Find N3入網(wǎng)：最高支持16+1TB
OPPO將于近期登場的Find N3折疊屏目前已經(jīng)正式入網(wǎng)，型號為PHN110。本次Find N3在外觀方面相比前兩代有很大的變化，不再是小號的橫向折疊屏，而是跟別的廠商一樣采用了較為常見的
大家好，我是煎魚。
在這個月的月初，Go 官方公布了 1 月、2 月做的 Go 開發(fā)者調(diào)查結(jié)果。本次調(diào)查的主要關(guān)注點(diǎn)是：開發(fā)人員如何開始將 Go（或其他語言）用于 AI（人工智能）相關(guān)場景。以及正在學(xué)習(xí) Go 或希望擴(kuò)展 Go 技能的開發(fā)人員面臨的特殊挑戰(zhàn)有哪些。
老樣子，我會摘取其中我認(rèn)為有了解意義的 TOP3 分享給大家。
在本輪調(diào)查中，我們引入了封閉式問題，提供了往年最常見的回答作為選擇。在形式上，我們會隨機(jī)向受訪者展示開放式或封閉式問題。
在封閉式問題中，選擇最多的是：
1、學(xué)習(xí)如何有效地編寫 Go（15%）。
2、處理錯誤處理的冗長（13%）。
封閉式問題
有趣的是，13% 的受訪者表示他們在使用 Go 時沒有遇到任何困難的挑戰(zhàn)。
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這與我們在開放式問題中看到的情況一致：
1、11% 的受訪者在回答中提到學(xué)習(xí) Go、學(xué)習(xí)最佳實踐或文檔問題是他們面臨的最大挑戰(zhàn)。
2、另有 11% 的受訪者提到了錯誤處理問題。
在使用生成式人工智能（GenAI）系統(tǒng)的 Go 開發(fā)者中，絕大多數(shù)（81%）表示使用了 OpenAI 的 ChatGPT 或 DALL-E 模型。
開源模型的使用率也很高，大多數(shù)受訪者（53%）至少使用了 Llama、Mistral 或其他開源軟件模型中的一種。
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受訪者正在構(gòu)建的最常見服務(wù)包括：摘要工具（56%）、文本生成工具（55%）和聊天機(jī)器人（46%）。
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用戶表示這些 AI 用例中有許多是面向內(nèi)部的，例如：根據(jù)企業(yè)內(nèi)部文檔訓(xùn)練的聊天機(jī)器人，旨在回答員工的問題。對面向外部的人工智能功能提出了一些擔(dān)憂，其中最主要的是可靠性、準(zhǔn)確性、法律法規(guī)等問題。
另外有證據(jù)表明，Go 已經(jīng)被用于 GenAI 領(lǐng)域，而且似乎還有更多的需求。大約 1/3 正在構(gòu)建人工智能功能的受訪者告訴我們。
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他們已經(jīng)在使用 Go 完成各種 GenAI 任務(wù)，包括：新功能原型開發(fā)和與 LLM 集成服務(wù)。
在我們認(rèn)為 Go 是特別合適的工具的兩個領(lǐng)域：ML/AI 系統(tǒng)（37%）和托管 ML/AI 模型的 API 服務(wù)（41%）。這一比例略有上升。
在以往過去收集的 Go 開發(fā)者反饋中，大家最關(guān)心的是：最關(guān)心的是資源成本和安全問題。
如下圖：
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為了解決對資源成本的擔(dān)憂，Go 團(tuán)隊將會繼續(xù)優(yōu)化 Go 和增強(qiáng)配置文件引導(dǎo)優(yōu)化 (PGO)。
在安全方面的擔(dān)憂，受訪者最擔(dān)心的問題是：不安全的編碼實踐（42%）和系統(tǒng)配置錯誤（29%）。
如下圖：
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Go 團(tuán)隊的主要結(jié)論是：開發(fā)者對在編寫代碼時幫助發(fā)現(xiàn)和修復(fù)潛在安全問題的工具特別感興趣，將會在這一塊領(lǐng)域繼續(xù)加大研究和投入。
例如：大多數(shù)使用 AI 應(yīng)用程序的受訪者已經(jīng)使用 Go 開發(fā)，或者希望將其人工智能驅(qū)動的程序遷移到 Go，而開發(fā)人員遇到的最嚴(yán)峻挑戰(zhàn)與庫和文檔生態(tài)系統(tǒng)有關(guān)，而不是核心語言和運(yùn)行時。
目前最常見的記錄入門路徑都是以 Python 為中心的，這導(dǎo)致許多組織在轉(zhuǎn)向更適合生產(chǎn)的語言之前，都先用 Python 開始人工智能驅(qū)動的工作。
這表明在沒有具體目標(biāo)或業(yè)務(wù)案例的情況下，語言學(xué)習(xí)很難被優(yōu)先考慮。
最常見的挑戰(zhàn)是學(xué)習(xí)新的最佳實踐、概念和成語，這些都是圍棋所特有的，因為大多數(shù)開發(fā)者來自其他語言生態(tài)系統(tǒng)。
其實和平時工作接觸到的情況差不多，大家都會用慣用語言先去開發(fā) AI 相關(guān)程序，例如：Go。然后開發(fā)著開發(fā)著，發(fā)現(xiàn)很多東西和輪子都在 Python 那里，尷尬得很。
面向今年（2024 年），Go 團(tuán)隊?wèi)?yīng)該會在 Go 最佳實踐、高級方面的教程使用上繼續(xù)發(fā)力。而功能方面，安全和資源成本已經(jīng)列上了日程。
最頭疼的 Go 錯誤處理的問題和改善，雖然一直在高呼。但 Go 團(tuán)隊顯然在 issues 清單上還沒想好怎么做。
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