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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
先是看了《高能量》的一期，峰瑞资本对萌友智能的投资对谈，然后又回顾着看了一下陈嘉映老师《解释鸿沟》纪录片里面人类在第一物性和第二物性之间的冲突。
不管是AI宠物也好，人形陪伴机器人也好，我们对机器人的主动移情完全超过了反思批判……
不管是AI宠物也好，人形陪伴机器人也好，我们对机器人的主动移情完全超过了反思批判……
他选择在日本创业有多重原因，鲁宾早有机器人情结，2013年负责谷歌机器人项目时就收购过日本东京大学团队创办的Schaft公司，积累了当地技术人脉与资源。日本机器人技术雄厚，应用场景成熟，是该领域的核心阵地，能为新公司提供技术参考和商业化试验场。且日本劳动力短缺，市场对机器人需求迫切，同时当地企业对机器人技术多做长期投入，这契合鲁宾强调的机器人项目需十年规划的长期研发与商业化思路。
看到《硅谷101》专访田渊栋，也就是上个月被Meta突然裁掉的大佬，说实际上在被裁之前就拿到别家的offer了。
讨论的主要话题：
关于离职与裁员： 田渊栋说，他实际上在被裁之前已经拿到了其他offer，并且已经向上司表达了不满，所以裁员只是加速了他的离开。
AI自动化的趋势： 他认为AI领域的裁员是自动化大趋势的一部分。随着AI工具越来越强，重复性的工程执行工作会减少，而更多人会转向探索性研究和AI在垂直领域的应用（but，普通人哪有这么容易转型？）。
开源模型的未来： 他认为开源会继续存在。一个模型是否有用是关键问题，而是否开源则取决于公司的战略和模型的具体用途。
LLM的局限： 他觉得LLM是一个“很有意思的路线”，但不确定是否是“正确的路线” （毕竟是杨立昆的学生）。LLM最大的问题是需要海量数据，学习效率远低于人类。人类可以从极少样本中获得深刻见解，这是模型目前缺失的。
强化学习（RL）的优势： 他认为强化学习最大的好处在于它是一种“主动学习”，能积极地影响数据分布。在推理等问题上，他认为RL优于SFT（监督微调），因为SFT可能只是在记忆过程，而非真正学会泛化。
对Scaling Law的看法： 他称Scaling Law是一个“悲观的未来”，因为它依赖指数级增长的数据和资源，这是不可持续的。他认为行业需要寻找更高效的智能发展路径。
在FAIR的遗憾与收获： 他最大的遗憾是自己没能做更多的工程工作，并指出当下最理想的是兼具顶尖研究和工程能力的人才。他最大的收获则是培养了“研究的品位”（research taste）。
对AI开发者的建议： 他建议不要盲目追逐市场的热点，因为技术周期变化太快。更重要的是找到自己真正想做的事情，并结合对未来的判断。
个人未来动向： 他尚未确定下一步，但他最理想的目标是能将前沿研究和工程应用结合起来。
讨论的主要话题：
关于离职与裁员： 田渊栋说，他实际上在被裁之前已经拿到了其他offer，并且已经向上司表达了不满，所以裁员只是加速了他的离开。
AI自动化的趋势： 他认为AI领域的裁员是自动化大趋势的一部分。随着AI工具越来越强，重复性的工程执行工作会减少，而更多人会转向探索性研究和AI在垂直领域的应用（but，普通人哪有这么容易转型？）。
开源模型的未来： 他认为开源会继续存在。一个模型是否有用是关键问题，而是否开源则取决于公司的战略和模型的具体用途。
LLM的局限： 他觉得LLM是一个“很有意思的路线”，但不确定是否是“正确的路线” （毕竟是杨立昆的学生）。LLM最大的问题是需要海量数据，学习效率远低于人类。人类可以从极少样本中获得深刻见解，这是模型目前缺失的。
强化学习（RL）的优势： 他认为强化学习最大的好处在于它是一种“主动学习”，能积极地影响数据分布。在推理等问题上，他认为RL优于SFT（监督微调），因为SFT可能只是在记忆过程，而非真正学会泛化。
对Scaling Law的看法： 他称Scaling Law是一个“悲观的未来”，因为它依赖指数级增长的数据和资源，这是不可持续的。他认为行业需要寻找更高效的智能发展路径。
在FAIR的遗憾与收获： 他最大的遗憾是自己没能做更多的工程工作，并指出当下最理想的是兼具顶尖研究和工程能力的人才。他最大的收获则是培养了“研究的品位”（research taste）。
对AI开发者的建议： 他建议不要盲目追逐市场的热点，因为技术周期变化太快。更重要的是找到自己真正想做的事情，并结合对未来的判断。
个人未来动向： 他尚未确定下一步，但他最理想的目标是能将前沿研究和工程应用结合起来。
我准备开始卷起来，体力和能量提升上来后，脑力必须也跟上：
Part 1. 增长：连载100个全球AI产品，拆解他们是如何做增长的（先文字更新，后期有必要会录制视频和音频，每天5小时起步
Part 2. 交易：连载300天交易心理/宏观事件/行业研究/资金走向/实盘持仓（文字为主，每天4小时起步
Part 3. 运动：更新运动数据截图/优化动作，每天2小时起步
这里已经花去了整天时间🥹
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Yann LeCun离开Meta，
是扎克伯格这辈子做的最正确的决定。
灵魂人物和绊脚石，
有时候就是同一个人。
LeCun是谁？
纯粹的科学家，满脑子世界模型和底层智能理论，听着特别高大上。
但你知道这意味着什么吗？
意味着他打心眼里看不起现在这套"大力出奇迹"的玩法，什么堆算力、堆数据、撞大运式的AGI，在他眼里都是不入流的。
这在学术上对不对？
当然对，无比正确。
但市场在乎这个吗？
市场根本不在乎你对不对，市场只看你会不会讲故事。
你看Sam Altman。
他跟你聊技术细节了吗？
没有。
他给你看什么？
Sora的震撼视频，GPT-5的想象空间，AGI的终极梦想。
星辰大海啊朋友们！
这就是叙事能力。
再看LeCun的叙事是什么？
"你们现在搞的都是错的，未来应该这样那样的。"
一个是狂热的布道者，一个是冷静的批评家。
你说投资人会相信谁？公众会追随谁？
所以啊，只要LeCun还在，Meta AI就永远带着那股学术气。它会做出Llama这种优秀的开源模型，会赢得开发者的尊重，但注意啊，"尊重"这个词在资本市场是没有溢价的。
在这场争夺"AI之王"的战争里，Meta永远差那么一口气。为什么？
因为从ChatGPT爆发那一刻起，这就不再是技术竞赛了，这是技术、资本、营销、公众想象力的全面战争。
扎克伯格明白这个道理吗？
当然明白。
但他需要LeCun这面旗帜稳定军心，吸引人才。
可是如果，注意这个"如果"，如果LeCun走了呢？
性质就全变了。
这等于什么？
等于扎克伯格彻底甩掉了最后的思想包袱。
他可以名正言顺地把Meta AI变成一个纯粹的、极具攻击性的商业机器。不再纠结开源还是闭源，不再纠结什么叫"真正的智能"。
所有资源，一个目标：
做出比GPT更强的模型，用最强势的方式砸向市场。
Meta缺什么吗？
算力有，数据有，人才有。
它唯一缺的，就是一个抛弃所有顾忌的"野心"。
LeCun的离开，就是这个野心被释放的发令枪。
所以你说，LeCun走，到底是好事还是坏事？
答案已经很明显了，对吧？
是扎克伯格这辈子做的最正确的决定。
灵魂人物和绊脚石，
有时候就是同一个人。
LeCun是谁？
纯粹的科学家，满脑子世界模型和底层智能理论，听着特别高大上。
但你知道这意味着什么吗？
意味着他打心眼里看不起现在这套"大力出奇迹"的玩法，什么堆算力、堆数据、撞大运式的AGI，在他眼里都是不入流的。
这在学术上对不对？
当然对，无比正确。
但市场在乎这个吗？
市场根本不在乎你对不对，市场只看你会不会讲故事。
你看Sam Altman。
他跟你聊技术细节了吗？
没有。
他给你看什么？
Sora的震撼视频，GPT-5的想象空间，AGI的终极梦想。
星辰大海啊朋友们！
这就是叙事能力。
再看LeCun的叙事是什么？
"你们现在搞的都是错的，未来应该这样那样的。"
一个是狂热的布道者，一个是冷静的批评家。
你说投资人会相信谁？公众会追随谁？
所以啊，只要LeCun还在，Meta AI就永远带着那股学术气。它会做出Llama这种优秀的开源模型，会赢得开发者的尊重，但注意啊，"尊重"这个词在资本市场是没有溢价的。
在这场争夺"AI之王"的战争里，Meta永远差那么一口气。为什么？
因为从ChatGPT爆发那一刻起，这就不再是技术竞赛了，这是技术、资本、营销、公众想象力的全面战争。
扎克伯格明白这个道理吗？
当然明白。
但他需要LeCun这面旗帜稳定军心，吸引人才。
可是如果，注意这个"如果"，如果LeCun走了呢？
性质就全变了。
这等于什么？
等于扎克伯格彻底甩掉了最后的思想包袱。
他可以名正言顺地把Meta AI变成一个纯粹的、极具攻击性的商业机器。不再纠结开源还是闭源，不再纠结什么叫"真正的智能"。
所有资源，一个目标：
做出比GPT更强的模型，用最强势的方式砸向市场。
Meta缺什么吗？
算力有，数据有，人才有。
它唯一缺的，就是一个抛弃所有顾忌的"野心"。
LeCun的离开，就是这个野心被释放的发令枪。
所以你说，LeCun走，到底是好事还是坏事？
答案已经很明显了，对吧？
