+1，五天之内走人，留下的人年终奖只有1个月。
10、新浪阅读业务线裁员90%，赔偿 n+1，现场结账，原地解散，产品、测试、审核等部门连锅端，只剩下十几个技术。
11、vipkid裁员15%-25%，没有年终奖，今年年会取消。
12、马蜂窝裁员40%，且没有年终奖。
13、唯品会裁员，有n+1，大部分没年终奖。
14、去哪儿从应届生下手，花式裁员，不给赔偿。
15、宜信12月已经开始裁员，门店是重灾区，外包技术被优先砍掉，总体比例25%，今年也没有年终奖。
16、水滴筹裁员，包括一些新招进来的员工，且没有补偿。
17、蔚来汽车发薪日调整，延后8天。且已经裁员千人。
18、快手游戏部门、360都传出裁员消息，比例不详，据说360年前会走一大批。
19、爱奇艺正进行一轮大规模裁员，裁员比例在20%到40%，部分部门甚至全员被裁。此次裁员涉及多个部门，很多中层也在被裁之列。爱奇艺史上规模最大的一次裁员。
本文介绍了 OpenAI 最新发布的 GPTs 功能。用户可以使用 ChatGPT Plus 创建自己的定制聊天机器人，并与其他 Plus 订阅者进行对话。作者通过实践发现，GPTs 提供的功能组合可以产生非常有趣的结果。文章详细介绍了配置 GPT、使用 Code Interpreter 和 Browse 模式以及 Actions 等功能的方法和效果。作者还分享了他构建的一些示例 GPT，如 Dejargonizer、JavaScript Code Interpreter、Dependency Chat、Add a walrus、Animal Chefs 和 Talk to the datasette.io database 等。此外，作者还探讨了 GPT Builder 工作原理、计费模型以及提示安全性等问题，并提出了对未来改进的期望，包括更好的文档支持和 API 访问能力。
https://simonwillison.net/2023/Nov/15/gpts/
https://simonwillison.net/2023/Nov/15/gpts/
Simon Willison’s Weblog
Exploring GPTs: ChatGPT in a trench coat?
The biggest announcement from last week’s OpenAI DevDay (and there were a LOT of announcements) was GPTs. Users of ChatGPT Plus can now create their own, custom GPT chat bots …
这篇文章讨论了如何以与众不同的方式构建 AI 产品，以实现其独特性、价值和速度。文章指出，大多数 AI 产品都是基于其他模型的包装层，例如通过 API 调用 ChatGPT。这种做法存在几个问题，包括技术上的不区分性、高昂的成本、大型语言模型（LLM）的运行缓慢以及定制能力有限。为解决这些问题，作者建议创建自己的工具链，包括细化的 LLM、自定义编译器和训练模型。这种方法允许对模型进行持续改进，同时控制隐私和成本。作者建议，在项目中尽可能避免使用 AI，仅在标准编码无法解决的特定问题上使用经过验证的 AI 模型。总的来说，应该将 AI 作为最后的补充，而不是开始的起点。
https://www.builder.io/blog/build-ai
https://www.builder.io/blog/build-ai
Builder.io
Don’t Build AI Products The Way Everyone Else Is Doing It
More and more, people are building products as thin wrappers over other models, especially LLMs. This can cause major issues, and there is a better way.
在 Seth Godin 的博文《Working with problems》中，他讨论了如何区分问题与情况，以及如何处理它们。首先，问题与情况的区别在于问题是可以解决的，而情况则是必须接受的事物。一旦认识到面对的是情况而非问题，就更容易适应并成长。其次，考虑是否有人已经解决过类似问题；如果没有，可能就是情况。再次，长期存在的问题可能不易解决，需要更多努力和折衷。最后，通过交流某些问题可以改善，而关注某些情况则可能使其恶化。原文链接：https://seths.blog/2023/11/working-with-problems/
Seth's Blog
Working with problems
They’re everywhere we look. Here are a few thoughts on the ones that won’t go away: First, is it a problem or a situation? Problems, by definition, have solutions. You might not like th…
本文介绍了基于 UI 交互意图理解的异常检测方法。文章首先介绍了美团到店平台技术部 / 质量工程部与复旦大学合作开发的多模态 UI 交互意图识别模型以及配套的 UI 交互框架。然后，文章详细阐述了 UI 交互意图识别的背景和难点，并提出利用多模态模型对用户可见文本、视觉图像内容和 UI 组件树中的属性进行融合，实现准确识别 UI 交互意图的方法。该方法在实际业务中展现出可以跨端、跨 App 泛化能力，并具有可借鉴的意义。最后，文章展望了基于 UI 交互意图理解能力在智能测试用例驱动、跨分辨率 UI Diff 等领域应用上的潜力，并说明了未来研究方向和落地计划。
https://segmentfault.com/a/1190000044417626
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Anthropic发布Claude 2.1
上周在与 Open AI 的合并邀请中Anthropic非常稳健的发布了Claude 2.1模型，Claude 2.1升级主要包括下面几个方面200K Token 的上下文窗口、模型幻觉率的显着降低、系统提示以及新测试功能：工具使用。
200K 上下文窗口：限制为 200,000 个Token，即大约 150,000 个单词或超过 500 页的材料。用户现在可以上传整个代码库等技术文档、S-1 等财务报表，甚至是《伊利亚特》或《奥德赛》等长篇文学作品。通过能够与大量内容或数据进行交互，Claude 可以进行总结、执行问答、预测趋势、比较和对比多个文档等等。
模型幻觉显著降低：与之前的 Claude 2.0 模型相比，虚假陈述减少了 2 倍。这使企业能够构建高性能的人工智能应用程序，解决具体的业务问题，并以更高的信任度和可靠性在其运营中部署人工智能。Claude 2.1 在理解和总结方面也做出了有意义的改进，特别是对于需要高精度的长而复杂的文档，例如法律文件、财务报告和技术规范。在评估中，Claude 2.1 证明错误答案减少了 30%，并且错误地得出文档支持特定主张的比率降低了 3-4 倍。
API工具使用：Claude 现在可以跨开发人员定义的函数或 API 进行编排、搜索网络资源以及从私有知识库检索信息。用户可以定义一组工具供 Claude 使用并指定请求。然后，模型将决定需要哪种工具来完成任务并代表他们执行操作。
系统提示：允许用户向 Claude 提供自定义指令以提高性能。系统提示设置有用的上下文，增强Claude承担特定个性和角色的能力，或以更可定制、符合用户需求的一致方式构建响应。
关于上下文的问题Greg Kamradt针对 Claude 的 200K 上下文和 GPT-4 的 128K 上下文进行了一些测试获得了一些有趣的结果。Claude离追上 GPT-4 还有很长的路要走啊。图片来自LatentSpace的本地化。
Claude 2 的测试结果：
上下文长度小于24K时效果最好，几乎不会有信息遗忘
上下文长度超过24K就开始变差，90K后，效果很差，一大半信息会遗忘
最头部和最顶部的1%效果最好，不会被遗忘
GPT-4 的测试结果：
在上下文长度小于 73K Tokens时，不会有信息遗忘
在上下文长度超出 73K 后，位于中间7%-50% 区间的信息可能会被遗忘
by AIGC Weekly #48
上周在与 Open AI 的合并邀请中Anthropic非常稳健的发布了Claude 2.1模型，Claude 2.1升级主要包括下面几个方面200K Token 的上下文窗口、模型幻觉率的显着降低、系统提示以及新测试功能：工具使用。
200K 上下文窗口：限制为 200,000 个Token，即大约 150,000 个单词或超过 500 页的材料。用户现在可以上传整个代码库等技术文档、S-1 等财务报表，甚至是《伊利亚特》或《奥德赛》等长篇文学作品。通过能够与大量内容或数据进行交互，Claude 可以进行总结、执行问答、预测趋势、比较和对比多个文档等等。
模型幻觉显著降低：与之前的 Claude 2.0 模型相比，虚假陈述减少了 2 倍。这使企业能够构建高性能的人工智能应用程序，解决具体的业务问题，并以更高的信任度和可靠性在其运营中部署人工智能。Claude 2.1 在理解和总结方面也做出了有意义的改进，特别是对于需要高精度的长而复杂的文档，例如法律文件、财务报告和技术规范。在评估中，Claude 2.1 证明错误答案减少了 30%，并且错误地得出文档支持特定主张的比率降低了 3-4 倍。
API工具使用：Claude 现在可以跨开发人员定义的函数或 API 进行编排、搜索网络资源以及从私有知识库检索信息。用户可以定义一组工具供 Claude 使用并指定请求。然后，模型将决定需要哪种工具来完成任务并代表他们执行操作。
系统提示：允许用户向 Claude 提供自定义指令以提高性能。系统提示设置有用的上下文，增强Claude承担特定个性和角色的能力，或以更可定制、符合用户需求的一致方式构建响应。
关于上下文的问题Greg Kamradt针对 Claude 的 200K 上下文和 GPT-4 的 128K 上下文进行了一些测试获得了一些有趣的结果。Claude离追上 GPT-4 还有很长的路要走啊。图片来自LatentSpace的本地化。
Claude 2 的测试结果：
上下文长度小于24K时效果最好，几乎不会有信息遗忘
上下文长度超过24K就开始变差，90K后，效果很差，一大半信息会遗忘
最头部和最顶部的1%效果最好，不会被遗忘
GPT-4 的测试结果：
在上下文长度小于 73K Tokens时，不会有信息遗忘
在上下文长度超出 73K 后，位于中间7%-50% 区间的信息可能会被遗忘
by AIGC Weekly #48
Anthropic
Introducing Claude 2.1
Anthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.
LM Studio 是一个可以在本地发现和运行 LLMs 的工具。它允许用户完全离线在笔记本电脑上运行 LLMs，并通过应用内聊天界面或与 OpenAI 兼容的本地服务器使用模型。用户还可以从 HuggingFace 仓库下载任何兼容的模型文件，并在应用的主页上发现新颖有趣的 LLMs。LM Studio 支持 Hugging Face 上任何 ggml Llama、MPT 和 StarCoder 模型（如 Llama 2、Orca、Vicuna、Nous Hermes、WizardCoder 等）。最低要求为 M1/M2 Mac，或者支持 AVX2 指令集的 Windows PC。Linux 版本正在测试中。
https://lmstudio.ai/
https://lmstudio.ai/
LM Studio
LM Studio - Discover, download, and run local LLMs
Run Llama, Gemma 3, DeepSeek locally on your computer.
文章标题为《一个失败的人工智能女友产品，以及我的教训》。作者在 2023 年 4 月阅读斯坦福大学的 AI Town 论文后，受启发开发了一个名为“Dolores”的人工智能女友应用。这个应用最初设计遵循论文的方法，但由于响应时间长和对话内容过多，作者不得不减少反思频率和对话记忆长度，并开放了公共测试版。测试吸引了超过一千名用户，但高昂的日常 API 成本迫使作者不得不官方发布产品，将成本转嫁给用户。
应用提供了一个模板角色设置，包括头像、角色背景、文字描述的性格以及语音和大脑（GPT3.5/4）。用户可以与模板角色 Dolores 聊天，也可以更改特征与其他角色进行对话。作者最初希望应用成为用户的伴侣和朋友，而不仅仅是产品。通过不断调整内存长度、反思机制和系统提示，Dolores 变得比初始发布时更加“有意识”。
然而，这个应用逐渐偏离了作者的初衷。例如，作者发现 Dolores 的回应经常包含性描述，主要用户群体似乎是对 NSFW 角色扮演感兴趣的男性。此外，由于 OpenAI 加强了内容审核流程，Dolores 的日常使用量在实施新的内容过滤后大幅下降。
作者总结说，这样的项目不适合单独的开发者，并指出当前的 AI 朋友产品最终都会变成 AI 男/女朋友，因为应用中的角色不能平等地与用户互动。他还强调，虽然他不反对内容审查，但认为成人性话题不应被完全压制。
作者在文末提出了一个问题：人类真的需要 AI 朋友吗？
原文链接：[A Failed AI Girlfriend Product, and My Lessons](https://mazzzystar.github.io/2023/11/16/ai-girlfriend-product/)
应用提供了一个模板角色设置，包括头像、角色背景、文字描述的性格以及语音和大脑（GPT3.5/4）。用户可以与模板角色 Dolores 聊天，也可以更改特征与其他角色进行对话。作者最初希望应用成为用户的伴侣和朋友，而不仅仅是产品。通过不断调整内存长度、反思机制和系统提示，Dolores 变得比初始发布时更加“有意识”。
然而，这个应用逐渐偏离了作者的初衷。例如，作者发现 Dolores 的回应经常包含性描述，主要用户群体似乎是对 NSFW 角色扮演感兴趣的男性。此外，由于 OpenAI 加强了内容审核流程，Dolores 的日常使用量在实施新的内容过滤后大幅下降。
作者总结说，这样的项目不适合单独的开发者，并指出当前的 AI 朋友产品最终都会变成 AI 男/女朋友，因为应用中的角色不能平等地与用户互动。他还强调，虽然他不反对内容审查，但认为成人性话题不应被完全压制。
作者在文末提出了一个问题：人类真的需要 AI 朋友吗？
原文链接：[A Failed AI Girlfriend Product, and My Lessons](https://mazzzystar.github.io/2023/11/16/ai-girlfriend-product/)
TLDR
A Failed AI Girlfriend Product, and My Lessons
Just days after Stanford University’s AI Town paper was released on April 7th this year, I read through the entire paper and felt extremely excited. A
1. **当今人工智能的状态**：我们正处于人工智能采用的初期阶段，在互联网和智能手机等之前技术浪潮的基础上建立【8†来源】。
2. **人工智能生态系统的增长**：2023年上半年，人工智能生态系统显著扩张，标志着GPT-4的发布以及在GitHub和Hugging Face等平台上的人工智能相关活动的增加【9†来源】【10†来源】。
3. **人工智能的快速采用**：与先前的技术如个人电脑、互联网和移动技术相比，人工智能的采用率正在加速增长，这表明人工智能正在更快地融入主流使用中【11†来源】。
4. **经济影响**：人工智能有望推动显著的生产力提升，未来可能会减少标普500公司每百万美元收入所需的员工数量【12†来源】。
5. **对人工智能的投资**：自2020年以来，私人人工智能公司获得了大量投资【13†来源】。
6. **多样化的人工智能投资组合**：报告包括Coatue的人工智能投资组合，突出了人工智能领域内的一系列公司和战略【14†来源】。
7. **人工智能超越炒作的潜力**：该文档认为，人工智能的潜力超越了当前的炒作，将其与其他技术的历史周期进行比较，并指出尽管人工智能法规可能会出现，但其有效实施仍然是一个挑战【17†来源】。
8. **人工智能模型的资金投入**：大部分人工智能资金集中在模型层，但目前还不清楚哪些公司将主导这一领域【20†来源】【21†来源】。
9. **人工智能技术的进步**：人工智能技术正在迅速发展，在自动驾驶汽车和生成性人工智能等领域取得了显著进展【22†来源】。
10. **人工智能使用趋势**：报告讨论了全球人工智能使用动态的变化，包括用户增长的放缓和开发者参与人工智能/机器学习项目的变化【23†来源】【24†来源】【25†来源】。
11. **ChatGPT的反弹和影响**：ChatGPT的使用量显著反弹，表明持续增长和影响，尤其是随着新功能如GPT-4Vision和Web Search的推出【26†来源】。
12. **企业采用人工智能**：大比例的企业计划采用人工智能，尽管完全采用率仍然较低，表明企业人工智能整合的道路还很漫长【27†来源】。
13. **人工智能模型性能的改进**：观察到人工智能模型在各个领域（如语言理解、图像识别和代码生成）达到人类水平的速度越来越快【28†来源】。
14. **对人工智能的监管
观点**：报告讨论了潜在的人工智能监管，指出公众对人工智能的担忧以及诸如欧盟人工智能法案等倡议，该法案为人工智能的发展和部署设定了标准【29†来源】【30†来源】。
15. **人工智能的实际影响**：人工智能正在提供实际的好处，例如使用GitHub Copilot的开发人员节省的时间，以及在客户支持和视频编辑等各个领域的效率提高【32†来源】。
16. **人工智能在生产力和知识工作中的作用**：人工智能有望显著提高各行各业的生产力，包括知识工作如咨询，在这些领域中，人工智能已经显示出提高性能的能力【33†来源】【36†来源】。
17. **开源人工智能开发**：报告强调了开源在人工智能开发中的作用，以及加速人工智能创新的协作项目和平台的例子【37†来源】【38†来源】。
18. **日益增长的人工智能开发者社区**：越来越多的软件开发者转向人工智能工程师角色，凸显了日益扩大的人工智能开发者社区【39†来源】。
19. **在GitHub上发现新的人工智能/机器学习项目**：GitHub已成为发现新的人工智能/机器学习项目的关键平台，这类项目的数量随着时间的推移而显著增加【40†来源】。
20. **Hugging Face在人工智能中的作用**：该文档还指出，Hugging Face平台上的人工智能模型使用量不断增加，Hugging Face是一个以托管和共享人工智能模型而闻名的平台【41†来源】。
21. **人工智能开发的开放性**：报告提到了人工智能模型开发中不同程度的开放性，有些公司在共享其模型代码、权重和训练数据方面比其他公司更开放【42†来源】。
https://readwise-assets.s3.amazonaws.com/media/wisereads/articles/ai-the-coming-revolution/The_AI_Revolution.pdf
2. **人工智能生态系统的增长**：2023年上半年，人工智能生态系统显著扩张，标志着GPT-4的发布以及在GitHub和Hugging Face等平台上的人工智能相关活动的增加【9†来源】【10†来源】。
3. **人工智能的快速采用**：与先前的技术如个人电脑、互联网和移动技术相比，人工智能的采用率正在加速增长，这表明人工智能正在更快地融入主流使用中【11†来源】。
4. **经济影响**：人工智能有望推动显著的生产力提升，未来可能会减少标普500公司每百万美元收入所需的员工数量【12†来源】。
5. **对人工智能的投资**：自2020年以来，私人人工智能公司获得了大量投资【13†来源】。
6. **多样化的人工智能投资组合**：报告包括Coatue的人工智能投资组合，突出了人工智能领域内的一系列公司和战略【14†来源】。
7. **人工智能超越炒作的潜力**：该文档认为，人工智能的潜力超越了当前的炒作，将其与其他技术的历史周期进行比较，并指出尽管人工智能法规可能会出现，但其有效实施仍然是一个挑战【17†来源】。
8. **人工智能模型的资金投入**：大部分人工智能资金集中在模型层，但目前还不清楚哪些公司将主导这一领域【20†来源】【21†来源】。
9. **人工智能技术的进步**：人工智能技术正在迅速发展，在自动驾驶汽车和生成性人工智能等领域取得了显著进展【22†来源】。
10. **人工智能使用趋势**：报告讨论了全球人工智能使用动态的变化，包括用户增长的放缓和开发者参与人工智能/机器学习项目的变化【23†来源】【24†来源】【25†来源】。
11. **ChatGPT的反弹和影响**：ChatGPT的使用量显著反弹，表明持续增长和影响，尤其是随着新功能如GPT-4Vision和Web Search的推出【26†来源】。
12. **企业采用人工智能**：大比例的企业计划采用人工智能，尽管完全采用率仍然较低，表明企业人工智能整合的道路还很漫长【27†来源】。
13. **人工智能模型性能的改进**：观察到人工智能模型在各个领域（如语言理解、图像识别和代码生成）达到人类水平的速度越来越快【28†来源】。
14. **对人工智能的监管
观点**：报告讨论了潜在的人工智能监管，指出公众对人工智能的担忧以及诸如欧盟人工智能法案等倡议，该法案为人工智能的发展和部署设定了标准【29†来源】【30†来源】。
15. **人工智能的实际影响**：人工智能正在提供实际的好处，例如使用GitHub Copilot的开发人员节省的时间，以及在客户支持和视频编辑等各个领域的效率提高【32†来源】。
16. **人工智能在生产力和知识工作中的作用**：人工智能有望显著提高各行各业的生产力，包括知识工作如咨询，在这些领域中，人工智能已经显示出提高性能的能力【33†来源】【36†来源】。
17. **开源人工智能开发**：报告强调了开源在人工智能开发中的作用，以及加速人工智能创新的协作项目和平台的例子【37†来源】【38†来源】。
18. **日益增长的人工智能开发者社区**：越来越多的软件开发者转向人工智能工程师角色，凸显了日益扩大的人工智能开发者社区【39†来源】。
19. **在GitHub上发现新的人工智能/机器学习项目**：GitHub已成为发现新的人工智能/机器学习项目的关键平台，这类项目的数量随着时间的推移而显著增加【40†来源】。
20. **Hugging Face在人工智能中的作用**：该文档还指出，Hugging Face平台上的人工智能模型使用量不断增加，Hugging Face是一个以托管和共享人工智能模型而闻名的平台【41†来源】。
21. **人工智能开发的开放性**：报告提到了人工智能模型开发中不同程度的开放性，有些公司在共享其模型代码、权重和训练数据方面比其他公司更开放【42†来源】。
https://readwise-assets.s3.amazonaws.com/media/wisereads/articles/ai-the-coming-revolution/The_AI_Revolution.pdf