在微服务架构中，服务除了要更新自身的本地数据存储，有时候还需要通知其他服务发生了数据变更。Outbox（外写）模式 就是一种能让服务以安全、一致的方式完成这两项任务的方法。它保证源服务（source service）具有“读你自己的写”（read-your-own-writes）语义，同时实现跨服务边界的可靠、最终一致的数据传播。
更新（2019 年 9 月 13 日）：为了简化 outbox 模式的使用，Debezium 现在提供了一个现成可用的 SMT（单消息转换器）用于路由 outbox 事件。本文中所讨论的自定义 SMT 已不再是必需的。
之前在Scrum敏捷管理制度设计一文中，针对公司存在的诸多问题，基于scrum设计了一套产研管理制度。并在最后给出了产研团队量化考核的指标。
但是这套制度如果没有实际落地的绩效激励制度，那就是空中楼阁。
马云曾说过：十个人的公司、一百人的公司、五百人的公司、一千人的公司和一万人的公司, 带队伍的方法是完全不一样的, 但管理的最低要求是一致的。这个最低要求就是十六个字：⽬标清晰，职责明确，赏罚分明，超越伯乐。
其中呢赏罚分明就需要考验公司激励制度如何设计。激励如果不能引起团队其他人的眼红，那这个激励是无效的；惩罚如果不痛不痒不能震慑团队中其他同类型的人，那这个惩罚也是无效的。
但是在赏罚分明的同时如何保证团队的凝聚力，这又是一个管理的重大大挑战。
你有没有想过AI到底是怎样推理的？这篇文章将带领读者钻进AI的大脑，把它的思考过程一层一层的剥开，让你彻底的搞明白它的那些惊艳的答案到底是通过严密的推理一步一步推导出来的，还是像复读机一样从它以前背过的内容里抄过来的。
这篇文章的内容来自于谷歌DeepMind团队的首席科学家Denny Zhou在斯坦福大学CS25 《Transformers United V5》课程中的讲座。相信通过这篇文章的讲解，你将对AI的理解和使用方式都会发生根本性的改变，你会彻底搞懂为什么AI会一本正经的胡说八道，你会发现其实AI根本没有你想象的那么聪明，但是也没有你想象的那么笨。
这可能是对于大语言模型（LLM）原理最清晰、易懂的解读。
前段时间，Google DeepMind 的首席科学家兼研究总监 Denny Zhou 在斯坦福大学课程中，分享了大语言模型推理的深刻洞见。
