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分類:單機 / 通話通訊大小:6.618M授權(quán):免費游戲
語言:中文更新:2025-08-04 7:32等級:
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3. ??「智能搜索」 強大的搜索功能,支持影片名稱、演員、導(dǎo)演等多種搜索方式,快速找到你想看的內(nèi)容。

4. ?「秒速加載」 采用先進的P2P加速技術(shù),視頻加載速度更快,告別長時間緩沖等待。

5. ??「多格式支持」 兼容MP4、AVI、MKV、FLV等主流視頻格式,以及MP3、AAC等音頻格式,是真正的萬能播放器。

6. ??「投屏功能」 支持DLNA、Chromecast等投屏協(xié)議,可將手機視頻投射到電視大屏,享受更震撼的觀影效果。

7. ??「夜間模式」 貼心的夜間模式設(shè)計,保護你的眼睛,即使在暗光環(huán)境下也能舒適觀看。

8. ??「字幕功能」 內(nèi)置字幕搜索功能,自動匹配字幕文件,支持字幕字體、大小、顏色個性化設(shè)置。

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《中國人工智能安全承諾框架》發(fā)布高手進階攻略

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作為這一波大模型浪潮中最成功的創(chuàng)業(yè)公司,OpenAI 一直備受關(guān)注,數(shù)億人使用 ChatGPT,但是這家公司內(nèi)部是如何運作的,一直保持神秘。 近日,一位剛剛從 OpenAI 離職三周的工程師,寫下了他過去一年在這家全球最受關(guān)注 AI 公司的所見所感。 他叫 Calvin,2024 年 5 月加入 OpenAI,今年 6 月底離職。Calvin 的離職,并不是因為任何糾紛或理念不合。他在文中坦言,自己更適合構(gòu)建從 0 到 1 的系統(tǒng),而不是在 3000 名員工中做一個螺絲釘。 在這篇名為《Reflections on OpenAI(在 OpenAI 的所思所感)》(點擊文章最后左下角閱讀原文可閱讀)的文章中,他并不打算揭露什么驚天內(nèi)幕,而是以一種近似私人備忘錄的方式,記錄了他作為技術(shù)人、產(chǎn)品人、創(chuàng)業(yè)者和父親的交疊視角下,他在 OpenAI 的一線觀察。 用他自己的話說:「這里沒有任何商業(yè)機密,只有我對歷史上最迷人的組織之一,在當(dāng)下飛速迭代時期的所思所感?!?從這篇文章中,我們能一窺 OpenAI 內(nèi)部的運作規(guī)律。 OpenAI 的文化: 既混亂又高效,既集中又分散 在 OpenAI 工作的一年里,Calvin 對這個組織的文化有了非常立體的理解。他加入的時候公司大約有 1000 人,一年之后員工已經(jīng)增長到超過 3000。在這短短的時間內(nèi),他已經(jīng)算得上「老員工」了。 OpenAI 的極速擴張也帶來了典型的大公司問題:組織結(jié)構(gòu)劇烈變化、溝通成本上升、團隊間協(xié)作方式多樣化。 Calvin 觀察到,不同的團隊文化之間差異巨大,有的像創(chuàng)業(yè)公司一樣日夜沖刺,有的則像傳統(tǒng)企業(yè)那樣遵循流程推進。Calvin 本人所在的 Codex 團隊更偏前者:節(jié)奏極快,方向靈活,什么事情都是「先做再說」。 而令所有人都意想不到的是,OpenAI 整個公司所有的事項,都放在了 Slack 上。包括且不限于內(nèi)部交流,包括項目協(xié)調(diào)、技術(shù)問題討論、領(lǐng)導(dǎo)層的實時對話……Calvin 入職一年多,工作郵件不超過 10 封。 協(xié)作軟件 Slack| 「好主意可以來自任何地方,進展不是規(guī)劃的,而是迭代的。」Calvin 寫道。 得益于這種自下而上的文化,OpenAI 也非常任人唯賢。從公司發(fā)展史上看,OpenAI 領(lǐng)導(dǎo)班子的晉升主要就基于誰有「能提出好主意」的能力,并且能把想法落地。 「最好的想法在 OpenAI 確實會獲勝?!?OpenAI 的公司文化還鮮明地「偏愛行動(action-bias)」:你可以直接行動讓想法落地,不必等上層批準。 Codex 負責(zé)人 Andrey 就曾告訴 Calvin,OpenAI 的研究員應(yīng)該被看作「自己的小執(zhí)行官(mini-executive)」,大家各做各的方向,看看最后跑出來什么成果。 OpenAI 的另一個顯著特征,是「根據(jù)新信息及時調(diào)整策略」的理念,Calvin 指出,哪怕公司規(guī)模已非常龐大,依然保留了這種快速轉(zhuǎn)向的能力。 一旦 OpenAI 決定要推進某個方向,通常就是全力投入、毫不含糊。他還輕輕拉踩了 Google,認為相比 OpenAI,Google 顯得遲緩許多。 Calvin 評價 OpenAI 是他見過最「雄心勃勃」的公司之一。哪怕已經(jīng)擁有全球最成功的消費級 AI 應(yīng)用,它依然在同時推進十幾個方向:API、基礎(chǔ)研究、硬件、代碼智能體、圖像生成,還有一些尚未公開的項目。 不同團隊之間的協(xié)作也非常靈活。Codex 推出前,他們急需幾位經(jīng)驗豐富的 ChatGPT 工程師支援,和對方團隊聊了一次,第二天就有兩位高手直接加入,沒有層層審批,也不等季度規(guī)劃,人才來了「即插即用」。 OpenAI 領(lǐng)導(dǎo)層也出奇活躍,高層幾乎每天都在 Slack 上露面,直接參與群聊討論,不是那種「遙不可及」的管理者。 這種內(nèi)部開放,對應(yīng)的則是對外的保守。 剛?cè)肼氉钭?Calvin 震驚的是,OpenAI 所處的「聚光燈中心」。當(dāng)時的 OpenAI 是媒體報道、政策討論、公眾爭議的中心,很多新聞他在公司內(nèi)部都還沒聽說,就已經(jīng)被媒體搶先爆出來。 因此,為了避免信息外泄,公司內(nèi)部的保密機制異常嚴格。Calvin 在任職期間,幾乎無法跟外人談?wù)撟约壕唧w在做什么。公司的 Slack 上有多個權(quán)限分級的分組,不同級別的員工能看到的信息差別很大。像是公司的財務(wù)數(shù)據(jù)、收入、GPU 成本等核心數(shù)字,都受到嚴密保護。 盡管外界經(jīng)常用「神秘」「封閉」形容 OpenAI,但 Calvin 更愿意將這種狀態(tài)理解為一種對責(zé)任的回應(yīng)。 這種回應(yīng)塑造了 OpenAI 內(nèi)部嚴肅和緊繃的氣息:一方面,團隊在追求 AGI,最終目標可能會影響全人類;另一方面,產(chǎn)品已經(jīng)被數(shù)億用戶用來獲取醫(yī)學(xué)建議、心理支持、甚至學(xué)習(xí)和工作協(xié)助。 與此同時,OpenAI 還在當(dāng)下最火熱的行業(yè)里,與 Google、Meta、Anthropic 等大公司競爭。作為行業(yè)領(lǐng)頭羊,OpenAI 還要面對媒體的審視,還要小心翼翼地把握人類對 AI 開發(fā)和掌握的邊界。 對此等壓力,Calvin 表示自己在公司內(nèi)部遇到的每一個人,都在盡力做「對的事情」。但大眾也別把 OpenAI 想象成一個統(tǒng)一的意志體。 他認為OpenAI 更像是從「洛斯阿拉莫斯實驗室」(Los Alamos,美國研究出原子彈的實驗室)的現(xiàn)代版本: 原本一群科學(xué)家和工程師在邊緣地帶探索前沿技術(shù),結(jié)果一不小心孵化出了史上最火的消費級應(yīng)用 ChatGPT。此后,公司又逐漸拓展為一個同時面向政府、企業(yè)和消費者的龐然大物,并且大眾尚不可知研究成果時好時壞。 去年上映的電影《奧本海默》中呈現(xiàn)的 Los Alamos 實驗室| 他看到有不少團隊專門負責(zé)構(gòu)建安全系統(tǒng),聚焦的也多是現(xiàn)實風(fēng)險,比如仇恨言論、濫用內(nèi)容、政治操控、生物武器設(shè)計等等。遺憾的是,多數(shù)成果未對外發(fā)表,Calvin 覺得 OpenAI 在這方面可以更透明一些。 「不統(tǒng)一的意志體」還體現(xiàn)在不同部門和員工對 OpenAI 的理解也完全不同。有些人仍然把它當(dāng)作一個「為公益而設(shè)立的研究實驗室」,而另一些人則更多地從商業(yè)、產(chǎn)品或政策角度出發(fā)。 但無論如何,Calvin 最欣賞的一點,是公司在「AI 紅利的分配」上說到做到。最先進的模型從不會只留給企業(yè)級大客戶,任何普通用戶都能免費使用 ChatGPT。大多數(shù)模型的 API 也對開發(fā)者開放。 在 Calvin 看來,OpenAI 的文化是一種奇特的混合體:既高度去中心化、強調(diào)個人驅(qū)動,又在某些關(guān)鍵問題上異??酥坪椭斏?;既像一家科研機構(gòu),鼓勵想法和理論思考,又像創(chuàng)業(yè)公司,保持著驚人的速度和執(zhí)行力。 這種文化,塑造了 OpenAI 的產(chǎn)品形態(tài),也決定了它的代碼長什么樣。 在技術(shù)架構(gòu)層面,Calvin 透露OpenAI 的核心代碼托管在一個巨大的 monorepo 中,主要以 Python 為主。近年來,Rust 服務(wù)的比重逐漸增加,此外也有一些 Golang 項目,通常用于處理諸如網(wǎng)絡(luò)代理這類系統(tǒng)級任務(wù)。 這個龐雜的代碼庫帶來一個直觀的感受就是:風(fēng)格極不統(tǒng)一。在這里你既會看到由 Google 十年老兵寫出的、面向大規(guī)模系統(tǒng)設(shè)計的庫,也會碰到剛剛?cè)肼毜牟┦可鷣G進來的臨時 Jupyter 筆記本。 基礎(chǔ)設(shè)施方面,OpenAI 的一切都跑在 Azure 上,此外,OpenAI 很少依賴 Azure 的自動伸縮服務(wù)或 IAM 權(quán)限系統(tǒng)。 相反,公司對自研系統(tǒng)的偏好非常強烈。能自己寫的,盡量自己寫。 人員背景方面,Calvin 觀察到一個顯著趨勢:工程團隊中有不少成員來自 Meta,尤其是 Meta 和 Instagram 的基礎(chǔ)架構(gòu)部門。 這也讓 OpenAI 在某種程度上,有點像早期的 Meta:一款現(xiàn)象級的消費級應(yīng)用、配套基礎(chǔ)設(shè)施還在建設(shè)中、團隊渴望快速迭代。 OpenAI 在今年 5 月推出的 AI 編程工具 Codex|圖片 另一個非常核心的架構(gòu)特征是:「Chat 架構(gòu)深入骨髓」。 自從 ChatGPT 爆紅以來,大量代碼圍繞「聊天消息」與「對話」這兩個概念進行組織,這些設(shè)計已經(jīng)成為不可忽視的原語(primitives,不能分解為更小語言單位的基本編程元素)。Calvin 提醒說:如果在開發(fā)中忽視這些設(shè)計,后果可能很麻煩。 決策架構(gòu)的過程也體現(xiàn)了 OpenAI 一貫的「行動偏好」:誰做,誰決定架構(gòu)。這里沒有架構(gòu)委員會,也不太講「自上而下」的計劃,多數(shù)技術(shù)方案是哪個團隊想做、就直接開干。 結(jié)果代碼庫里常常會出現(xiàn)多個「重復(fù)造輪子」的場景,光是排隊系統(tǒng)、Agent 運行框架,Calvin 至少看到了五六種不同的方法造出類似的結(jié)果。 這種快速增長也不是沒有代價。有些系統(tǒng)因此變得混亂,所以就算是最頂級的 AI 公司,在快速擴張時也會踩到最常見的工程坑。 在技術(shù)架構(gòu)的框架之上,Calvin 最重要的項目,是參與 Codex 的落地與發(fā)布。在他離職前的最后三個月里,Codex 的沖刺毫無疑問成了他職業(yè)生涯的一大高光。 時間回到 2024 年 11 月,那時 OpenAI 正式定下了一個 2025 年的產(chǎn)品目標:推出一款 coding agent。到 2025 年 2 月,內(nèi)部已經(jīng)出現(xiàn)了一些使用模型進行編程任務(wù)的工具,效果相當(dāng)不錯。 但與此同時,越來越多的 agent 工具問世后,OpenAI 內(nèi)部感受到了外部壓力,團隊進入一種幾近狂奔的節(jié)奏。從第一行代碼寫下到產(chǎn)品上線,只用了 7 周時間。 這是 Calvin 回憶,那段時間幾乎每天都加班到深夜十一二點,凌晨五點半被剛出生的孩子叫醒,七點又準時出現(xiàn)在辦公室,周末也不例外。 整個團隊拼盡全力,Calvin 說得直接:「這家公司,還有那股沖勁兒?!?而在七周時間里,他們 8 位資深工程師,4 位研究員,2 位設(shè)計師,2 位市場與銷售成員,以及 1 位產(chǎn)品經(jīng)理,共同打造出了一個可發(fā)布,可上線,可直接使用的 AI 編程 Agent。 Codex 核心團隊|當(dāng)時功能開關(guān)一打開,流量瞬間涌入。 Calvin 說,他從沒見過一個產(chǎn)品僅僅是出現(xiàn)在 ChatGPT 左側(cè)邊欄,就能瞬間引發(fā)如此大量的用量,他稱「這就是 ChatGPT 的力量?!?在回顧這一年時,Calvin 承認,最初加入 OpenAI 時他其實是猶豫的。他不確定自己是否適合進入這樣一家 AI 巨頭,甚至為了預(yù)留退路,他在剛加入時對外保持了相當(dāng)?shù)驼{(diào)。 但他也為自己設(shè)下了三個在 OpenAI 想完成的目標:一是建立對模型訓(xùn)練與能力邊界的直覺;二是和一群優(yōu)秀的人共事并從中學(xué)習(xí);三是發(fā)布一個真正打動人的產(chǎn)品。 現(xiàn)在回看,這一年無疑是他職業(yè)生涯中最重要的一段經(jīng)歷之一。他說,很難想象還有哪里能學(xué)到這么多。 本文作者 Calvin French-Owen|圖片 這段經(jīng)歷也刷新了他對「大品牌」的理解。在參與 Codex 時他意識到,OpenAI 所有的產(chǎn)品設(shè)計幾乎都是圍繞「Pro 用戶」展開的,哪怕是面向開發(fā)者的 Codex,也主要以個人用戶為導(dǎo)向,而非團隊。 這對來自 B2B 世界的他來說完全是另一種思維方式:ToC 的開關(guān)一旦打開,流量立刻涌入,不像 ToB 的傳統(tǒng)企業(yè)產(chǎn)品,還需要漫長的客戶開發(fā)周期。 他也第一次站在一線,了解大模型是如何訓(xùn)練的。實驗不只是算法問題,調(diào)數(shù)據(jù)、盯指標、調(diào)邊緣案例,樣樣都得自己動手。而到了大規(guī)模訓(xùn)練時,每一次都像一場不可預(yù)知的系統(tǒng)挑戰(zhàn)。 對其他創(chuàng)業(yè)者來說,他也給出兩點建議:如果你感到自己創(chuàng)業(yè)的項目停滯不前,不妨認真考慮兩個方向:要么更激進地出擊、增加試錯次數(shù);要么加入頂級實驗室,去親眼見證未來是怎么被構(gòu)建的。 在他看來,通向 AGI 的競賽已經(jīng)進入三國演義:OpenAI、Anthropic 和 Google 各自代表著不同的技術(shù)與文化路徑:消費產(chǎn)品、企業(yè)服務(wù)、工程硬核。 Calvin 相信,進入其中任何一家,都會是一段眼界大開的經(jīng)歷,正如過去一年他的親身經(jīng)歷。

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