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# 2024.6.27
今日要闻
Google 重新采用分页显示搜索结果
Google 在展示搜索结果时已不再使用「滚动加载」方式，而是重新采用经典的「分页展示」。
从桌面端开始，谷歌已于 2024 年 6 月 25 日开始停止桌面版 Google 搜索结果的持续滚动展示功能。未来一个月内，Google 移动端搜索也将下线该功能。
据介绍，谷歌于 2021 年 10 月首次在移动端搜索引擎上推出了持续滚动展示功能，并在 2022 年 12 月同步上线至桌面端。因此，“持续滚动展示功能” 在桌面端搜索上只存在了大约一年半的时间。
谷歌表示，这一改变是为了让搜索公司能够在更多搜索中更快地提供搜索结果，而不是自动加载用户没有明确要求的结果。 他们还发现自动加载更多结果并不会显著提高用户对 Google 搜索的满意度。
中国大模型登顶全球开源第一
近日，OpenAI突然宣布中止服务 ，包括中国。6月27日凌晨，全球著名开源平台huggingface（笑脸）的联合创始人兼首席执行官Clem在社交平台表示，为了提供全新的开源大模型排行榜，使用了300块H100对目前全球100多个主流开源大模型，例如，Qwen2、Llama-3、mixtral、Phi-3等，在BBH、MUSR、MMLU-PRO、GPQA等基准测试集上进行了全新评估。
结果显示，阿里开源的Qwen-2 72B力压科技、社交巨头Meta的Llama-3、法国著名大模型平台Mistralai的Mixtral成为新的王者，中国在全球开源大模型领域处于领导地位。
前端最新技术趋势：JS正在向服务器端转移、开发者最爱Vue技术栈、Bun越来越受关注
「State of JavaScript 2023」调查报告已发布。
在去年的调查中，我们看到像 Next、Nuxt、Remix 和 SvelteKit 这样的服务器渲染框架的采用率迅速增长。
今年，我们转向了服务器优先的模式，如Partial Hydration和Islands，它们的采用率翻了一番。
像 HTMX 这样的框架/库表明，不仅仅是 Web 开发人员从利用服务器中受益。单页应用程序（SPAs）不会消失（看看Inertia就能证明），但随着这些新模式的不断改进，市场似乎也在跟进。
这种转变并非受到一致喜爱。React 持续增长，但 React 开发者越来越担心它的方向。走到这一步一直......很艰难，但每天都在取得进展。
我们还看到在 React 生态系统之外出现了更多的选择。从Nuxt到SolidStart再到Astro，所有最好的 React 服务器组件功能都在向每一位开发者推出。
当然，Vite 继续占据主导地位，是应用程序开发人员和框架作者的共同选择。很难想象如果没有它，我们今天会在哪里！
htmx 2.0 发布，增强 HTML 的工具包
htmx 2.0 取消了对 Internet Explorer 的支持，并将扩展项移出了核心仓库，这样每个扩展都可以按照自己的节奏发布更新了。新版本还删除了一些已弃用的属性，并将 HTTP DELETE 请求更改为使用参数。
htmx 2.0 还加入了一些新特性，包括 htmx.swap () 方法，该方法用新内容替换现有内容。它替换并改进了现有的内部 selectAndSwap () 方法。
新版还改进了与 Web 组件、可重复使用的自定义元素的集成。此外，为了避免破坏现有项目，1.x 版本将在 NPM 中继续标注为为 “latest”，2.x 还是 “next”，直到 2025 年 1 月 1 日为止。
今日观察
社交观察
国内 WordPress 的生态差异好大
看了一圈，国内 WordPress 的生态差异好大，一个活跃开发者群都找不到。活跃的都是搞出海外贸站的… 是我姿势不对吗？
- 微博
Easy
七十年代怎么就选了计算机专业？这么有眼光？
七七年恢复高考时，我在一个县城中学读书，报志愿时找不到任何信息，班主任老师说学校就报清华或北大，专业你自己选。可是选什么专业呢？这时我们当地报纸刊登了一份各个高校在河北招生的专业目录，只有专业名，没有任何解释。
我就从清华的专业中一个个看下去，当看到“自动控制”时，突然眼前一亮，觉得是自己喜欢的专业，于是就报了自动控制。当时一共可以报4个志愿，校长说第四个要填写服从分配，清华报了一个，又从河北的高校中选了两个有类似自动控制专业的学校。后来收到的入学通知是电子系，也搞不清楚为什么是电子系，入校后才知道自动控制专业在电子系，也就是计算机系的前身，而这个电子系与现在的电子系没有任何关系，后来我们所在的电子系79年改名为计算机系，现在的电子系是84年从无线电系改名过来的。
我们的自动控制专业对应的教研组也就是研究方向就是人工智能与智能控制，从78年就开始招人工智能方向的研究生，我们本科除了学计算机课程外，也有人工智能方面的课程。所以我学计算机，学人工智能根本就不是我自己选择的，而是“Just Do IT”“恰好做IT”。
- 微博 马少平THU
纯血鸿蒙是自主可控，但不能抹杀一个事实：国产安卓也是自主可控
纯血鸿蒙不能掩盖中国安卓的成功，都是自研和自主可控。小米、OPPO、VIVO基于开源安卓构建的手机操作系统，不仅是自主可控，而且可以算作自研。
开源+自主研发是世界科技公司主要的研发方式，只要源代码都在自己是手里，那就明显是自研。
- 微博 游资论股
开源硬件获得成功
在学术界和更广泛的行业中，已有多个开放硬件项目取得了进展，包括：基于RISC-V的超低功耗芯片的PULP项目（由贝尼尼设计）；加州大学伯克利分校的Chipyard和Linux基金会的CHIPS联盟等类似的架构和设计库；中国深圳的RISC-V研究机构RIOS实验室；以及非营利组织OpenHW集团，其成员在开源硬件和相关软件以及IP方面进行合作。
- 微信 悦智网
代码能跑就不要改的经典例子
大部分项目的生命周期其实也就几年，一旦烂了就救不回来。类似 Linux 这种活了几十年的巨大项目，真的是特别特别不容易，需要项目本身的开发者和整个生态里的开发者使用者都付出巨大的努力才行。
所以再看到什么 XXX 项目特别牛逼，全面超越 YYY，性能提高多少多少，笑笑就好。光一开始硬没用，持久才是最重要的。
- 微博 Apache9
LLM 核心能力是“智能水平”
国内一堆用 GUI 和 APPs 生态的逻辑瞎蹭 AI 概念的人和项目太多了。。。
当然我不觉得是坏事，就像前几年各种电动车骗补贴的时代一样，骗子都登场了，慢慢的也就知道真正的价值在哪里了。
而大模型真正的价值，不在于 token 长度，不在于 RAG 能力，也不在于个人矢量数据库能记住你多年前干了什么 SB 事情，说了什么 SB 话。
等这些玩意骗了你的钱，你再对比一个经过良好训练的，真正通过训练数据获得“智能”的 AI ，你会瞬间理解何为 LLM ，以及什么是 “通用智能”。
而且最终，消费者会明确的做出选择。其实答案也很简单，如果有智商在线的 LLM ，你布置 8 层模型，干 100 个矢量数据库，tuning 我十年的数据，我也不和 SB 费劲啊。
LLM 的核心能力，还是“智能水平”。别的都是扯淡。
- 微博 李楠或kkk
媒体观察
半导体设计迎来“开源潮”
在半导体设计领域，免费对外开放的“开放源代码（Open Source）”开始被广泛应用。这是一种通过任何人都能访问的工具群来解决高级化导致的成本增加和技术人员短缺等结构性问题的尝试。日本产业技术综合研究所（产综研）和美国谷歌已开始完善其使用环境。采用开放规格的企业也越来越多。
- 日经中文网
下一代人工智能，像人一样思考
现在，通过了解模块化的重要性，我们正在逐渐明白一个古老的智慧：没有任何一个东西叫做智能。它只是一套装满各种能力的工具箱而已——从抽象思维到导航，从适应复杂的社会到对视觉和声音的处理。
正如戈策尔所说的那样，通过混合和匹配这些多样化的技能，我们的大脑可以在我们从未遇到过的领域取得胜利。我们创造了新的音乐类型，解决了前一代人无法想象的科学谜题。如今，我们踏入了一个全新的未知之地——也许有朝一日，我们的AI表亲会与我们互相协助，共同前进。
- 光明日报
OpenAI断供，国产大模型 Yi-Large 抢滩国际
全球头部模型托管平台 Fireworks AI 于加州时间6月25日发布公告称，零一万物的千亿参数模型 Yi-Large 已上线 Fireworks 平台，Fireworks AI 与 NVIDIA 一同成为首批接入 Yi-Large 大模型的美国主流平台。
- 硅星人Pro
方江山｜紧紧围绕核心标志 加快发展新质生产力
紧紧围绕核心标志，加快发展新质生产力，要深刻理解全要素生产率的内涵和外延，从技术创新与应用程度、生产要素组合方式、组织形态和管理方法、市场适应性与灵活性、经济增长模式等方面理解新质生产力与传统生产力的区别；要把握大幅提升全要素生产率的路径选择，全要素生产率的来源主要包括技术进步、创新能力和资源配置效率提升，要大力推进科技创新，以科技创新引领产业创新，着力推进发展方式创新，扎实推进制度创新；要坚持从实际出发，大幅提升全要素生产率，具体来看，一是做好产业发展规划，二是为科技创新营造良好环境，三是提高资源配置效率，四是畅通教育、科技、人才的良性循环。
- 学术前沿杂志
大模型发展提速 中文语料够“吃”吗
继去年“百模大战”之后，今年国内大模型产业应用进入爆发元年。然而，大模型产业发展如火如荼的同时，其训练数据规模的增长速度跟不上、语料质量参差不齐，尤其是高质量中文语料短缺的问题日益凸显，成为各方关注焦点。
- 中国经济网
OpenAI 在国内的两条应用之路走不通了？
在OpenAI“断供”危机之下，国产大模型的战略替代价值越发凸显。在李振看来，从经济账上考量，国内公司直接调用国产大模型会是更为划算的选择。
- 字母榜
美媒：对中国的芯片遏制可能适得其反
今年很多时候，美国官员和一些科技界领袖都在庆祝遏制中国人工智能雄心取得成功。但现在就把中国排除在竞争之外，未免为时过早。在发展人工智能已成为全球国家安全当务之急之际，美国试图限制中国进步的做法反而推动中国在创建本土生态系统方面取得进步。低估中国的力量是不明智的。
- 环球时报
英伟达股东会耗时仅30分钟，却给出了AI领域最新预测
根据最新公布的薪酬方案，黄仁勋在2024财年将获得价值约3400万美元的薪酬，这一数字较上一财年大幅增长了60%。英伟达高管的薪酬结构在很大程度上与公司业绩紧密相关。
- 腾讯科技
人工智能成新生必修课 教育与就业如何相辅相成
今年以来，多个高校宣布将人工智能加入通识必修课程。有关分析指出，人工智能纳入越来越多高校的通识课程体系是一个积极的趋势，培养具备人工智能知识和技术的人才是市场需要，也是时代的需要。为了让新的教育与新的就业市场更好地结合，除了加强与企业合作、产学融合外，还要强调AI技术的伦理和社会影响，注重转变应试思维，培养出创新思维。
- 北京商报
学习机开卷大模型，AI还需要更可靠
“大模型将成为未来AI学习机竞争的主战场，也将成为学习机发展的分水岭。”科大讯飞副总裁章继东接受经济观察网采访时直言。
章继东的这一判断或许可以解释为什么各家的学习机开卷大模型。不过，受大模型能力的限制，目前的AI学习机产品表现仍有不足，例如在语文、英语这类语言学科上表现较好，在数学方面，大模型相关功能的产品化还需要时间。
- 经济观察报
今日推荐
开源项目
AtomGraph/LinkedDataHub
https://github.com/AtomGraph/LinkedDataHub
LinkedDataHub (LDH) 是用于在 RDF 知识图谱上管理数据、创建可视化并构建应用的工具。
每日一博
无任何数学公式理解大模型基本原理
本质上来说，大模型训练就是对互联网数据进行有损压缩（大约 10TB 文本），需要一个巨大的 GPU 集群来完成。
以 700 亿参数的 Llama 2 (Facebook 开源的羊驼大模型) 为例，就需要 6000 块 GPU，然后花上 12 天得到一个大约 140GB 的 “压缩文件”，整个过程耗费大约 200 万美元。
而有了 “压缩文件”，模型就等于靠这些数据对世界形成了理解。
开源之声
用户观点
Google“杀死”滚动加载——重新采用「分页」显示搜索结果
- 观点 1：滚动加载容易逼死强迫症：哎，我怎么还没看完？
- 观点 2：滚动返回之后又重新从头开始，逼死强迫症
- 观点 3：棒极
- 观点 4：等我拉到底再回答
- 观点 5：最新版 还没看到变 不喜欢 滚动加载
开源“卖货主播”AI大模型——拳打李佳琦、脚踢小杨哥、人人都能当销冠？
- 观点 1：项目不错，不过我朋友更关心知名同性交友平台叫啥名
- 观点 2：GayHub
- 观点 3：这都不知道说明不是这一行的人，建议不要掺和进来
- 观点 4：真人都不想看还数字人
- 观点 5：知名同性交友平台不会是GitHub吧
- 观点 6：这下真人带货的价值又上去了
- 观点 7：又有人失业了
- 观点 8：年轻人看的是价格，不是她的话术
AI带货只能骗骗家里的老人
干了8年的程序员，35岁被公司裁了，现在公司要召回，回吗？
- 观点 1：什么召回，不就是再招聘吗，和27万有什么关系
- 观点 2：全是套路，回去干几个月就会被踢
- 观点 3：27万不退，月薪加5000太少，得加一万，小心把你找回去解决了难题，再把你一脚踢掉，27万也没有了
- 观点 4：不是有这样的新闻吗，你退回去了，然后你的工龄清零了，后面清退，能赔几个钱
- 观点 5：27w%5000=54。 告诉他，54 个月后再给我涨薪即可
- 观点 6：这个套路太深了，脑筋急转弯
- 观点 7：按照文章的意思，每月35000，至少8个月才能到达27万的赔偿金。八个月总工资280000，多10000。如果八个月内把你辞掉，就等于你挣的少于280000。你就等于帮人家白干活。直接拿27万赔偿金，还不用干活。如果其他公司工资小于35000，你还是回去吧。
- 观点 8：27万退了，工龄给加回去？再裁员按老工龄加新工龄算赔偿？
- 观点 9：面对公司召回，考虑以下几点： 1. 了解召回原因：判断是否符合你的职业发展。 2. 评估经济利益：权衡短期涨薪与可能的赔偿金。 3. 考虑稳定性：评估再次被裁的风险。 4. 咨询专业意见：必要时寻求法律或职业顾问的帮助。 5. 个人情况：考虑个人生活和职业规划的长期影响。 6. 做出决定：基于以上因素，做出最适合自己的选择。
- 观点 10：劳动法规定满10年就是无固定期限合同，回去可以，要么签无固定期限合同，要么就免谈。
为什么Lisp如此先进，却无法成为主流编程语言？
- 观点 1：好消息：我们偷到了源码。 坏消息：只偷到了最后一页。
- 观点 2：这是)语言？
- 观点 3：我觉得最后一张图说的很对，你这语言屌爆了没踩中风口也是边缘语言，踩中风口了垃圾也有一堆人吹
- 观点 4：啊哈哈，某游10万if
- 观点 5：就是函数式的汇编。理论上用汇编也能写出命令式语言的各特性
- 观点 6：呵呵，先进？哪里先进了？LISP要是先进，那甲骨文金文也很先进。
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