本周观影

  • 《柴静对话龙应台》：“两岸，希望你求取教训。这本书里写的人间至为残酷，这个世界有战争是没人赢的” “爱国主义和民族主义都要警惕” “什么是真正的大国崛起”
  • 《罗小黑战记 2》：还能看看，推荐，小黑和师姐解决妖界内斗，师傅解决和人类的纷争
  • 《长安的荔枝》：还是亲王的书好看，不过大鹏还是很厉害

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  • 《纳瓦尔宝典》：放在中文世界的语境中，就是“鸡汤”，好多其实都是大道理，只是我们有时候常识反而视而不见了。

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https://github.com/666ghj/BettaFish（https://linux.do/t/topic/1009280）

“微舆” 是一个从0实现的创新型 多智能体 舆情分析系统，帮助大家破除信息茧房，还原舆情原貌，预测未来走向，辅助决策。用户只需像聊天一样提出分析需求，智能体开始全自动分析 国内外30+主流社媒 与 数百万条大众评论。

看着不错的一个开源项目，多 Agent 架构。

科技爱好者周刊（第 371 期）：一个乐观主义者的专访

谈到了 Kevin Kelly 专访 Flounder Mode - Colossus，下面摘录自上面周刊，还没细看，看着老爷子好酷。

记者问，你人生中喜欢这么多东西，做过很多项目，但是都没有做大，也没有加入独角兽公司，你怎么想？
KK 回答，我只是追随自己的兴趣，不管什么事情，只要我觉得有意思，就想去做。我不追求目的地，我追求的是内心的方向。
其实也不是刻意追求，只要你做自己感兴趣的事情，内心会自动推着你往下走。而且，遇到失败时，你能忍受下来，因为那是你喜欢的事情，你明确地感受到，只要坚持下去，以后会得到更多（内心的）补偿。
我做的项目，并非出于我想战胜别人或者战胜世界，而是出于我满足了内心的好奇心或者实现了创意。
回顾一生，我没有创造伟大事业，也没有创造出股东价值，但是我得到了内心的满足感，而且不是以自我放纵的方式。我以一种充满快乐、活力，没有焦虑、痛苦，也没有自负的方式，度过了人生。

117. 开源一段论文探索之旅：模型范式、Infra和数据、语言、多模态的完整变迁史 - 张小珺Jùn｜商业访谈录 ，下面是 https://podwise.ai/dashboard/episodes/5700767 podwise 的 AI 语音转文字复制，我认真听完了，对于了解大模型的发展有帮助，是个不错的材料。

你会发现这些研究员去写一篇论文，做一个工作，跟我们做一个产品，做一个工作也是一样的，它在当时是有一个很明确的目标的。他有一个很明确的问题想解决，他可能会碰到说过去的东西这里不好那里不好，他希望通过一个重要的工作既要又要还要，全解决。你会发现一个非常出色的论文是能够做到开创范式，既要又要还要的，那这就会成为非常著名和非常重要的工作。也会有些研究员有很好的 reading, 找到那个时代最重要的问题，他们成为一个非常重要的问题的提出者，后续很多人就 follow 他们的工作，

我觉得这些东西都是很有意思的。所以一开始我读论文的时候，头两三个月是有很强的平台气的感受的，就是读的没有那么懂，云里雾里，一知半解。然后呢就很痛苦，因为都很晦涩。我经常就晚上看论文的时候，看着看着就有几次是看睡着了。我想论文只有大学考研的时候才会有这种经验。但是确实如果你度过了这个平台期，读懂论文以后，你会享受读论文的快乐，因为读论文会让你很好地了解你现在生活中用的这些工具，AI 工具的原理，它为什么是这样，为什么会好，为什么会不好，

它这什么东西不好用，我知道原因的，比如说我知道为什么，我是通过了解 token 来知道为什么模型不太能够数字母，因为模型训练的时候，模型的语量的最小单元其实就不是字母，跟人很不一样，那你知道这些边界以后，你会更熟悉模型，你也能把模型用得更好。我发现我身边用模型用得最好的人都是研究员。他们对，甚至有些同学跟我讲说，我问他为什么要这么用的时候，他会告诉我说，他认为这个方法是在训练数据级的分布里的，所以他觉得这么用是可以的。我后来也会用这样的方法去思考，这个模型有没有这样的能力，

有些东西模型见没见过，有没有被训练到，有没有可能犯法，这样我自己能开发出来很多很有意思的模型的使用方式。比如说过去我们有些会议的时候有纪要，过去我们内部的转播模型，其实那个会议纪要做得不好，有很多词的识别是错误的，然后也有很多的很多语气助词。后来就想，因为我自己会有些重要的会议会经历，我会自己整理那个转录的手稿，我会把它整理成组织稿。我发现说很多东西，虽然说它语言转录完以后是错别字，但我还是能够从那个错别字叠加我的背景知识，能够猜出来那个词是什么。

我在想，一个训练得很好的多模态模型也能做这个事情。我后来确实就试了一下，我告诉 Gemini，我跟 Gemini 说，你是一个很好的同声传语员，然后你有很好的某个领域的背景知识，请你帮我把这份转动手稿纠正一些语言错误。

我觉得我有三个层面的建议。第一个层面是说他可以多用 AI。因为你会发现能把 AI 用好也是一个挺稀缺的技能。它需要你很熟悉这个模型，你经常用才会熟悉。那他如果更进一步，我觉得可以建议他学一些编程，有一定的工程能力，最好是有在生产环境里面的工程能力。因为这个时代，特别是想进入 AI 行业的人，我觉得可能以后不会有那么多细致的分工了。我们国内分成产品经理、分成设计师、交互设计、平面设计、分前端工程师、后端工程师。我觉得以后可能更多的就是 Builder。

现在已经有国外有些公司，包括我们自己团队在尝试这样的方式了。它就是一个 Builder，它为一个端到端的结果负责。然后他一个人负责一个产品，一个人至少能够负责一个解决一个问题，他可以用前端的方式解决，用后端方式解决都可以，他能解决好，然后我们再让专业的人去打磨，所以这个同学如果他有一定的工程能力，我觉得是比较好的，他能够很快的把自己想法实现出来，嗯，计算机语言也是一种语言，有可能以后我们就可以用语言来对计算机进行更复杂的操作了。但是呢，即使你能够用语言来进行编程，

你了解编程的一些技术原理和细节，对你能够把它用好，我觉得还是有帮助的。所以我其实在第二个层面上建议年轻的朋友学一些工程的知识。因为现在的语言也比较简单了，不管是 Python 还是 JavaScript, 都是比较简单的高级语言了。第三个层面，还是建议大家读读论文。虽然我也知道读论文很难，我有时候也想建议身边的很多朋友读论文，也会发现这个事情很耗时间。但我觉得 AI 是一个很长周期的技术浪潮，我们还处于技术的很早期。了解这个技术的原理，有机会跟它一起做更深的成长，

我觉得是一个挺好的事情，也是有意义的事情。所以我会觉得说，了解原理，读论文是有意义的。它对算法同学有意义，我觉得对工程同学也有意义，对产品同学也有意义。它至少能够让你了解这个新的世界是什么，能够一直跟踪它的发展。我觉得技术变化真的是在飞速的发展。我很难想象三年或者五年以后会有什么东西。AI 会对我们的生活产生什么样的影响，以及会对我们人类的组织结构、组织形式产生什么样的影响。所以了解读论文是给你自己打开一扇门。你进入这扇门以后能够有一个不一样的世界，能够对这些东西有更好的理解。所以我觉得如果有可能读会读论文是有必要的。然后这些事情我至少自己实践下来发现有挑战但没有那么难。所以做这个分享也是希望能够降低大家读论文的门槛，希望更多人去读它。

对，我的建议是说大家去承担更多职责。就是产品同学做一些工程事情，工程同学做一些产品的工作，大家会更融合，了解彼此的工作方法和工具，以及工作的目标。我确实觉得未来的趋势是全在，所以大家在大公司里面同学可以往这方面做一些尝试，但我也知道大公司里面可能分工分得很细，可能会有一些挑战吧，大家去猜到别人的定义以后可能会有一些挑战，但我觉得这种试一下是值得的，然后你会因此得到更直接的反馈，因为你自己也能够做一个事情以后，我觉得那种端端的反馈是很直接的，也能让一个人很快的收获和成长。

我不知道，在一些问题上，或者一些服务上，看上去很小的团队也能做好了，现在会比过去有更大的机会。比如说我们自己团队，我们希望每个人都首先是工程师，然后才是产品经理，才是其他岗位。那这个事情，过去能做到的公司其实是 Google, 那 Google 也只是在湾区能做到，在这些湾区的公司。但是我会觉得说，在现在的条件下，我们提这种要求会比当年的 Google 容易 10 倍。所以我觉得，确实看上去，公司不需要那么大团队也能做得更好。

那人少了以后呢，沟通成本也会降低，会进一步推动人的变少，所以我觉得这是有机会的，我们也在尝试，但是还是会有一些复杂的生意需要更多人，所以我觉得公司的人的多少，一方面跟技术发展和组织发展有关系，二方面跟这个商业模式本身也有关系，有些特别好的商业模式的公司，人就是很少，你去观察比如说 WhatsApp，你去观察那个 Instagram, 包括微信，这种有网络效应的商业模式公司人都少，不管在国内还是在国外它都少。

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