2024-07-18 Hacker News Top Stories #

1. 安德烈·卡尔帕西创立ureka Labs，旨在利用最新AI技术打造个性化学习平台，革新教育体验。
2. 科技行业就业市场面临挑战，利率变动影响就业，公司薪酬结构和招聘问题凸显，工作中的难题亟待解决。
3. Rabbit R1设备越狱揭示RabbitOS固件秘密，暴露出GPL违规与用户数据收集问题。
4. Google Docs新增Markdown导入导出功能，增强跨平台文档互操作性，提升技术写作效率。
5. TinyPod为苹果手表推出带滚轮保护壳，提供两种价格选择，预计夏季发货，引发用户关注。
6. 提前学习数学被推崇为最佳教育策略，有助于学术成就与职业发展，研究证实其正面心理影响。
7. xLSTMTime提出新型时间序列预测架构，结合指数门控和改进内存结构，展现优越预测性能。
8. AI技术推动网络钓鱼活动升级，生成高度定制化钓鱼邮件，对网络安全构成重大威胁。
9. 波多黎各对化石燃料巨头提起10亿美元诉讼，指控其误导公众并阻碍清洁能源转型，寻求气候灾害赔偿。
10. GitLab探索出售可能性，已接触潜在买家，市场密切关注其动向。

I am starting an AI+Education company #

https://twitter.com/karpathy/status/1813263734707790301

Andrej Karpathy 宣布创立了一个名为 ureka Labs 的 AI 教育公司，旨在建立一种新的 AI 原学校。他认为通过生成式人智能的最新进展，可以实理想的学体验。教师设计课程材料 AI 助教则通过优化来帮助引导学生。

这种教师 + AI 共生关系能够在一个共同平台上运行套课程。公司首个产品将是界上明显好的 AI 课程 LLM101n，旨在引导学生练自己的 AI。目前公司全力以赴开 LLM101n 但期待 AI 成为增加人类力的关键技术。

Andrej Karpathy 在 AI 和育领域的热情和长达约 20 年的经验促他决定全职投入创业，将 AI 和教育合起来。他希望公开宣布公司的成立以便能够公开建设，而不是保守秘密

https://news.ycombinator.com/item?id=40978731

• 一位评论者认为在教育领域推出出色产品是可能的，但对于在教育领域建立高增长、高收入可持续性的 AI 业务持怀疑态度。
• 另一位评论者提到除了学校、公司和个人外，家长也是潜在的买家，AI 在这一市场有潜力。AI 可能会成为更有效的家庭教师，成本比人类家教低得多。
• 有评论者质疑 1:1 辅导的有效性，AI 是否能复制个性化学习的效果。
• 另一位评论者认为 AI 作为教学辅助工具，而不是替代品，可以提供与信息对话的能力。
• 有评论者提到 AI 在家庭教育市场的潜力，尤其是针对家庭教育群体的 AI 可能会引领市场变革。
• 一位评论者分享了对于教育技术的看法，认为建立面向技能发展的公司在教育领域有机会，尤其在成熟行业中，员工技能的提升对公司的盈利能力至关重要。
• 另一位评论者提到 AI 在教育领域的潜力，但也指出实际应用中可能会遇到挑战，尤其是在学生辅导方面。
• 有评论者对 AI 教育的潜在影响表示乐观，认为 AI 有望成为学生辅导的革命性工具。
• 一位评论者提到教育技术公司的商业模式可能会影响教育质量，强调教师的重要性和薪酬问题。
• 另一位评论者认为教育改革的关键在于正确的激励机制，而不是依赖未经验证的技术解决方案。

Panic at the Job Market #

https://matt.sh/panic-at-the-job-market

这篇较长的文本主要围绕科技行业的就业、公司结构、招聘流程等方面展开了论述。包括利率对就业的影响、不同类型科技公司的特点与薪酬结构、科技行业的招聘问题以及一些实际工作中的案例。

• 利率与就业关系：政府规定的利率上升导致“免费资金”消失，资金流向安全的政府支持账户，使得风险资产投资减少，较弱的公司倒闭，强公司“清理门户”，导致大量高薪工作消失。
• 公司结构与特点：科技公司分为四类，分别是 nepo 公司、投机公司、初期成长公司和稳定时代公司，各有优劣，且在不同利率环境下受到的影响不同。
• 公司薪酬规模：不同类型公司的薪酬规模差异明显，nepo 公司薪酬取决于个人关系，投机公司薪酬低工作量大，初期成长公司风险高回报低，稳定时代公司也有不同子类别和相应薪酬水平。
• 科技招聘困境：科技招聘存在诸多问题，如要求和面试过程不合理，面试官无法准确判断能力，行业普遍采用的招聘流程和标准存在缺陷。
• 一切百吉饼与一袋薯片：描述了不合理的工作要求，一个职位涵盖多个部门的工作，导致员工无法胜任，始终处于落后状态。
• 工作经验笔记：列举了在实际工作中遇到的公司内部实践问题及解决方案，如优化数据库配置、调整资源分配等。
• 公司管理问题：存在诸如重视销售忽视产品开发、不合理的薪酬激励等管理决策失误，导致公司发展受阻。

https://news.ycombinator.com/item?id=40986894

• 许多人在不同行业都面临着工作市场的挑战，不仅仅是软件工程师等相关行业。
• 公司招聘变得越来越复杂，有些公司不知道如何招聘，也不知道如何培训员工。
• 面试者经常遇到与简历不符的问题，有些公司对经验不了解或不感兴趣。
• 面试过程变得过于冗长，有些公司要求过多的时间投入，可能不符合实际需求。
• 面试过程中的技术测试和作业可能并不总是被认真审查，有时甚至被忽视。
• 面试者应该专注于展示自己在困难时期也能取得成果，寻找稳定的公司而不是刚刚起步的公司。
• 技术公司在高利率时期面临独特挑战，利率上升导致公司不愿冒险招聘，导致技术工作岗位减少。

Jailbreaking RabbitOS: Uncovering secret logs, and GPL violations #

https://www.da.vidbuchanan.co.uk/blog/r1-jailbreak.html

这篇博文介绍了关于 Rabbit R1 的越狱过程和相关发现。Rabbit R1 是一款备受批评的产品，被指控存在故意欺骗行为，导致用户急于摆脱这款产品。文章作者通过逆向工程 Rabbit R1 的固件，成功创建了一种“有线越狱”方法，可以在原始固件上获得 root shell 权限，而无需解锁引导加载程序或对内部存储进行任何持久性更改。他还探索了 RabbitOS 固件的初步发现。

作者逆向了 RabbitOS 的 API，并发现了一些有趣的信息，包括泄露的 API 密钥来源以及固件中的一些隐藏日志。他购买了一台 R1 设备，以便深入研究固件的安全性和启动过程。文章详细介绍了 R1 的启动链，包括从 bootrom 到 Linux 内核的整个启动过程。

作者还提到了 R1 设备的硬件规格，包括使用的 SoC、内存和存储容量。他解释了如何通过编写自己的 DA 负载来破坏信任链，实现自定义引导映像的加载，从而获得 root 权限。此外，作者还发现 Rabbit Inc.违反了 GPL2 许可证，未提供内核源代码。

最后，作者分享了他的研究过程和发现，包括 Rabbit R1 设备记录大量用户数据的问题，以及 Rabbit Inc.对此问题的快速响应。文章还提到了 RabbitOS 的定制化内容，指出其实际上只是禁用了 Android 功能，以实现单应用程序的 kiosk 模式。文章最后给出了一些建议，包括如何保护 R1 设备的安全性和隐私。

总的来说，这篇博文详细介绍了 Rabbit R1 设备的越狱过程、发现和相关问题，展示了作者对设备安全性和用户隐私的关注。

https://news.ycombinator.com/item?id=40987730

• 日志中包含的信息似是设备于提供服务时需要的，不是随时在收集而且大公司也在收集类似的数据。
• 些评论认为公司有更好的分类和安全储，同时也指出即使是大公司也会滥用。
• 美国的法律在大公司滥用数据时也没有多救济途。
• 该行业目前已经控，需要更的隐私法规
• 政府立往往会强制收集和存储数据，需要更好的领导才能改变现状。

Import and Export Markdown in Google Docs #

https://workspaceupdates.googleblog.com/2024/07/import-and-export-markdown-in-google-docs.html

根据您提供的链接内容，这篇文章介绍了在 Google Docs 中导入和导出 Markdown 的新功能。在 2022 年，Google Docs 在 Web 上增加了对 Markdown 的支持，而今天，他们引入了一些备受期待的功能，以增强 Docs 与其他支持 Markdown 的工具之间的互操作性。这些功能包括：

• 在粘贴时将 Markdown 转换为 Docs 内容
• 将 Docs 内容复制为 Markdown
• 将文档导出为 Markdown（从“文件”>“下载”）
• 将 Markdown 导入为文档（从“文件”>“打开”或从 Drive 中的“使用 Google Docs 打开”）

受益人群包括终端用户和开发人员，特别适用于技术内容撰写人员，因为他们现在可以将 Docs 内容转换为 Markdown，反之亦然。例如，开发人员可以在 Docs 中协作编写软件文档，然后将其导出为 Markdown 以在其他支持 Markdown 的工具中使用。

管理员无需对此功能进行任何控制，而终端用户默认开启导入和导出选项。而“复制为 Markdown”和“从 Markdown 粘贴”选项默认关闭，可以在 Docs 中通过转到“工具”>“首选项”>“启用 Markdown”来启用。

这一更新将在 2024 年 7 月 16 日开始逐步推出，适用于所有 Google Workspace 客户、Workspace 个人订阅用户以及个人 Google 账户用户。您可以访问 Google 帮助中心了解更多关于在 Google Docs、幻灯片和绘图中使用 Markdown 的信息。

https://news.ycombinator.com/item?id=40982118

• 对于依赖 Gsuite 作功能编辑 Markdown 档的技术撰写人员来说这是一个生活质量的巨大升。
• 新功能正在逐步推出，支持完整的导入和导出 Markdown 格式。
• 缓慢的推出速意味着很少使用新功能，希能有更快更新方式。
• 缓慢推出是为了安全起见以便在影响数用户时捕捉严重错误。
• 在文档中不宣布功能可能会导致混乱，尤是在协作境中。
• 支 Markdown 的导入和导出对技术撰写人员和开工作者来说将节省大量时间和精力。
• 望在幻灯片中也能添加这一功能，便于备包含代码的术幻灯片。
• API 将支将 Markdown 转换为 Doc 格式。
• Markdown 支持的范围乎不完全符合 CommonMark 标准，但导出功能持 CommonMark 的所有内容。
• Markdown 支持的 API 将使能够通过操作系统 X 驱动程序集成将 MD 文件同到云端，便于他人查看。
• 在评论中到的功能可能尚未对所有用户推出，可能需要在 “支持反馈 / 帮助” 下拉菜单中进行迭。
• HackMD 的使用在开源项目中获得了好，可以将 HackMD 文档同步到 GitHub，便于协作。

https://thetinypod.com/

网站 https://thetinypod.com/是关于名为”𝘁𝗶𝗻𝘆Pod”的产品页面。

该页面展示了两种型号的产品：带滚轮的 tinyPod 售价为 $79.99，不带滚轮的 tinyPod lite 售价为 $29.99。这两款产品分别适用于苹果手表尺寸为 41/40 毫米和 45/44 毫米的系列 9、8、7、SE、6、5 或 4，以及 49 毫米（Ultra）适用于 Ultra 1 或 2。产品将于今年夏季发货。

https://news.ycombinator.com/item?id=40987402

• 这个设备是一个机械外壳，连接了滚轮和苹果手表表冠，理论上在电子方面应该和苹果手表本身一样好。可能会在机械部分出现一些问题。
• 有人希望苹果能推出类似这种外壳的设备，使用额外的内部空间（与苹果手表相比）来放置一个非常好的 DAC + 耳机插孔… 一个流媒体 iPod！
• 人们对这个产品的网页设计感到不满，认为 UI/UX 很糟糕，无法忍受滚动多次才能看到花哨动画。
• 有人认为这个产品很有趣，但网站设计糟糕。他们无法理解这个项目的财务方面如何运作，甚至不是为了赚钱，只是不想亏钱。
• 有人希望苹果推出一个新一代 iPod，作为“反手机”或“反社交媒体”风格的产品，具有周长电池寿命、大屏幕、蓝牙等功能。
• 有人认为这个设备真的很酷，但网站设计糟糕。他们无法理解为什么人们认为劫持滚动是可以接受的。
• 有人希望有一个应用程序，只需一个“立即带我回家”按钮，这样就不用担心手机电池在外出时耗尽。
• 有人认为这个产品的营销应该更直接，告诉你这个东西实际上是什么，而不是掩盖主题，表现得好像他们制造了一种新型手机。

The Greatest Educational Life Hack: Learning Math Ahead of Time #

https://www.justinmath.com/the-greatest-educational-life-hack-learning-math-ahead-of-time/

这篇名为”The Greatest Educational Life Hack: Learning Math Ahead of Time”的文章强调了提前学习数学对学术风险的防范和职业机会的开启。

文章指出，提前学习数学可以确保在课堂上取得优异成绩，避免各种学术风险，如课程进度过快、概念被忽略、解释不清楚等。此外，提前学习数学还可以为未来的职业机会打开大门，包括获得实习推荐、与教授合作研究项目等。

文章还探讨了学习高级数学的重要性，指出除了微积分之外还有更多的大学级数学课程，学生提前学习数学可以为他们未来的学术机会和职业发展带来更多可能性。此外，文章还讨论了提前学习数学对学生的发展适宜性，指出教育加速并不会对有能力的学生产生不利的心理后果。

文章还提到了相关研究结果，支持提前学习数学对学术成就和职业发展的积极影响。

https://news.ycombinator.com/item?id=40983734

• 学习数学对生活和职业机会有积极影响，尤其是提前学习数学可避免学术风险并打开职业机会的大门。
• 学习数学最好的方法是通过实践，好的解释有帮助，但有时干练严谨的解释更好，因为它促使你深入研究主题。
• 数学焦虑是真实存在的，但克服它可以带来巨大好处，就像去健身房一样，一旦开始锻炼并看到改善，焦虑就会消失。
• 早期学习英语是教育生涯的重要技巧，可以打开全球交流和内容获取的大门。
• 对于非英语家庭，用英语和母语交流对孩子的语言学习有积极影响，但在英语环境中，让孩子在家使用母语更为重要。
• 学习数学最好的方式是通过实践，尝试解决问题，即使有好的解释，有些人仍然喜欢干燥严谨的解释。
• 通过参与数学竞赛可以培养解决问题的技能，但学习更高级的数学知识也很重要，竞赛数学并非万能。
• 通过提前学习数学，可以更好地理解课程内容，但学习整个课程可能不现实，最好是提前学习下一章节的内容。
• 学习数学不仅仅是为了学习，更重要的是学习自己感兴趣的东西，学习实用工具，学习如何应用数学知识。
• 学习数学最好的途径之一是在社区大学学习，那里的教师主要专注于教学，希望学生能够理解。
• 学习提前学习数学可以帮助孩子更轻松地学习，减少压力，提前学习数学是一个很好的方法。
• 学习拉丁语可以帮助你在很多情况下应对，学习数学可以打开职业机会，但提前学习整个课程可能不现实。

XLSTMTime: Long-Term Time Series Forecasting with xLSTM #

https://arxiv.org/abs/2407.10240

这篇论文的标题是《xLSTMTime: 具有 xLSTM 的长期时间序列预测》，该论文探讨了在多变量长期时间序列预测（LTSF）中，基于 Transformer 的模型近年来备受关注，取得了显著进展，尽管面临着高计算需求、难以捕捉时间动态和管理长期依赖等挑战。

最近出现的 LTSF-Linear 模型，以其简单的线性架构显著优于基于 Transformer 的对手，促使重新评估 Transformer 在时间序列预测中的实用性。因此，本文提出了一种针对 LTSF 的最新架构，称为扩展 LSTM（xLSTM）。xLSTM 结合了指数门控和具有更高容量的修订内存结构，对 LTSF 具有良好的潜力。

我们采用的 LTSF 架构称为 xLSTMTime，超越了当前的方法。我们将 xLSTMTime 的性能与多个实际数据集上的各种最先进模型进行比较，展示了卓越的预测能力。我们的研究结果表明，精细的循环架构可以为 LTSF 任务提供与基于 Transformer 的模型竞争力的替代方案，有可能重新定义时间序列预测的格局。

https://news.ycombinator.com/item?id=40978372

• 深度学习在支付/消费预测中表现一般，对季节性学习较好，但处理复杂趋势或冲击效果不佳。
• Transformer 模型在大规模数据和更多训练数据下表现更好，但对于一般数据科学家而言，传统方法更实用。
• Transformer、RNN 和 CNN 都是减少参数数量的技术，MLP 更强大/可扩展，而 Transformer 更高效。
• Transformer 在时间序列中的关系建模不如 MLP，MLP 在时间序列中更重要。
• Transformer 在大规模数据和计算预算下表现优异，但在数据和计算资源有限的情况下，传统方法更实用。
• 深度学习在航空安全工作中表现优异，对于短时间序列、低方差、噪音和异常值，推荐使用传统模型。
• Transformer 在时间序列任务中表现良好，不需要大量调整参数，适合快速实施。
• 大部分工作在特征构建上，梯度提升仍然占主导地位。
• 量化交易中，人们普遍使用时间序列分析，尤其是高频交易。
• 经典生成模型结合深度组件，用于量化交易，关键在于理解数据相对稀缺，量化不确定性很重要。
• 时间序列预测最适用于确定性领域，股市等领域深度学习效果不佳。
• Transformer 模型是 AI 历史上最成功的之一，但仍在不断发展。
• Transformer 是序列模型，不是时间序列模型。

The golden age of scammers: AI-powered phishing #

https://www.mailgun.com/blog/email/ai-phishing/

这篇文章讨论了 AI 钓鱼的兴起以及对未来网络钓鱼活动的影响。AI 钓鱼利用人工智能技术，使网络钓鱼者更容易大规模执行更具说服力的欺诈活动。近年来，AI 已经简化并加剧了网络钓鱼策略，使网络钓鱼者仅在 2022 年就获利超过 20 亿美元。自 2022 年第四季度（ChatGPT 进入场景时）以来，根据网络安全公司 SlashNext 的数据，恶意网络钓鱼邮件数量增加了 1,265%。AI 的可用性从生成文本到像 WormGPT 这样的免费黑客工具，或者付费的 FraudGPT 等等，涵盖了广泛的领域。这些工具是没有保障的生成式人工智能，可以轻松生成请求以创建网络钓鱼邮件、生成代码来伪装特定网站，或者执行其他任何恶意请求。

AI 网络钓鱼利用人工智能使网络钓鱼邮件更具说服力和个性化。恶意行为者可以使用 AI 算法分析大量关于目标群体的数据，如社交媒体资料、在线行为和公开信息，从而创建个性化的活动。网络钓鱼邮件甚至可能包含熟悉的内容，如参考用户最近的购买、兴趣或互动。这种个性化程度增加了成功的可能性。AI 还可以轻松生成逼真的合法网站副本，使接收者难以区分假网站和真实网站。

AI 网络钓鱼建立在一系列原则的基础上，描绘了无限的可能性。AI 网络钓鱼是黑暗营销，是在合法发送者操作的伦理和法规之外可能发生的事情。尽管 AI 网络钓鱼正在占据重要地位，但您仍然必须保护自己免受常规网络钓鱼的威胁。并非所有网络钓鱼者都了解如何利用 AI…至少目前还没有。

https://news.ycombinator.com/item?id=40981067

• AI 技术可用于规模化文本攻击，但社交网络未被充分利用来针对个人，尤其是老年人。
• 印度呼叫中心的诈骗回报率巨大，但 AI 复制此过程的复杂性很高。
• 银行在识别这些骗局方面取得了进展，教育家人警惕骗局很重要。
• 随着 AI 发展，语音欺诈可能会增加，但数据集和训练仍是挑战。
• 人们应该警惕电话诈骗，保护个人信息。
• 与家人和员工设置双因素认证是重要的安全措施。
• 生物识别技术存在安全隐患，密码更易更改。

Puerto Rico files $1B suit against fossil fuel companies #

https://www.theverge.com/2024/7/16/24199686/puerto-rico-fossil-fuel-industry-lawsuit-climate-change

本周，波多黎各对化石燃料公司提起诉讼，指控这些石油和天然气巨头误导公众有关气候变化，并延迟了向清洁能源的过渡。诉讼要求支付 10 亿美元的赔偿，以帮助波多黎各抵御气候灾害。波多黎各司法部在圣胡安提交的起诉书中表示，这些公司在未充分警告危险的情况下推广化石燃料违反了贸易法。被告包括埃克森美孚、英国石油、雪佛龙、壳牌、康菲石油等能源公司。

这是一系列诉讼中的最新一起，试图追究化石燃料公司对气候变化后果的责任。化石燃料排放的温室气体正在加剧风暴和其他极端天气事件，而不断上升的海平面正在侵蚀岛屿海岸线。几项研究和调查发现，化石燃料公司几十年来一直知道他们的产品会导致全球变暖，但仍然照常经营

在诉状中，波多黎各表示预计未来将支付数十亿美元来应对气候变化加剧的灾难，包括像 2017 年夺走数千人生命并引发数月停电的玛丽亚飓风等风暴。诉讼要求被告为一个基金做出贡献，该基金将用于减轻气候变化后果并支付加强波多黎各基础设施以应对未来与气候相关灾难的措施。英国石油拒绝就诉讼发表评论。其他在诉讼中被提及的跨国能源公司尚未立即回应《The Verge》。

波多黎各的三十七个市镇和首都圣胡安此前曾对化石燃料公司提起诉讼，试图追究他们对玛丽亚飓风造成的破坏的责任。“官员代表他们的社区站出来对抗化石燃料行业比以往任何时候都更为重要。波多黎各人民应当有权在法庭上追究大石油公司的责任，”负责追踪气候案件并提供法律支持的气候完整性中心主席理查德·怀尔斯在一份电子邮件声明中说道。

https://news.ycombinator.com/item?id=40986213

• 有人认为应该让立法者集中精力制定更严格的法律框架，强制公司更好地行事，这是他们唯一理解的语言。
• 政府可以通过税收、费用结构等方式内部化活动的负面外部性，让从中获利的人承担整体社会成本。
• 个人行动和付出个人成本非常重要，是防止公地悲剧的最佳工具。
• 有人认为应该通过技术和政策解决气候变化问题，而不是将责任归咎于石油公司。
• 石油公司知道他们的产品会给地球带来灾难，但选择欺骗公众，这是欺诈、虚假广告、纵火和全球污染，这些都是非常违法的。
• 环境恢复的成本应该计入生产石油的成本，如果这使得价格上涨，那就是该产品的实际成本，消费者应相应调整消费。
• 气候运动可能会因为寻找罪人、指责和攻击他们而失败，而不是寻找解决方案。
• 技术和政策可以解决气候问题，但气候运动已被其他议程劫持，这不利于解决气候变化问题。
• 环境和气候是不同的事物，气候变化正在发生，但我们在当前年份感受不到这种程度的气候。这并不意味着气候变化不重要，但需要以更少的新闻记者、活动家和政客为主导，更多地由气候科学家主导。

Gitlab Explores Sale #

https://www.reuters.com/markets/deals/google-backed-software-developer-gitlab-explores-sale-sources-say-2024-07-17/

根据路透社的报道，谷歌支持的软件开发公司 GitLab 正在考虑出售。消息人士透露，这家公司已经开始与潜在买家接触，探讨可能的交易。

GitLab 是一家总部位于美国的公司，提供基于云的工具，帮助开发人员协作和管理代码。这一举动可能引发业界关注，因为 GitLab 在开源软件开发领域具有一定影响力。

目前尚不清楚出售的具体原因，但这一消息已经引起了市场的广泛关注。

https://news.ycombinator.com/item?id=40983486

• 希望收购者不会关闭/改变 Gitlab 企业版，因为 CERN 依赖 Gitlab 企业版，迁移 CI 文件到 GitHub actions 需要很长时间；
• FOSS 通常更可取，因为即使 Gitlab 决定损害你，你仍然拥有最后一个好版本的源代码；
• Gitlab 和 Datadog 文化和理念完全不同，整合可能会导致失败；
• Gitlab 可能不适合 Datadog 的业务，也许他们只是想在开发者工具领域占据一席之地；
• Redhat/IBM 可能更适合收购 Gitlab，IBM 可以将其作为企业套餐销售，并在其自己的平台上托管他们的 OSS 软件；
• Gitlab 的定价和企业重点可能导致低吸引力；
• Gitlab 的 CI/CD 远远领先于 GitHub，希望它能保持下去或核心开源应用程序保持活力；
• Gitlab 似乎不盈利，任何人都可以开设竞争服务，GitHub/Microsoft 尚未击败他们；
• Gitlab 的成本控制可能失控，员工数量可能过多；
• Gitlab 缺乏竞争优势，但开源模式对客户有信心；
• GitHub 可能最终取代 Gitlab，但进展可能比预期慢；
• GitHub 企业版新功能推出较慢，自托管版本的新功能通常滞后；
• Gitlab 自托管比 GitHub 更优雅，适合那些不喜欢在共享环境中的组织；
• Gitlab 和 GitHub 都有优点，一些公司出于安全原因不希望将源代码放在 GitHub 中；
• Gitlab 的定价和迁移成本可能使其不再具吸引力，GitHub 可能更具吸引力；
• Datadog 收购 Gitlab 可能会推动监控解决方案到 GitLab 企业客户群体，商业模式可能会发生变化；
• Gitlab 用户可能会选择 Gitlab 而不是 GitHub 出于遗留原因或安全性考虑；
• GitHub 高级安全性功能很好，价格较高但仍比 Gitlab Ultimate 便宜；
• Gitlab 可能被收购，但未来不明朗；
• Datadog 可能希望扩展到整个 SDLC，通过将代码更改与事件相关联来提供价值；
• Gitlab 的出售动机是什么？出售可能涉及不同类别的股份；
• Jenkins 虽然不是糟糕，但古老，Gitlab 可能更好；
• Gitlab 用户可能会转向其他平台，可能会影响利润；
• Gitlab 继续服务客户，可能正在为公司贡献利润。