Mozilla 基金会新 CEO 上任即裁员60人,同时重新关注 Firefox 浏览器

Mozilla 基金会新 CEO 上任即裁员60人,同时重新关注 Firefox 浏览器 致力于开发 AI 技术,并将 AI 技术带到 Firefox 中 削减 Mastodon 实例的投资 削减 Mozilla VPN 和 Firefox Relay 的投资 削减元宇宙风格的 3D 项目 ======== 感觉有点...冇智

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Mozilla宣布小规模裁员 重新聚焦Firefox和人工智能

Mozilla宣布小规模裁员 重新聚焦Firefox和人工智能 Mozilla 还将关闭其在 2018 年推出的3D 虚拟世界Hubs,并缩减对mozilla.socialMastodon 实例的投资。此次裁员将影响大约 60 名员工。彭博社此前报道了此次裁员。该公司在一份内部备忘录中表示,今后,Mozilla 将专注于将"值得信赖的人工智能引入Firefox"。为此,它将把负责 Pocket、Content 和 AI/Ml 的团队整合在一起。近年来,Mozilla 开始扩大其产品组合,与此同时,其旗舰产品 Firefox 的市场份额却在不断下降。尽管该组织经常因此受到尖锐批评,但其领导层认为,从长远来看,为了确保 Mozilla 的生存,有必要在Firefox之外丰富其产品组合。毕竟Firefox浏览器为 Mozilla 提供了绝大部分收入,但这也意味着该组织基本上要依赖Google才能继续运营下去。有了这些变化,现在看来 Mozilla 可能会重新专注于Firefox浏览器,这肯定会让许多Firefox浏览器的铁杆粉丝相当高兴。以下是完整的内部备忘录:缩减对Mozilla.Social 的投资:通过mozilla.social,我们在 2023 年下了一个大赌注,要在 Mastodon 和 Fediverse 的基础上打造一个更安全、更好的社交媒体体验。我们最初的做法是基于这样一种信念:Mozilla 需要迅速扩大规模,以便有效塑造社交媒体的未来。这是一个长远的想法,但我们在执行过程中却举步维艰。虽然我们为mozilla.social 提供了大量资源,以实现这一雄心勃勃的想法,但回过头来看,如果采用更温和的方法,我们就能以更大的灵活性参与到这一领域中。我们今天采取的行动将对这一战略进行修正,通过一个小得多的团队来参与 Mastodon实例上生活的人们带来小型实验。保护实验与身份识别 (PXI):我们正在缩减对安全和隐私领域一些独立消费产品的投资,减少对竞争对手挤占的细分市场的投资,因为在这些细分市场中,提供差异化产品具有挑战性。具体来说,我们计划减少对 VPN、Relay 和 Online Footprint Scrubber 的投资。我们将继续投资于满足不断增长的细分市场客户需求的产品。枢纽:自 2023 年初以来,我们经历了 3D 虚拟世界市场的转变。除了游戏、教育和少数利基用例之外,市场需求已经远离三维虚拟世界。这对所有行业参与者都产生了影响。Hubs 的用户和客户群不够强大,不足以证明有理由继续投入资源来应对不利的需求转变。我们将结束服务,并向客户传达优雅的退出计划。合理调整人员团队规模鉴于 MozProd 的人员缩减和人员预算减少,我们合并了人事部门和其他支持服务部门的一些职位,以便为我们的产品组合提供适当水平的支持。优化组织,突出重点。2023 年,生成式人工智能开始迅速改变行业格局。Mozilla 抓住机遇,将值得信赖的人工智能引入Firefox浏览器,这主要是由收购 Fakespot 和随后的产品整合工作推动的。此外,寻找精彩内容仍然是互联网的重要用例。因此,作为今天变革的一部分,我们将把 Pocket、Content 和支持内容的 AI/ML 团队整合到 Firefox 组织中。MozProd 内部的 MDN、Ads 或 Fakespot 没有任何变化。法律/政策、财务与业务运营、市场营销或战略与运营部门也没有变化。 ... PC版: 手机版:

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Mozilla Firefox将利用AI提高浏览器的无障碍浏览能力 在最近 Mozilla Hacks 上的一篇文章中,Tarek ZIade 解释了Firefox浏览器将如何利用人工智能来提高可访问性,即为依赖屏幕阅读器等辅助技术的用户提供人工智能生成的图片说明。图片说明或"alt 文本"为读者提供了必要的背景信息,但遗憾的是,许多作者忽略了 alt 文本,导致近一半的图片缺少适当的描述。随着最新人工智能技术的发展,现在可以运行本地机器学习模型来自动生成标题,而无需向服务器发送潜在的敏感信息。Firefox 130 将在"nightly频道"中为 PDF 编辑器提供一项新功能,使用基于 Transformer 的小型开源机器学习模型生成 alt 文本。Mozilla 声称,这些模型在描述图片方面表现出色,而且无需耗费大量资源。因此,Firefox 用户即使在性能较弱的设备上也能获得图像描述(首先在 PDF 中)。博文称,小型模型可以生成包含 2 亿多个参数的 alt 文本,同时占用不到 200MB 的磁盘空间,并能在几秒钟内提供输出。与最新的 GPT-4o 等现代 LLM 的"巨无霸"相比,它们的细节和准确性都要逊色一些,但开发人员并不想用过多的信息来淹没用户。因此,Firefox 将重点放在制作类似这样的一句话描述上:一群人在办公室庆祝生日,前景是一个点燃的生日蛋糕,背景是一位面带微笑的女士。使用本地模型有几个好处。除了提高隐私性(图像不会被处理到任何地方),用户还能获得更好的资源效率、更高的透明度、更少的二氧化碳排放(训练大型模型会产生大量碳排放),以及定期增强的频繁更新。更多技术信息,请参阅官方文档。 ... PC版: 手机版:

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