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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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- 在把姚顺雨放到「一号位」之前，腾讯在大模型上的态度更接近于「调门大、行动少」，既缺少资源，也没有领头人，公司在危机意识层面依然被抖音牵制，以致于总办最关注的业务始终是视频号，而腾讯擅长的赛马机智，在大模型这种「集中力量办大事」的行业不管用了，微信也训练过自己的模型，然后也放弃了；
- 直到去年，腾讯终于开始效仿字节Seed，重新组建符合大模型研发标准的组织架构，设立更符合前沿科学原理的岗位，再去为一个个的坑找萝卜，并逐步淘汰掉旧技术线的人力，当姚顺雨空降落地之后，管理上的障碍基本上也都已经打扫干净了；
- 今年会是姚顺雨的大考，他需要为腾讯训练出一个足以回到牌桌上的领先模型，只有高分答卷，才能让他坐稳在腾讯这家大厂AI一把手位置，好在前人的肩膀够多，相比GPT-4和o1时代大家都不知道怎么实现的盲目，现在的大模型行业已经少了很多「秘方」，头部模型的能力更是高度对齐，留给腾讯的时间，不多但也不少。
- 直到去年，腾讯终于开始效仿字节Seed，重新组建符合大模型研发标准的组织架构，设立更符合前沿科学原理的岗位，再去为一个个的坑找萝卜，并逐步淘汰掉旧技术线的人力，当姚顺雨空降落地之后，管理上的障碍基本上也都已经打扫干净了；
- 今年会是姚顺雨的大考，他需要为腾讯训练出一个足以回到牌桌上的领先模型，只有高分答卷，才能让他坐稳在腾讯这家大厂AI一把手位置，好在前人的肩膀够多，相比GPT-4和o1时代大家都不知道怎么实现的盲目，现在的大模型行业已经少了很多「秘方」，头部模型的能力更是高度对齐，留给腾讯的时间，不多但也不少。
腾讯今天透过一财放了点姚顺雨的料「腾讯混元3年变形始末」，开始对外传递大模型的组织变化了，这是一个很明确也很有看头的信号，就像我前几天发的数据，腾讯去年在AI上投了很多钱，但取得的成效我猜内部是不太满意的，所以要在场外做点找补。
而且自从张小龙之后腾讯也不太喜欢以人为主体来建立叙事，满打满算十年来就游戏线的马晓轶和香港帮的汤道生会出镜比较多，这次开始给一个刚入职的新人包装造势，可以说是排面拉满了，也符合AI行业小登为王的趋势。
还是给这篇文章里一些有价值的信息划划重点：
- 姚顺雨27岁，是国内大模型团队里最年轻的「一号位」，他在OpenAI只工作了一年，说不上特别核心，但负责的推理模型技术，让他很适合承接从ChatBot到Agent的业务升级，腾讯重金挖他过来，也是急于让他来主导下一个Agent模型的训练；
- 腾讯对大模型的反应在国内属于相对落后的那一批，所以人才储备非常薄弱，之前负责大模型业务的两个Leader都没有自然语言处理的背景，团队构成非常「不对口」，去年开始开出薪酬翻倍的条件到处挖人，字节的2-2跳来腾讯就给T12或者T13，相当于直接上涨1-2个职级，再往上T14就差不多是首席科学家了；
- 人才流动主要还是在「BAT」三家里内循环，2024年是字节在从阿里撬人，2025年是腾讯开挖自己的墙脚，而年底我们又看到了字节大幅涨薪的通知，内部信里明确表示要保持待遇领先于头部水平，最新的消息是，「腾讯只看来自DeepSeek、月之暗面、字节和阿里这4家基座模型团队的候选人，其他公司是不看的」；
- 马化腾对大模型存有误判，他曾打比方说。在工业革命时期，早一个月还是晚一个月把灯泡拿出来，其实没有那么重要，而腾讯错过了很多实验先机，包括浑元大模型如今有些过于路边——在大多数基准测试里，浑元连一个对比项都当不上——所以去年开始着急，很大程度上是在补落下的课；
- ChatGPT出来的那一轮周期，正好叠加了腾讯在搞降本增效，对各种「不必要」的花费卡得非常死，AI Lab的员工想去参加学术会议，公司不给钱，继续想办法蹭高校的预算，而AI部门为了完成创收指标，也需要去服务游戏和广告业务，由此结算经济价值，留在基础研究上的人力很少；
.",
"focal_point": "One hand or foot is reaching towards the camera lens, creating a playful forced perspective effect where the limb appears larger and close-up."
},
"camera_logic": {
"perspective": "Shot from a [INSERT_ANGLE_HERE] using a 24mm wide-angle lens.",
"depth": "Shallow depth of field, sharp focus on the character's eyes, soft blurred background."
},
"environment": {
"setting": "Simple studio background or consistent environment from reference, soft studio lighting."
},
"technical_specs": {
"style": "K-pop aesthetic, vibrant colors, realistic texture, 8k resolution, raw photography.",
"negative_prompt": [
"distortion on face", "bad fingers", "extra limbs", "mutated hands",
"blurry eyes", "drawing", "cartoon", "cgi", "too much fish-eye"
]
}
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@aigc1024
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@aigc1024
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这就像物理学里电子在材料中的分布：低于某个能级的电子遍地都是，高于这个能级的电子指数级减少。
这个能级，就是AI洪水的水位线。
田渊栋把它叫做「人类社会的费米能级」。
他看到AI时代的底层逻辑是：低于费米能级的职业，可能在一夜之间被颠覆。就像地震一样，前一天还是岁月静好，后一天整个行业被端掉了。
而且这条水位线还会一直往上涨。
他举了自己的例子。
他说，以前做项目，招人是很重要的一环。
但现在脑子里的第一个问题是：还需不需要人？
几个Codex进程一开，给它们下各种指令，它们就可以24小时不间断干活，速度远超任何人类。
而且随便PUA，永远听话，毫无怨言。
和AI工作，他现在最担心的是工作量有没有给够，有没有用完每天的剩余token数目。
然后他说：这每个月交给OpenAI的20块钱，一定要榨干它的价值。我突然意识到，就因为这区区20块钱，我已经成为了每个毛孔里都滴着血的肮脏资本家。
他能这么想，全世界最聪明和最富有的头脑，也一定会这么想。
所以他说：请大家丢掉幻想，准备战斗吧。
那在这种情况下，普通人应该怎么办？
田渊栋用了一个很有画面感的说法。
他说，未来的世界不再是传统故事里描绘的那样，人们为了争夺稀缺的武功秘籍或者寻找唯一的阿拉丁神灯而展开冒险。
相反，这将是一个遍地神灯的时代。
每一个AI都像是一个神灯，能力超群，渴望实现别人的愿望。
「在这种环境下，真正稀缺的不再是实现愿望的能力，而是愿望本身。」
大模型提供了极其廉价的思考结果，这种便利会让很多人逐渐失去思考的动力，久而久之丧失原创能力，思想被生成式内容绑架和同化。
最终变成一具空壳，连许愿的能力都失去了。
这就是新时代对懒人的定义：不是体力上的懒惰，而是精神上没有空闲去思考，没有能力去构思独特的东西。
他在总结的最后写下了一段话。
「如果将来的孩子立志要去土卫六开演唱会，或者想在黑洞边缘探险，千万不要打压这样看似荒诞的志向。因为这份宏大的愿望，或许正是他们一辈子主动思考的根本源泉，也是让他们始终屹立于费米能级之上的关键。」
田渊栋这篇年终总结想说的或许是：只要你还在主动思考，你就没有真正被淘汰。
用思考对抗同化，用目标对抗迷茫。
这或许才是AI时代，一个人最深的护城河。
这个能级，就是AI洪水的水位线。
田渊栋把它叫做「人类社会的费米能级」。
他看到AI时代的底层逻辑是：低于费米能级的职业，可能在一夜之间被颠覆。就像地震一样，前一天还是岁月静好，后一天整个行业被端掉了。
而且这条水位线还会一直往上涨。
他举了自己的例子。
他说，以前做项目，招人是很重要的一环。
但现在脑子里的第一个问题是：还需不需要人？
几个Codex进程一开，给它们下各种指令，它们就可以24小时不间断干活，速度远超任何人类。
而且随便PUA，永远听话，毫无怨言。
和AI工作，他现在最担心的是工作量有没有给够，有没有用完每天的剩余token数目。
然后他说：这每个月交给OpenAI的20块钱，一定要榨干它的价值。我突然意识到，就因为这区区20块钱，我已经成为了每个毛孔里都滴着血的肮脏资本家。
他能这么想，全世界最聪明和最富有的头脑，也一定会这么想。
所以他说：请大家丢掉幻想，准备战斗吧。
那在这种情况下，普通人应该怎么办？
田渊栋用了一个很有画面感的说法。
他说，未来的世界不再是传统故事里描绘的那样，人们为了争夺稀缺的武功秘籍或者寻找唯一的阿拉丁神灯而展开冒险。
相反，这将是一个遍地神灯的时代。
每一个AI都像是一个神灯，能力超群，渴望实现别人的愿望。
「在这种环境下，真正稀缺的不再是实现愿望的能力，而是愿望本身。」
大模型提供了极其廉价的思考结果，这种便利会让很多人逐渐失去思考的动力，久而久之丧失原创能力，思想被生成式内容绑架和同化。
最终变成一具空壳，连许愿的能力都失去了。
这就是新时代对懒人的定义：不是体力上的懒惰，而是精神上没有空闲去思考，没有能力去构思独特的东西。
他在总结的最后写下了一段话。
「如果将来的孩子立志要去土卫六开演唱会，或者想在黑洞边缘探险，千万不要打压这样看似荒诞的志向。因为这份宏大的愿望，或许正是他们一辈子主动思考的根本源泉，也是让他们始终屹立于费米能级之上的关键。」
田渊栋这篇年终总结想说的或许是：只要你还在主动思考，你就没有真正被淘汰。
用思考对抗同化，用目标对抗迷茫。
这或许才是AI时代，一个人最深的护城河。
田渊栋的年终总结，这两天在圈子里传得挺广。
很多人转发的时候，关注点都放在了他被裁这件事上。
毕竟他在Meta干了十多年，是做强化学习的知名华人科学家，年初还被调去给Llama4救火，结果忙活大半年，10月份人被裁了。
但最近，我把他的这份年终总结反复读了几遍，看到他在总结里提出了一个大多数人会很陌生，但非常关键的概念——费米能级。
他说，AI时代的人才价值分布，会越来越像物理学里的费米能级。
先给不熟悉的朋友简单介绍一下田渊栋。
本科交大，博士CMU，毕业后先加入了Google无人驾驶团队，后转入了Facebook的AI研究院，一待就是十多年。
他主要做的是强化学习方向，发过很多篇重要的论文。
这样的履历，让田渊栋前半段职业生涯过得很舒服。
他自己也说，在公司待久了，最近一两年做事说话都抱着一种让公司赶紧把我开了吧的心态，反而越来越放得开。
2023年底休长假的时候差点就走了，但最后没签离职的字。
但转折发生在2025年1月底，他被调去给Llama4救火。
作为一个做强化学习的老手，他在去之前还专门画了一个2乘2的回报矩阵，把各种可能性都算了一遍。
去帮忙，项目成了，皆大欢喜。
去帮忙，项目没成，至少问心无愧。
他算来算去，觉得去是最稳妥的选择。
结果最后发生的是他完全没算到的第五种可能：去帮忙，人被裁了。
一夜之间，他从大厂的首席科学家，变成了失业人员。
现在我们回到他写的年终总结。
其实他几乎没花什么篇幅在被裁员的情绪上，反而用大量的文字，写了一个他观察到的现象。
他说，以前我们理解职场，基本是这样一个模型：工作经验越多，能力越强，回报越大，是个单调递增的曲线。
所以大厂有职级，职级随年限晋升，越老越香。
但现在，情况变了。
现在评估一个人的价值，不再是看你本人能产出多少，而是看你能不能提高AI的能力。
「你加上AI的产出，要大于AI单独的产出，这样你才有存在的价值。」
AI的供给只会越来越便宜。
在很长一段成长期内，大多数人的能力是比不过AI的，所以这段时间里，人本身是没有价值的。
只有当人的能力强到一定程度，能够辅助AI变得更强，才开始有价值。
而且跨过这个门槛之后，厉害的人对AI的加成，会远远高于普通人。
因为普通人只会对AI的具体产出修修补补，而厉害的人能提出系统性的解决方案，让AI变得更强，这种效应会被几何级数放大。
很多人转发的时候，关注点都放在了他被裁这件事上。
毕竟他在Meta干了十多年，是做强化学习的知名华人科学家，年初还被调去给Llama4救火，结果忙活大半年，10月份人被裁了。
但最近，我把他的这份年终总结反复读了几遍，看到他在总结里提出了一个大多数人会很陌生，但非常关键的概念——费米能级。
他说，AI时代的人才价值分布，会越来越像物理学里的费米能级。
先给不熟悉的朋友简单介绍一下田渊栋。
本科交大，博士CMU，毕业后先加入了Google无人驾驶团队，后转入了Facebook的AI研究院，一待就是十多年。
他主要做的是强化学习方向，发过很多篇重要的论文。
这样的履历，让田渊栋前半段职业生涯过得很舒服。
他自己也说，在公司待久了，最近一两年做事说话都抱着一种让公司赶紧把我开了吧的心态，反而越来越放得开。
2023年底休长假的时候差点就走了，但最后没签离职的字。
但转折发生在2025年1月底，他被调去给Llama4救火。
作为一个做强化学习的老手，他在去之前还专门画了一个2乘2的回报矩阵，把各种可能性都算了一遍。
去帮忙，项目成了，皆大欢喜。
去帮忙，项目没成，至少问心无愧。
他算来算去，觉得去是最稳妥的选择。
结果最后发生的是他完全没算到的第五种可能：去帮忙，人被裁了。
一夜之间，他从大厂的首席科学家，变成了失业人员。
现在我们回到他写的年终总结。
其实他几乎没花什么篇幅在被裁员的情绪上，反而用大量的文字，写了一个他观察到的现象。
他说，以前我们理解职场，基本是这样一个模型：工作经验越多，能力越强，回报越大，是个单调递增的曲线。
所以大厂有职级，职级随年限晋升，越老越香。
但现在，情况变了。
现在评估一个人的价值，不再是看你本人能产出多少，而是看你能不能提高AI的能力。
「你加上AI的产出，要大于AI单独的产出，这样你才有存在的价值。」
AI的供给只会越来越便宜。
在很长一段成长期内，大多数人的能力是比不过AI的，所以这段时间里，人本身是没有价值的。
只有当人的能力强到一定程度，能够辅助AI变得更强，才开始有价值。
而且跨过这个门槛之后，厉害的人对AI的加成，会远远高于普通人。
因为普通人只会对AI的具体产出修修补补，而厉害的人能提出系统性的解决方案，让AI变得更强，这种效应会被几何级数放大。
