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🉑 Alibaba X 堆友「AI造字」主题作品设计大赛

https://d.design/competition/ai-word

堆友 (D.DESIGN) 是一个在线设计平台，提供多风格的AI绘画神器、多功能AI工具箱、3D素材在线渲染以及各类创意设计大赛

Alibaba Design 和堆友联合发起了以「AI造字」为主题的设计大赛，鼓励设计师们围绕11月至2月的重要节日 (冬至 /元旦 /新年 /年货节 /情人节等) 展开作品设计，继续探索「AI字体」的技术实现和商业落地应用。

大赛分为「AI造艺组 (AI造字纯生图作品)」「AI造艺PLUS组 (二创可真实落地的营销海报)」双赛道，👆 访问上方链接了解详细的参赛要求 & 作品提交细则。

奖品不仅有 AirPods 3 蓝牙耳机，还有 AirPods Max 头戴式无线耳机，主办方很大方呀！(我也疯狂心动 ヽ(✿ﾟ▽ﾟ)ノ 参赛注意了解关键 DDL 呦：

• 征集时间：11月8日 - 11月23日

• 评审时间：11月24日 - 11月30日

• 公示时间：12月1日

🉑 GitHub Universe 2023 | 转型开发者平台，彻底颠覆程序员开发

https://github.blog/2023-11-08-universe-2023-copilot-transforms-github-into-the-ai-powered-developer-platform

GitHub Universe 是由 GitHub 主办的年度技术大会，旨在为开发者、技术专家和创新者提供一个交流和学习的平台，学习最佳实践并了解最新的技术趋势。每年的大会包含各种主题的演讲、研讨会和互动环节，涵盖了软件开发、DevOps、云计算、机器学习等众多领域。

11月8日-9日，GitHub Universe 2023 在旧金山举办，今年的主题关键词是AI、Security (安全) 和 DevEx (开发者体验)。根据已经释放的信息来看，GitHub 这波也要有大动作了！

整体来说，GitHub 要转型成为一个AI驱动的开发者平台，Copilot 成为 GitHub 未来生态的构建基础，并将AI融入开发者生命周期的每一个环节：

1. GitHub Copilot Chat

• 基于自然语言的 AI 助手，帮助开发者解决问题、编写单元测试和调试代码

• 与现有的 GitHub Copilot 订阅一起提供，个人和组织都可以使用

• 将于 2023 年 12 月正式发布

• 免费提供给已验证的教师、学生和流行开源项目的维护者

2. GitHub Copilot Enterprise

• 针对企业客户的 Copilot 服务，可以根据企业代码库进行个性化调整

• 帮助开发者更快地了解和处理企业内部代码

• 预计将于 2024 年 2 月正式发布

• 价格为 39 美元/用户/月

3. GitHub Copilot Partner Program

• 与第三方开发者工具和服务集成，为 GitHub Copilot 创造一个生态系统

• 让开发者能够利用 AI 更好地完成工作

• 目前处于启动阶段，已有 25 个合作伙伴加入

4. GitHub Advanced Security

• 代码扫描自动修复：帮助开发者更快地解决代码问题

• AI 秘密扫描：帮助开发者更有效地保护代码安全

• 这些新功能目前已在预览阶段，即将纳入 GitHub Advanced Security 订阅

5. GitHub Copilot Workspace

• 基于自然语言的 AI 助手，帮助开发者将想法转化为代码

• 与 GitHub 代码库和问题跟踪系统相结合，提供自动建议和计划

• 支持在代码编辑器中进行实时协作，提高开发效率

• 预计将于 2024 年发布

👀 AI坟场：那些曾经闪耀又快速陨落的AI项目们

https://dang.ai/ai-graveyard

AI Graveyard (AI坟墓) 记录了将近200个 (目前) 已经停止运营的AI工具和服务。用户可以对这些项目进行投票，也可以点击进入项目页面了解项目的背景、功能和技术实现方式。

主网站 Dang 就是一个常规的 AI 工具聚合网站，但是 AI Graveyard 子网页的点子真的很「灵」，也引发了大家的转发和讨论。这种思维转换的确很有启发~ 以及，向这些曾经闪耀过的AI产品致以敬意，它们也是这个澎湃时代的一部分。

👀 Discover GPT Store | OpenAI GPTs 的发现和分享网站

https://www.gptshunter.com

OpenAI在前几天的开发者大会上推出了GPTs，允许用户创建定制的 ChatGPT 版本，能更好地完成特定任务。创建者将 GPTs 上传 GPT Store 即可被其他用户发现和使用，还能借此获取收益。

「Discover GPT Store」是一个 GPTs 的发现和分享网站，能够自动索引发布在 X 等平台上的 GPTs URL。目前已经收录了 2400+ 项目，而且还在急速增加中。（大家的尝试热情很高啊~

👀 Humane 发布首款可穿戴智能硬件 AI Pin

视频-发布会

https://twitter.com/Humane

Humane 是一家创新型科技公司，专注于利用人工智能技术改善人们的生活，已经获得了OpenAI CEO Sam Altman和微软等知名企业投资。

11月10日，Humane 推出了「全球首个可穿戴AI智能硬件产品 AI Pin」。如上图所示，AI Pin 是一个非常小巧的无屏幕智能设备，无需唤醒词，通过语音和手势就可以与用户进行交互，完成日程管理、信息搜索、语音助手、个性化推荐、语言翻译、情感分析、 购物助手、学习辅导、旅行规划等任务，基本上覆盖智能手机的绝大多数功能了。

发布会视频展示了 AI Pin 的各种酷炫应用场景，未来感爆棚！等一波科技区创作者的开箱测评，期待分享实际使用感受！（中文字幕视频来自 @互联网的那点事）

👀 工作流程图 | 公司如何把代码部署到生产环境

https://blog.bytebytego.com/p/ep81-how-companies-ship-code-to-production

这是一张工作流程「动」图，展示了从产品负责人创建用户故事开始，经过开发团队、构建、测试和部署等多个阶段，最终将代码成功部署到生产环境的典型工作流。

• 步骤1：产品负责人根据需求创建用户故事

• 步骤2：开发团队从待办事项中获取用户故事，并将其放入为期两周的开发周期的冲刺中

• 步骤3：开发人员将源代码提交到代码仓库Git

• 步骤4：在Jenkins中触发构建。源代码必须通过 SonarQube 中的单元测试、代码覆盖率阈值和门限

• 步骤5：构建成功后，构建结果存储在artifactory中，然后构建被部署到开发环境

• 步骤6：可能有多个开发团队在开发不同功能，这些功能需要独立测试，因此它们被部署到QA1和QA2

• 步骤7：QA团队获取新的QA环境，并执行QA测试、回归测试和性能测试

• 步骤8：一旦QA构建通过了QA团队的验证，它们将被部署到UAT环境

• 步骤9：如果UAT测试成功，构建将成为发布候选版本，并按计划部署到生产环境

• 步骤10：SRE (站点可靠性工程) 团队负责生产环境的监控

🉑 农村程序员&独立开发者：人生苦短，及时行「乐」

这是一次很特别的访谈，陈随易自称是一名「农村程序员」，在山风里、在道路边写代码，终于找回了内心的宁静。他从学习计算机专业开始，经历了多次职业转变，最终成为了一名自由职业者，并研发和推出了自己的两款自研小产品。

整篇文章以访谈 Q&A 的形式展开，整体围绕心路历程、时间管理、自由职业收入、未来规划这4个大的方面展开。我很欣赏他真诚且热情的生活哲学，把几个问答简单总结如下，感兴趣的伙伴可以前往阅读原文：

• Q：从上班到创业，你有哪些获客渠道或者经验方便分享下呢？ A：在QQ群、微信群、技术社区等地方保持活跃

• Q：在自由职业的收入变动中，你是如何应对收入不稳定的焦虑的？ A：焦虑主要来源于收入和能力的不对等，提高自己的能力是减少焦虑的有效武器，还要对自己的技术实力、产品眼光、方向和目标以及产品本身保持自信

• Q：目前回到农村做自由职业者，实现了你想要的自由吗？ A：在电脑上、手机上或贴纸上写下待办事项，然后根据自己此时此刻的状态、环境、思路等，去做自己最想做的那一件事情

• Q：如果能回到开启自由职业的前一天，你会在哪些地方做得更好？ A：会存更多钱，以备不时之需

• Q：对于那些也想成为自由职业者的同学，你有什么建议吗？ A：对这个世界保持好奇和天真，用乐观的心态去生活；在某些人生抉择时，请多一些勇气，去做自己认为对的事情 ⋙ 阅读原文

🉑 CNCC 2023 | 小红书 · 大模型与推荐系统的创新性探索

https://www.bilibili.com/video/BV1Zz4y1P7Tx

10月26日，视频号 @小红书技术REDtech 直播了一场「大模型与推荐系统」线下论坛，群里大家反馈内容品质很高！按照惯例，视频合集随后传到了B站，👆就是上方这个链接~ 整场论坛分为5位嘉宾分享+1次圆桌讨论，时长接近4个小时。

这场论坛是第二十届中国计算机大会 (CNCC 2023) 的小红书分场，主题是深入挖掘和探讨大模型与推荐系统在技术、应用和研究方面的最新进展，特别是在大模型的加持下，推荐系统将迎来哪些新的机遇，又将面临哪些挑战。

大模型一跃成为时代的新宠，展现出强大的通用性和泛化能力，为 AI 技术的应用进一步打开了想象空间。与此同时，推荐系统作为大规模机器学习算法应用较为成熟的方向之一，如何与大模型结合具有重要的理论和实践价值。

1. 小红书推荐系统创新性探索 | 小红书技术副总裁风笛

2. 大模型时代推荐系统的挑战与机会 | > 清华大学计算机科学与技术系教授张敏

3. 大模型推荐：挑战、进展与未来 | 中国科学技术大学教授何向南

4. 大语言模型在推荐系统中的应用 | 中国人民大学高瓴人工智能学院教授赵鑫

5. 推荐系统如何从大语言模型中取长补短：从应用视角出发 | 华为诺亚方舟推荐与搜索实验室主任唐睿明

6. 大模型赋能推荐系统：机遇和挑战 | 圆桌讨论 ⋙ 文字简单介绍版本

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