女優: 涼森玲夢 #涼森れむ# 發行日期: 2019-10-18 番號: ABP-912 棒球部的超可愛女經理，每天負責解決部員們壓抑一天的性慾，讓他們能更努力的訓練！

說實話，我對中年人的婚姻八卦毫無興趣。真正讓我在意的是 1011 事件的真相。這個行業遭受了巨大的傷害，至今沒有一份完整的復盤報告，沒有人出來把事情講清楚。 希望未來能有頭部交易所的內部員工站出來當吹哨者，像 SBF 案那樣，把那些被掩蓋的真相寫成書、攤在陽光下。行業要往前走，不能永遠靠大佬們的回憶錄來定義歷史。

【獎金懸殊】三星非晶片部門員工尋求法院阻止初步協議的表決 涉及三星電子向晶片部門員工發放約40萬億韓圜（266億美元）獎金的初步協議生出波折，一個非半導體部門的工會要求韓國法院叫停表決程序。該工會已經表示，放棄了罷工計劃的三星最大工會，犧牲了其他部門的利益。

近日，东莞一家生产自动化设备的工厂，发布表彰通报： 售后部技术员覃某，在工作认真负责、主动担当。 全程积极配合客户需求，多次加班至凌晨甚至通宵作业......公司经研究后决定奖励100元”.....甚至还要为此发个通报盖上公章。 引发网友集体吐槽，有网友表示：“这等于是在告诉大家，以后你们通宵加班加点最后也就奖励100元”

【20年之最】亞馬遜將在盧森堡歐洲總部裁員370人 亞馬遜今年早些時候決定在全球裁員1.4萬人，這一決定在盧森堡的歐洲總部產生了重大影響。未來數週，亞馬遜預計將在當地裁撤370名員工，約佔4370名員工總數的8.5％。這樣的裁員規模創出這個小國至少二十年來之最。

Amber Group  @ambergroup_io 本文仅针对Amber Group 创始成员及融资、关联主体进行的基础调研，不涉及具体业务层面。 1️⃣创始团队 Amber的五个创始始人Michael Wu吴宇遨 , Tiantian Kullander、Wayne Huo霍钧苇、Tony He 和 Luke Li，都曾在摩根士丹利香港交易部门工作。而Thomas Zhu 朱洺祎原本是彭博社关于交易机器学习方面的开发。 Michael Wu @MichaelWuAmber 吴宇遨 (图1） 2009—2013年毕业于达特茅斯学院，经济学学士 ； 曾在高盛、Morgan Stanley 工作：摩根士丹利香港固定收益部交易员，负责亚洲外汇利率产品的做市交易和全球固定收益的自营交易。 Wayne Huo霍钧苇.(图2） 2009—2012多伦多大学应用数学理学学士。 2012—2013 纽约大学金融数学硕士，  2014.2—2015.8 摩根士丹利（香港）衍生品交易员，擅长衍生品定价和投资 . Thomas Zhu 朱洺祎(图3） 纽约石溪大学应用数学与金融工程专业硕士，北京大学信息科学技术学院—电子信息科学与技术（ 00548108）。 前彭博社纽约总部终端系统技术开发，前 Blue Basin Capital Management 量化业务开发。 Luke Li 2009 — 2013 年 清华大学，经济学、金融和应用数学学士学位 2013 — 2014年 哥伦比亚大学，金融工程硕士学位 2015.3 — 2018.2 摩根士丹利 FID 部门信贷策略师 Tony He  2010—2014 约翰霍普金斯大学，应用数学与统计专业学士； 2014.6—2018.1 前摩根斯坦利利率衍生品交易员； @TurboFlow_xyz 创始人 2️⃣融资信息 2019年    A轮        2800万美元   1亿美金估值  参投方包括：夏佳理  Polychain Capital  梅花创投  Paradigm Jieshi Investment  林建伟 Dragonfly   Ben Falloon   分布式资本  Pantera Capital、Coinbase Ventures   等  2021-06  B轮       1亿美金      10亿美金估值  参投方包括： 云九资本 戈壁创投 DCM Ventures  A&T Capital 华兴资本 老虎证券 Pantera Capital、Coinbase Ventures   等 2022-02  B+轮      2亿美元     30亿美金估值  ，参投方包括：Temasek淡马锡，Tru Arrow Partners，Coinbase Ventures， Pantera Capital，老虎环球基金，红杉中国 2022-12  C轮        3亿美元      低于30亿美金估值   分布式资本 3️⃣关联主体 安博人工智能有限公司  曾用名：鈞宇科技有限公司 Cosmos Pivot Technologies Limited  深圳艾贝未来科技有限公司 横琴科妥资产管理有限公司（吴 40% 霍40% 朱20%）

唯井真尋 (#唯井まひろ#) 發行日期: 2020-04-07 番號: STARS-224 游泳部女會員被通知不要來泳會練習，原因是其他成員因為她的現身而勃起了，阻礙他們專心練習。她感到要負責任，唯有容許男會員隨時連發，深喉射精，追擊口交，提高全體成員的時間，讓他們可靜心通過資格賽‼️

艾伦研究所的知名研究员Nathan Lambert，前两天来北京和我们熟知的国内 AI 公司聊了一圈，包括月之暗面、智谱、字节、阿里、美团、小米等等。 聊完之后，他写了一篇文章做总结。我觉得这篇挺有意思的，因为 Nathan 本身对硅谷非常熟，这次相当于带着硅谷的视角来看我们中国的 AI 实验室是怎么运作的，以及他看到了哪些不一样的地方。 文章我看完了，写一些自己的笔记。 1、DeepSeek 被所有人公认为技术品味和执行力最好，是技术方向上的引领者，但在商业上并不是引领者。 反过来，像字节、阿里这种巨头，被视为真正能够把大模型吃进整个业务体系、最终兑现成大规模市场份额的那批公司。 2、字节是各大中国 AI 实验室最重视的竞争对手，因为他们思路清晰，而且战斗力极强。 一个可以印证侧面是，在开放权重已经成主流气质的中国 AI 圈子里，字节是少数坚持走 OpenAI 这条闭源路线的公司，同时，目前他们的豆包应用地位相当于中国的ChatGPT。 3、美团、蚂蚁、小米这些公司为什么自己做大模型？国外Uber、Airbnb 这批公司也没做自己的模型，用的时候买别人的就行了。 但在这些中国公司眼里，LLM 是未来产品的核心底座，如果完全依赖外部模型，等于把自己最关键的那一层放在别人手里，被掣肘只是时间问题。所以宁可自己花大力气训一个通用模型，把这块底座攥在自己手里。 4、中国开发者几乎都被 Claude 圈粉了。Nathan 说，很多一线开发者描述日常写代码时，都主动提到 Claude，承认它改变了自己的开发方式，哪怕它在中国并不能正式落地。 少数人会提到自己在用 Kimi 或者智谱的命令行工具，但被问到真正高频依赖的助手时，几乎都会说回 Claude。在湾区很火的 Codex，在中国被提到的频率反而没有那么高。 5、中国的 LLM 社区更像一个生态，而不是彼此敌对。Nathan 和多家实验室私下交流后，发现他们谈到同行时，几乎都是尊重和欣赏，很少有火药味。而在硅谷，私下聊起其他实验室，话锋会很快变得尖锐。 6、中国大模型团队的整体气质和美国不一样。表面上看，大家都是搞大模型、RL、Agent，用的技术栈差不多，但在组织方式和人本身的气质上，中国这边更像一支全栈工程队。 研究员普遍愿意做琐碎、不出彩的脏活累活，愿意为了整体模型效果搁置自己的方案，不太追求个人署名和明星科学家身份。 这种弱 ego 的文化，在那种需要各个模块严丝合缝配合的大工程里，反而更适配。Llama 团队据说就是被相反的那种文化拖垮的，一群顶尖研究员都想让自己的方案进最终模型，互相博弈。 7、中国顶级实验室里，学生的比例非常高，而且是直接参与主战场的大模型研发，不是被边缘化的实习。和美国的 OpenAI、Anthropic、Cursor 这些几乎不开放相关实习形成鲜明对比。 Google 名义上有 Gemini 实习，但大家普遍担心实习内容被隔离在核心工作之外。 学生的优势是对旧时代 AI 范式没有太多包袱，能很快把上一套观念清空，重新学习。同时他们极度习惯在巨量论文和内部技术细节中速成，把复杂栈啃下来，进组之后就愿意把人生阶段压在这件事上。 8、中国研究员对宏大的 AI 叙事兴趣不高。Nathan 在和不少一线研究员聊天时，发现他们一提到经济结构变化、社会风险、AI 道德这些问题，往往会有明显的停顿和困惑，像是被问了一个和日常工作无关的问题。 很多人会直接表达，自己的角色就是把模型做好，而不是对社会怎么变发表观点。有位研究员还引用了 Dan Wang 的说法，中国是工程师在掌舵，美国是律师在掌舵。 Nathan 也观察到，中国并没有 Dwarkesh、Lex Fridman 这种能系统性把科学家捧成明星的播客生态。这种习惯既和个人性格有关，也深受教育和制度环境的塑造，他们在一个不鼓励公开争论社会议题的系统里长大，并且在里面取得了成功。 9、北京的 AI 圈子整体很像湾区版的紧凑硅谷。从机场下飞机，可以顺路去阿里北京园区，坐几趟滴滴，在三十六小时之内走完智谱、月之暗面、清华、美团、小米、零一万物等一长串机构。 整座城市里，打车过去就是一个新的实验室。选大一点的车型，常见是带按摩椅的电动小面包。这种空间上的密集分布，让不同实验室之间的交流成本被压得很低，研究员之间的流动也变得非常频繁。 10、中国研究员普遍更偏工程视角，对融资、产业格局、资本叙事这些话题兴趣没那么高。Nathan 在硅谷习惯了另一种氛围，研究员对外部环境的敏感度非常高，融资、算力、数据生态、行业风向，几乎每个人都在认真琢磨自己所在公司的位置和外部环境的关系。 因为今天做 AI 已经不是关起门来搞工程奇迹那种事了，模型公司同时是一个综合体，要建模、要部署、要融资、要拉生态，外面的每一根线都会反过来影响里面的研究节奏。 但中国研究员明显不在这个频道上。Nathan 问到行业生态、融资、算力供应、数据产业这些话题，得到的反应常常是耸耸肩，说那不是我的问题，我的事就是把模型做好。 11、中国企业对 AI 的花钱习惯，更接近云，而不是 SaaS。外界常说中国企业不愿意为软件买单，所以本土 AI 市场会偏小。但 Nathan 和多位从业者聊完后，感受到的现实是，虽然传统 SaaS 市场确实不大，但云服务在中国是个大生意。 关键问题变成，企业为 AI 付费，最终会更像买 SaaS，还是更像买云基础设施。从目前各家公司的实际讨论和规划来看，大家普遍不太担心企业侧的 AI 支出，倾向认为它会挂在更刚性的基础设施那一侧。 12、中国的数据产业在 RL 和高质量任务环境上明显不如美国成熟。和 OpenAI、Anthropic 那种可以为单个 RL 环境花上千万美元、一年累计几亿美金的玩法相比，中国团队的普遍反馈是，本土数据服务供应商不是没有，但质量参差不齐，很难直接买到能用的内容。 于是就形成了一种很中国式的解决办法，很多 RL 场景、评测环境干脆自己搭，研究员本人要花大量时间设计任务、构建环境。字节、阿里这种大公司，也会养起自己庞大的标注团队，在公司内部自给自足。 13、算力是所有中国实验室的共同痛点。无论走到哪家，大家对高质量英伟达 GPU 的需求都是一个词，不够用。如果供应允许，他们会毫不犹豫地继续加仓。 国产加速卡在推理侧评价还可以，已经被不少公司部署到在线服务里，华为芯片在很多实验室都有落地。但在大规模训练上，英伟达依然是黄金标准，国产方案更多是辅助补位。 14、在开放程度和生态态度上，中国实验室显得既务实又有整体视角。Nathan 几乎问遍了所有头部团队，为什么会在这样的环境下持续开放自家最强模型。他自己坦言，把所有权心态和真实的生态支持这两件事联系起来，他还没完全想明白。 但从对话里，他归纳出几个共同的现实诉求，通过开放权重，快速让更多开发者参与打磨，发现缺陷；通过回馈开源社区，获得技术和口碑上的正循环；同时在内部保留更定制、更私密的模型版本服务自家业务。整体表现出来的，是一种既不绝对开源、也不一味封闭的中间态。 15、中国实验室对英伟达芯片的渴求是压倒性的。Nathan 走访下来，所有人现在的进展都卡在同一件事上，就是英伟达的卡不够用。 如果能买到，毫无疑问会继续加仓。 这里他特意点出来一个区分，英伟达是训练这一侧的黄金标准，没有替代品。但在推理这一侧，画风就完全不一样了。包括华为在内的国产加速卡，评价都是正面的，不是凑合用，是真的能打。 Nathan 说他遇到的实验室里，无数家都已经能拿到华为芯片，供给这边不是问题。所以中国实验室现在的真实状态是一个两层结构，训练咬牙抢英伟达，推理大方用国产卡，分得很清楚。

【權威受質疑】拉加德離任傳聞令歐洲央行內部感到震驚 困惑、不滿、不安，在歐洲央行內部，工作人員對有關行長拉加德（Christine Lagarde，圖）將在任期結束前辭任的報道感到震驚。一些人士擔心央行獨立性這原則會受到威脅，尤其是如果拉加德被認為是出於政治考量而離職。

战争部消息： 拒绝注射COVID疫苗的五级准尉 Kennie Kelly —— 一名顶级飞行员 —— 已正式复职美国军队，获得全额补发薪资、福利、驻地优先权和各项权益…… 拜登政府时期，多名军事人员因拒绝接种COVID疫苗而被开除……