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Meta悔棋，大裁员600人下载方式:

①通过浏览器下载

打开“Meta悔棋，大裁员600人”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【3g.share.www.blog.blog.blog.blog.m.hxtpb.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“Meta悔棋，大裁员600人”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

Meta悔棋，大裁员600人安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问Meta悔棋，大裁员600人官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://3g.share.www.blog.blog.blog.blog.m.hxtpb.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择Meta悔棋，大裁员600人。

🐋🛺🦁第三步：🐼 下载Meta悔棋，大裁员600人软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

⛳🐳🏐第四步：💐检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保Meta悔棋，大裁员600人软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用Meta悔棋，大裁员600人软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动Meta悔棋，大裁员600人软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：Meta悔棋，大裁员600人软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

Meta悔棋，大裁员600人使用讲解

🎢第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“🥉添加Meta悔棋，大裁员600人”按钮从电脑文件夹选择文件《🐢🧸3g.share.www.blog.blog.blog.blog.m.hxtpb.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

🥀第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，Meta悔棋，大裁员600人支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

🍃第三步：点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入Meta悔棋，大裁员600人教程

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4.点击进入Meta悔棋，大裁员600人，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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　　可惜没时间去看，嗯，等康朝覆灭之后，就有时间了

> 厂商新闻《Meta悔棋，大裁员600人》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-10-28 08:51

• 编辑:CN




出品｜虎嗅科技组

作者｜余杨

编辑｜苗正卿

头图｜视觉中国

10月23日消息，Meta 计划在其 AI 团队中裁员约 600 人。此次裁员将影响到 Meta 原有的基础 AI 研究部门（也称为 FAIR）及其 AI 产品的相关人员。

但据悉，Meta同步在为其新成立的超级智能团队 TBD Lab 招聘员工。

很快，X上大量涌现被裁员工现身说法的帖子。




为了解哪些团队和职位在这次裁员中受影响最大，有网友发起了调查投票。




在这个47人的小样本中，被裁的最多的是软件工程师，并且集中在产品和负责技术底层架构的基础部门。相比之下，研究科学家和跨职能角色受到的影响较小。

这似乎显示出，随着AI从研究转向产品化，AI 工程师不仅需精通技术，还需具备跨职能协作能力，理解商业需求，从而在动态的企业环境中脱颖而出。




一变再变的FAIR




FAIR部门成立于十年前，先后由现代人工智能教父之一扬·勒昆（Yann LeCun）、乔尔·皮诺 (Joelle Pineau)领导，致力于解决通常由学术界解决的计算机科学难题，开展前沿项目研究。

今年 4 月， FAIR 部门负责人兼Meta 副总裁乔尔·皮诺 (Joelle Pineau)离职，许多前员工对此并不意外，他们认为这巩固了公司从人工智能研究转向优先开发实用产品的战略。

Meta的态度转变早在2022年就开始了。

2022年，ChatGPT的推出让Meta 措手不及，扎克伯格迫切感到需要将更多资源投入到吸引科技行业的大型语言模型（LLM）中，FAIR 的研究人员所从事的“遥远的项目”自然首先被PASS掉。

这年年底，Meta陆陆续续裁掉2.1万名员工，这个规模几乎是公司员工总数的25%。不仅如此，FAIR 的研究人员还被要求与产品团队更紧密地合作。

6月，Meta斥资143 亿美元收购了Scale AI 49%的股份，并以此为基础，成立了全新的超级智能实验室——TBD Lab，同时聘请Scale AI 首席执行官 Alexandr Wang 领导这个团队。为了给实验室招募人才，Meta 开始大举挖角。

据悉，当时众多公司都在拼命抢夺人工智能人才，Meta 为许多人工智能职位提供的年薪总额在 100 万至 140 万美元之间（包含工资、年度奖金和摊销后股票价值）。

为了弥补人工智能竞赛中的失利，扎克伯格出手阔绰，用高薪吸引人工智能人才。据报道，此举当时让Meta 成功挖走10 名OpenAI 的顶尖研究人员和模型开发人员。

但金钱并不能收买所有人。

硅谷业内人士表示，在几乎所有公司都会提供工作保障和优厚薪酬的情况下，经验丰富的 AI 工程师和研究人员希望在与自己的价值观相符的地方工作。“很多从事这项工作的人都真心相信，他们正在开发能够重塑世界的变革性技术。” 对他们来说，加薪不如“不让世界变得更糟”重要。

在这种理念下，Meta 明显不是人工智能工程师新秀的理想去处。

此前，Meta 曾将FAIR 描述为“全球少数几个具备实现真正突破的所有先决条件的部门之一，汇聚了业内最杰出的人才”，而FAIR 的重组表明 ，Meta 优先考虑产品而非研究，这也引起了一些人工智能安全专家的担忧。

Meta 能够挖走OpenAI 的人，与其组织内部的动荡有很大关系，Altman被解雇，又重新聘用，将很多不确定性摆在了台面上。有分析报道指出，“人们不再那么依赖机构本身，所以从 OpenAI 挖人比从其他实验室挖人更容易。”但Meta 却很难挖走Anthropic 和 DeepMind 的人，而且这种趋势一直持续。

SignalFire 的一份人才留任报告表明，在人工智能领域， Anthropic 最擅长留住人才，两年前入职 Anthropic 的员工中，80% 在第二年结束时仍留在公司。DeepMind 紧随其后，为 78%，而 OpenAI 的留任率明显较低，为 67%，与 Meta 的 64% 相当。

FAIR一变再变，但TBD Lab仍在招聘。




被寄予厚望的TBD Lab




在Meta对外的回应中，Alexandr Wang重申了扎克伯格的裁员理由——规模较小的团队对公司更有利。王在报告中写道：“通过缩减团队规模，做出决策所需的对话将减少，每个人将承担更多责任，拥有更大的操作范围和影响力。”

作为 Meta 在 AI 赛场上的“尖刀” 部队，TBD Lab 被寄予厚望。它小而精、资源充足而雄心勃勃，不仅在更新语言模型，还在探索“omni 模型”，承载着 Meta 从“做社交平台”向“打造超级智能平台”转型的关键使命。

据其 CFO 透露，TBD Lab 规模仅“数十人”，不是数百，更不是数千。十天前，Meta 刚刚被爆出挖走了 Thinking Machines Lab 的联合创始人 Andrew Tulloch。

而另一方面，Meta 的员工们在周三早上 7 点之前就得知了是否会被解雇。

一些被解雇的员工被告知，他们将处于“非工作通知期”，直至 11 月 21 日，他们可以利用这段时间在 Meta 寻找其他职位。如果他们离职，他们将能够接受至少 16 周带薪的遣散费。

除TBD实验室之外，Meta 其他的 AI 团队经历着重大的人事变化，许多工程师看到自己的同事被解雇，这也是硅谷AI团队迄今为止遭遇的最大规模裁员。

此次裁员也标志着硅谷人才策略的巨大变化。

十年前，Facebook和谷歌等公司以囤积员工而闻名，目的是要将人才从竞争对手手中抢走。彼时Meta地位稳固，简单“养兵”，技术优势就能牢牢握在手中。

而现在，“冷兵器”时代告一段落，新的“武器”出现，AI竞赛日趋白热化，Meta需要开始新一轮的攻城略地，自然不得不“轻装简从”。

不过，Meta此次“壮士断腕”，看似掌握着主动权，但背后也隐藏着更大的人才信任危机，在“人才=生产力”的新兴领域，频繁的组织动荡和高薪的诱惑可能也会加剧人才流失的恶性循环，最终让Meta在AI领域的未来之争中陷入被动。

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本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4796968.html?f=wyxwapp

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