WeClone项目核心功能 - 支持通过微信聊天记录微调大语言模型(LLM)，捕捉用户语言习惯和表达方式，基于LoRA框架支持0.5B-7B规模模型如ChatGLM3-6B、Qwen2.5-7B等 [12] - 模型训练需约16GB显存，满足小样本低资源场景，训练效率高 [13] - 语音克隆模块通过0.5B参数模型和5秒语音样本实现95%相似度的声音克隆，基于Tacotron或WavLM模型 [15] - 支持多平台部署至微信/QQ/Telegram等，通过AstrBot框架实现实时对话 [16] 技术实现路径 - **数据预处理**：微信CSV/SQLite转为JSON格式，清洗敏感信息并保留时间戳，提供禁用词过滤功能 [20][27] - **模型微调**：采用ChatGLM3-6B基础模型，LoRA框架减少可训练参数，支持单机/多卡分布式训练 [20][21][36] - **部署方案**：FastAPI/Flask打包模型，支持GPU/CPU混合部署，自定义参数配置 [22][37] 应用场景 - 个人助理定制：自动回复消息、处理邮件等事务 [17] - 内容创作：生成特定风格文本如推文/脚本，支持多账号运营 [17] - 数字永生：创建个人或他人的永久数字分身 [18] 安装与训练流程 - 环境依赖Python 3.9，推荐使用uv管理环境，需安装16GB显存GPU [23][24] - 数据准备需通过PyWxDump解密微信数据库，导出CSV至指定目录 [26] - 训练参数可调整batch_size/epochs等，单卡训练示例loss值3.5（2万条数据） [34][36] - 推理支持浏览器demo或API接口测试，部署需配置AstrBot服务 [37][40] 模型获取 - 优先从Hugging Face下载ChatGLM3模型，备选魔搭社区需替换modeling_chatglm.py文件 [29][32]

本月，微软宣布了一项裁员计划，涉及全球多个部门， 包括 LinkedIn、Xbox等子公司。 裁员规模约为员工总数的 3%，按照现有规模 22.8 万名员工计算，裁员人数约 6000 人。 这也是微软公司自 2023 年裁员 1 万人以来规模最大的一次。 微软表示，此次裁员旨在精简管理层并提升组织效率，计划将分阶段实施，预计在未来几个月内完成。 微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）在内部备忘录中指出，此举旨在"确保我们在关键领域持续投资，同时保持财务纪律"。 裁员释放的资源将优先用于 AI 研发和基础设施，例如在全球建立 AI 创新中心。 本次裁员为以后的 AI 投资扫清了道路～ 对我们开发人员熟知的当属 GitHub Copilot。 近年来，微软加大对人工智能（AI）和云计算（Azure）的投入。 2025 财年计划在数据中心建设上投入约 800 亿美元，以支持 AI 服务需求，AI 云业务增速远超预期，而传统云服务增长放缓。 按最新的数据，GitHub Copilot 的用户规模已突破1500万，较去年增长4倍。微软首席执行官纳德拉表示，GitHub Copilot 已从"编程助手 ...

AI编程工具市场动态 - Cursor作为知名AI编程工具，继承VS Code功能并增强AI辅助能力，但近期被微软限制使用官方C/C++/C扩展程序 [1] - Cursor订阅定价为每月20美元，年费达千元级别 [2] - Cursor近期完成9亿美元融资，估值飙升至90亿美元，同期OpenAI以30亿美元收购竞品Windsurf [3] 开源替代品Void的核心优势 - 基于VS Code开发，提供类似Cursor的智能功能，同时强调数据隐私和用户自主权 [5][6][8] - GitHub获18k+星标，支持Windows/macOS系统，兼容VS Code扩展市场 [11][17] - 提供四大AI功能：Tab自动补全、Ctrl+K内联编辑、Ctrl+L AI对话、灵活连接本地/云端LLM模型 [11][12][13][14] Void的技术实现特点 - 本地模型支持：通过Ollama工具运行Llama3 1等模型，最低需5GB内存，小模型仅需1 5B参数 [20] - 第三方API集成：支持Anthropic、OpenAI、Gemini、DeepSeek等主流模型，可自定义配置 [22][23][24][25][26][27] - 模型库覆盖广泛：包含Claude 3系列、GPT-4 1、Gemini 2 5、Grok-2等28种模型选项 [28][29] 实际应用案例 - 使用DeepSeek模型开发随机数生成工具，实现响应式设计、输入验证、动画效果等特性 [30][31][32][33] - 工具支持HTML/CSS开发，可扩展历史记录功能，提供完整使用说明文档 [34][35] - 演示Tailwind CSS集成能力，展示前端界面快速构建效果 [38]

Python市场份额与增长 - Python在2025年5月TIOBE榜单中市场份额达25.35%，单月增长2.2%，创历史新高[1] - 与第二名C++的差距扩大至15%以上，呈现碾压式优势[3] - 历史排名仅次于2001年6月和10月的Java（当时统计语言较少）[1] 编程语言排名变化 - 2025年5月前十名：Python、C++、C、Java、C、JavaScript、Go、Visual Basic、Delphi/Object Pascal、SQL[24][25] - C++排名从2024年5月的第3升至第2，C从第2降至第3[25] - Go从第8升至第7，Visual Basic从第7降至第8[25] - R语言排名大幅上升，从第24升至第12[28] Python的优劣势分析 **优势** - 简洁易学的语法降低学习门槛，适合跨行业从业者[11] - 强大的生态系统（NumPy、Pandas、TensorFlow等）支撑数据科学和AI领域[12][13] - 应用广泛：数据分析（50%）、Web开发（49%）、DevOps（35%）、机器学习（31%）[16][22] **劣势** - 解释型语言性能较差，10亿次嵌套循环测试表现最差[6][10] - 运行时错误多，不适合安全关键系统（如航天控制）[4][5] 行业应用趋势 - 数据科学和AI崛起推动Python成为必学语言[13] - 主要应用领域包括Web开发（Django/Flask）、数据分析（Pandas）、AI（TensorFlow）、自动化脚本[22] - 教育用途占比28%，显示其作为入门语言的地位[16] 技术实现细节 - 性能测试基于M3 MacBook Pro（16GB RAM）的hyperfine工具[9] - 官网提供在线交互式解释器，支持无需安装的学习体验[18][20]

AI技术对程序员职业的影响 - 阿里云核心业务已全部接入Agent体系 [1] - 字节跳动30%后端岗位要求具备大模型开发能力 [1] - 腾讯、京东、百度开放的技术岗招聘中80%与AI相关 [1] - 传统CRUD开发模式正被AI原生应用取代 [1] - AI相关技术岗薪资逆势上涨150%，大厂年薪达70-100W [1] 行业技术转型趋势 - 制造、医疗、金融等行业加速AI应用落地 [1] - 企业更看重能用大模型技术重构业务流的技术人才 [1] - 未来1年“有AI项目开发经验”或成简历投递门槛 [1] - 传统开发框架和大数据工具不再是就业金钥匙 [1] AI大模型技术应用场景 - RAG技术优化知识库检索，无需重新训练大模型 [8] - Function Call增强大模型处理复杂任务的能力 [8] - Agent技术是特定场景AI解决方案的关键，如智能客服 [8] 大模型技术学习与职业发展 - 课程覆盖Transformer架构核心原理及Fine-tuning技术 [3] - 解析金融行业“支小助”和知乎直答等技术架构 [15] - 提供大厂内推机会，简历直达面试官 [17][19] - 完课赠送大模型应用案例集和AI商业落地白皮书 [15][19] 课程内容与优势 - 2天直播课包含大模型职业前景、技术架构及实战案例 [3][7] - 5小时掌握Agent、RAG等核心技术 [8] - 已服务20000+学员，部分学员获得高薪offer [10][19] - 课程限100人，24小时后关闭通道 [6][13]

鸿蒙电脑发布 - 华为将于5月19日全球发布首款搭载HarmonyOS 5的鸿蒙电脑，标志着终端全面进入鸿蒙时代 [1] - 受制裁影响，华为未来可能不再推出搭载Windows系统的笔记本电脑，转向使用自家鸿蒙操作系统 [1] 商标布局 - 华为已申请多个"鸿蒙电脑"相关图形商标，涵盖科学仪器、广告销售、设计研究等类别 [3] 技术特性 - HarmonyOS 5采用鸿蒙内核，从底层重构操作系统，实现AI能力与硬件、系统、应用的深度融合 [5] - 通过分布式软总线技术支持跨设备算力动态调用，文件系统采用EROFS高性能压缩技术，随机读取性能提升300% [8] - 取消传统C/D盘分区设计 [8] AI功能 - 将AI深度融入系统底层，小艺智能助理升级为"超级助手"，支持语音生成PPT、会议纪要自动总结、跨设备控制等场景 [21] - 支持表格文字提取及翻译功能 [23][24] - 支持AI语音对话 [26] 生态建设 - 鸿蒙电脑应用已覆盖多个领域，头部150个应用已全部启动开发，融合生态应用已完成适配300+ [29] - 已支持超过1000款外设，预计到年底将支持超过2000个应用 [29] - 完整生态建立仍需较长时间，需开发更多专业软件如Adobe全家桶、JetBrains等工业基础软件 [32] 用户体验 - 支持个性化桌面定制，用户可自定义图标、卡片大小、状态栏和任务栏样式 [14] - 手势操作流畅 [17][18] - AI智能预加载功能使应用打开速度极快 [9]

JackCui . 一名热爱技术的算法工程师。分享技术，乐享生活：技术、快乐、财富。 今天我们来聊聊最近舆论火热的"辅助驾驶"。 小米汽车最近悄悄进行了一项意味深长的改动——将原先宣传中的"智驾"功能，正式更名为"辅助驾 驶"。 与此同时，创始人雷军在小米之家的职务也发生调整：由"执行董事"变为"董事"。一时间，"小米智 驾改名""雷军降职"等话题迅速登上热搜。 这一次，小米到底在"怕"什么？这项改名背后，又暗藏着怎样的技术壁垒和行业困境？ 以下文章来源于JackCui ，作者JackCui 乍一看只是文案更新，实则我认为是一场对外宣传的态度转变。 广大细心的网友也可能会联想到，这次改名是否跟之前3月底铜陵高速事故着紧密的联系。那次事件 让大家意识到一个问题：原来我们以为的"智能驾驶"，离真正的"自动驾驶"还有很大差距。 网络舆论：有人调侃，有人理解 对于这次改名，网友们也是议论纷纷： 总的来说，舆论可以分成两大阵营： 其实，小米这次并不是一个人"低调下来"。整个行业都在被监管收紧，特别是在宣传上。 这就要说到今年4月16日，相关部门召开的那场会议："智能网联汽车产品准入及软件在线升级管理 工作推进会"。 简 ...

我总觉得咱们干开发的用不上名片，干我们这行的不就靠技术说话，谁还看那张纸片儿？ 近期看到一组 ChatGPT 生成的程序员名片，感觉还挺有意思，内行一看就是干开发的，拿出去交际用，也不知道行不行～ 提示词一 特写镜头：一只手正拿着一张设计成 VS Code 中 JSON 文件外观的名片。名片上的代码以真实的 JSON 语法高亮格式呈现。窗口界面包含典型的 工具栏图标和标题栏，标题显示为 Business Card.json ，整体风格与 VS Code 界面完全一致。背景略微虚化，突出展示名片内容。 名片上的 JSON 代码如下所示： { "name": "Jamez Bondos", "title": "Your Title", "email": "your@email.com", "link": "yourwebsite" } 我自己跑去试了下，中文支持貌似还不够完美，不过感觉很高端了： {file format}: JSON, XML, YAML 去掉手，再去掉中文试试效果好像更好，感觉可以去印几张出来，虽然没客户： 提示词二 看看其他网友的名片分享： Umesh Create business car ...

程序员用代码模拟新生儿出生证明 Python版本 - 使用`datetime`模块精确记录出生时间到毫秒级，体现仪式感 [1][3] - 通过`NewbornBaby`类封装婴儿属性和欢迎方法，输出标准化欢迎语 [3] Java版本 - 严格遵循OOP原则，自动生成`getter`方法，代码量显著增加 [5] - 实例化对象后调用`welcome_to_the_world`方法输出欢迎信息 [3] JavaScript版本 - 采用对象字面量定义婴儿属性，性别通过`Math.random()`随机生成 [6] - 体重采用基础值3.5叠加随机数实现玄学计算 [6] - 欢迎方法使用箭头函数输出非标准提示"哇~" [6] C++版本 - 在栈上分配对象内存，构造函数初始化出生时间戳和生理指标 [8] - 私有属性包含`time_t`类型时间戳和标准化体重(3.9kg)、身高(50cm)数据 [8] Go版本 - 结构体字段严格对齐，包含`time.Time`类型时间戳和浮点型体重数据 [10] - 方法接收者为指针类型，调用时输出格式化欢迎语 [10] PHP版本 - 使用数组存储婴儿信息，包含日期格式化字符串和匿名函数 [10] - 直接通过数组键调用匿名函数输出"哇～哇～哇～" [10] Bash版本 - 通过shell脚本定义函数和变量，调用`date`命令获取格式化时间 [13] - 生理指标采用硬编码数值，函数输出标准化欢迎语 [13] HTML/CSS版本 - 采用JSON格式定义婴儿属性，包含未来时间戳(3000年)和颜色特征 [15] - 建议通过`@keyframes`实现动态效果，体现前端特性 [15] C版本 - 使用`var`声明匿名类型，包含当前时间和默认生理数据(4.2kg/52cm) [15] - 采用中文变量命名"我儿"，体现非典型编码风格 [15]

漏洞发现与验证 - 海外博主发现iPhone漏洞并获苹果17,500美元赏金 该漏洞仅需一行代码即可触发[1] - 漏洞涉及Darwin通知API 该API无需特殊权限且不验证发送方 允许任意应用伪装系统组件发送破坏性通知[5] - 技术背景：Darwin通知是CoreOS底层通信工具 仅支持UInt64状态值 相比NSNotificationCenter和NSDistributedNotificationCenter更基础[7] 漏洞技术细节 - 三大致命缺陷：零权限要求 无发送方验证 系统关键功能依赖该API（如锁屏 恢复模式）[7][8] - 概念验证工具EvilNotify通过发送"com.apple.MobileSync.BackupAgent.RestoreStarted"通知 强制设备进入恢复状态并最终重启[12] - 终极攻击工具VeryEvilNotify利用小组件扩展特性 实现设备重启后自动触发攻击 形成"恢复→崩溃→重启"死循环[14][18] 攻击效果与机制 - 攻击效果包括：禁用全局手势 强制使用蜂窝数据 锁定屏幕 模拟丢失模式 最严重可触发恢复模式使设备变砖[14] - 核心机制：小组件扩展在设备启动时优先运行 通过故意崩溃迫使系统频繁重载扩展 实现后台持久化攻击[15][17] - 最终导致设备无限重启循环 仅能通过抹除数据恢复 若恶意应用包含在备份中可能形成永久性拒绝服务攻击[22] 修复方案与时间线 - 修复措施：敏感Darwin通知需受限权限 发送方需持有特定前缀权限（如com.apple.private.darwin-notification.restrict-post）[31] - 修复时间线：2024年6月提交报告 2025年3月分配CVE-2025-24091 最终在iOS 18.3中修复[27] - 修复覆盖：首批适配backupd等关键进程 iOS 18.3阻断所有PoC攻击路径 从根本上杜绝沙盒应用滥用[31]