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OpenSource Daily # 2024.6.11省流概览

01 苹果宣布 Apple Intelligence

02 Xcode 16 引入 AI 编程助手 Swift Assist

03 WWDC24上的Swift：迁移至新 GitHub 组织、介绍 Swift 6

04 macOS 15.0 支持 M3 芯片上的嵌套虚拟化

05 很多人并未理解 Apple Intelligence 的技术架构

06 马斯克禁用苹果？嫉妒心已经溢出屏幕

07 SUN 是它的那个时代最成功的雅皮士公司

08 阿里的 Java 和前端程序员都跑去干嘛了呢？

09 中国 AI 发展寄望互联网大厂？且慢！

10 不同开源基座大模型对比及领域落地的选型考虑 Qwen LLaMa 等

今日要闻

苹果宣布 Apple Intelligence

Apple Intelligence 与 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia 深度集成。它利用 Apple 芯片的强大功能来理解和创建语言和图像、跨应用程序采取行动以及从个人背景中汲取经验来简化和加速日常任务。借助私有云计算，Apple 为 AI 隐私树立了新标准，能够在设备处理和在专用 Apple 芯片服务器上运行的更大规模的基于服务器的模型之间灵活调整和扩展计算能力。

首款配备骁龙 X Elite 处理器的 Linux 笔记本

德国 Linux 硬件供应商 TUXEDO Computers 宣布正在开发一款配备高通骁龙 X Elite 处理器(Snapdragon X Elite SoC) 的 ARM 笔记本电脑，内部将该项目暂定命名为 "Drako"。

公开消息显示，这款笔记本的原型机上周在台湾的 Computex 上展出，采用 12 核 X Elite、2560 x 1600 14 英寸显示屏（16:10 IPS 面板、峰值亮度为 400 尼特）、铝合金机身、32GB LPDDR5x、一个 PCIe Gen4 NVMe SSD。

Xcode 16 引入 AI 编程助手 Swift Assist

苹果在 WWDC24 上宣布了全新的 Xcode 16，以及 AI 编程助手 Swift Assist，并表示在 Xcode 16 的支持下，开发者可以在开发过程中节省时间，并通过 Swift Assist 和预测性代码补齐等功能完成更多工作。

Swift Assist 可无缝衔接 Xcode，并识别最新的软件开发包（SDK）和 Swift 语言功能，持续为开发者提供最新的、可完美融入项目的代码功能。有了 Swift Assist，开发者只需一次请求即可完成探索新框架和试验新想法之类的任务。

Xcode 的全新预测性代码补齐引擎使用了专为 Swift 和 Apple SDK 训练的独特模型，可为开发者提供编码建议。

WWDC24 上的 Swift：Swift 6、迁移至新 GitHub 组织、诞生 10 周年

苹果在 WWDC24 上特别介绍了将于今年发布的全新版本 Swift 6。Swift 6 推出新功能，旨在助力开发者提高生产力和代码清晰度。在多核架构让设备变得更强大的同时，Swift 也不断推出新功能，使得并发编程更简单易行。

▲ Swift 6 新的语言模式，旨在助力开发者提高生产力和代码清晰度。

WWDC24 标志着 Swift 问世 10 周年。在接下来的发展中，一个专注于 Swift 的全新 GitHub 组织将能托管一系列对 Swift 生态系统至关重要的项目，包括 Swift 编译器、Foundation 以及其他关键的资料库。

▲ 全新的 Swift GitHub 组织，将托管一系列对 Swift 生态系统至关重要的项目，包括 Swift 编译器、Foundation 以及其他关键的资料库。

macOS 15.0 支持 M3 芯片上的嵌套虚拟化

macOS 虚拟化框架的开发者文档显示，macOS 15.0 将支持 M3 芯片上的嵌套虚拟化 (Nested Virtualization)。该功能适用于配备 M3 芯片及更高版本的 Mac。

很多人并未理解 Apple Intelligence 的技术架构

- 微博李楠或kkk

马斯克禁用苹果？嫉妒心已经溢出屏幕

现在苹果和 OpenAI 开始深度合作，马斯克看了那叫一个酸、那叫一个后悔，于是开始威胁员工不得使用苹果手机。这次的理由是说苹果的数据不安全。马斯克碰瓷 OpenAI 失败之后就开始碰瓷苹果，而且居然试图干预员工的消费和生活选择，马斯克这个人骨子里就是个心胸极为狭窄的独裁者，现在的他已经成为特斯拉的负资产。

- 微博独立屋

不同开源基座大模型对比及领域落地的选型考虑 Qwen LLaMa 等

Key Takeaways：

1、从数据、Tokenizer、模型架构对比不同 qwen、deepseek、llama、yi 等模型

2、尝试思考存在哪些开源大模型选型因素供读者参考

选择合适的基座大模型绝非易事，它需要综合考量众多因素。但在深入理解各种模型及其特点后，每一位选择者都能够找到最适合自己的那把钥匙。希望本文能帮你更加了解不同的大模型，为您在选型之路上提供指引，让每一次的决策都成为成功的铺路石。

- 微信NetRookie

SUN 是它的那个时代最成功的雅皮士公司

比这些技术传奇重要的多的，是这一代雅皮士的反叛精神，是 70 年代到 80 年代的流行文化注入的，包括沃兹和乔布斯的苹果，包括列侬和披头士的苹果。

他们共同的特征是有一个新的范式，请注意我说的是范式而不是产品或者技术。范式指的是一种新的做事的方式，比如 do music，把架子鼓搬上舞台，用变调吉他演奏，去体育馆开演唱会，去拍 MTV，象 Bruce Sprinsteen 那样沙哑，象 Freddie Mercury 那样炽热，去表达你自己，去藐视古板的老家伙，去过他们没有体验过的生活。

这也是这一代技术精英们的故事，Alan Kay 的 GUI（Kay 是爵士乐手），Joy 的 tcp/ip，Woz 和 Jobs 的苹果 II，BASIC，吃豆子，到 Macintosh 1984，Carmack 和他的重返德军总部，当然我们不能忘了 GNU 的 rms，虽然他的工作不是流行文化里可以理解的，但如果要在技术传奇里选出一个格瓦拉，那肯定是非他莫属。

- 微博有个梨GPT

苹果拉 ChatGPT「下水」

当每年一度的 WWDC 如期而至，苹果在 AI 上的布局，终于揭开了它神秘的面纱。然而，同外界所期待的苹果发布自身的 AI 大模型不同，它将自身在 AI 上的布局，定义为了一种智能套件。简单地说，苹果更多地将 AI 看成是一种工具，并以此来促进自身生态的发展和繁荣。

从这样一个角度来看，苹果找到了 AI 上的「第三条道路」，拉 ChatGPT 下水，便是明证。这对于 AI 的发展，不得不说是一种重新定义。当苹果投身其中，有关 AI 的角色和定义，正在开始变得清晰而明确。以此为开端，AI，或许将会真正从实验室，走入到寻常百姓家。

由此看来，苹果，不失为一个 AI 新时代的布道者。

-孟永辉

阿里的 Java 和前端程序员都跑去干嘛了呢？

记得前些年经常能看到阿里的 Java 和前端程序员做各种分享参加各种大会，这些年好像一夜之间销声匿迹了，他们都跑去干嘛了呢？

- 微博2gua

媒体观察

苹果 AI 一夜颠覆所有，Siri 史诗级进化，

内挂 ChatGPT-4o，奥特曼来了，马斯克怒了

今天，苹果构建了一个全新 AI 帝国 —— 个人化智能系统 Apple Intelligence 诞生，智能助手 Siri 迎来诞生 13 年以来的史诗级进化，打通苹果全家桶系统。

毫无疑问，苹果 Apple Intelligence 的发布，标志着苹果 AI 的一次 “全面进化”，Siri 助手的升级、各类重磅 AI 能力在苹果生态全家桶中的打通、应用，苹果系统级的 AI 能力构建，都给行业树立了一个新的 AI 体验标准。

当然，客观来看，相似的 AI 功能在安卓、Windows 阵营中我们也已经见过不少了，苹果可以说是后来居上，在功能丰富度、体验完善成度上更有优势，微软、谷歌以及国内众多安卓手机厂商将如何接招，值得期待。

- 智东西

苹果 AI 的 13 年历程：世上最好的公司是如何失手的？

苹果依然是世界上最好的公司之一，但它已经不是人工智能的世界领军者了。在让 Siri 成为搜索引擎还是智能管家这件事儿上，苹果最终还是选择了后者，但却是在 OpenAI 的帮助下。

这些年，Siri 的处境一直很尴尬，技术基本上停滞不前，甚至呆板的回应还成了某种笑柄，以至于在美国脱口秀里，它被调侃为 “老年人智能扬声器”。

-知危

WWDC24 没有王炸，AI 正在动摇苹果根基

在 ChatGPT-3.5 发布近两年、AI 席卷全球后，苹果成为了最后一家推出生成式 AI（Generative AI）的科技巨头。这是近二十年来，苹果唯一一次在自己本应该擅长的重要领域，被对手远远甩在身后。

发布会上，“苹果智能” 压轴登场，也占据了最长的发布时间，但苹果并没有给它冠上 “one more thing” 的名号。这种矛盾显示出苹果对 AI 的暧昧态度。

-太评视野

大模型军备竞赛远未结束，但已注定成为少数人的游戏

现在，AI 不仅能帮助人们进行艺术创作，造出数字分身，还能帮助人们一键完成曾经的繁琐工作。人们已经从对技术的好奇与观望，转为思考如何让大模型落地并产生真正的价值。

当我们将 AI 视为工具而不是人类的替代品的时候，一种 AI 与人类新的共处方式也就出现了。

-中欧商业评论

大模型迭代加速终端演进，有什么新挑战？

虽然对于不少硬件来说，AI 技术早在多年前已渗透到日常功能中，但真正有望带来颠覆性改变还是 AI 大模型的到来和落地应用。

-21 世纪经济报道

GPT-4 搞不定的图推理，港科大 7B 模型搞定？

大模型执行图推理任务，我们是希望大模型仅仅给出结果，还是在给出准确答案的同时，输出详细的推理过程？

-量子位

点燃中国大模型价格战！“量化巨头” 如何成为 “AI 界的拼多多”

DeepSeek-V2 的推出迅速引起了业界的广泛关注，这一 AI 模型不仅能够回答问题、编写代码和进行推理，其成本也显著低于竞争对手，每百万输出 Tokens 仅需约 2 元人民币。

这一价格优势引发了中国 AI 大模型 “价格战”，字节、阿里和百度纷纷降低了其 AI 服务的价格，同时也凸显出中国 AI 市场竞争的激烈程度。

-硬AI

中国 AI 发展寄望互联网大厂？且慢！

BAT 正在拉大差距，AI 是决定它们命运的最大变量。AI 对于 BAT 而言究竟是东山再起的曙光，还是日落西山的挣扎？互联网大厂究竟能否扛得起中国 AI 发展的大旗？

-中国电子报

今日推荐

开源项目

poloclub/wizmap

https://github.com/poloclub/wizmap

WizMap 是一个交互式可视化大型 embedding 解释和查找工具，并且直接在浏览器中使用。

每日一博

前端生成海报图技术选型与问题解决

本篇文章主要聚焦海报图分享这个形式，探讨纯前端在 H5 & 小程序内，合成海报到下载到本地、分享至社交平台整个流程中可能遇到的问题，以及如何解决。

https://my.oschina.net/vivotech/blog/11206663

开源之声

用户观点

Linus 眼中 “很烂” 的 C++ 击败了 C 语言

• 观点 1：php 上升了，我就说 php 是世界上最好的语言吧
• 观点 2：林神眼里很烂的东西是因为它在林神眼里很烂而不是它排第几它击败了谁
• 观点 3：那又怎么样？在我心中 Vim 最好用！
• 观点 4：你很有幽默感
• 观点 5：tiobe 排名只能说是热度排名，好的热度坏的热度都是热度
• 观点 6：十年前谁又能想到，很好的 Java 排第四，很烂的 Python 排第一。
• 观点 7：烂吗？简单就是普及的第一要素。有了 py，我一个学大数据的人可以做自己喜欢的单片机，也能自己写一点 web 和数据库。
• 观点 8：C++ 烂不烂我不知道，但是难不难，嗯？
• 观点 9：C++ 的理论体系本就错综复杂，不同第三方库、程序员的编码规范又差异巨大，且专业性极强。都掌握 C++ 语法，是不同 C++ 程序员唯一的共同点。
• 观点 10：不可否认的是 c 艹本身就是一门垃圾语言，哪怕他的热度高
• 观点 11：C++ 肯定比 C 强大和好用，但是也容易比 C 滥用，所以个人项目我会选择 C++，高性能的多人项目选择 C，对性能没有要求的选择其他高级语言
• 观点 12：居然有 Scratch
• 观点 13：C# 排名第四，可国内用的不多！！！
• 观点 14：多呀，国内 C# 多在游戏开发上
• 观点 15：C 基棧搞定了，C++ 確實沒啥值得搞的，無非就是在語言層面進行的封裝、包裝、拆扦而已
• 观点 16：汇编也可以都搞定，C++ 提供的 zero cost abstraction 还是很有用的，只不过太多人滥用了 class/virtual（其实是 Java 的锅，这些人大都是 Java 转的 C++）
• 观点 17：赞同。就比如 C++ 的泛型和函数重载，只用 C 不用这些特性当然也能写程序，但是那就太麻烦了。
• 观点 18：并不是 c++ 热度上去了，事实上 c++ 热度少了 1 个点，只是 c 减少的很多，少了 3 个点。所以，linus 说的没啥问题
• 观点 19：fartran 是不是给钱了，都没听过，进前十了
• 观点 20：孤陋寡闻了吧，这玩意历史悠久了，科学计算用的，性能很高

程序员梗图

END

References

https://mp.weixin.qq.com/s/vPv3d0OpAemGavyq_tiJDg

https://www.oschina.net/news/296716/macos-15-nested-virtualization

https://www.oschina.net/news/296665/apple-intelligence

https://mp.weixin.qq.com/s/vFOZk5DeerV3GeBobp8aCQ

https://www.oschina.net/news/296698/wwdc24-swiftlang-github

https://weibo.com/1645215240/Oiv5zA14t

https://weibo.com/6417804883/OitiUb9u4

https://mp.weixin.qq.com/s/_uALF2GU3VyGrto77TOB5Q

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1801533511778086655&wfr=spider&for=pc

https://weibo.com/1655747731/OhsSovhWp

https://weibo.com/1609119537/OhB5ZaOPW?pagetype=profilefeed

https://mp.weixin.qq.com/s/AVPjzv2BbYGpl-YXRXfSgQ

https://36kr.com/p/2814555953088774

https://k.sina.com.cn/article_1863292633_6f0f96d9019014vgq.html

https://awtmt.com/articles/3716943

https://ishare.ifeng.com/c/s/8aKOF3faa2O

https://i.ifeng.com/c/8aGiZB7VCFU

https://new.qq.com/rain/a/20240611A03MS800

https://www.pconline.com.cn/focus/1753/17536348.html

https://my.oschina.net/vivotech/blog/11206663

https://github.com/poloclub/wizmap

https://mp.weixin.qq.com/s/S5qMQKXAZhnF3dhawSxmsA

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