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封面图

9月26日，合肥骆岗中央公园正式开园，该处曾经是骆岗机场。机场的信标台，现在改成了60米的高台，成为公园地标，继续为飞机提供导航和定位。（via）

任正非的三篇最新谈话

上个月，华为连续放出了任正非的三篇最新谈话。

• 《与南开大学新闻与传播学院院长的谈话》，发生于2023年7月7日，发布于9月21日
• 《在高端技术人才使用工作组对标会上的讲话》，发生于2023年7月8日，发布于9月4日
• 《与国际大学生程序设计竞赛基金会、教练和金牌获得者的座谈》，发生于2023年8月21日和26日，发布于9月19日

这有点反常。以前，华为隔一段日子，才公开一篇任总的谈话，现在短时间内公开三篇，真的很少见。

联想到最近火爆无比的 Mate 60 系列手机，也是同一时间段发布的，我觉得华为变得高调了。不知道这是巧合，还是华为真的改变了策略。

任总的谈话，一向很有营养。网上曾经出现过一本《任正非文集》，收录了1994年到2018年间，他的400多篇谈话。我读了以后，获益良多。

这次的三篇谈话，我也仔细读了，很受启发。下面，我整理编辑了重点内容，跟大家分享。他主要涉及了两个部分：一个是华为的管理，另一个是教育问题。

华为的管理

1、招聘

华为有业务边界，招聘时要跟人才说清楚，必须在我们的边界内研究探索。高端人才只要同意这一点，我们就愿意要。

华为储备人才，不储备美元。

华为要的高端人才，全部是技术方面。管理类或其他行业的干部，走垂直循环、在实践中逐步成长的道路，一般不会破格提拔。

2、如何留住优秀人才

物质激励不是最主要的，最主要的是让人才找到自己热爱的岗位，兴趣爱好与工作机会相结合。

评价人才的时候，只需要识别他特殊能力的一面，不需要全面评价一个人。

3、如何管理员工

主要有三点。

第一，要树立企业目标，有一个整体方向，把员工凝聚起来。

第二，整个公司要有清晰的流程体系，研发、财务、供应链等各方面都要有。

第三，分配向劳动者倾斜。华为的财富在员工的脑袋里面，所以劳动分配四分之三，资本分配四分之一。

4、产品发布

华为发布的产品，必须是先进的产品，否则就不拿出来卖。因为产品卖不了高价，就养不活队伍。

教育问题

5、教育的作用

教育就是培养一个人。受培养和不受培养，人是不一样的。

每个人都有自学的能力，但还需要受到良好的培养。"自培"和"他培"要结合起来，不要同质化培养，要因才施教。

6、英文和数学

有人说，不要学英文。你不学英文，将来在这个世界上怎么就业啊？

还有人说，不要学数学。数学和英语都不好，就进不了高端行业，农民的孩子永远是农民，阶层分化就出现了。

7、教育改革

大班教育可以改成20个人的小班，教师队伍就可以扩大一到两倍。

有人说教师不能创造价值，但教师能创造未来。有了小班教育，对孩子的教育就容易差异化了，多冒出一些有才能的孩子，就创造价值了。

8、大学教育

学生的潜力，没有办法预知。要给大学生创造更开放的环境，让他们更活跃一点，才能更多地培养出奇才、怪人。

教育模式可以多样化。麻省理工学院就没有教材，一个老师上来写一通，另一个老师上来把前面的批判一通，再上来一个又把前面的批判一通。学生交作业，老师看思路正确就 OK 了，并不要结论，老师本身自己也没有结论。我们要借鉴这种教育模式。

人工智能的算力，可以给大学生免费，让他们在网上算这个算那个，其实是在掌握方法，这就是为我们国家培养挑战未来的人。

9、新加坡

新加坡立国时，李光耀定了两个最重要的政策。一个是确定了官方语言为英文，连接了一个非常大的世界；另一个是确定了发展汉语，准确来说是发展普通话和简体字，这样就把两个大世界都连起来了。

我们要学习他，为了发展自己，连接更大的世界。（这一句不是任总说的，是我加上的。）

[活动] AI 时代下的管理变革

生成式 AI 的突然出现，带给中国企业怎样的机遇和挑战？

10月28日（周六）有一场论坛活动，稀土掘金技术社区请来了13位技术决策者，以《AI 时代下的管理变革》为主题，畅谈他们对 AI 的看法，以及各自产品的应对之道。

除了主论坛，还有三场闭门会议，主题分别为《LLM 工程化落地挑战》、《AI 时代的研发效能提升》和《大模型的创新与创业机遇》。

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科技动态

1、本田两轮电动车

日本本田汽车推出了一款两轮电动车 Motocompacto，造型非常紧凑，就像一个有轮子的公文包。

它的突出部分都可以收起来，包括车把、座椅、踏板，非常节省空间，收纳后还有一个把手，非常适合放入后备箱，甚至带上地铁。

两侧的白色车身还可以定制个性化图案。

它最高时速25公里，续航20公里，售价1,000美元左右。

2、AI 作业检测

欧美的很多学校，学生都在用 AI 写作业，令老师头痛不已。

前不久，网友在推特发图，显示学校也开始用 AI 防范这种行为。

上图是学校发给学生的通知。它这样写道：

"你的本次作业0分，系统发现27%的内容可能出自 AI。你最少要重写第一段的前9行，然后在10月8日午夜24点前，重新提交作业。"

3、球幕剧场

拉斯维加斯的威尼斯人酒店，投入23亿美元巨资，造了一个前所未有的球幕剧场。

它的最特别之处，就是内部和外部都是球形 LED 屏幕，夜晚亮灯以后，就变成地平线上的奇观。

9月29日，该剧场举办了第一次正式演出：U2 乐队的演唱会。从舞台到所有天花板都是屏幕，播放360度的影像，体验非常惊人。

演出一开始，屏幕上是内华达沙漠，观众仿佛身处露天，等待日出。

然后，每首歌都会变换背景，好像头顶有不一样的天空，比如飞过一群鸟，或者在海水之下。

4、胖熊周

每年秋天，美国阿拉斯加州国家公园，都要在官网举办"胖熊周"比赛，请网友根据照片投票，选出公园里面最胖的熊。

秋天是一年中熊最胖的季节，因为它们必须储备脂肪，准备冬眠。

主办方今年做了一个创新，放上了同一只熊在7月和9月的照片，让大家比较一下，仅仅相隔两个月，熊的体型变化。

你可能不相信，上面两张照片是同一头公熊。前一张是7月12日拍的，后一张是9月18日拍的，这头熊胖了很多。

下面是同一头母熊，体型增大更是惊人，可见这个夏天她吃了多少。

SPL vs SQL 比较

SQL 的大名，大家一定听说过，这是必备的数据库技能。但是你未必知道，它有一个最大痛点：不善于计算。只要涉及计算，SQL 语句要么不好写，要么性能差。

有一个面试问题：找出某只股票连续上涨的最长天数，SQL 应该怎么写？

上面就是答案，涉及多张中间表，不是精通 SQL 的高级工程师，根本写不出来。

SQL 不善于计算的原因很简单，它作为查询语言而发明，名字就叫"结构化查询"（structured query），数学基础是关系模型，一开始就没有考虑要做复杂计算。

近年来，数据处理和计算的需求越来越大，于是 OLAP（联机分析处理）和 OLTP（联机事务处理）这样的新技术就诞生了。它们基于数据库，属于"数据库 + 计算层"，如果遇到海量数据，处理效率往往不高。

但是，还有另一种思路：能不能改造数据库底层，让它善于计算呢？ 这就是 SPL 语言的由来，它把 SQL 的 Q（query 查询）换成了 P（process 数据处理），数学基础从关系模型变成了离散数学，把 "数据存储 + 数据计算"做在了一起。

SPL 属于新概念，网上有一个中文论坛"乾学院"，里面全是 SPL 相关知识，大家可以看看。

国内目前只有一家公司，在研发和推广 SPL 技术，创始人据说是来自清华大学计算机系的奥林匹克数学竞赛的金牌得主。

他们已经做出了自己的 SPL 实现，并向社会开源了，叫做 esProc SPL，GitHub 已经有 2300+ star。这个产品有很多优点，我帮他们宣传一下，把 SPL 传播出去。

（1）写法简单。 它使用可读的、描述性的语句，进行数据计算。比如，股票连续上涨的最长天数，它的写法要比 SQL 简单很多。

stockprice
.sort(tradedate)
.group@i(closingprice < closingprice[-1])
.max(~.len())

（2）计算快速。 它使用离散数学，避免了关系型数据库的查询模型，不需要生成中间表，能够快速得到计算结果，并且资源占用少。

（3）使用成本低。 它不需要改造现有开发流程，本身采用Java 开发，可以独立运行，无缝集成到应用之中，不用部署服务，解释执行。

它提供标准 JDBC 接口，可以被 Java 应用集成调用。对于非 Java 应用，则提供 HTTP 的 RESTful 接口。

（4）支持多种数据源，包括 MySQL 等主流关系型数据库、NoSQL 数据库、文本文件，JSON 文件。它本身也有自己的数据引擎，也可以把数据存在它里面。

（5）易于使用。 为了适应国内的实际情况，加速推广，它有一个类似 Excel 的图形界面，输入指令就直接得到结果表格，学习成本低，便于快速上手。

很多大型企业已经是他们客户了，包括银行、保险公司、国家天文台等等。

对数据处理感兴趣的朋友，除了 esProc SPL 的仓库，也欢迎关注他们的公号（扫描下方二维码）和论坛。

文章

1、GPT-4V 的图片应用（英文）

十一期间，OpenAI 公司推出了 GPT-4 的新版本，支持上传图片。

AI 既能处理文字，也能处理图片，打开了许多全新的用法，本文演示其中几种，令人思路大开。

2、Cloudflare 开放 Turnstile 验证码服务（英文）

Cloudflare 宣布，验证码服务 Turnstile（上图），对所有人免费开放。只要加入几行代码，就能免费嵌入自己的网站。

3、Astro 岛屿（英文）

前端框架 Astro 提出的一个概念：静态页面包含动态组件，后者就好像页面里面的"岛屿"（island）。

4、我爱死静态类型了（英文）

作者用实例解释，为什么他认为静态类型总是正确的选择。

工具

1、Gitness

最新出现的 GitHub 开源替代品，用于自己架设服务，托管代码。

2、Dexie.js

浏览器原生数据库 IndexedDB 的包装库，提供易于操作的 API。

3、WeOCR

一个图片文字识别的 OCR 网站，可以离线使用。（@plantree 投稿）

4、小鹿查单词

一个苹果设备的 App，用于语音查单词，你读一遍每个字母（比如 h-e-l-l-o），它就显示单词的意思。（@haozes 投稿）

5、DevToys

一款 Windows 的小工具集合，收入了开发者会用到的许多小工具。（@dllen 投稿）

6、Sutando

一个 Node.js 的 ORM 库，用来操作关系型数据库。（@kiddyuchina 投稿）

7、Inke

Notion 风格的开源 Web 笔记本，集成了 AI 自动补全（需要 OpenAI Key）。（@yesmore 投稿）

8、FastBootstrap

Atlassian 公司基于 Bootstrap v5.2 开发的一套 UI 开源组件库。

9、Jailer

一个跨平台的桌面软件，用来浏览关系型数据库的关系模型。

资源

1、Consensus

一个基于 AI 的科学论文搜索引擎，你问一个问题，它可以从论文中提取答案（英文的），很适合做文献综述。

2、ROM 代码提取

这个仓库是一个叹为观止的演示，通过 ROM 芯片的显微照片，确定里面固件的代码，即从照片还原二进制代码。

3、Lepton AI

这个网站把开源的 AI 模型，都做成了云服务，你可以在本地用一行命令调用，也可以在它的网站上试玩这些模型。

4、AnyBT

一个新出现的磁力链接搜索引擎。

图片

1、阿拉斯加机场

阿拉斯加靠近北极圈，却有着世界第三大货运机场，原因就是它距离欧洲、亚洲、北美洲的主要城市的距离差不多。

下图就是以阿拉斯加为中心的世界地图，清晰显示为什么它适合成为航运中心。

2、宝马7系防弹防爆版

宝马汽车都有防弹防爆版。下面是工厂现场测试的照片。

这是不是全世界被最多子弹击中的车。

文摘

1、佩托悖论

理论上，癌症的发病率，应该与生物体的细胞数量有关。细胞越多，越容易发生癌症。

大量研究发现，人类的癌症发病率与身高之间存在正相关，高个子比矮个子容易得癌症。犬类也是如此，小型犬的癌症发病率最低。

奇怪的是，这条规则只在同一物种之中成立，在物种之间不成立。

1977年，英国统计学家理查德·佩托（ Richard Peto），首先发现了这个奇怪的现象。

他的发现，人类的癌症发病率低于小鼠，而鲸鱼的癌症发病率又低于人类。

不同物种的癌症发病率，与体型似乎没有关系，小型动物的癌症多于大型动物，这至今没有令人信服的解释。

上图中，纵轴是细胞变异率，横轴是细胞数量。细胞数量少的小型动物，反而变异率高。

这被称为"佩托悖论"（Pato's Paradox）。

为什么大型动物能够在大量细胞中抑制癌症，已经成为一个新的医学研究领域。

言论

1、

扎克伯格、贝佐斯、比尔·盖茨、马斯克，这些人有一个共同点，就是都有有钱的父母。

-- 《每个白手起家的百万富翁背后》

2、

美国制造业为什么节节败退？一个重要原因是，美国工人要求更多的工资和更少的工作时间。

-- 华尔街日报

3、

AI 的危险在于，模型的每一次训练所得到的知识，都可以复制并转移到别的模型，因此 AI 可以互相共享知识，而人类的大脑是不能直接互连的。

-- 杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），著名 AI 科学家

4、

AI 的一个用途，就是陪老人聊天。数百万老年人在养老院度过生命的最后几年，与人的接触很少。他们很孤独，有 AI 跟他们聊天，总比没有好。

-- Wired.com

5、

很久以来，我没有在电影院看过电影，都是在 Netflix 或 Amazon 上看流媒体电影。

前几天，我去电影院看《奥本海默》，电影一开始我禁不住就想："字幕在哪里？！" 我发现，我理解演员的说话的能力下降了，没有字幕，很多话听不清，觉得演员都在嘟哝。

-- Twitter 用户

往年回顾

谷歌出了什么问题？（2022 #226）

中国法院承认 GPL 吗？（2021 #176）

内卷化是什么？（2020 #126）

任何爱好都能变成职业，只要你会拍视频（2019 #76）

（完）