【2024W25】肖恩技术周刊（第 3 期）：基于“智能体”创造自发展的冒险镇

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开篇图

照片是《Boukenmura Monogatari 2》游戏的截图。玩起来很好玩，但遗憾的是内容不多，可持续性不够。恰巧现在特工很受欢迎，《斯坦福小镇》也想和所有特工一起构建一个虚拟世界，并与他们的进度同步。未来。

业界资讯

苹果正式进入人工智能时代。用户可以通过Siri 询问ChatGPT 问题。 Vision Pro 也将在中国上市。

苹果将在2024 年全球开发者大会（WWDC）上公布其在人工智能领域的最新布局，推出名为“Apple Intelligence”的服务，并与OpenAI 合作，将ChatGPT 深度整合到苹果产品和服务中。这标志着苹果正式进入人工智能时代，并希望在这个新领域建立领先地位。

“苹果智能”服务基于机器学习、大规模语言模型、生成式人工智能技术，涵盖通知管理、书写辅助、个性化头像生成、跨应用任务执行等多个应用场景。 Siri 的屏幕识别功能也得到了升级，使其能够了解屏幕上的内容并采取行动。此外，苹果还推出了新的Genmoji 功能，允许用户根据文本描述自定义自己的表情符号表情。

从隐私保护的角度来看，苹果强调设备端处理的重要性，并开发了“私有云计算”系统，仅将任务所需的最少量数据发送到服务器进行处理。它无法保存或用于训练模型。苹果公司承诺公开其服务器上运行的代码，并由独立专家对其进行审查，以确保其隐私承诺得到遵守。

除了人工智能方面的创新之外，苹果的多个操作系统也在迎来重大更新。 iOS 18 增加了主屏幕个性化功能，iPadOS 18 增加了浮动标签栏和SharePlay 远程共享等新功能，macOS Sequoia 支持自动窗口平铺和iPhone 镜像等实用功能。此外，苹果头戴设备Vision Pro还推出了新系统VisionOS 2，支持更多由机器学习驱动的新手势和新功能。

凭借其隐私保护和硬件优势，苹果正在全面拥抱人工智能时代，并希望其“苹果智能”服务能够成为行业新的人工智能应用的标杆。与OpenAI的合作也为苹果生态系统带来了强大的人工智能能力。在这个充满变革的领域，苹果能否保持其在移动领域的领导地位将是值得关注的。

React 19 几乎减慢了整个互联网的速度。核心团队紧急停职

React 19 RC 版本的发布本来是前端开发社区的一件大事，带来了许多新功能和改进，包括新的“消费”API、带有新钩子的操作、稳定的服务器组件和服务器操作。已完成。然而，悬念成分并行数据采集处理上的一个小小的改变却出乎意料地引起了广泛的关注和关注。此更改会显着降低许多依赖React 的网站的性能。

在React 18中，即使多个组件被放置在同一个悬念边界内并独立执行数据获取，它们也可以并行触发查询并等到所有查询完成解析后再解析整个子树显示。然而，在React 19 中，查询似乎处于瀑布流中。也就是说，一个查询在下一个查询开始之前完成。此更改也反映在React 文档的示例中，但仅在发行说明中简要提及。

此更改不仅会影响性能，还会影响依赖此模式的开发人员。例如，开发人员Matias Gonzalez 的测试表明，更新到React 和Next 的金丝雀测试版本后，glb 模型的加载时间从2.5 秒增加到3.5 秒。 React核心团队也承认了这个问题的存在。

React 19 中的这一变化与团队自18 版本以来引入的“渲染时获取”概念有关。理论上，您应该避免在同一个组件中同时渲染和检索数据，但您应该事先获取数据。虽然这有助于优化性能，但也会带来开发体验方面的问题，使开发人员难以统一处理组件及其数据需求。

这个问题在社区中引起了热烈的争论，并且出现了专门的库来解决这个问题。开发人员Teemu Taskula 表示，Suspense 的主要好处之一是能够组合多个组件，每个组件都有自己的数据，并同时等待所有数据准备好并通过Suspense 加载它，我指出这是可以避免的。 “爆米花”风格的UI 引起的指标。

最终，经过社区的强烈反馈和内部沟通，React 核心团队决定暂时停止这一更改。 Sophie Alpert 表示，团队密切关注单页应用程序(SPA)，但错误地判断了人们对悬念的依赖程度。她建议，理想的解决方案是执行重构，以便能够跟踪多个加载组件，而无需额外重新执行，从而为我们提供两全其美的解决方案。

该事件还暴露了React社区与维护者之间在发展方向上的矛盾，以及React长期以来缺乏对公众完全开放的沟通渠道。开发人员表示，React 需要一个能够实现即时通信的平台，覆盖服务不足的灰色区域，并为支持生态系统的声音、作者和维护者提供交流的场所，我呼吁这样一个事实：

“OpenAI对手”Anthropic发布Claude 3.5——，有史以来最强大的AI大模型，超越GPT-4o，免费提供

Anthropic发布了其下一代旗舰AI大模型Claude 3.5 Sonnet。它在研究生推理能力、本科生知识、编程能力、视觉推理任务等多个领域树立了新的行业标准。 Claude 3.5 Sonnet 的性能优于GPT-4o 和Google 的Gemini 1.5 Pro，能够更好地理解复杂的指令，能够解释图表和图形，并显着提高其他视觉推理能力。此外，应用程序的速度是之前型号的两倍，而成本仅为之前型号的五分之一。 Anthropic 由前OpenAI 研发高管创立，获得了谷歌、Salesforce 和亚马逊的支持，并在过去一年完成了五轮融资，总金额约为73 亿美元。 Claude 3.5 Sonnet 目前可在公司网站和移动应用程序上免费使用，订阅者的访问量有所增加。同时，Anthropic还推出了“Artifacts”功能。这扩展了用户与Claude 交互的方式，帮助进行代码开发、起草和分析法律合同、创建业务报告等。

技术博客

点淘的无服务器质量保证实践

点淘以无服务器架构为试点，实现了研发域和运维域的独立迭代，有效降低了运维成本，提高了研发效率。从质量保证的角度来看，点淘经历了功能回归、压力测试、监控验证等流程，重点关注依赖分类、性能验证、监控构建等问题。同时，无服务器架构还提高了部署效率，包括显着减少应用程序部署时间。

从功能回归角度，点淘通过接口反演、专家经验、依赖重排序等方式，保证了大规模流量接口的覆盖，以及资金损失、环境依赖等关键场景的测试。同时，构建独立的测试环境，自动化接口测试，提高了回归测试的效率和范围。在压力测试方面，电淘针对不同性能敏感度的应用采用了集成环境隔离、vipserver路由、灰度卷对比等多种压力测试手段来验证新旧容器的性能。同时调用数据的trace ID来验证流量是否到达指定机器，减少压测成本。在监控验证方面，点淘注重监控设置的合理性和有效性，针对Serverless机器组进行监控建设。通过混沌工程注入错误日志来验证监控报警的及时性和准确性。从问题分析的角度来看，点淘记录了42个问题，其中3个与研发领域上层应用的升级有关。这些问题主要集中在外部依赖场景和监控系统数据统计上。随着经验的积累，运维领域的升级也越来越顺利。

综上所述，点淘在实现Serverless架构的过程中，通过分层保障和环境依赖组织，提高了质量保障效率。同时，通过基础插件和分层自动化进一步优化测试成本和功能保证。展望未来，电淘希望通过这些措施，将典型应用升级的测试成本控制在0.5至1人天，实现更高效的质量保证。

评分内容搜索算法优化的探索与实践

大众点评的内容搜索算法优化实践主要集中在提升用户体验和搜索满意度上。美团技术团队深入分析用户的需求和挑战，推出了一系列优化措施。首先，团队深入理解内容提要，包括显式标签和隐式措辞，以充分理解大量用户生成的内容。召回过程通过语义召回、个性化召回和策略召回确保搜索结果的相关性和个性化。在分拣过程中，将粗分拣和精分拣相结合，采用多用途融合分拣和异构分拣技术，提高分拣的准确性和效率。

此外，团队特别注重满意度优化，通过自动标注和多用途融合来提高搜索结果的相关性、及时性和局部性。最后，通过异构技术，实现卖家、团单等内容和不同类型结果的有效整合，满足用户的多样化需求。

这些优化措施不仅改善了用户的内容搜索体验，还促进了内容消费，形成良性循环，让更多用户成为内容创造者。美团技术团队希望未来进一步利用大规模模型和自动化技术，提高搜索算法的时效性和性能，建立在本地生活信息服务领域的竞争优势。

快速分析Spring 的Async 注解底层的异步线程池原理。

本文详细介绍了Spring框架中@Async注解的基本实现原理，特别是异步线程池的工作原理。首先，本文介绍了@Async注解的基本定义和使用方法。这允许开发人员使用简单的注释在Spring 应用程序中实现异步方法调用。接下来，通过分析Spring源码，详细介绍@Async注解如何利用AsyncAnnotationAdvisor和AsyncExecutionInterceptor，通过AOP机制实现异步执行。

在探索异步线程池的原理中，本文分析了获取线程池的主要流程，包括如何通过确定AsyncExecutor方法来确定使用哪个线程池。本文还介绍了在未指定自定义线程池的情况下，Spring 如何提供默认线程池。具体来说，我指出了Spring 容器在处理Executor 类型时的特殊行为。这意味着在没有显式指定线程池的情况下，Spring会根据@ConditionalOnMissingBean条件自动配置一个ThreadPoolTaskExecutor实例。

文章最后总结了Spring处理Async异步线程池的流程，包括在Spring容器中只使用一个TaskExecutor实例，创建带有特定参数的ThreadPoolTaskExecutor实例，以及当没有合适的线程时可能会出现的一些情况，比如。作为使用.对于SimpleAsyncTaskExecutor。这种情况可能会因线程管理不当而导致性能不佳和内存溢出等潜在问题。

通过详细的分析，本文将使读者更好地理解Spring的异步处理机制，帮助开发者更合理地使用@Async注解，避免可能出现的问题。

开源项目

hpcaitech/Open-Sora

Open-Sora 是一个致力于高效创建高质量视频的开源项目。通过提供模型、工具和所有其他细节，让每个人都能使用先进的视频生成技术，同时提供一个简化且用户友好的平台，简化复杂的视频生成过程。 Open-Sora 促进内容创作的创新、创造力和包容性。

iptv-org/iptv

提供全球公共IPTV 频道的列表。该项目由社区维护，旨在收集和共享免费的IPTV频道资源，供用户通过IPTV服务观看电视节目和视频内容。用户可以根据自己的需要选择合适的频道进行观看。由于IPTV技术允许通过互联网协议传输视频内容，因此该项目为世界各地的用户提供了一种便捷的方式来访问和欣赏电视节目。

千谷前端图文教程

前端开发教程资源库。我们为初学者和高级用户提供非常详细的图形教程。本知识库旨在帮助初学者从零开始学习前端技术，逐步成长为技术精湛的前端工程师。涵盖了前端开发所需的各种知识，适合想要深入了解和掌握前端技能的开发者。

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出国独立开发者的工具箱

这本周刊通过分享科技信息、技术文章、工具、资源等为技术爱好者提供丰富的知识。同时鼓励读者参与讨论，共同探索科技的奥秘。

AIGC 周刊#76

苹果在WWDC24 上宣布，iOS 18 将与AI 功能深度集成，特别是Siri 的新设计和功能，以及新的书写和图像生成工具。 Luma AI发布Dream Machine视频生成模型，提供高质量视频生成能力。尽管SD3 的2B 模型是开源的，但仍有一些问题需要社区寻求解决方案。 NVIDIA 开源了Nemotron-4 340B，这是迄今为止最大的法学硕士，旨在帮助开发人员进行数据培训。还包括Open AI 的微调API 更新、AI 产品推荐以及涵盖从AI 视频生成到文献研究工具等各个方面的专题文章。最后，我们将重点介绍人工智能技术的创新应用和研究进展，例如面部表情迁移技术和自动检测优化算法。

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