[开源日报 | Fedora 项目负责人将离任；微软发布 Phi-4；“NVIDIA 对中国市场断供” 不实；日常 AI 辅助编程的模型搭配；VSCode 1.96 发布]
# 2024.12.13
今日要闻
Fedora 项目负责人 Matthew Miller 即将离任
Fedora 项目负责人 Matthew Miller 称他担任这一职位超过了十年时间，是时候换一个新人接替他继续推动项目前进。
他表示，项目状况良好，有很高的社区参与度，有赞助商的强有力支持，在 Linux 世界备受欢迎，知名度高涨。但要推动项目向更广阔的方向前进，需要一位有新能量和新观念的人。预计明年发布 Fedora Linux 42 时将宣布新负责人人选。
Matthew Miller 还指出，Red Hat 对 Fedora 的支持比以往任何时候都更加强力，他计划帮助它进一步发展，因此他将担任 Red Hat 的 Community Linux Engineering 的一个全职管理职位，Fedora 项目仍然是其日常工作的一部分，他不会离开 Fedora 项目。
微软发布 Phi-4：140 亿参数的顶级小型语言模型
微软今天宣布推出 14B 参数 “最先进” 小型语言模型（SLM）Phi-4。除了传统的语言处理外，它还擅长数学等领域的复杂推理。Phi-4 是 Phi 系列小型语言模型的最新成员，官方表示其展示了微软继续探索 SLM 边界的可能性。
微软表示，得益于多方面的技术进步，包括采用高质量的合成数据集、精心挑选的高质量有机数据，以及训练后的创新，Phi-4 在数学推理方面超越了同类和更大规模的模型。
QEMU 9.2 发布，性能更强
QEMU 9.2 已发布，这一版本以其对 RISC-V、ARM 和图形性能的多项改进为核心。主要变化如下：
- 增强的 RISC-V 支持
- 先进的 ARM 支持
- 引入 Nitro Enclave 模拟
- Vulkan 增强图形支持
- 新的机器类型和网络支持
Visual Studio Code 1.96 发布
谷歌明年 1 月可能启动新一轮裁员
根据职场匿名论坛 Team Blind 上最新流传的热议帖子，谷歌员工担忧公司将于明年 1 月启动新一轮裁员。帖子称谷歌提高了裁员标准，即便工程师整体生产力有所提升，但依然会按照比例，裁掉绩效不佳的员工。
匿名帖子爆料，谷歌将绩效考核 “低分桶”（lower buckets）员工的裁员比例从 8% 提升至 10%。这里的 “buckets” 应该指的是绩效较低的员工。
与此同时，谷歌母公司 Alphabet 的股价表现不及预期，也加剧了员工的担忧。
微软计划让 iPhone 和 Windows PC 之间更好地共享文件
微软于 12 月 12 日宣布，将在手机连接应用（“Phone Link”）中推出一项新功能，使用户可以像 Apple 的 AirDrop 一样，在 iPhone 和 PC 之间轻松共享文件。
配对 iPhone 和新版手机连接应用后，当用户在 Windows 系统上点击共享文件时，菜单中会显示已连接的 iPhone。若需通过 iPhone 共享文件，只需点击分享图标，选择「连接至 Windows」，然后选定要分享的 Windows 电脑设备即可。
英伟达中国称 “NVIDIA 对中国市场断供” 是不实传闻
2024 年 12 月 9 日，中国国家市场监管总局宣布，因英伟达涉嫌违反《中华人民共和国反垄断法》及相关反垄断审查决定，依法对英伟达开展立案调查。
消息一出，英伟达股价应声下跌，市值一夜之间蒸发了 6400 亿元。这一事件不仅让英伟达股价暴跌，也引发了全球投资者的广泛关注。
据了解，英伟达在 2020 年收购迈络思的时候为了不触发反垄断，向各经济体（中美欧）监管部门做了申请。中国的回复是 “有条件批准” ，其中条件包括 “依据公平、合理、无歧视原则向中国市场继续供应英伟达 GPU 加速器、迈络思高速网络互联设备和相关软件、配件。” 英伟达答应了。
现在因为美国禁令，英伟达显然没办法做到这一点，因此被视为违背承诺，触发反垄断调查。
今日观察
社交观察
日常 AI 辅助编程的模型搭配
最近用 AI 辅助编程比较多，对于复杂的算法和程序设计我是这么搭配使用的：
- OpenAI o1：架构设计师、算法高手
- Cursor/Claude 3.5 Sonnet：码农
- v0/Claude 3.5 Sonnet: 网页设计制作
- Gemini：反编译、反向工程师
- 微博 宝玉 xp
a16z 50 位成员 2025 大预测
在即将到来的一年里，我预计较小的设备内 AI 模型在体量和使用量方面将占据主导地位。这一趋势将由用例以及经济、实用和隐私等考虑因素所推动。对智能手机和物联网设备等设备进行即时数据处理和推理将培养新的用户行为和对实时响应交互的期望。这种行为转变将得到包括 TensorFlow Lite 或 PyTorch Edge 等软件框架以及谷歌 Edge TPU 等定制硬件在内的不断演进基础设施的支持。
尽管大型模型可能仍能产生更多收入，但较小的模型将在引领消费者 / B2B 用户体验方面占据前列，并将显著增加其市场份额。
- 微博 高飞
本地小模型最大的场景可能是自动化配置
再谈本地小模型（类似 1B 左右大小的），最大的场景可能是自动化配置。比如买了个软路由，想配置 NAT，常规思路可能是 ：1. 防火墙放行端口，2. 获取目标机器 IP, 3. 映射，4. 测试是否连通.
要是本地小模型可以直接一句话完成，例如：我想把 NAS 的管理界面映射到路由器的 8080 端口。然后全部自动化完成。这种应该是我能想到的会产生价值的场景了。
但实际上 1B 大小的模型进行 function call 是否准确我不确定… 就更别提生成的准确性了。而且目前端设备的语音助手其实完成的也不错，比如你可以让 siri 把你全部的闹钟关掉。
- 微博 karminski - 牙医
B+ 树的的可视化
- 微博 蚁工厂
今日推荐
开源项目
vincentmli/BPFire
BPFire 基于 IPFire 2.x，一个基于 Linux 的安全坚固、多功能、先进的开源防火墙。BPFire 为普罗大众带来革命创新性的 eBPF 技术，为家庭用户或任何大小组织企业的网络安全保驾护航。
https://github.com/vincentmli/BPFire
每日一博
从 MySQL JOIN 算法角度看如何优化 SQL
在做 MySQL 的 SQL 优化时，如果只涉及到单表查询，那么大部分慢 SQL 都只需从索引上入手优化即可，通过添加合适的索引来消除全表扫描或者排序操作，执行效果，大概率能实现质的飞跃。
然而，在实际生产中，除了单表查询，更多的是多个表的联合查询，这样的查询通常是慢 SQL 的重灾区，查询速度慢，且使用服务器资源较多，如果能将这类 SQL 优化掉，那必将大大减轻数据库服务器压力。现在，咱就通过多表关联内部数据操作的角度，看看如何进行 SQL 优化。
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