技术周刊 118:Signals 提案进入 Stage 1 阶段、3 月 Web 平台更新、Nuxt 展望未来、Q1 全球 AGI 融资盘点

大家好,我是童欧巴,欢迎来到第 118 期技术周刊。

前端资讯

Signals 提案进入 Stage 1 阶段

框架作者们已经与 TC39 合作,争取打合出一份 Signals 提案,目标是将其变成 JavaScript 语言的一部分。如果能落地,前端框架的响应式实现将变得非常简单。

3 月 Web 平台更新

2024 年 3 月,Firefox 124、Safari 17.4 和 Chrome 123 成为稳定版本。

Gulp v5

历经 4 年,Gulp v5 发布,流库切换到 streamx 、减少不再维护的依赖项、流默认使用 UTF-8 编码、统一通配符库 anymatch。

Rspack v0.6

内置支持 mini-css-extract-plugin、默认启用新的摇树功能。

ESLint v9.0.0

默认启用 Flat config,大量规则更新。

zx v8.0

在 zx 版本 8.0.0 中,使用 esbuild 和 dts-bundle-generator 构建 js 包和 typings,zx 包体积小了约 20 倍。

Deno 1.42

Deno v1.42 提供了更强大的依赖管理功能,包括 deno publish 和 deno add 子命令,可以从 JSR 和 npm 发布和安装模块。此外,此版本还提供了改进的 Node/npm 兼容性、几项 LSP 改进、更快的启动时间(以及其他性能优势)等功能。

Bun 1.1

Bun 1.1 支持 Windows,在 Windows 上,Bun 通过测试套件的 98%,这意味着从运行时、测试运行器、包管理器、捆绑器等所有功能在 Windows 上都可以正常工作。

Nuxt 展望未来

Nuxt 团队展望 2024 年的方向,将继续适应生态系统的变化,扩展好的 DX,并改进 Nuxt。他们计划采用 push-based 方法更新现有项目,并推动 Nuxt Content 的发展。此外,他们希望 Nuxt 继续成为一个独立、社区驱动的框架,并增强其可持续性。

AI 资讯

Q1 全球 AGI 融资盘点

站在商业维度考虑,Scaling Law 的必备条件包括算力、算法、数据、低成本资金,其中低成本资金往往最容易被忽略。获客成本红利褪去,这个阶段往往明星创业者和大厂更有优势。另外,做出产品 PMF 还要考虑当地经济基础,这决定了用户的付费能力。

Dify 发布 AI Workflow

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务(Backend as Service)和 LLMOps 的理念。所谓 AI Workflow 是按应用情景划分为两种类型:Chatflow:面向对话类情景、Workflow:面向自动化和批处理情景。

2024 MAD(ML,AI & Data)全景图

全景图可交互,点击卡片可看到标签分类和官网地址。

Sam Altman 和著名的苹果设计师 Jony Ive 正在推动他们联合的人工智能硬件初创公司

即将推出的设备将不同于传统智能手机,主打直观的语音交互功能,减少对屏幕的依赖。这一举措若获得成功,可能会提升 OpenAI 在搭载语音助手的 AI 设备竞争中的地位。

从头开始构建 OpenAI 背后关键技术 RLHF

首次公开复制了 OpenAI 基于人类反馈的强化学习(RLHF)的规模化效果,从头开始构建了一条 RLHF 处理流程,详细列出了 20 多项关键的实现细节,并在复制过程中分享了一些核心见解。通过 RLHF 训练的 Pythia 模型,在响应质量上随模型规模的增大而实现了显著的提升,尤其是 2.8B 和 6.9B 模型,在性能上超越了 OpenAI 公布的 1.3B 模型 checkpoint。为了促进后续研究并加快领域进展,将这些训练好的模型 checkpoint 和代码公开发布。

Gemini 1.5 Pro

Gemini 1.5 Pro 是目前全球最长上下文处理模型,一百万 tokens,相当于大约 70 万个单词(《战争与和平》不过 60 万字)或大约 30,000 行代码。比 Kimi 的上下文高出一个数量级。

OpenAI GPT4-Turbo 正式版

自带视觉能力,无需使用 4v 接口,具有 128k 上下文,Vision 请求现在也可以使用 JSON mode 和 function calling。其训练数据截止至 2023 年 12 月,价格方面和之前的 GPT-4-Turbo 保持一致。

Mistral 8x22b

依旧保持调性,一条磁力链接掀起 AI 社区热浪,281.24 GB 文件中,全新 8x22b MOE 模型。共有 56 层,48 个注意力头,8 名专家,2 名活跃专家,上下文长度为 65k。

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