2025-08-18 08:00:00
周刊内容: 对一周内阅读的资讯或技术内容精品（个人向）进行总结，分类大致包含“业界资讯”、“技术博客”、“开源项目”和“学习资源”等。
更新时间: 周一
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“假如坠落的时间足够长，你会以为自己是在飞，反之亦然。”
——《焦虑的人》
2025年8月11日，GitHub CEO Thomas Dohmke辞职，GitHub将更紧密地整合进微软的CoreAI团队。自2018年被微软以75亿美元收购后，GitHub一直作为独立公司运营。Dohmke离职后，微软不再任命新CEO，GitHub领导团队将直接向CoreAI团队汇报。CoreAI由前Meta高管Jay Parikh领导，专注于构建AI平台和工具。此次调整意味着GitHub的运营将更依赖微软的AI战略，其未来角色可能发生变化。Dohmke离职可能与他对GitHub在微软AI战略中的角色有不同看法有关，他计划离开微软去创业。
新加坡南洋理工博士张其峰正在研发全球首个孕育机器人，或在一年内问世，售价不超10万元。和传统的试管、代孕不同，这套系统模拟了子宫环境，还装进仿人类的机器人体内，让“机器人妈妈”从怀孕到分娩，全流程复刻人类体验。谈及研发初衷，张其峰在接受媒体采访时表示，主要是为了满足当代年轻人不想怀孕，还想要孩子的需求。
作者退休一周年后的经验分享，围绕财务准备、心理建设和退休后生活展开。财务准备方面，作者强调“本金多、收益高、支出少”至少满足两个条件，建议利用人力资本积累本金，减少人生重大变量，通过记账制定支出预算，并寻找被动收入。心理建设上，作者指出需明确FIRE目标，做好长期作战准备，考虑安全上的取舍，应对失去工作身份标签后的心理变化，以及“吃苦一代”的退休困境。退休后生活部分，作者分享了自己每天的活动安排，如玩游戏、上网冲浪、学习金融知识等，强调重要的是过程而非结果，同时认为租房并不会没有安全感。作者提醒FIRE并非适合所有人，需谨慎考虑。
宾夕法尼亚州立大学的研究人员通过毫米波雷达传感器和开源语音识别模型“Whisper”，成功从手机听筒振动中远程解码对话，生成电话通话转录。实验中，雷达传感器在距离手机约3米处捕捉振动，转录准确率约为60%，且可通过上下文校正提升。研究团队将此技术比作唇读，虽信息有限，但结合上下文可推断对话内容。该研究旨在提高公众对隐私风险的意识，提醒人们在敏感通话时注意隐私保护。
小红书技术团队自研了Binlog Server，旨在解决MySQL数据库在异常情况下数据丢失的问题，提升数据库的高可用性和数据一致性。该方案通过提升半同步复制性能，加速日志传输，在故障时自动补数据，保证数据一致性。使用极少的资源（1C1G）即可将复制速度提升至300MB/s+，实现复制性能翻倍。目前，该方案已经100%部署于小红书半同步复制集群，在多次切换中为新主库补数据，守护了核心数据库的安全。
Binlog Server支持级联架构，既可以作为Slave节点从上游接收并保存Binlog，也可以作为Master向下游发送Binlog。它支持SQL语法，减少周围系统的开发和适配成本。在性能方面，Binlog Server在小事务压测条件下，写入速度可达300MB/s，资源消耗极低。在高可用支持方面，当主库宕机时，通过ORC组件进行数据切换，确保数据0丢失。
未来，Binlog Server还可以在从库扩容、库表拆分等场景中发挥作用，支持标准MySQL协议，降低主库压力，并使用S3作为存储节省成本。
使用Anthropic的Claude Code工具进行深度语义安全分析，以检测代码变更中的安全漏洞。该工具提供智能、上下文感知的安全分析，支持多种编程语言，具有低误报率和快速启动的特点。它还提供了详细的漏洞解释和修复指导，并可通过GitHub Actions轻松集成到开发流程中。
Umami是一个现代的、注重隐私的Google Analytics替代品，提供简单快速的分析服务。
JsonPath 是一个 Java DSL，用于读取 JSON 文档。JsonPath 表达式类似于 XPath，用于查询 JSON 结构，支持多种符号表示法和操作符，还提供多种函数和过滤器，可用于提取、筛选和操作 JSON 数据。JsonPath 提供了静态读取 API、流式 API 和配置选项，支持与多种 JsonProvider 集成，还引入了 Cache SPI，方便用户根据需求进行路径缓存配置。
来自谷歌、Meta、OpenAI 等顶尖科技公司的技术博客合集。
2025-08-11 08:00:00
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王勇（Andy Stewart，deepin前CTO，现懒猫微服CEO）在博客《过去二十年，工作上最后悔的事是什么？》中提到：
这个概念在心理学中叫“课题分离” ，由阿德勒 (Alfred Adler) 提出，意思是将人际关系中的问题区分为“我的课题”和“他人的课题”，然后各自负责解决自己课题，互不干涉。
用大白话讲就是世上只有两件事，一件是"关我屁事"，一件是"关你屁事"。通过分清哪些是自己能控制和改变的，哪些是他人或外界可以决定的，然后只专注于自己的部分，不去干涉或过度担忧他人的部分，这对减少个人情绪内耗非常有效。
OpenAI推出最新的GPT-5模型，它在智能、速度和实用性方面超越了以往的所有模型，在编码、数学、写作、健康、视觉感知等多个领域表现出色。GPT-5是一个统一系统，包含快速回答问题的智能高效模型、用于复杂问题的深度推理模型以及实时路由器，可根据对话类型、复杂性等因素快速决定使用哪个模型。GPT-5在减少幻觉、提高指令遵循能力、减少谄媚行为等方面取得了显著进展，尤其在写作、编码和健康这三个ChatGPT最常见的用途中表现突出。此外，GPT-5还推出了GPT-5 pro版本，为更复杂的任务提供更全面准确的答案。
OpenAI发布的两款先进开源权重语言模型gpt-oss-120b和gpt-oss-20b，它们在推理任务上表现出色，具备强大的工具使用能力，且针对消费级硬件进行了优化。这些模型在Apache 2.0许可下提供，经过强化学习等先进训练技术训练而成。gpt-oss-120b在推理基准测试中接近OpenAI o4-mini的性能，可在单个80GB GPU上高效运行；gpt-oss-20b则适用于边缘设备，仅需16GB内存。两者在工具使用、少样本函数调用、因果链推理等方面表现强劲，且在安全性和定制化方面具有显著优势。
Anthropic于2025年8月6日发布了Claude Opus 4.1，这是对Claude Opus 4的升级版本，主要在代理任务、现实世界编程和推理方面进行了改进。Opus 4.1在SWE-bench Verified基准测试中编程性能达到74.5%，显著优于Opus 4，并在多文件代码重构、代码调试等方面表现出色。GitHub和Rakuten Group等机构对其性能提升给予了高度评价。用户可通过API使用该版本，Anthropic还计划在未来几周内推出更大改进的模型。
Amodei自幼对科学充满兴趣，父亲因罕见疾病去世后，他从理论物理转向生物学研究，希望找到治愈人类疾病的方法。此后，他意识到AI技术可能是解决复杂生物学问题的关键。
Amodei的职业生涯从普林斯顿大学的视网膜研究开始，后加入百度参与AI“规模定律”的研究，发现增加计算能力、数据和模型大小可以显著提升AI性能。2016年，他加入OpenAI，参与了GPT-2和GPT-3项目的开发，但因与管理层在技术发布和安全实践上的分歧而离开。2020年，他创立了Anthropic，专注于开发大型语言模型，并推动AI安全实践。
Anthropic选择将AI技术出售给企业，而非专注于消费者应用，吸引了辉瑞、联合航空等大客户。公司收入增长迅速，但也面临亏损和成本优化的挑战。Amodei坚信AI的快速发展需要谨慎对待其潜在风险，Anthropic正在研究如何确保AI与人类价值观和目标保持一致。尽管面临市场竞争和不确定性，Amodei仍致力于推动AI技术的快速进步，同时确保其安全性和可持续性。
Dan Wang的新书探讨了中美在工程与法律领域的差异。他认为中国是“工程国家”，以强大执行力推动基础设施建设，而美国是“律师社会”，法律体系常阻碍变革。书中通过作者从贵阳到重庆的自行车之旅，对比中国贫困省份与美国富裕州的基础设施差距，引出“工程国家”概念。同时，书中也讨论了中国在社会工程方面的失误，如计划生育政策的残酷执行，以及其在文化吸引力方面的不足。
在写作过程中，Dan Wang分享了从寻找代理到修订推广的全过程，强调写作需要自律与坚持。他还反思了自己的云南血统，对中国的国家成就持怀疑态度，并在书中讨论了中国在过去几十年的基础设施建设成就，认为美国可以从中学习。书中最后反思了父母移民美国的得失，以及美国作为“工程国家”的遗产。
文章深入探讨了任务验证与解决难度之间的关系，及其对人工智能发展的影响。许多任务的验证过程远比解决过程简单，这种现象被称为“验证的不对称性”。例如，数独和填字游戏需要大量尝试才能解决，但验证答案是否正确却非常容易；开发一个复杂的网站需要多年时间，但验证其功能是否正常却可以迅速完成。这种不对称性在许多领域都普遍存在，但也有例外，比如某些数学问题（如加两个900位数）和数据处理程序，其验证难度与解决难度相近。
文章提出了“验证者定律”，认为AI解决任务的能力与任务的可验证性成正比，任务需要满足客观真理、快速验证、可扩展验证、低噪声和连续奖励等属性。文章以AlphaEvolve为例，展示了如何利用验证的不对称性进行优化。AlphaEvolve通过猜测和检查的方法解决了许多符合验证者定律属性的问题。
文章最后指出，验证的不对称性无处不在，未来可能会出现一个“智能锯齿边缘”，AI在可验证任务上会更聪明，因为这些任务更容易被解决。这种趋势令人兴奋，因为它预示着一个AI能够解决任何可测量任务的未来。
FluentRead是一款开源的沉浸式翻译浏览器插件，支持20多种翻译引擎，包括传统翻译和AI大模型。它具备智能翻译、双语对照、划词翻译、全文翻译等功能，所有数据本地存储，代码开源透明。该插件完全免费，适用于Chrome、Edge和Firefox等浏览器，旨在为用户提供母语般的阅读体验。
Open SWE是开源的云原生异步编码智能体，能够自动理解代码库，规划解决方案，并在完整仓库中执行代码更改，从初始规划到打开拉取请求。它支持规划、人类参与、并行执行和端到端任务管理等功能。
Coze Loop 是一个面向开发者，专注于 AI Agent 开发与运维的平台级解决方案。 它可以解决 AI Agent 开发过程中面临的各种挑战，提供从开发、调试、评估、到监控的全生命周期管理能力。
历史科技树展示，通过一个互动式可视化的时间线展示从300万年前到现代的技术发展历程。目前，该项目已经包含了1956项技术和它们之间的2302个连接。
Hugging Face 平台提供的多种学习资源。涵盖了大语言模型、模型上下文协议、AI 代理、深度强化学习、计算机视觉、音频处理、开源 AI 实践、游戏 AI 集成、扩散模型以及 3D 机器学习等课程，为不同需求的学习者提供了丰富的学习选择，助力他们在 AI 领域的技能提升。
开源的AI开发指南，提供了一系列示例和教程，帮助开发者构建AI系统，包含可直接复制粘贴的代码片段，方便开发者整合到自己的项目中。
2025-08-04 08:00:00
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坎宁安定律指：在互联网上得到优秀答案的最佳方法不是去提问，而是发布一个错误或者负面的答案。这个概念由 Wikipedia 之父沃德·坎宁安提出。
例如你在网上提问某个城市有哪些好玩的地方，也许不会有太多人响应你。但如果你写：“XXX城市真垃圾，根本没有值得玩和吃的地方“，反而能激发网友们的回复欲望，回答也会蜂拥而至。
这个定律还有“灾难版”衍生：想让所有人都意识到某个问题的严重性，最快的方法不是预警，而是让它真的发生一次。这在程序员的日常工作中有太多鲜活的案例。例如没人在意“密码明文存储”的风险，直到某网站 2000 万用户数据泄露，一夜之间全行业强制加密。
OpenAI推出ChatGPT学习模式，旨在通过逐步指导帮助用户深入学习而非仅提供答案。该模式由专家合作开发，具备交互式提示、支架式回复、个性化支持等功能，覆盖从基础概念到实际应用的学习过程，适用于大学生，未来将优化并探索更多功能。
Manus AI 推出了 Wide Research 功能，旨在帮助用户处理复杂且需要大量信息的任务。该功能基于强大的并行处理机制和智能体协作协议，利用大规模虚拟化基础设施和高效代理架构，使用户能够通过聊天控制超级计算机集群，轻松解锁复杂任务的解决方案。Wide Research 允许用户将任务分解为多个子任务，分配给多个子智能体并行处理，这些子智能体均为功能完备的Manus实例，任务不受限于固定格式或预定义领域。
文章回顾了苹果电脑从1984年到2004年控制面板的演变历程。作者从个人视角出发，详细描述了每个阶段控制面板的设计特点、功能变化以及用户体验。1984年的Macintosh控制面板由Susan Kare设计，具有动画和漫画风格，提供自定义桌面图案等功能。1986年和1987年的版本逐渐引入更多设置选项，如RAM缓存和国际化功能。1991年引入彩色图标，但界面变得复杂。1994年和1997年版本增加了第三方应用和系统稳定性功能。1998年iMac G3的控制面板尝试了多种主题，但显得不成熟。2001年PowerBook G4 Titanium引入了Aqua界面，设计更加简洁直观。2003年iMac G4的控制面板更加成熟，引入了Exposé等新功能。到2025年，现代macOS的设置更加一致，但缺乏早期的个性和关怀，无障碍功能成为亮点。整体来看，苹果控制面板的演变反映了其在软件设计上的探索与成长，以及对用户体验的不断优化。
作者为体验外卖员生活，在家乡开启一个月的外卖工作。他跟随师傅学习后，开始接触形形色色的店家和顾客。他发现“幽灵厨房”环境恶劣，多家店铺挤在一起，卫生状况堪忧；烤鸭店师傅在烟雾中工作，外卖包装却写着“吃得安心”，让他对食品安全产生担忧。他还遇到独居且身体不便的老人，感受到他们的无奈与辛酸；同行苏师傅肩负房贷车贷，生活压力巨大但仍努力工作。通过跑外卖，作者走遍城市各个角落，从整洁的商业区到老旧自建房，从公务员家属到普通青年，他看到了三线城市的参差和人们生活的不易，也对城市的肌理有了更深刻的认识。
文章讲述了作者和朋友们如何破解一台智能洗衣机的加密，以实现通过Discord接收洗衣完成通知。他们搬进出租屋后，发现洗衣机的手机应用功能不实用，于是决定动手改进。作者通过设置一个OpenWRT路由器，捕获洗衣机的网络流量，发现其与“simplyfimgmt.candy-hoover.com”服务器通信。经过尝试，他们使用现成工具破解了洗衣机的加密，能够读取其状态信息。作者编写脚本，每3秒请求一次洗衣机状态，并将更新发送到Discord。他们还计划将类似功能扩展到其他家电，如烘干机和洗碗机，考虑使用智能插头或振动传感器来监控其运行状态。整个过程充满了技术探索的乐趣，也展示了作者对智能设备的深度改造能力。
本文探讨了线性类型，一种源于线性逻辑的类型系统，具有四个主要操作符（⊗、⊕、&、⅋），用于建模资源使用会改变类型的系统，如网络协议、内存管理等。线性类型可确保资源的正确使用和管理，避免资源泄漏或错误使用。在并发编程中，线性类型通过指定值的使用顺序，定义并发组件之间的协议，同时避免死锁。尽管目前没有主流编程语言完全实现线性类型，但许多语言有其变体。例如，Haskell实验性地引入了线性类型，C++的unique_ptr和Rust的仿射类型及唯一性类型都是线性类型的变体。Rust的仿射类型系统通过限制值的使用次数来防止数据竞争，而唯一性类型则确保任何时候只有一个引用指向某个值。会话类型作为线性类型的变体，明确指定了通信协议中消息的发送顺序，已在多种语言中得到应用。线性类型及其变体为程序员提供了强大的工具，用于构建高效、安全且易于管理的系统。
本文研究了图像分辨率对视觉文档检索模型 jina-embeddings-v4 的影响。该模型结合图像和文本处理，用于解析视觉丰富的文档。实验发现，图像分辨率对检索效果至关重要：分辨率太低会丢失关键细节，太高则难以将各部分联系起来。研究团队在多个基准测试套件上评估了不同分辨率的性能，结果显示没有一种分辨率适用于所有数据。多分辨率向量模型的尝试表明，使用多种分辨率组合可以提升检索效果，但也增加了处理和存储成本。团队正在探索如何将这些发现应用于改进神经搜索，例如自动确定最佳分辨率等方向。研究表明，图像分辨率对视觉文档检索非常重要，但需要根据具体数据和需求进行优化。
文章探讨了变量命名对AI代码补全的影响。作者通过实验测试了8种不同AI模型在500个Python代码样本、7种命名风格下的表现。结果表明，描述性变量名能帮助AI更好地完成代码补全，其在所有模型中都表现最佳，具体表现为更高的精确匹配率、更高的Levenshtein相似度以及更高的语义相似度。此外，尽管描述性命名使用了更多的标记，但其语义性能更好，这表明AI模型更倾向于清晰性而非压缩性。对于开发者来说，使用描述性变量名可以提高AI代码补全工具的性能，这与提高人类可读性的现有指导原则一致。
仓颉编程语言是一款面向全场景智能的新一代编程语言，具备原生智能化、全场景适配、高性能和强安全等特性，适用于多种场景下的应用程序开发。
OxyGent 是一个开源框架，它将工具、模型和智能体整合为模块化的 Oxy。通过提供透明的端到端流程，OxyGent 赋予开发者能力，使其构建、运行和演进多智能体系统变得无缝且具有无限扩展性。
JoyAgent-JDGenie是京东开源的业界首个端到端的多智能体产品，旨在解决快速构建多智能体产品的最后一公里问题。它具有开箱即用、支持二次开发的特点，包含前端、后端、框架、引擎和多种子智能体。在GAIA榜单上，其准确率超越了多个行业知名产品。它支持多种智能体设计模式和多智能体上下文管理，且子Agent和工具可插拔，可输出多种文件交付样式。
提供了CS完整的学习路线、课程资源和学习方式指导。
事件风暴是DDD战略设计阶段的核心实践方法，通过集体头脑风暴的方式，以“领域事件”为线索，快速识别业务流程中的关键节点。此网站提供了概念介绍、风格选择、服务支持和学习资源。
免费在线C++学习资源，强调通过代码练习掌握现代C++核心特性。包含交互式代码练习、自动检测工具、本地文档和电子书，通过社区共享和共建实现良性循环。
2025-07-28 08:00:00
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从早期的摩托罗拉等有独特设计的手机到如今的智能手机，显示屏越来越大，逐渐吞噬了边框、前置扬声器、键盘和主页按钮。虽然通过显示屏上打孔实现前置摄像头的保留，但像耳机插孔、红外发射器、可更换外壳、可拆卸电池等特性都已消失，当前手机外观设计趋于单调乏味。
2025年7月25日，阿里巴巴开源的千问3推理模型性能大幅提升，成为全球最强开源模型，可比肩Gemini-2.5 pro、o4-mini等顶尖闭源模型。千问3推理模型支持256K上下文长度，在知识、逻辑推理、编程、数学、人类偏好对齐、创意写作、多语言能力等核心能力上表现卓越。
同时，阿里巴巴的AI编程模型Qwen3-Coder在代码能力及Agent调用能力方面取得重大突破，登顶HuggingFace模型总榜冠军。借助Qwen3-Coder，程序员的工作效率大幅提升，生成一个品牌官网最快只需5分钟。该模型开源后受到硅谷科技圈的高度关注和赞誉。
截至目前，阿里巴巴已开源300余款通义大模型，通义千问衍生模型突破14万个，成为全球第一的开源模型家族。未来三年，阿里巴巴计划投入3800亿元升级全栈AI能力，持续推动AI技术的发展和应用。
Google Gemini AI在国际数学奥林匹克竞赛中以35分（满分42分）的成绩夺得金牌。该模型通过端到端自然处理，利用文本输入生成清晰、精确的数学证明。其技术优势在于升级版“双子座深度思考”，融合并行思维，可同时探索多种解决方案路径。Gemini完成竞赛任务耗时4.5小时，虽计算成本高昂，但展现了强大的推理和数据处理能力。Google计划向Gemini Ultra订阅用户推出Deep Think模型，每月收费249.99美元，以提供更高的使用率。
文章深入探讨了人工智能基础设施（AI Infra）与传统基础设施的区别，并为程序员提供了如何将传统技术栈和方法论复用到AI系统架构设计的建议。文章从硬件、软件、模型训练和推理四个维度拆解了AI Infra面临的挑战。硬件方面，强调从CPU为中心到GPU为中心的转变，以及“AI大型机”架构的兴起，未来可能出现“AI去NVIDIA化”。软件方面，介绍了PyTorch作为深度学习框架的重要性，以及GPU编程和Python编程在AI中的关键作用。模型训练方面，讨论了存储和算力的挑战，包括模型并行和通信计算重叠等策略。模型推理方面，着重介绍了降低延时和提高吞吐量的方法，如CUDA Graph、KV Cache和连续批处理等。文章指出，AI Infra的演进将推动硬件和软件的深度融合，同时也为程序员带来了新的机遇和挑战。
小红书中间件团队成功推动Java业务从JDK8升级至RedJDK11或RedJDK17，通过技术手段高效完成JDK架构升级。升级后，整体性能提升10%以上，GC开销降低50%，基本消除Java服务的oom、crash等稳定性风险，并通过春节活动和618大促的实战检验。升级JDK可从成本、稳定性和标准化等方面带来巨大收益。小红书通过统一管控JDK产品生态，解决了Java服务的性能与稳定性问题，推动业务发展。团队采用“JDK兼容性改造—标准化执行—特例针对性升级”模式，解决复杂生产环境中的升级难点，包括兼容性问题、优化改造、依赖版本升级等。最终，小红书在各团队配合下，成功推动百万CPU规模的Java服务升级，取得CPU性能提升、稳定性增强和架构提升等多方面收益。
本文分享了构建AI智能体Manus时在上下文工程方面的经验教训。在早期NLP领域，模型需要长时间微调和评估，而BERT和GPT等模型的出现开启了“上下文学习”的新时代。Manus团队决定通过上下文工程来实现快速迭代和与底层模型的正交关系。
文章强调了KV缓存命中率的重要性，指出保持提示词前缀稳定、避免修改上下文以及明确标记缓存断点是提高缓存命中率的关键。同时，Manus采用掩蔽而非移除工具的方式，通过上下文感知的logits processor来提高动作选择的准确性。此外，Manus将文件系统作为终极上下文，通过按需读写文件解决上下文长度限制和信息丢失问题。文章还提到，Manus通过创建并逐步更新待办事项列表来引导注意力，避免目标偏离，并保留失败的尝试，让模型从错误中学习。最后，作者提醒警惕“少样本学习”陷阱，通过引入多样性打破模式，避免思维定式。
最后指出上下文工程对智能体系统至关重要，它定义了智能体的行为方式，包括运行速度、恢复能力和扩展潜力。Manus通过反复重写和真实世界测试学到这些教训，希望这些经验能帮助其他开发者避免痛苦的迭代。
开箱即用的基于企业私有知识库的LLM大语言模型的智能客服机器人问答系统，支持私有化部署。
RustScan是一个现代的端口扫描工具，以快速、智能和高效著称。它能在3秒内扫描所有65k端口，支持多种脚本语言（Python、Lua、Shell），并能自动将结果导入Nmap。
CasaOS是一个开源的个人云系统，提供低成本的数据协作解决方案。它支持多种硬件和操作系统，具有友好的用户界面，无需编码或填写表格即可操作。
展示了Google、OpenAI、Anthropic和Xai等提供商的多种LLM模型的当前定价，包括每百万token的输入和输出成本。
AGI-Eval是一个专注于评估人工智能模型能力的平台，提供评测榜单、人机竞赛、数据集贡献等功能，旨在推动人工智能技术的发展和应用。
一款完全免费且强大的在线拼图制作工具，提供布局拼图和长图拼接两种模式，所有操作均在本地完成，保证用户隐私。无需登录，无水印，支持高清下载。
图解大模型和强化学习的相关知识，包括技术全景图、大模型基础、微调技术、优化技术、强化学习基础、策略优化架构及衍生算法、RLHF与RLAIF、逻辑推理能力优化以及大模型基础拓展等多个方面，旨在帮助读者系统地了解大模型和强化学习的原理、训练算法、优化方法等，内容丰富全面。
详细介绍了如何从零开始制作Game Boy卡带，包括其工作原理和制作过程。Game Boy因其简单、便携、无需破解即可开发软件等特点而备受青睐。卡带的核心组件包括ROM、RAM和内存银行控制器（MBC），其中MBC通过切换内存段实现对大容量ROM和RAM的访问。为了制作可重写的卡带，可以使用闪存代替ROM，并通过卡带闪存器（如GBxCartRW）将数据写入闪存。文章还探讨了如何在卡带上实现MBC功能，包括使用FPGA、CPLD或微控制器等方法，并解决了闪存协议与MBC协议之间的冲突。此外，文章讨论了数据持久化策略（如使用电池支持的SRAM或非易失性FRAM）以及电压转换和电源问题。最后，文章还提到卡带上可以添加其他硬件组件（如LED、Wi-Fi模块），并通过特定地址范围实现软件与硬件的通信。
Anthropic官方教程资源。
文章讲述了英国一家拥有158年历史的运输公司KNP因员工使用弱密码被黑客入侵，导致数据被加密、系统被锁，最终因无力支付高达500万英镑的赎金而倒闭，700名员工失业。KNP曾认为其IT系统符合行业标准且购买了网络攻击保险，但仍然遭受重创。此类勒索软件攻击在英国呈上升趋势，2024年约有19000起，赎金通常高达数百万英镑，且约三分之一的公司选择支付赎金。
英国国家网络安全中心（NCSC）和国家犯罪局（NCA）正努力应对网络犯罪，但犯罪手段日益复杂，甚至包括通过电话欺骗获取系统访问权限。政府考虑禁止公共机构支付赎金，并要求私营公司报告攻击事件。KNP的负责人Paul Abbott呼吁企业重视网络安全，建立类似“网络MOT”的保护机制，但许多公司为避免损失选择沉默并支付赎金。网络犯罪已成为严重的国家安全威胁，企业和政府需加强应对措施。
本文探讨了Chrome浏览器中用于绕过SSL错误的“thisisunsafe”代码。在Chrome的SSL错误页面输入“thisisunsafe”即可绕过错误加载页面。这一功能最初于2014年以“danger”为关键词引入，后于2015年改为“badidea”，2018年1月更新为“thisisnotsafe”，同年1月又改为Base64编码的“dGhpc2lzdW5zYWZl”，以降低滥用风险，但功能未变，且仍存在于最新版Chromium中。
SSL错误是严重的安全问题，不应被忽视。Google曾研究如何减少用户绕过SSL警告的行为，建议开发者使用更安全的替代方法，如Chrome标志或命令行标志来绕过SSL错误。尽管HTTPS的强制实施对网络安全有积极影响，但向用户解释SSL错误的风险以及为何不应忽视这些错误，仍然是一个挑战。文章最后探讨了浏览器在保护用户安全方面的责任，以及这种强制措施对用户自由访问网络的影响。
本文探讨了Visa和Mastercard在全球支付处理市场的双头垄断地位。两者占据全球支付处理市场90%的份额（不包括中国），总市值约8500亿美元。Visa和Mastercard的起源可追溯至1950年代，它们通过先发优势、限制性合同以及与主要银行的合作，巩固了市场地位。其竞争优势包括网络效应、银行分销和高度可扩展性。
然而，近年来，Visa和Mastercard面临诸多挑战。大型商家如亚马逊因交易费用过高而抵制Visa信用卡；印度的RuPay等国家支付处理器凭借更低的费用迅速崛起；金融科技公司推出的数字钱包和“先买后付”服务也正在改变支付格局。此外，监管机构对市场竞争的关注也在增加，Visa和Mastercard可能需要调整其商业模式。
未来，Visa和Mastercard需要适应新技术（如区块链和数字货币）并应对监管变化。支付市场的格局将取决于监管机构如何应对新兴技术及市场竞争问题，Visa和Mastercard能否成功适应这些变化将决定其未来地位。
2025-07-21 08:00:00
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最近在读《芯片简史》，非常推荐！全书用 60 余年芯片进化的大叙事，串起科学原理、工程狂想、商业暗战与人性挣扎，既是一本技术史，也是一份数字时代的生存指南。
7 月 18 日，OpenAI 推出 ChatGPT Agent，ChatGPT Agent 是一款具备虚拟计算机能力的 AI 工具，能够代表用户完成多步骤、复杂任务。该代理由 OpenAI 全新模型驱动，可访问文本浏览器、视觉浏览器与终端，通过强化学习完成诸如查看日程、规划家庭早餐、生成商业分析报告等任务，且支持用户在执行过程中调整需求，例如更改餐厅类型等。
Agent 整合了 Operator 与 Deep Research 两大平台的技术优势，适用于自动化办公、网购、日程安排等多种场景。目前已向 Pro、Plus 与 Team 用户推送，企业与教育版本将于今夏稍后开放。
为确保安全，Agent 在执行如预订或发送邮件等不可逆操作前会请求用户确认，并对财务交易设置限制。此外，OpenAI 引入了「观察模式」以提升操作透明度，并启用了针对生物与化学等高风险能力的防护机制，以应对模型能力增强带来的潜在风险。
Uber开发了一款名为Finch的会话式AI数据代理工具，集成于Slack，旨在简化财务团队的数据检索流程。传统数据访问方式涉及复杂的SQL查询和跨平台操作，效率低下且容易出错。Finch通过自然语言处理技术，将用户的自然语言查询转化为结构化的数据检索，提供实时、安全且准确的财务洞察。
Finch的核心优势包括：自然语言接口，用户可在Slack中直接提问；对Uber特定财务术语的理解；自查询代理功能，自动选择最佳数据源并执行SQL查询；内置安全和访问控制，确保数据安全；以及自动导出数据至Google Sheets，方便进一步分析。其架构基于模块化设计，结合了生成式AI、检索增强生成（RAG）和自查询代理技术，确保高效、准确的数据检索。
Finch通过优化SQL查询、并行任务执行和预取机制，提升了查询速度和系统可扩展性。此外，Finch还通过持续评估和基准测试，确保其准确性和可靠性。未来，Finch计划进一步扩展与Uber FinTech系统的集成，支持更多用户意图，并引入人工验证机制以提升关键决策的准确性。
文章介绍了腾讯Oceanus在云原生流计算弹性方面的创新技术，旨在解决实时计算中资源浪费、超用及分布不均衡等问题。Oceanus通过主动式机器学习预测、跨层原地资源调整机制和标准异常解决流程，实现云原生流服务的自动化垂直弹性伸缩。具体而言，Oceanus利用多维指标和机器学习模型（如LightGBM）进行资源需求预测，结合特征工程和在线学习增强模型效果；通过Flink、Kubernetes和JVM的跨层调整机制，实现资源动态调整而无需重启服务；并设计标准化异常处理流程，快速检测、诊断并解决弹性扩缩异常。在腾讯大数据生产环境中，Oceanus显著提升了资源利用率（CPU利用率从20%提升至60%，内存利用率从45%提升至70%），并大幅降低了不稳定事件（降低近70%）。未来，腾讯将继续优化Oceanus的弹性能力，推动云原生流计算技术向智能化、全自动化发展。
回顾了Netflix过去三年在直播领域的发展历程。从最初的喜剧特别节目开始，逐步扩展到数百场直播活动，涵盖喜剧、体育赛事和WWE等。详细介绍了Netflix直播架构的四个关键支柱：专用广播设施、基于云的冗余转码和封装管道、通过Open Connect CDN扩展内容分发以及优化直播播放体验。
此外，Netflix通过云服务协调直播流程，实时监控系统和用户体验，并从实践中总结了广泛测试、定期实践、观众预测、优雅降级、重试策略和应急计划等关键经验教训。尽管已经取得显著进展，但Netflix表示其直播之旅才刚刚开始，未来将继续扩展直播内容和提升用户体验。
在线词典助手是一个Chrome插件。用于浏览网页时查询在线词典，并将查询内容显示在单词旁的小弹窗里。
AI编码助手，专注于终端使用。
MarkItDown是一个轻量级的Python工具，专注于将文件转换为Markdown格式，同时保留文档结构和内容。它支持多种文件格式，包括PDF、PowerPoint、Word、Excel、图像（EXIF元数据和OCR）、音频（EXIF元数据和语音转录）、HTML、基于文本的格式（CSV、JSON、XML）、ZIP文件（迭代内容）、YouTube URL和EPub等。它特别适用于与LLM（如OpenAI的GPT-4o）一起使用，因为这些模型通常能够很好地理解和生成Markdown格式的文本。
交互式世界天气图，通过雨量、风力、温度、压力等交互式地图探索当前天气并查看所在位置的天气预报。可以跟踪台风和风暴发展、监测野火和烟雾，查看近乎实时更新的卫星图像。
文章深入探讨了屏幕的发展历程与工作原理。早期的阴极射线管（CRT）显示器通过电子束击中荧光粉点发光，奠定了像素显示的基础。然而，CRT体积大、功耗高，逐渐被现代显示技术取代。现代显示技术主要分为LCD和OLED两种。LCD采用背光源，通过液晶层调节光的强度和颜色，具有亮度高、成本低的优点，但对比度较低、视角较窄。OLED则是自发光技术，每个像素独立发光，无需背光源，具有出色的对比度、低功耗和快速响应时间，但亮度有限且有机材料寿命较短。制造商通过技术改进，如提高光提取效率和结合量子点滤光片，来提升OLED的性能。下一代显示技术包括串联OLED和MicroLED，其中串联OLED通过堆叠面板提高亮度和寿命，MicroLED则以更高的亮度和更长的使用寿命为特点，但目前仍面临成本和像素密度的挑战。
Simon Willison为庆祝Django 20周年而发表的回顾性博客文章，内容围绕Django的起源、早期开发历程以及他个人使用Django构建的一些项目。文章提到，Django最初由Simon和Adrian Holovaty在2003年开发，目的是为了快速开发新闻网站，他们放弃了PHP，选择了Python，并在Lawrence Journal World工作期间逐步构建了这个框架。Simon还分享了他使用Django构建的一些项目，包括6 News Lawrence网站、Lawrence.com的重写版本，以及在《卫报》的数据新闻项目等。此外，他提到了个人项目Django People和Wildlife Near You，以及他和妻子Natalie共同开发的Lanyrd项目，后者最终被Eventbrite收购。文章最后，Simon总结了Django的核心价值——让开发者能够快速构建和发布项目。
文章是作者离开OpenAI后的反思。他见证了公司从1000多人增长到3000多人的快速扩张，OpenAI以快速决策、自下而上的创新和精英主义为文化特点，内部主要通过Slack沟通，采用单一代码库，主要用Python开发。
作者参与了Codex项目，这是一个仅用7周就从想法变为实际产品的编程AI智能体。团队成员包括工程师、研究员、设计师等，他们共同努力，最终成功发布产品。Codex采用异步形式，用户启动任务后，AI智能体在自己的环境中运行并返回PR结果。
作者认为加入OpenAI是其最好的决定之一，他在这里学习到很多，并与优秀的人一起工作。他认为OpenAI是实现通用人工智能（AGI）的领先竞争者之一。
探讨了AI在软件开发和应用变革中的作用。作者认同AI推动了产品设计走向半开放式，加速了产品原型的开发效率，并强调使用AI仍需清晰逻辑，否则可能引发更多问题。然而，对于AI捕捉用户需求、SEO自动化、研发与测试角色模糊化以及内容自动化生产等观点，他认为这些趋势虽有一定合理性，但仍存在局限性和不确定性。
作者还反驳了一些过于乐观的预测，如普通开发者不会因AI而被淘汰，高质量代码无法仅靠逻辑文档生成，PRD撰写需多方协作，以及通才无法取代专才等。他指出，软件开发的速度不仅取决于编程效率，还受限于软件工程范式和基础设施。文章最后展望未来，认为上述变化趋势将在未来5年逐渐显现，但并非所有变化都会立刻发生。作者提醒读者，AI的“蜜月期”容易让人产生过度乐观的错觉，应理性看待AI带来的变革。
2025-07-14 08:00:00
周刊内容: 对一周内阅读的资讯或技术内容精品（个人向）进行总结，分类大致包含“业界资讯”、“技术博客”、“开源项目”和“学习资源”等。
更新时间: 周一
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Programs = Algorithms + Data Structures
Algorithm = Logic + Control
编程的本质包括逻辑(Logic)、控制(Control)和数据(Data)。逻辑是问题的本质，控制是解决问题的策略，数据是问题的表现形式。编程范式和程序设计方法主要围绕这三方面工作，因此，有效地分离Logic、Control 和 Data 是写出好程序的关键所在。
为了解耦，可以使用状态机、DSL和编程范式等模型、工具和方法。更具体的，面向对象的设计模式是基础思维，C语言是必须学习的语言，C++语言是世界上范式最多的语言，Java 语言是综合能力最强的语言，而 Go 语言则是最适合入门的语言。
——《左耳听风》 陈皓著
马斯克的Grok-4模型发布，其在多项基准测试中表现卓越，如AIME25获满分，SAT、GRE近乎满分，还具备强大推理、编程、药物发现等能力。训练量是Grok-2的100倍、Grok-3的10倍，依靠xAI的20万卡计算集群。发布直播中展示了与ChatGPT的语音对话对比，Grok-4明显更胜一筹。未来，Grok系列将推出更多模型，如编程模型、多模态Agent等，且Grok已融入特斯拉固件，将成为擎天柱人形机器人的大脑。
月之暗面于2025年7月11日晚开源了Kimi K2大模型，包含基础模型Kimi-K2-Base和微调后模型Kimi-K2-Instruct，均可商用，API价格为16元人民币/百万token输出。Kimi K2在多个基准测试中成绩优异，超过一些开源和闭源模型，尤其代码能力突出，被认为是Claude 4 Sonnet的有力开源平替。其训练中引入MuonClip优化器解决训练稳定性问题，采用大规模Agentic数据合成策略解决真实工具交互数据稀缺难题，引入通用强化学习结合自我评价机制，推动强化学习技术向更广泛的应用场景扩展。
深入探讨了反向代理在分布式系统中的核心功能、复杂性及优化策略。反向代理是分布式系统的关键组件，广泛应用于服务网格、负载均衡、边缘代理等场景。其主要功能包括连接管理、HTTP请求解析与头信息操作、服务发现、作为HTTP客户端以及可观察性。
文章重点分析了连接管理的复杂性，尤其是在处理高并发连接时的挑战。传统的阻塞I/O方式在多客户端场景下效率低下，而非阻塞I/O和I/O多路复用技术（如select、poll和epoll）能够显著提升性能。文章还讨论了C10k问题，即如何在单台主机上处理10,000个并发连接，事件驱动架构通过单个事件循环监控I/O状态并分发请求，但存在单线程局限性。随着多核处理器的普及，HAProxy和Nginx等代理软件通过多进程或多线程模型来提升性能，Envoy则利用SO_REUSEPORT特性实现负载均衡。此外，TLS支持和协议多样性也为连接管理带来了新的挑战。
文章最后指出，尽管连接管理是反向代理的基础功能，但在大规模场景下的实现极具挑战性，不同的代理软件通过多种技术优化以适应不同的使用场景，每种方法都有其优缺点，需根据需求谨慎选择。
详细介绍了JavaScript中对象、原型链、构造函数、执行上下文栈、变量对象、激活对象、作用域链、闭包和this值等关键概念。对象是属性的集合，具有单一的原型对象，用于实现继承。原型链通过对象的__proto__属性实现，允许对象共享方法和属性。构造函数用于创建具有特定模式的对象，并自动设置其原型。执行上下文栈管理代码的运行时行为，每个上下文包含变量对象、this值和作用域链。变量对象存储上下文中的变量和函数声明，而激活对象是函数上下文中的变量对象，包含形式参数和arguments对象。作用域链用于查找代码中的标识符，闭包允许函数在父上下文结束后仍然访问父上下文中的变量。this值是一个与执行上下文相关的特殊对象，其值在进入上下文时确定。文章通过示例代码详细解释了这些概念，并提供了进一步阅读的建议。
文章通过构建电子邮件代理的案例，详细介绍了从想法到实际部署的六步框架。第一步是定义代理的工作范围并提供具体任务示例，确保任务现实且范围合适。第二步是设计详细的操作流程，明确人类完成任务的步骤。第三步是构建最小可行产品（MVP），专注于最关键的推理任务并设计有效的提示。第四步是将MVP与真实数据和用户输入连接起来，并编写协调逻辑。第五步是进行手动和自动化测试，确保代理在核心用例中表现良好。最后一步是部署、扩展和优化代理，根据用户反馈和实际使用情况进行迭代。文章强调，构建代理不仅是让其运行，而是要通过明确的用例、真实示例的测试和用户反馈来打造有用、可靠的工具。
OpenHands（前身为OpenDevin）是一个由人工智能驱动的开源软件开发平台，旨在帮助开发者减少编码工作量并提升开发效率。它能够执行人类开发者可以做的任何任务，包括修改代码、运行命令、浏览网页、调用API等。
p2p 是一个开源的远程桌面软件，基于P2P技术，使用UDT协议，能够绕过大多数防火墙规则，实现两台计算机之间的远程桌面控制和消息发送。
n8n 是一个代码工作流自动化平台，结合了代码灵活性与无代码速度，提供 400+ 集成和原生 AI 能力。用户可以编写 JavaScript/Python 代码、添加 npm 包或使用可视化界面构建自动化工作流，同时支持自托管和云部署。其核心功能包括代码支持、AI 原生平台、完全控制、企业级功能（如高级权限、SSO 和隔离部署）以及活跃社区支持。
免费面向所有年龄段和技能水平的程序员的密码学入门课程。包含理解完整系统（如SSL/TLS）所需的所有内容，涵盖块密码、流密码、哈希函数等。课程通过实践学习，教授如何利用常见密码学缺陷，如伪造管理员cookie、恢复密码等。
指南旨在为Red Hat的技术文档提供一致的写作风格和语言规范。它涵盖了语法、标点、排版设计、语言选择、清晰简洁的写作技巧以及交叉引用的使用等多方面内容。此外，还包括了一个用法词典，提供了特定术语的正确使用方法和推荐的拼写形式。
Redis创始人antirez提供的早期Redis版本，并讲述了相关的历史和背景。
本文是花厂诺亚方舟实验室员工对盘古大模型研发历程的披露。文章指出，盘古团队在研发过程中面临诸多困境，包括算力有限、架构落后、tokenizer效率低下等问题，导致与国内其他公司的差距逐渐拉大。小模型实验室多次套壳其他模型并冒充盘古模型，严重打击了团队士气，导致大量人才流失。在核心成员的努力下，盘古团队从头训练了第三代模型，包括135B V3（Pangu Ultra），效果与同期竞品相当。然而，花厂内部的繁重流程管理严重拖累了大模型的研发节奏，小模型实验室却不受约束，随意套壳和获取算力资源。作者对花厂内部管理问题和造假行为感到失望和愤怒，决定离职，并希望花厂能吸取教训，真正做好盘古模型，把昇腾打造成世界一流算力。
作者对CPython JIT编译器两年工作的反思。JIT目前是社区驱动的项目，尽管微软裁员影响了团队，但社区建设成果显著，有更多新贡献者加入。追踪式JIT的设计使项目易于教学，团队也积极培养没有编译器背景的人参与。然而，性能方面仍面临挑战。CPython 3.13的JIT速度慢于解释器，3.14虽有改进，但总体仍不理想。媒体对JIT性能的报道存在误解，3.13 JIT很多时候比解释器慢得多，而一些错误的性能数据误导了用户。尽管如此，作者对JIT的未来保持乐观，目前社区正在壮大，新的优化正在推进，可能会在3.15中带来一定的性能提升。作者呼吁更多人参与测试和改进，共同推动JIT的发展。
2025年7月10日，Stack Overflow在WeAreDevelopers大会上宣布了其新的愿景、使命和产品更新。自2008年成立以来，Stack Overflow经历了云计算、远程工作和人工智能等技术变革。2025年，开发者使用AI工具的比例增加，但对其输出的信任度却在下降。Stack Overflow计划通过提供可信的人类智能层来填补这一信任缺口，致力于成为全球技术爱好者的可靠知识来源。
Stack Overflow简化了品牌架构，将公共平台统称为Stack Overflow，而Stack Overflow Business将包括广告业务、Stack Internal和Stack Data Licensing。新的社区互动功能包括社区活动和聊天，为开发者提供更轻松的交流空间。学习工具方面，Stack Overflow推出了Stackoverflow.ai 和编程挑战，帮助开发者提升技能。企业解决方案方面，Stack Overflow for Teams（现Stack Internal）推出了知识摄取、新的连接器和即将推出的双向MCP服务器功能。此外，Stack Overflow还在探索更新其视觉身份，并邀请全球用户参与投票。