盘了一下，大模型训练面临的困难，包括但不限于数据匮乏、合成数据的使用、AI Infra加速、Scaling能力、注意力机制缺陷、推理效率、持续学习、奖励函数、评估标准、可解释性、泛化能力

太抽象了，我以为是AI生成的

OpenAI估值这几天从7500亿喊到8300亿美元，妈的，真羡慕融资环境

银河30亿美元估值了，超过了智元和宇树

2026 中国 AI 行业预测
AGI
1、出现原生统一的多模态推理和生成大模型，并且推理一致性会更强
2、会有更符合人类使用习惯的 benchmark 出来，指导大模型训练
产品
1、语音交互会逐渐成为大众使用习惯
2、ai 产品开始争夺用户pc键盘和手机的按键入口，一键启动 ai 产品
3、Memory和AI应用开始出现解耦，会出现专门的Memory产品
商业化
1、用户开始从尝鲜转向付费
2、大模型成本下降10倍后，创业公司开始达到盈亏平衡点
投融资
1、跑通PMF的市场开始出现大厂并购创业公司
2、商业化方向和付费确定性出现，但低于金融预期，二级市场出现回调

AI可能会颠覆量化交易、套利交易、高频交易等更加程序化的交易体系。颠覆价值投资基本上不可能。
价值投资并不仅仅是数量化的计算或简单信息的处理，需要对企业的商业模式、护城河、发展前景、管理层、企业文化等各个方面做出很多复杂的定性判断。

看组织变革，比较合适的角度就是从生物学角度观察。
AI Native 的组织是趋势，不管阻力有多大，变革是一定会发生的，只是时间长短的问题。以后的组织就是高层、一堆中层，中层下面没有人全是 agents。

比较难接受把AI用的太蠢的媒体 //@王铮Silvia: 现在有些公众号很明显都是用 AI 生成的，看多了是比较腻，还是取决于作者的“品味”和品控要求！

房地产的买卖政策、税费，以及金融工具的期限、利率，决定了房地产只能做风投的逻辑，不能做交易的逻辑。
风投的资产配置占比，是不能太高的。但大部分家庭，房产配置占到家庭总资产的 50% 以上。
逻辑和仓位的错配太大了。
炒股，都不敢加杠杆、锁定几年，去买一个看不懂的公司。
房产却这样。

这两天到长沙旅游的时候，顺便考察了一下这个被誉为房产管控最好城市的房地产市场。
除去买家心态、预期收入、租售比这些全国性的共因依然无法支撑房地产交易外，新房产品力的提升对二手房房价也产生了巨大影响。
新规政策下，现在普遍得房率都在110%-120%，相较过去80%-90%的得房率，同等销售面积可以多出2个房间，还有景观园林、私人会所、楼高也都在升级之中。
对个人买房者来说，太难全面理解房地产市场，行业和产品变化太快，同时要加数倍的杠杆和锁定数十年，怎么看都不算是好生意。