你很难受我知道，你不危险也希望你知道。最近，发烧的人一波接一波。药物也被抢购一空，退烧药一粒难求。无奈之下，很多人甚至尝试用「冰冻拉拉裤」降温。
发烧真的很让人焦虑，大家的疑问也很多：
- 发烧到什么程度需要吃药？
- 发烧放着不管会不会更严重？
- 万一烧坏脑子咋办？
- 不同退烧药，哪个好？
- 没有买到药怎么办？物理退烧可行吗？
这篇就为大家解答一下。
评：从去年12月7号政府无序开放以后，大部分人感染新冠omicro病毒，这篇正好解释发烧后的应对方法
俞敏洪曾表示：1，国内的“企业家”都是想赚快钱；2，阿里、腾讯、拼多多是迎合消费者的低级趣味来搞钱；3，国内多数“高科技”企业对不起“高科技”三个字；4，国内企业宁愿花几百亿去开发游戏，也不愿意开发工业软件、制造件等；5，中国遍地都是投机商。
评：这句话点题： 因为赚慢钱的企业早就死光了，政治经济政策的不确定性，特别是频繁搞运动瞎折腾，会对企业的发展策略造成严重的负面影响，企业为了生存，不得不急功近利赚快钱，放弃那些需要大量投资的战略性产品（例如芯片、操作系统等），最终会导致企业无法向行业高端转型，大量企业制造相似的快消产品（例如页游、手游等），行业内卷化越来越严重，最终导致，所有行业的企业都在赚快钱，没人再赚慢钱了。
自 2020 年 GPT-3 横空出世以来，ChatGPT 的爆火再一次将 GPT 家族的生成式大型语言模型带到聚光灯下，它们在各种任务中都已显示出了强大的性能。但模型的庞大规模也带来了计算成本的上升和部署难度的增加。比如，GPT‑175B 模型总计至少占 320GB 半精度 (FP16) 格式的存储空间，在推理时，起码需要五个 80 GB 存储空间的 A100 GPU。模型压缩（model compression）是当前使用较多的一种降低大模型计算成本的方法，但迄今为止，几乎所有现有的 GPT 压缩方法都专注于量化（quantization），即降低单个权重的数值表示的精度。另一种模型压缩方法是剪枝（pruning），即删除网络元素，包括从单个权重（非结构化剪枝）到更高粒度的组件如权重矩阵的整行/列（结构化剪枝）。这种方法在视觉和较小规模的语言模型中很有效，但会导致精度损失，从而需要对模型进行大量再训练来恢复精度，所以遇到 GPT 这样大规模的模型时，成本就又变得过于昂贵了。虽然也有一些单次剪枝方法，无需重新训练即可压缩模型，但它们计算量太大，难以应用于具有数十亿参数的模型。那么针对 GPT-3 这种规模的大模型，有没有一种方法能够对其作精确的剪枝、同时保持最小的精度损失且降低计算成本？
近日，来自奥地利科学技术研究所 (ISTA) 的两名研究人员 Elias Frantar 和 Dan Alistarh 合作了一项研究，首次针对 100 至 1000 亿参数的模型规模，提出了精确的单次剪枝方法 SparseGPT。
评：去年最火的模型技术当属ChatGPT，目前只开放使用页面。即使开放模型，绝大多数人还是无法部署，模型太大了。这次提出的压缩模型算法算是正中痛点。
回顾历史，苹果、谷歌等都为Web的发展努力过，但为什么他们后来都放弃了Web 应用，转而走向本机应用了呢？
有一种普遍性认知：只要可以，大型平台厂商一定希望每个人都只为他们自己的平台编写专有应用程序。但现在的厂商们还做不到这一点，所以 Web 就天然获得了市场优势。可人们心里的天秤总在摇来晃去，在 Web 和本机之间游移不定。 回顾历史，苹果、谷歌等都为 Web 的发展努力过，但为什么他们后来都放弃了 Web 应用，转而走向本机应用了呢？
近日， CodePen 联合创始人、网页开发者 Chris Coyier 写了一篇关于不同平台的“本机应用程序”和“Web”之间总是剑拔弩张、相互竞争的文章。
他在文章中指出了如果在这场竞争中 Web 最终败下阵来，可能出现的结果：
设计师和开发者们要么重新专注于单一特定平台，要么被迫分散注意力，做出愈发平庸的软件成果。
一座座“围墙花园”将拔地而起，各有自家优势。于是用户们深感无力，不管怎么选择都会错过种种精彩。
我们都将生活在这些封闭、私有系统的统治之下。如果厂商不喜欢你或者你的应用程序，你就没活路了。虽然他们现在也在这么干，但 Web 消失将意味着毫无退路。
URL 属于 Web，而非本机应用。URL 让搜索引擎成长为一股影响世界的力量。所以当 Web 消失，那么实用性的全局搜索也将就此消失。
……
但是，Chris 表示不理解为什么苹果和谷歌这样的公司总在强调本机应用要优于 Web 应用，更不理解为什么就连谷歌 /Android 也走本机应用路线：
谷歌其实有理由把 Web 推向高峰，而且实际表现也算不错。现在 Google Play Store 已经接纳渐进式 Web 应用（PWA）了，但却明显将其当成了”二等公民”，真的奇怪。
虽然 Chris 表示理解企业为什么更愿意选择本机、而非 Web 应用。可反例同样很多，基本一切最大、最好的应用都拥抱了 Web——Figma、Slack、Discord、GitHub、Spotify、Netflix 等。“这又跟我的认知有所抵触了。”
对此，曾任谷歌 Chrome 工程师、现任微软 Edge 项目经理、Blink API 创建者 Alex Russell 发布系列帖子对 Chris 的疑问进行解答，也透露出了一些行业内幕。
评：Web在移动端的影响持续在消减，各科技巨头开发本机应用优先web应用。这个一个围墙花园与公共广场的优劣比较。
- 2023年裁员继续
亚马逊 据《华尔街日报》1 月 4 日报道，这家电子商务巨头正在裁员 17000 人。裁员始于去年，最初的计划预计将影响约 10000 个工作岗位。去年 11 月，亚马逊已经停止了企业员工队伍的“新增量”招聘。
近日，多位知情人士表示，字节跳动已开启裁员，公司整体优化规模约10%。各个业务线也已基本确认
优化目标，今日头条、抖音、飞书、Tiktok、商业化、Data、懂车帝等业务线均有员工收到了裁员通知。本次裁员涉及研发、产品、运营等多个岗位。飞书是裁员的重灾区，从10月绩效评定结束到12月初，飞书人员规模减少了1000多人，降幅已超过10%。在今年10月的绩效评定之后，字节裁员已有征兆。多位字节跳动员工表示，在绩效评定中遭遇不公正待遇，同样的工作内容之前为正常绩效，10月份却是低绩效。在绩效评定之后，低绩效员工陆续收到HR或者直属领导的单独谈话并要求其主动离职。拒绝自行离职的员工中，有人被以影响背调等理由要求主动离职，还有人被公司发起PIP计划，要在两个月内完成半年的工作量，还要完成大量本不在自己职责范围内的工作。此外，有数十位近期离职的字节跳动员工中，部分因为遭遇离职诱导或者PIP计划而自行离职，并未获得赔偿，部分员工和公司协商离职，获得了N+1赔偿，还有部分员工因为期权未归属或者找不到工作等原因暂未同意离职。（界面新闻）
目前来看，这一趋势在2023年还没有出现放缓的迹象。云计算公司Salesforce周三宣布裁员10%。内部人士称，Salesforce本周在第一轮裁员中解雇了约1,000 名员工。在致员工的一封信和提交给美国证券交易委员会 (SEC)的相应文件中，Salesforce首席执行官马克·贝尼奥夫 (Marc Benioff) 提到了其运营所处的「充满挑战」的环境，并指出其客户在做出购买决定时会采取「更慎重的方法」 。文件称，作为重组计划的一部分，公司将裁员10%，并将关闭部分办事处。对于2022财年，Salesforce报告了73,461名员工，这意味着大约有7,000人被迫「毕业」。与过去一年遭受大规模裁员打击的其他公司类似，贝尼奥夫补充说，Salesforce在疫情期间雇用了太多员工。该公司去年2月声称拥有79,000名员工，比2020年增加了30%。「我一直在思考我们是如何走到这一刻的，」贝尼奥夫写道。「随着我们的收入在疫情期间加速增长，我们雇用了太多人，导致了我们现在面临的经济衰退，我对此负有责任。」贝尼奥夫说，那些在美国受到影响的人将获得「最低」近五个月的工资，以及健康保险和「其他帮助他们过渡的福利」。在美国以外，贝尼奥夫表示，员工们也会获得类似水平的补偿计划。
评： 这几年增长最迅猛的抖音集体都开始裁员了，这个经济下降趋势得多么明显。巨头们都在广积粮。
“看邮件了吗？！”2022年倒数第二个工作日，阿里云空荡荡的办公室传来一声大喊。
事情太过突然。阿里集团一号位张勇（逍遥子）发出全员邮件，虽然宣布的是每年例行的组织架构调整，但此次，雷声雨点，俱在阿里云：阿里云总裁张建锋（行癫）卸任——行癫是阿里声名赫赫的合伙人。更罕见的是，阿里集团一号位张勇（逍遥子）亲自披甲挂帅，兼任阿里云CEO一职。一位接近阿里云高层的人士对36氪表示，“知道要换人，但真没想到是老逍（逍遥子）亲自带。”“该变了，阿里云再等下去，就要垮了。”有前阿里云员工以激烈口吻，如此评价。对于此次调整原因，多位业内人士对36氪分析，这与半月前阿里云香港地区发生的宕机重大事故相关。但这充其量只是一个导火索，当前阿里云所遇到的增长难关——尤其体现在越来越重要，却总显得跌跌撞撞、不得要领的政企市场——需要一场彻底的变革。阿里云到底怎么了？
评：产品没增长故事就不好讲了，阿里云在衙门拉单的能力不单单拼技术实力，还得看含罩量。
2022，是一个特殊且不平凡的一年。无论其他人是否会怀念2022，至少国产手机大佬不会。这一年，黑天鹅和灰犀牛事件此起彼伏，一众国产“乔布斯”在近十余年最寒冷的智能手机行业煎熬着。
评：退潮之后可以看到谁光着屁股，常吹牛常打脸。
综合多家国外科技媒体报道，知情人士透露，微软计划在3月底前，推出采用ChatGPT的Bing（必应）搜索引擎，旨在挑战谷歌。微软于2009年推出了搜索引擎产品必应，并在2019年向人工智能公司OpenAI投资了10亿美元，此后两家公司一直在合作将自然语言生成式模型GPT集成到必应中。
评：微软这个反击战干得漂亮