即刻App年轻人的同好社区
下载
置顶2024 年的第一天，决定做一些新的尝试，开始一个新的付费分享社群项目，目的是建立一种“受托责任”，为自己构建“良性的压力”。如 Light 在《笔记的方法》里所说 ：“如果一个人花了大力气去写文章却没多少人阅读，那么他自然很难坚持下去。而付费专栏就不一样了，因为收了读者的费用，哪怕没有几个人订阅，也会产生一种持续履约的义务 - 这是一种良性的压力，让他有持续不断的动力去更新小报童里的内容。”
分享群的名字叫做 “Seeking Wisdom”，取自《探寻智慧：从达尔文到芒格》这本书的书名，希望将探索智慧作为终身学习的目标，不断提高输入、输出质量，收集优质反馈，和群友们一起将自己打造成越来越优质的 Learning Machines，为人类文明的熵减做出自己微薄的贡献。
.
# 适合什么样的用户
1. 具有强烈的好奇心，是重度的信息控，非常注重每天摄入信息的质量。
2. 追求信息的“半衰期”而不是“新鲜度”，相比于新闻，更关注信息是否可以长期保值。换句话说，是信息的“价值投资者”而不是“投机者”。
3. 关注科技，尤其是人工智能，并且具备一定的基础认知素养。
4. 终身学习实践者，希望能够找到同路人，共同进步。
5. 对于我以往分享内容的质量较为认可。
.
# 提供的服务
1. 每日一篇“长文”共读。这年头，太多人醉心于短视频、短微博、短剧，渐渐丧失了对于阅读长文的耐心与能力。但优质的思考很难被压缩成只言片语，想要保持独立思考的习惯，就要给自己留出锻炼大脑的时机和场景。这就好像健身，需要定期给肌肉足够的强度，让它接受刺激，才能保持活性。
每个工作日，我会推荐一篇长文来和大家共读。这篇内容可能是当日最新的，也可能是几个月甚至几年前的，但一定是我认为能经得起重读的、“不会过时”的内容，同时附加我推荐的理由（文字）。它可能是文章（中文 / 英文）、视频、播客、读书笔记、课程等不同的模态，主要内容可能偏科技、人工智能、投资、终身学习、思维模型等等。
2. 不定期的思维模型分享。如何把“知识”串联起来，放在一个框架下面？如何建构大脑中一个个的思维模型 App，以便在思考时更多调用自己的“系统 2” 而不是“系统 1”？我会不定期分享那些对自己来说非常实用的思维模型，例如芒格先生尤其推崇的心理学领域的“误判心理学模型”、投资领域的“跨越鸿沟模型”、健康领域的“长寿抗衰模型”等等，以视频+PPT 的方式来进行讲解，内容是自己根据个人研究、读书及实践经验所整理得来。自从芒格提出了“思维模型”这个概念以来，相关的文章很多，但一直没有人系统整理过靠谱的思维模型。我希望通过 10 年的时间，慢慢积累 100 个左右的真正有价值的思维模型。
3. 日常碎片信息分享。我会从自己阅读的数十个中英文信源中，不定期分享一些个人认为优质的碎片信息，比如文章、短视频、图片等，有用的或是有趣的，平均下来每天不超过 3 条，但不保证更新频率。
4. 允许就特定话题做适当深度展开，但谢绝灌水及聊天。
.
# 服务的局限
1. 专业领域局限。由于个人所从事的行业是科技投资，因此分享的内容中有相当一部分会是和科技（尤其是人工智能）、一二级市场投资、宏观经济等相关的，会有一定的专业门槛。虽然个人的兴趣爱好相对广泛，会尽量拓展自己分享的领域宽度，但重点难免还是偏向科技投资方向。不喜勿进。
2. 语言局限。分享的内容中，可能会有 20%左右是英文的。我会尽量找有中文翻译或字幕的内容，但不作任何保证。不喜勿进。
3. 个人能力局限。和各位一样，我只是一个还在终身学习路上的同路人，水平有限。期待着能够和大家一起共同进步。
.
# 如何加入
加入方法是扫二维码加好友，之后会有付费及试用期说明。如果是朋友推荐，请注明推荐人名字。
感恩遇见，希望有缘可以共同进步。
分享群的名字叫做 “Seeking Wisdom”，取自《探寻智慧：从达尔文到芒格》这本书的书名，希望将探索智慧作为终身学习的目标，不断提高输入、输出质量，收集优质反馈，和群友们一起将自己打造成越来越优质的 Learning Machines，为人类文明的熵减做出自己微薄的贡献。
.
# 适合什么样的用户
1. 具有强烈的好奇心，是重度的信息控，非常注重每天摄入信息的质量。
2. 追求信息的“半衰期”而不是“新鲜度”，相比于新闻，更关注信息是否可以长期保值。换句话说，是信息的“价值投资者”而不是“投机者”。
3. 关注科技，尤其是人工智能，并且具备一定的基础认知素养。
4. 终身学习实践者，希望能够找到同路人，共同进步。
5. 对于我以往分享内容的质量较为认可。
.
# 提供的服务
1. 每日一篇“长文”共读。这年头，太多人醉心于短视频、短微博、短剧，渐渐丧失了对于阅读长文的耐心与能力。但优质的思考很难被压缩成只言片语，想要保持独立思考的习惯，就要给自己留出锻炼大脑的时机和场景。这就好像健身，需要定期给肌肉足够的强度，让它接受刺激，才能保持活性。
每个工作日，我会推荐一篇长文来和大家共读。这篇内容可能是当日最新的，也可能是几个月甚至几年前的，但一定是我认为能经得起重读的、“不会过时”的内容，同时附加我推荐的理由（文字）。它可能是文章（中文 / 英文）、视频、播客、读书笔记、课程等不同的模态，主要内容可能偏科技、人工智能、投资、终身学习、思维模型等等。
2. 不定期的思维模型分享。如何把“知识”串联起来，放在一个框架下面？如何建构大脑中一个个的思维模型 App，以便在思考时更多调用自己的“系统 2” 而不是“系统 1”？我会不定期分享那些对自己来说非常实用的思维模型，例如芒格先生尤其推崇的心理学领域的“误判心理学模型”、投资领域的“跨越鸿沟模型”、健康领域的“长寿抗衰模型”等等，以视频+PPT 的方式来进行讲解，内容是自己根据个人研究、读书及实践经验所整理得来。自从芒格提出了“思维模型”这个概念以来，相关的文章很多，但一直没有人系统整理过靠谱的思维模型。我希望通过 10 年的时间，慢慢积累 100 个左右的真正有价值的思维模型。
3. 日常碎片信息分享。我会从自己阅读的数十个中英文信源中，不定期分享一些个人认为优质的碎片信息，比如文章、短视频、图片等，有用的或是有趣的，平均下来每天不超过 3 条，但不保证更新频率。
4. 允许就特定话题做适当深度展开，但谢绝灌水及聊天。
.
# 服务的局限
1. 专业领域局限。由于个人所从事的行业是科技投资，因此分享的内容中有相当一部分会是和科技（尤其是人工智能）、一二级市场投资、宏观经济等相关的，会有一定的专业门槛。虽然个人的兴趣爱好相对广泛，会尽量拓展自己分享的领域宽度，但重点难免还是偏向科技投资方向。不喜勿进。
2. 语言局限。分享的内容中，可能会有 20%左右是英文的。我会尽量找有中文翻译或字幕的内容，但不作任何保证。不喜勿进。
3. 个人能力局限。和各位一样，我只是一个还在终身学习路上的同路人，水平有限。期待着能够和大家一起共同进步。
.
# 如何加入
加入方法是扫二维码加好友，之后会有付费及试用期说明。如果是朋友推荐，请注明推荐人名字。
感恩遇见，希望有缘可以共同进步。
18 43
45分钟一本书，一年半“写”了371本书，年收入超过百万美元... 和短剧一样，图书的生产也被工业化和产品化了，学习能力强的作家们早已经率先闷头拥抱AI创作，进化成了新的创作者物种，而不是在那里伤春悲秋或者做徒劳的抵抗。另外，按需定制、实时生成可能也是图书（假如这种形式还存在）未来的发展方向之一。
04:30
9 03
美剧的季播模式+互联网的快速迭代，把短剧做成产品，用户反馈和数据驱动，每三周一个版本。这种工业化的生产方式，把效率卷到了极致。当前只是雏形，可以预期未来终会迎来以天甚至小时为单位的更新频次、多分支的剧情和无尽长度的剧集。相比之下，Netflix 这种精品手工作坊最终也只能沦为为小众艺术平台而存在了吧...
8 22
MIT 的这个权重空间编程的概念，就好比高等生物直接给低等生物开颅，把脑神经网络的连结简单调一调，之后低等生物就变聪明了 - 《献给阿尔吉侬的花束》既视感。
有朋友说，其实人类现在使用 AI 的方式，就像是低等生物在蹭高等生物的算力。用上了大模型无限token的我们，其实也有点像那个“仿佛变的更聪明了”的阿尔吉侬。一旦某天失去了 frontier model 的接入权，我们可能又会“突然变傻”，集体降智...
降智就降智吧。未来 Claude 负责改变世界，红果负责吞噬时间，大家都有光明的未来，嗯。
有朋友说，其实人类现在使用 AI 的方式，就像是低等生物在蹭高等生物的算力。用上了大模型无限token的我们，其实也有点像那个“仿佛变的更聪明了”的阿尔吉侬。一旦某天失去了 frontier model 的接入权，我们可能又会“突然变傻”，集体降智...
降智就降智吧。未来 Claude 负责改变世界，红果负责吞噬时间，大家都有光明的未来，嗯。
MIT：GPT-6 Astra能直接修改Qwen权重，数学能力暴涨6倍
10 01
这篇小作文的质量还可以，核心说了两个问题：
1. 现在看不到编程之后的下一个巨大落地场景是什么。
2. 预期国产模型和美国前沿 Top2 模型的差距会肉眼可见地拉大，本质原因是算力不够。
落地场景上，目前 coding 已基本榨干，视频生成的体量不够大，下一个场景到底是什么？目前最多的 bet 是 AI 制药，但算力消耗有限，且瓶颈更多在临床等流程上，时间开销太大。具身智能和 general 模型（如 Astra）的融合在最近几个月变得很有想象力，但涉及到硬件，即便能走通同样也有落地时间的问题。企业后训练微调场景还未收敛，更别提 scale；Personal Agent 更多还是切现有电商和旅游的蛋糕；其他场景短期内看不到。再结合 Anthropic 今天刚公布的 Q3 营收数据，看着已经非常平缓的月收入增长曲线，再看看各大厂已经真金白银投入的 capex 开销和堆积如山的芯片内存订单数，让人不禁怀疑：是否现在正站在加德纳曲线的愚昧之巅。
关于国模和海外模型的差距，文章里面列了不少目前国内模型面临的问题，包括蒸馏难度、数据瓶颈、RSI 的威胁、海外竞品在变强变便宜等，但最终还是聚焦到算力差距上。当所有捷径都被堵死的时候，AI 的本质还是算力决胜负。字节和 Deepseek 选择了难而正确的长期道路，或许可以走得更远、更久一点。
1. 现在看不到编程之后的下一个巨大落地场景是什么。
2. 预期国产模型和美国前沿 Top2 模型的差距会肉眼可见地拉大，本质原因是算力不够。
落地场景上，目前 coding 已基本榨干，视频生成的体量不够大，下一个场景到底是什么？目前最多的 bet 是 AI 制药，但算力消耗有限，且瓶颈更多在临床等流程上，时间开销太大。具身智能和 general 模型（如 Astra）的融合在最近几个月变得很有想象力，但涉及到硬件，即便能走通同样也有落地时间的问题。企业后训练微调场景还未收敛，更别提 scale；Personal Agent 更多还是切现有电商和旅游的蛋糕；其他场景短期内看不到。再结合 Anthropic 今天刚公布的 Q3 营收数据，看着已经非常平缓的月收入增长曲线，再看看各大厂已经真金白银投入的 capex 开销和堆积如山的芯片内存订单数，让人不禁怀疑：是否现在正站在加德纳曲线的愚昧之巅。
关于国模和海外模型的差距，文章里面列了不少目前国内模型面临的问题，包括蒸馏难度、数据瓶颈、RSI 的威胁、海外竞品在变强变便宜等，但最终还是聚焦到算力差距上。当所有捷径都被堵死的时候，AI 的本质还是算力决胜负。字节和 Deepseek 选择了难而正确的长期道路，或许可以走得更远、更久一点。
中国LLM讨论纪要
65 515
这篇访谈挺有意思。Shopify 的 CEO 观察到有了 AI personal agent 之后，用户的采购行为正在发生变化，从“帮我买一台跑步机”变成了“帮我把健身房必须的器械买齐”，开始把购物决策链里面更早的环节交出去。这种增量的决策，就是 Personal Agent 发挥价值的地方，也是未来可能的付费点。
至于商业模式，传统广告是站卖方的，目标是争夺用户有限稀缺的注意力。Agent 时代，稀缺的不再是用户注意力，Agent 必须站买方而不是卖方，更类似“买手模式”。所以未来的双边平台逻辑会如何变化也很值得期待。
至于商业模式，传统广告是站卖方的，目标是争夺用户有限稀缺的注意力。Agent 时代，稀缺的不再是用户注意力，Agent 必须站买方而不是卖方，更类似“买手模式”。所以未来的双边平台逻辑会如何变化也很值得期待。
16 23
X上有人用 AI 把《周处除三害》的一个7分钟的片段，140个镜头，还原成 25个机位、9个灯光组的 3D 片场，然后按时间轴呈现了每个镜头的摄影与照明方案（目前还不是太准，但趋势已经出来了）。另外看到有团队蒸馏了 250部影史名片，搞了一个27万+的分镜索引库。所谓的导演风格、分镜逻辑、镜头效果，估计很快就会形成可供调用和复刻的skill或 agent，AI 生成长视频的水平应该也会迅速提高吧
02:42
26 27
都在讨论数学家的未来，我的第一反应是去让 Claude 翻翻先例 - 国际象棋和围棋被 AI 打穿已经很多年了，那些以此为生的职业棋手后来怎么样了？
先看职业端：顶级比赛已经不再是衡量人类最强算力的竞技，而更像是一场"模仿 AI"的比赛。无论是国际象棋还是围棋，作为职业棋手的存在感和收入都在萎缩。
李世石 2019 年退役时说得很直白：即使成为第一，也不再是顶点了，因为"有一个无法被打败的存在"。留下来的棋手们，开始集体跟 AI 学棋。现在公认最强的申真谞，绰号"申工智能"，每天早上开 KataGo 复盘，他的着法与 AI 首选的吻合率是 37.5%，全体棋手平均 28.5% - 最强的人，就是最像 AI 的人。前 50 手常常照着 AI 的推荐走，用常昊的话说，"AI 又出了新定式，背下来，下次用"。至于为什么这么走，顶尖棋手至今也没能总结出原理。
国际象棋更早被 AI 击穿，也更早走完了这个过程。顶级棋手开局先背十几二十步引擎验证过的变化 - 2018 年卡尔森和卡鲁阿纳的世界冠军赛，12 盘慢棋全和。卡尔森后来干脆转去搞了个新玩法 Freestyle，开局随机摆子，谁也没法提前背。世界第一得靠改规则，才能让比赛重新变回人和人的较量。
（人类在 AI 面前最高光的"神之一手" - 李世石第四局的第 78 手 — 据赛后评注，客观上多半不成立，赢在诱发了 AlphaGo 的 bug。李世石去年自己也承认，那几手全是使诈，并不是高明的招法。）
职业棋手的收入方面，国际象棋世锦赛奖金实际只剩 1990 年的约三分之一。2025 年，奖金收入超 100 万美元的只有卡尔森 1 人，超 10 万的 26 人，相比十五年前少了一半还多。超过四分之一的 GM（特级大师）月收入不到 600 欧元，主要靠教学为生。围棋这边，韩国围棋联赛收视率从 2017 年的 0.274%一路下滑到2026年的 0.098%，创历史新低，KB 国民银行撤出冠名（只有国民日报一家来源）。应氏杯冠军奖金这些年一直是 40 万美元，名义不变，等于实际在缩水。百灵杯已停办，2025 年围甲取消了外援。日本本因坊战奖金从 2,800 万日元砍到 850 万日元（2024 年起），主办方毎日新聞给出的理由是负担不起。年度奖金王从 2015 年井山的 1.72 亿日元降到 2025 年一力辽的 1.25 亿日元，名义上降了约 27%。
从职业棋手的新增人数也能看出行业的走向。在深蓝获胜的 1997 年，全球国际象棋 GM（特级大师） 数量约 600 人，2025 年底约 1,870 人，绝对值看翻了三倍多，但年增速已经从 8% 降到了 2%。日本棋院的院生（职业预备生）从约 100 人降到约 60 人。日本棋院已宣布，2028 年度起每年招收的新棋士从 6 人减到 4 人。日本学校里学围棋的人数从 2016 年度约 5.3 万降到 2024 年度约 2.8 万。在韩国，会下围棋的成人比例从1992 年的 36%下降到2023 年的 20%，20–35 岁的人里只有 9% 会下。明知大学围棋系已经停止招生。
总之，作为职业，传统国际象棋和围棋都还在存活，但已经能看出萎缩的趋势，更像是惯性的强弩之末。
接下来再看大众端，我的结论是：国际象棋和围棋的大众影响力和 AI 关系不大，和媒介以及其他因素相关。这项运动想要生存，需要push自己完成自我进化，适应年轻用户节奏更快、更加娱乐、更为线上化的新需求。
相比传统国际象棋的式微，其线上+电竞的版本在这几年反而前所未有地火。Chess.com 注册用户从 2020 年 10 月的 4,400 万涨到 2025 年底的 2.43 亿，推手是疫情、Netflix 的美剧《后翼弃兵》（当年美国棋具销量涨了 87%）和直播主播，和 AI 没啥关系。作为国际象棋的第一主播，Hikaru 在2018 年前后开始在 Twitch 长期直播，当前 YouTube 上有320 万订阅，Twitch 200 万关注。他在2020 年签电竞战队 TSM，现在效力沙特的 Team Falcons，2025 年电竞世界杯象棋项目拿了第三。Hikaru 说世界前十的国际象棋大师年收入大概 40 万美元，“还不到我收入的一半”。
我查了一下，在电子竞技中的国际象棋并非标准的对局，而是10分钟的快棋。相比传统动辄几个小时的“纪录片”，这种电竞国象更像是10分钟一集的短剧，时间段，频率快，同时人也更容易犯错，局面激烈也更容易翻转，非常适合直播，难怪把关注度抢了过来。2026 年电竞世界杯国象项目的奖金是 150 万美元，已经超过了传统的慢棋比赛。
相比之下，围棋的“进化”要慢得多。日本围棋人口从 2000 年代初的四百多万掉到 2021 年的 180 万，日本棋院预计 2029 年度前后资金就周转不过来了。当然这个下滑早在 AlphaGo 之前就开始了，肯定和日本整体的人口生育率有关，而中间唯一一次回暖，靠的还是动漫《棋魂》。日本棋院六成收入来自棋战，棋战的金主主要是报社。国象搭上了直播，围棋还绑在报纸上，仅此而已。中国这边，我没找到围甲收视以及围棋教培数据，倒是找到一个娱乐化的例子：棋手战鹰在B站的粉丝从 2022年的5 万涨到现在的 160 万，收入也水涨船高。另外柯洁最近也开始走上了自媒体的路子，各种表演抽象，感觉职业棋手们也都在探索各种生存的可能性。
总结一句就是：人类下棋早已注定下不过 AI，但这并不妨碍人们把它当做游戏来自娱自乐，或者作为开发智力的教具。下棋这项运动的规则也在进行自我迭代和进化。传统上以“棋士”作为职业的路径在变得更窄，但将下棋作为游戏和娱乐的新大门也在打开。
或许这对数学和数学家们也会有所启发？
先看职业端：顶级比赛已经不再是衡量人类最强算力的竞技，而更像是一场"模仿 AI"的比赛。无论是国际象棋还是围棋，作为职业棋手的存在感和收入都在萎缩。
李世石 2019 年退役时说得很直白：即使成为第一，也不再是顶点了，因为"有一个无法被打败的存在"。留下来的棋手们，开始集体跟 AI 学棋。现在公认最强的申真谞，绰号"申工智能"，每天早上开 KataGo 复盘，他的着法与 AI 首选的吻合率是 37.5%，全体棋手平均 28.5% - 最强的人，就是最像 AI 的人。前 50 手常常照着 AI 的推荐走，用常昊的话说，"AI 又出了新定式，背下来，下次用"。至于为什么这么走，顶尖棋手至今也没能总结出原理。
国际象棋更早被 AI 击穿，也更早走完了这个过程。顶级棋手开局先背十几二十步引擎验证过的变化 - 2018 年卡尔森和卡鲁阿纳的世界冠军赛，12 盘慢棋全和。卡尔森后来干脆转去搞了个新玩法 Freestyle，开局随机摆子，谁也没法提前背。世界第一得靠改规则，才能让比赛重新变回人和人的较量。
（人类在 AI 面前最高光的"神之一手" - 李世石第四局的第 78 手 — 据赛后评注，客观上多半不成立，赢在诱发了 AlphaGo 的 bug。李世石去年自己也承认，那几手全是使诈，并不是高明的招法。）
职业棋手的收入方面，国际象棋世锦赛奖金实际只剩 1990 年的约三分之一。2025 年，奖金收入超 100 万美元的只有卡尔森 1 人，超 10 万的 26 人，相比十五年前少了一半还多。超过四分之一的 GM（特级大师）月收入不到 600 欧元，主要靠教学为生。围棋这边，韩国围棋联赛收视率从 2017 年的 0.274%一路下滑到2026年的 0.098%，创历史新低，KB 国民银行撤出冠名（只有国民日报一家来源）。应氏杯冠军奖金这些年一直是 40 万美元，名义不变，等于实际在缩水。百灵杯已停办，2025 年围甲取消了外援。日本本因坊战奖金从 2,800 万日元砍到 850 万日元（2024 年起），主办方毎日新聞给出的理由是负担不起。年度奖金王从 2015 年井山的 1.72 亿日元降到 2025 年一力辽的 1.25 亿日元，名义上降了约 27%。
从职业棋手的新增人数也能看出行业的走向。在深蓝获胜的 1997 年，全球国际象棋 GM（特级大师） 数量约 600 人，2025 年底约 1,870 人，绝对值看翻了三倍多，但年增速已经从 8% 降到了 2%。日本棋院的院生（职业预备生）从约 100 人降到约 60 人。日本棋院已宣布，2028 年度起每年招收的新棋士从 6 人减到 4 人。日本学校里学围棋的人数从 2016 年度约 5.3 万降到 2024 年度约 2.8 万。在韩国，会下围棋的成人比例从1992 年的 36%下降到2023 年的 20%，20–35 岁的人里只有 9% 会下。明知大学围棋系已经停止招生。
总之，作为职业，传统国际象棋和围棋都还在存活，但已经能看出萎缩的趋势，更像是惯性的强弩之末。
接下来再看大众端，我的结论是：国际象棋和围棋的大众影响力和 AI 关系不大，和媒介以及其他因素相关。这项运动想要生存，需要push自己完成自我进化，适应年轻用户节奏更快、更加娱乐、更为线上化的新需求。
相比传统国际象棋的式微，其线上+电竞的版本在这几年反而前所未有地火。Chess.com 注册用户从 2020 年 10 月的 4,400 万涨到 2025 年底的 2.43 亿，推手是疫情、Netflix 的美剧《后翼弃兵》（当年美国棋具销量涨了 87%）和直播主播，和 AI 没啥关系。作为国际象棋的第一主播，Hikaru 在2018 年前后开始在 Twitch 长期直播，当前 YouTube 上有320 万订阅，Twitch 200 万关注。他在2020 年签电竞战队 TSM，现在效力沙特的 Team Falcons，2025 年电竞世界杯象棋项目拿了第三。Hikaru 说世界前十的国际象棋大师年收入大概 40 万美元，“还不到我收入的一半”。
我查了一下，在电子竞技中的国际象棋并非标准的对局，而是10分钟的快棋。相比传统动辄几个小时的“纪录片”，这种电竞国象更像是10分钟一集的短剧，时间段，频率快，同时人也更容易犯错，局面激烈也更容易翻转，非常适合直播，难怪把关注度抢了过来。2026 年电竞世界杯国象项目的奖金是 150 万美元，已经超过了传统的慢棋比赛。
相比之下，围棋的“进化”要慢得多。日本围棋人口从 2000 年代初的四百多万掉到 2021 年的 180 万，日本棋院预计 2029 年度前后资金就周转不过来了。当然这个下滑早在 AlphaGo 之前就开始了，肯定和日本整体的人口生育率有关，而中间唯一一次回暖，靠的还是动漫《棋魂》。日本棋院六成收入来自棋战，棋战的金主主要是报社。国象搭上了直播，围棋还绑在报纸上，仅此而已。中国这边，我没找到围甲收视以及围棋教培数据，倒是找到一个娱乐化的例子：棋手战鹰在B站的粉丝从 2022年的5 万涨到现在的 160 万，收入也水涨船高。另外柯洁最近也开始走上了自媒体的路子，各种表演抽象，感觉职业棋手们也都在探索各种生存的可能性。
总结一句就是：人类下棋早已注定下不过 AI，但这并不妨碍人们把它当做游戏来自娱自乐，或者作为开发智力的教具。下棋这项运动的规则也在进行自我迭代和进化。传统上以“棋士”作为职业的路径在变得更窄，但将下棋作为游戏和娱乐的新大门也在打开。
或许这对数学和数学家们也会有所启发？
42 94
这篇写得很好。前半部分是《智能简史》这本书的一个很好的摘要，对比了人类的进化历史与大模型的发展史 - 二者几乎是相反的。人类的演化之路是：“value function”-“强化学习”-“模拟/思维链”-“监督学习”-“语言模型”，而AI则是反过来的，“语言模型”-“监督学习”-“思维链”-“强化学习”。
文中提到，“大模型走的路线几乎相反。我们先用整个人类文明留下的文字训练出一个系统，让它一出生就能谈论爱情、代码和量子力学，然后才一层层往回补课... 如果说生物进化的主线是把经验一层层虚拟化，那么大模型走的就是反方向，从最二手的经验出发，一点点去够一手经验。”
如果按照这样下去，大模型发展的最后一步，应该对应到生物进化的第一步，“value function”。这也正是以 Ilya 为首的当下几家最著名的 Neolabs 们的bet - “人类的学习过程一向主要来自与环境的互动和内心的感觉，这是一种很高效的无监督学习形式，而未来一个可能的突破点在于让模型也具备这种直觉性的中途判断能力。持续学习现在最关键的一个卡点就是 sample efficiency 太差，如果能拥有这种 inner value function，AI 的学习效率就会有质的飞跃。”
智能的进化就是如此有趣。碳基生命几亿年的积累，被压缩到 AI 模型里成为最初始的养分，好像 AlphaGo 训练时所用的几千万人类对局棋谱一样。而当智能足够进化的时候，这些经验又会成为某种桎梏。AlphaZero 忘掉了之前的所有这些棋谱，从零开始，以无招胜有招。或许模型也要摆脱人类的二手经验，尝试用自己的感官获取第一手信息，最终做到青出于蓝而胜于蓝吧。
文中提到，“大模型走的路线几乎相反。我们先用整个人类文明留下的文字训练出一个系统，让它一出生就能谈论爱情、代码和量子力学，然后才一层层往回补课... 如果说生物进化的主线是把经验一层层虚拟化，那么大模型走的就是反方向，从最二手的经验出发，一点点去够一手经验。”
如果按照这样下去，大模型发展的最后一步，应该对应到生物进化的第一步，“value function”。这也正是以 Ilya 为首的当下几家最著名的 Neolabs 们的bet - “人类的学习过程一向主要来自与环境的互动和内心的感觉，这是一种很高效的无监督学习形式，而未来一个可能的突破点在于让模型也具备这种直觉性的中途判断能力。持续学习现在最关键的一个卡点就是 sample efficiency 太差，如果能拥有这种 inner value function，AI 的学习效率就会有质的飞跃。”
智能的进化就是如此有趣。碳基生命几亿年的积累，被压缩到 AI 模型里成为最初始的养分，好像 AlphaGo 训练时所用的几千万人类对局棋谱一样。而当智能足够进化的时候，这些经验又会成为某种桎梏。AlphaZero 忘掉了之前的所有这些棋谱，从零开始，以无招胜有招。或许模型也要摆脱人类的二手经验，尝试用自己的感官获取第一手信息，最终做到青出于蓝而胜于蓝吧。
Celia.: 最近翻了些生物进化、脑科学的书，好有意思，终于还是不务正业地写了一篇碳基 AGI 训练与对齐笔记
13 01
字节的豆包手机搞了个协议，希望可以接入各类 app，不出意外，腾讯、阿里、百度这些公司旗下的全系应用都拒绝了，但有趣的是，京东、爱奇艺、B站这些没有亲爹干爹的行业老二老三或独立应用们还在观望，看看是否有可能分一杯羹。海外也是类似的状况，amazon 第二天就封了 muse，但 shopify 张开双臂欢迎（当然商业模式不同也是原因）。
这或许预示了未来的博弈。personal agent 或手机 os 的策略，可能是先拉拢这些行业老二、老三以及独立玩家们，把竞争搅浑，实现合纵抗秦 - 前提是能带来更多流量和收入。到时候就看是哪边的话语权更强，以及能否找到更合理的利益划分方式。有点当年 360 和腾讯之战的味道。
这或许预示了未来的博弈。personal agent 或手机 os 的策略，可能是先拉拢这些行业老二、老三以及独立玩家们，把竞争搅浑，实现合纵抗秦 - 前提是能带来更多流量和收入。到时候就看是哪边的话语权更强，以及能否找到更合理的利益划分方式。有点当年 360 和腾讯之战的味道。
第一款 AI 手机，被半个互联网「拒」了
17 22