第一，做最有正向意义和影响的事情，第二，和两三个志同道合的朋友一起做事情。

AI 应用公司, 做后训练就是一件非常搞笑的, 非常违反 scaling law 和第一性原理的事情.

1. 后训练不一定带来特定任务上的效果提升
2. 在数据和训练方法没有突破认知的情况下, 后训练一定不带来模型的智力提升或泛化
3. 在一个本质通用任务 (比如 剧本写作的模型后训练) 上进行后训练, 一定不会提升任务效果
4. 后训练大概率会提高模型落地中推理的成本

AI都这么强了，人总该活得有意思吧

字节大力搞Seed，如果把抖、剪、头的人合并裁了，腾讯哥哥能不能大力搞短视频把字节家偷了啊

对北京有大恨

视频理解的 benchmark, 过了两年, 分数还是一坨
比 ARC-AGI 还难刷的榜单竟然是 1H Video QA 吗

视频agent 从模型角度的两个大的需要等待模型的点：
1. 模型的理解能力和生成能力差异过大，生成的花里胡哨，理解能力连基础事实都整不明白
2. 多模态上下文影响模型智力和推理效率

等吧，再等一等！

所谓屎山代码！

如果我能给用户提供好的微信聊天记录导出体验，我好像就要因为计算机系统妨害罪被🐲逮捕了。

damn！

当你在无边际探索的时候， 做一些稳定正反馈的事情可以显著获得正向情绪并增强效率。

简单来说， 就是codex写了20万行的屎山，吃点干净碳水锻炼一把，就会很开心回来清理💩

我旗帜鲜明地支持《牛来》,
1. 内容市场我始终支持注册制而不是审批制, 你别管什么吊东西, 符合规定就得能进市场
2. 内容题材和体裁的演进有市场作为无形的大手就够了, 不需要精英主义的审视
3. 艺术概念是不能整个涵盖某种体裁的, 扣破坏艺术的帽子真 🙅‍♀️🙅‍♀️🙅‍♀️

0. 看牛来真的很简单的快乐! 我希望我未来每年都可以获得一次这样的欢快体验

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