肖恩技术周刊(第 48 期):周刊一岁啦!
周刊内容: 对一周内阅读的资讯或技术内容精品(个人向)进行总结,分类大致包含“业界资讯”、“技术博客”、“开源项目”和“学习资源”等。
更新时间: 周一
历史收录: 技术周刊合集
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开篇图
去年6月8日发布了周刊第一期,感觉一晃一年就过去了。除了今年四月实在忙不过来断更了几期,整体上还算坚持的不错。写周刊给我带来了大量的收获,不仅能掌握业界时事和发展动态,扩展技术视野,同时写周刊也能强迫自己思考,锻炼写作和动手能力(还是捣鼓了不少东西)。
除去最早探索的几期外,周刊按照现在的格式也写了近40期了,逐渐出现边际效应。表现在信息源收敛,内容留存价值降低,且渐渐有了为了留存而留存的迹象。因此近期也会思考并对格式进行一些调整,毕竟有名言:“这世上唯一不变的就是变化”。
周刊最核心的目的是信息留存,且要保证在有限的时间内完成减少周末负担,因此也只能做一些微调。目前基本想法是删去没营养的开篇图和个人新鲜事分享,增加类似“每周金句”、“知识点++”、“特别推荐”等小节,并对当前留存内容格式进行调整,让内容更精一些。
业界资讯
Cursor 1.0发布
Cursor 1.0版本发布,带来多项新功能和改进。包括BugBot自动代码审查、Background Agent全面开放、Jupyter Notebook支持、Memories记忆功能、MCP一键安装和OAuth支持、更丰富的聊天响应以及新的设置和仪表盘界面。
全球 App Store 助力开发者更上一层楼,在 2024 年促成 1.3 万亿美元开发者营业额和销售额
2024 年,全球 App Store 促成 1.3 万亿美元开发者营业额和销售额,其中超 90% 归开发者所有。数字商品和服务、实体商品和服务、app 内广告三大类消费增长强劲。App Store 为开发者提供全球发行平台,支持多种货币和税务管理。Apple 为开发者提供多种工具、技术支持和培训项目,助力其提升 app 和业务。
技术博客
可信实验白皮书系列03:随机对照实验
文章首先介绍了随机对照实验的基础知识,包括其重要性、可交换性与SUTVA假设等。接着,文章分析了随机对照实验在实际应用中面临的挑战,如公平性问题、溢出效应、小样本量问题等,并提出了普通随机分组与完全随机分组两种分组方法以应对不同场景。文章还详细讨论了实验评估中的统计陷阱,如分配机制陷阱、多重比较陷阱等,并介绍了CUPED方法及其在连续型指标和比率型指标中的应用,以提高实验功效。此外,文章提出了分层随机分组、配对随机分组和协变量自适应分组等方法,以进一步保证实验的同质性。针对溢出效应问题,文章介绍了区域溢入溢出效应模型和随机饱和实验两种解决方案。最后,文章展望了未来的研究方向,包括重随机化、CACE估计、CUPAC、MLRATE、STATE等方法的应用,并强调了随机对照实验在业务决策中的重要性。
可信实验白皮书系列04:随机轮转实验
文章介绍了随机轮转实验的设计方法、分组机制、评估原理及拓展应用。随机轮转实验通过在不同时间段切换实验组与对照组模式,解决AB实验中的空间溢出效应和样本量不足问题。文中详细介绍了三种实验方法:抛硬币随机轮转、完全随机轮转和配对随机轮转。抛硬币随机轮转通过伯努利试验随机分配实验单元,适用于独立实验个体较多或时间片较短的场景;完全随机轮转可确保实验组和对照组天数相等或接近,适用于样本量较小的情况;配对随机轮转通过减少天之间差异,提高检测灵敏度,但可能仍存在轻微溢出效应。此外,文章还探讨了异常场景处理、小时级轮转下的携带效应以及其他轮转实验设计。通过这些方法,可以有效解决AB实验中的空间溢出效应和样本量不足问题,提高实验的准确性和效率。
开源项目
mem0:AI记忆层
Mem0旨在为AI助手和代理提供智能记忆层,以实现个性化AI交互。它具有多级记忆、开发者友好等核心能力,适用于AI助手、客户支持、医疗保健等多个领域。Mem0支持多种LLM,并提供托管平台和自托管包两种部署方式。
amis:前端低代码框架
百度开源的前端低代码框架 Amis,允许通过 JSON 配置生成各种后台页面,从而极大减少开发成本,甚至无需了解前端开发知识。
随便看看
日本科学家研发兼容所有血型的人造血液(英文)
日本科学家开发出一种适用于所有血型的人工血液。该人工血液由过期捐赠血液中的血红蛋白制成,包裹在保护壳中形成稳定的无病毒人造红细胞。它无需血型匹配测试,可在室温下保存两年,冷藏下保存五年,远超捐赠红细胞的42天保存期。2022年开始的小规模研究显示,志愿者接受注射后虽有轻微副作用,但生命体征无显著变化。目前试验已扩大剂量,若无副作用,将转为检验治疗效果和安全性,目标是2030年左右投入实际使用。同时,东京大学的教授也在开发另一种人工氧载体,动物实验结果令人鼓舞,正准备开展人体试验。
趋势——人工智能(英语)
Mary Meeker 发布了 340 页的《趋势——人工智能》报告,强调 AI 技术发展速度史无前例,其变革步伐和范围远超以往技术革命。报告通过八个核心主题,辅以大量图表和数据,阐述了 AI 带来的深刻变革,包括开发者数量激增、用户和使用量增长迅猛、资本支出急剧膨胀、模型训练成本高企与推理成本骤降、商业模式面临挑战、竞争激烈、AI 与物理世界加速融合、驱动全球互联网用户增长进入新阶段以及对工作变革的影响等。