注意事项
1 、手机不能格式化 ，否则匹配失效
2 、使用开挂游戏账号 ，要注意偶尔放水，避免被发现。
3、尽量不要使用第三方软件，通过微【26802192】安装正版软件 ，因为这些软件第三方可能容易被发现 。
微信小程序微乐麻将作为一款备受欢迎的在线麻将游戏 ，凭借其简单易上手的操作界面和丰富的游戏内容，吸引了大量玩家的关注与参与 。然而 ，随着游戏人气的不断攀升 ，一些投机者也开始蠢蠢欲动，试图通过挂获取游戏优势 ，从而引发了关于“心悦龙江麻将究竟有没有挂”的广泛讨论。首先 ，需要明确的是，任何一款游戏都有可能面临作弊行为的挑战 。微乐麻将也不例外 。尽管微信小程序平台本身具有一定的安全机制 ，且官方也在不断努力打击作弊行为 ，但仍然存在一些人利用技术手段或游戏漏洞，试图通过挂软件等手段获取不当优势。然而 ，事实并非如此简单。一旦安装使用 ，可能导致玩家的游戏账号被封禁 。在游戏中，识别挂行为并不容易，但玩家仍可以通过一些细节来察觉异常 。例如 ，观察某位玩家是否在多局游戏中频繁获得理想牌型 ，或者出牌速度是否异常迅速，以及是否对其他玩家的出牌有异常准确的预判等。这些异常行为都可能是有挂的迹象 。作为普通玩家 ，我们应该如何避免作弊行为 ，保持游戏的公平性呢？首先，要严格遵守游戏规则 ，确保自己了解并遵守所有的游戏流程 。同时 ，也要提高警惕，注意观察其他玩家的行为 ，一旦发现任何疑似作弊的行为 ，应立即向官方举报。此外，提高自己的游戏技能和策略也是至关重要的 。通过观看高端玩家的游戏 、参加各种麻将比赛以及与其他玩家交流经验等方式 ，可以不断提升自己的实力 ，从而在游戏中获得更好的成绩 。更重要的是，我们应该选择信誉良好的游戏平台，避免因为平台的安全漏洞而导致账号被盗或被封禁。同时 ，也要保持理性的心态 ，不要过分追求胜利或者以作弊的方式获取优势 。游戏本身应该是一种娱乐方式，我们应该以放松和享受的心态来参与游戏 ，总之 ，虽然微信小程序麻将存在一些作弊行为，但只要我们保持警惕 、遵守规则、提高自己的技能和策略 ，并选择信誉良好的游戏平台 ，就可以为自己创造一个良好的游戏环境 。同时，我们也应该避免开挂 ，共同维护一个公平、公正的游戏氛围。
本文来自微信公众号：深思圈 ，原文标题：《海外2025人才报告曝光：Anthropic狂挖海外AI专家，留存率80%碾压全球》 ，题图来自：AI生成
你有没有想过 ，计算机科学专业可能不再是通往科技行业的黄金门票了？曾经，科技公司对应届毕业生张开怀抱，现在这扇门却在逐渐关闭 。过去几年里 ，我们目睹了一个令人震惊的现象：尽管科技行业整体上仍在增长 ，但新毕业生的就业机会却在大幅萎缩 。根据 SignalFire 最新发布的 2025 年人才报告，与疫情前相比 ，科技行业对新毕业生的招聘已经下降了 50%。这不是简单的经济周期调整 ，而是整个行业正在经历的根本性转变。
我深入研究了这份报告后发现，这背后的原因比表面看起来要复杂得多 。SignalFire 通过其 Beacon AI 平台追踪了超过 6.5 亿专业人士和 8000 万个组织 ，为我们提供了前所未有的行业洞察 。他们揭示的不仅仅是招聘数字的下降 ，更是整个科技人才生态系统的重构。从 AI 实验室的人才争夺战，到地理中心的重新洗牌 ，再到新兴职位的诞生 ，这份报告描绘出了一幅科技行业人才格局正在发生巨变的完整画面 。
让我最震撼的是，即使是来自顶尖计算机科学项目的毕业生也无法幸免于这种变化 。过去 ，一张名校计算机科学学位几乎就是进入 Google 、Apple 、Microsoft 等大厂的通行证 ，但现在这些公司的新毕业生招聘比例已经从之前的两位数下降到个位数。与此同时，我们也看到了一些令人意外的趋势：Anthropic 以 80% 的员工保留率领跑 AI 实验室，德州的科技中心地位在下滑 ，而迈阿密和圣地亚哥等新兴科技城市却在快速崛起 。这些变化不仅影响着求职者的选择 ，也在重塑整个科技行业的未来 。
我在分析这些数据时，最让我感到担忧的是新毕业生面临的严峻现实。数据显示 ，大型科技公司现在只有 7% 的新招聘是应届毕业生 ，与 2023 年相比下降了 25%，与疫情前的 2019 年相比更是下降了超过 50% 。初创公司的情况也好不到哪里去 ，新毕业生仅占招聘的 6% ，相比疫情前下降了 30% 以上 。这种下降不是暂时的调整，而是结构性的转变。
更令人揪心的是 ，这种趋势背后反映出的“经验悖论 ”现象 。我发现现在的科技雇主不再寻找潜力 ，而是寻找证明 。这让新毕业生陷入了一个典型的悖论：你需要经验来获得工作，但你需要工作来获得经验。在团队更精简、预算更紧张的环境中 ，很少有公司愿意投资于培训新人。更残酷的是 ，许多公司在发布初级职位时，最终却用高级个人贡献者来填补这些职位，这被称为“经验悖论 ”现象 。
联邦储备银行纽约分行的最新数据显示 ，新大学毕业生的失业率自 2022 年 9 月触底以来已上升了 30% ，而所有工人的失业率仅上升了约 18% 。这种差距不仅体现在数字上，也反映在雇主的态度转变中。报告显示 ，55% 的雇主认为 Z 世代在团队合作方面存在困难 ，37% 的管理者表示他们宁愿使用 AI 也不愿雇佣 Z 世代员工 。这种认知偏见进一步加剧了新毕业生的就业困境 。
我特别注意到，即使是那些来自顶尖计算机科学项目的毕业生也无法避免这种困境。过去 ，一个来自斯坦福 、MIT 或卡内基梅隆的计算机科学学位几乎就是进入硅谷大厂的保证 ，但现在即使是这些精英毕业生也在努力突破科技行业的壁垒 。自 2022 年以来，在“七巨头”（Alphabet 、Amazon、Apple 、Meta 、Microsoft、NVIDIA 和 Tesla）找到工作的新毕业生比例已经下降了一半以上 。这不仅仅是一个招聘放缓的问题 ，而是对人才期望的根本性转变。
我认为这种变化背后有多重因素 。AI 确实承担了一些以前由初级员工完成的例行任务 ，但更大的驱动因素可能是 2020~2022 年低利率驱动的“免费资金狂潮 ”的结束，以及由此导致的过度招聘和通胀 。现在 ，随着预算收紧和发展周期缩短 ，公司招聘更加精简，时机也更晚。Carta 的数据显示，A 轮科技初创公司比 2020 年小了 20% 。这种转变不仅仅是招聘减少 ，而是招聘理念的重置 。随着 AI 工具承担越来越多的常规初级任务 ，公司开始优先考虑能够提供高杠杆技术产出的职位。
二 、Anthropic的人才保卫战：80%留存率背后的秘密
在 AI 人才争夺战中，有一家公司的表现让我印象深刻：Anthropic。当整个科技行业都在为人才流失而头疼时 ，Anthropic 却以 80% 的员工保留率傲视群雄 。这个数字在一个以高流动率著称的行业中显得格外突出 。要知道 ，在至少雇佣两年的员工中，80% 的人在第二年结束时仍然留在公司 ，这在科技行业几乎是奇迹般的表现。
为了更好地理解这个数字的意义 ，我对比了其他 AI 实验室的数据 。DeepMind 紧随其后，保留率为 78% ，这也相当不错 。但让我意外的是 ，OpenAI 的保留率只有 67%，虽然这个数字与大型 FAANG 公司如 Meta（64%）相当 ，但在 AI 实验室中却显得相对较低。考虑到 OpenAI 在公众心目中的知名度和影响力 ，这个结果确实出人意料 。
我深入分析了 Anthropic 成功的原因，发现他们的优势不仅仅在于保留人才，更在于吸引人才的精准策略 。数据显示 ，工程师从 OpenAI 跳槽到 Anthropic 的可能性是反向流动的 8 倍。从 DeepMind 流向 Anthropic 的比例更是达到了近 11:1 。虽然这部分原因是 Anthropic 作为热门新创公司的吸引力 ，以及 DeepMind 更大 、更资深的团队天然存在人员流动，但这种流动规模的差异仍然令人震惊 。
让我更感兴趣的是 Anthropic 的文化优势。与大型科技公司依赖高薪和品牌吸引力不同 ，Anthropic 的优势在于其独特的文化 ，这种文化拥抱非传统思维者，并给予员工真正的自主权来产生影响 。员工反馈显示 ，Anthropic 提供灵活的工作选择 ，没有头衔政治或强制管理轨道，只有清晰的职业发展路径 。员工们说 Anthropic 拥抱智力讨论和研究者自主权 ，这使其成为在其他地方受到官僚主义束缚的 AI 人才的磁石。
我还注意到一个有趣的现象：Claude 正迅速成为开发者非正式衡量标准中的宠儿 ，这种产品亲和力可能会影响职业决策。工程师往往倾向于选择他们钦佩和使用的产品的公司，这种感知到的产品共鸣可能给 Anthropic 在招聘方面带来了优势 。当你的产品被开发者社区广泛认可和使用时 ，吸引这些开发者加入你的团队就变得更加容易 。
Anthropic 的成功不仅限于从竞争对手那里挖人。大型科技公司也成为了主要的人才输送地 ，Google、Meta 、Microsoft 、Amazon 和 Stripe 都是 AI 实验室的主要人才库，而 Anthropic 在从这些公司挖掘高级研究员和工程师方面特别成功 。这种人才流动模式反映了整个行业的一个重要趋势：最优秀的 AI 人才正在向那些能够提供更多自主权、更清晰愿景和更好工作环境的公司聚集 。
在分析科技人才的地理分布变化时，我发现了一些出人意料的趋势。虽然旧金山和纽约仍然是无可争议的科技中心 ，但新的力量格局正在形成 ，一些传统的科技热点地区正在失去光彩，而另一些城市则在迅速崛起 。这种地理重组不仅仅是简单的人员流动 ，而是反映了科技行业对工作生活平衡、成本效益和发展机会的重新思考 。
让我印象最深刻的是德克萨斯州科技中心地位的下滑。奥斯汀曾经是疫情后科技增长的领导者 ，但在 2024 年，风险投资支持的初创公司员工数量下降了 6% 。休斯顿的下降幅度更大 ，达到 10.9% 。这种变化的背后有多重原因：基础设施滞后 、文化不匹配 、房价波动 ，以及重新强调混合返回办公室政策，这些都促使初创公司员工选择住在更靠近传统科技中心的地方。
我特别关注了这种变化对德州科技生态系统的影响 。奥斯汀曾经被誉为“硅山 ” ，吸引了大量科技公司和人才 ，享受着较低的生活成本、友好的商业环境和独特的文化氛围 。但现在看来，这些优势正在被新的现实所冲击。当公司开始要求员工回到办公室 ，即使是混合模式 ，地理位置的重要性就重新凸显出来。住在奥斯汀的员工发现，如果他们的公司总部在旧金山或西雅图，通勤成本和时间成为了新的挑战 。
与德州的降温形成鲜明对比的是 ，迈阿密和圣地亚哥等城市正在快速崛起 。这两个城市正在吸引科技人才 ，不是靠巨额预算，而是靠阳光 、生活方式和较低的生活成本。迈阿密的税收优惠和生活质量的结合推动了 AI 职位 12% 的增长 。圣地亚哥的大型科技公司职位增长了 7% ，尽管该地区的初创公司在 2024 年失去了 3.5% 的劳动力 ，这表明人才正在向上流动 。有趣的是，2024 年圣地亚哥县的初创公司筹集了 57 亿美元的风险投资 ，标志着该地区历史上表现最好的年份之一。
（PS：作为在SD待了几年的人现身说法 ，确实环境和安全性都很不错，特别是北边的几个City 。）
我注意到 ，尽管存在各种地理变化 ，旧金山和纽约的主导地位依然稳固 。超过 65% 的 AI 工程师仍然聚集在这两个都市区。尽管房价上涨 、薪资优势缩小以及远程工作的灵活性，旧金山和纽约继续吸引更多科技人才 。这种现象让我思考：即使在远程工作时代 ，地理集中效应仍然非常强大 。创新集群、网络效应和职业发展机会的集中 ，使得这些传统科技中心保持了强大的吸引力。
这种地理重组背后还反映了一个更深层的趋势：从“存在”向“邻近”的转变 。媒体关于返回办公室的叙述被夸大了，公司正在重新思考什么才真正重要 。新模式是邻近胜过存在。对许多科技公司来说，这不是每周五天打卡上班的问题 ，而是要足够近 ，能够进行混合工作安排和核心日程。结果是：随着雇主在灵活性和面对面时间之间寻求新的平衡，州内招聘激增 。这种趋势可能会继续塑造科技人才的地理分布 ，创造出新的区域科技中心 ，同时巩固现有的强势地区 。
四 、2024年的预测命中率与2025年的大胆预判
回顾 SignalFire 去年的预测，我发现他们在一些关键趋势的判断上相当准确 ，这让我对他们 2025 年的预测更加关注。去年 ，他们准确预测了分数制工作模式的持续发展 、网络安全人才需求的持续增长，以及远程工作的演进而非消失 。这些预测的准确性让我对他们对未来趋势的判断更有信心 。
我特别感兴趣的是他们对分数制工作的预测实现。CMO、CFO 和 CTO 等高管职位越来越多地以顾问形式工作 ，这种趋势在 2024 年确实得到了验证 。这种模式在更强劲的市场中是否会持续还有待观察 ，但目前这种模式似乎对公司和高管都有效 。我认为这反映了企业对灵活性的新需求，以及高级人才对工作方式多样化的追求。
在网络安全领域 ，他们的预测也得到了印证 。随着 AI 驱动威胁的增加 ，网络安全人才的需求确实继续增长 。薪酬水平上升，职位更难填补，招聘紧迫性比以往任何时候都高。这种趋势反映了企业对安全挑战认识的加深 ，以及对专业安全人才价值的重新评估 。
对于远程工作 ，他们的预测同样准确 。返回办公室的辩论仍在继续，但现实更加微妙。公司越来越多地采用混合模式 ，而人才继续要求灵活性。我们要到下一个经济周期重置供需平衡时 ，才能知道长期平衡点 。这种演进而非革命的趋势，体现了企业和员工在新工作模式上的逐步适应和妥协 。
对于 2025 年 ，SignalFire 提出了三个我认为非常有见地的预测。第一个是通才工程师的崛起 。专家赢得了上一个十年 ，通才可能赢得下一个十年 。随着 Copilot 、Replit 和 Cursor 等工具的成熟，工程师不再需要深度机器学习专业知识就能构建 AI 应用。公司将优先考虑灵活 、协作的通才工程师 ，他们能够快速行动并与强大的工具有效协作 ，不需要博士学位 。
第二个预测是 2025 年将是股权顾问的年份 。随着精简的初创公司对初级和 C 级职位的招聘都持谨慎态度，创始人将利用经验丰富的专家作为股权顾问。Carta 的数据显示 ，这些职位比以前更实惠 ，为初创公司提供了一种低成本的方式来获得经验和指导，而不会增加他们的烧钱率 。我认为这种趋势反映了初创公司对成本控制的重视，以及对经验价值的认可 。
第三个预测是新工作岗位的出现 ，而不仅仅是消失的岗位。虽然头条新闻警告 AI 导致的工作岗位流失 ，但 SignalFire 看到了另一种转变：新角色的出现 。预计会出现 AI 治理负责人、AI 伦理和隐私专家 、代理式 AI 工程师和非人类安全运营专家等职位 。这需要时间来扩展，但这些是新毕业生应该关注的一些角色。我对这个预测特别感兴趣 ，因为它提供了一个更乐观的视角 ，表明技术进步虽然会取代一些工作，但也会创造新的机会。
我认为这些预测反映了对技术发展和人力市场动态的深刻理解 。通才工程师的崛起体现了 AI 工具降低技术门槛的趋势 ，股权顾问模式反映了经济环境下的务实选择 ，而新工作岗位的出现则说明了创新总是会创造新的需求和机会 。对于那些正在规划职业发展的人来说，这些预测提供了有价值的方向指引。
在分析完这份详尽的报告后 ，我对科技行业人才格局的未来有了一些深度思考 。我认为我们正处在一个关键的转折点 ，这个转折点不仅会重塑个人的职业轨迹，也会重新定义整个行业的发展方向 。过去一年的数据清楚地表明 ，技术本身并不能构建未来 ，人才才是关键。Anthropic 的人才留存优势和科技中心的重塑都证明了真正的优势在于如何招聘 、培养和留住优秀人才 。
对于新毕业生来说，我认为现实是残酷的，但也充满机会 。传统的“培训轮 ”已经消失 ，可用的入门级职位更少 ，未来的道路将依赖于训练营、开源项目、自由职业和创意项目。仅仅掌握最新的 AI 工具是不够的，更重要的是学会修复它们的缺陷 。调试混乱的机器生成代码可能会成为下一代开发者的超能力 。这种转变要求新毕业生更加主动 、更有创造力 ，也更有韧性。
我特别关注的是这种变化对教育体系的影响 。传统的计算机科学教育模式可能需要根本性的调整 。如果企业不再愿意投资培训新人 ，那么教育机构就需要承担更多责任，确保毕业生具备立即可用的技能。这可能意味着更多的实践项目 、行业合作和技能导向的课程设计。同时 ，我也看到了新的学习模式的兴起 ，比如在线训练营、开源贡献和项目驱动的学习方法 。
对于雇主来说，我认为短期内减少初级招聘的策略可能会带来长期风险 。AI 可能减少了对初级员工的短期需求 ，但完全跳过他们可能会破坏长期的人才管道。行业的未来依赖于为下一代提供与不断发展的技术环境相匹配的技能 。那些能够找到平衡点的公司 ，既利用 AI 提高效率，又投资于人才培养 ，将在未来获得竞争优势 。
我对 AI 对就业市场的长期影响持相对乐观的态度。虽然某些工作会被自动化取代 ，但历史告诉我们，技术进步通常会创造新的就业机会 。SignalFire 预测的新角色类型，如 AI 治理负责人和代理式 AI 工程师 ，只是开始 。我相信未来会出现更多我们现在还无法想象的新职位。关键是要保持学习能力和适应性 ，而不是坚持过时的技能和思维模式 。
从地理角度看，我认为科技人才分布的变化反映了一种更健康的生态系统演进 。虽然硅谷和纽约仍将保持主导地位 ，但更多样化的科技中心将为不同背景和偏好的人才提供更多选择。这种分散化可能会降低生活成本 ，提高创新的包容性，并创造出具有不同特色的科技社区 。
我特别感兴趣的是 Anthropic 等公司在人才保留方面的成功经验 。在一个人才高度流动的行业中 ，能够保持 80% 的留存率说明了企业文化和价值观的重要性。这提醒我们 ，在技术快速发展的时代，人文关怀和企业文化可能比薪资和福利更重要。那些能够创造包容 、自主和有意义工作环境的公司将在人才竞争中占据优势 。
从整个行业发展角度来看 ，我认为当前的调整期是健康和必要的 。疫情期间的过度招聘和资金泛滥确实创造了一些不可持续的模式。现在的收缩和重组 ，虽然对个人来说可能是痛苦的，但对行业的长期健康发展是有益的 。它迫使公司和个人都要更加审慎地思考价值创造和技能发展 ，这将促进更高质量的创新和更可持续的增长 。
展望未来 ，我相信科技行业将继续是经济增长和社会进步的重要引擎。但这个行业需要学会在技术进步和人才发展之间找到平衡，在效率提升和社会责任之间找到平衡，在全球竞争和本土发展之间找到平衡 。那些能够在这些复杂平衡中找到自己位置的个人和企业 ，将是这个新时代的赢家 。科技的未来不仅仅取决于我们开发出什么样的技术 ，更取决于我们如何培养和运用人才去引导这些技术为人类服务。
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