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本科复旦计算机、研究生Cornell Tech
非典型理工男、敏感型 ENFP
以前在复旦拍过2021年全校的毕业MV
b23.tv b站有个小几万关注
超级爱人机交互、社会心理学、商业与“科技”本身的交叉领域，一直在思考最新的AI新范式对于社会的冲击和变革
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🎞️代表作品
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· AI共写遗嘱计划: m.okjike.com
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· AI 画板 Mindvas：m.okjike.com
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· 打标助手平台：m.okjike.com
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· 2023年我的AI项目: m.okjike.com
· 前端组件生成Agent：m.okjike.com
我写过的 AI 分享
· 外网2500w 的视频怎么做 m.okjike.com
· AI 产品到底怎么做: mp.weixin.qq.com
· 万字解析AI视频工作流: m.okjike.com
· 我的AIGC残缺地图：m.okjike.com
· DALLE3可控绘图工作流分享：m.okjike.com
一些即刻上的🔗
沙盒环境GPT4尝试：m.okjike.com
高效获取信息的方式：m.okjike.com
最近喜欢阅读📖然后写一些书评，最近发公众号《多睡觉多学习就好咯》里啦
读书笔记知识漏斗方法：m.okjike.com
马斯克传：m.okjike.com
俞军产品方法论：m.okjike.com
乔布斯传：m.okjike.com
生活感悟🪐
在大厂工作学到的经验：m.okjike.com
听复旦毕业曲《有光》：m.okjike.com
生活舒适圈：m.okjike.com
网红迷思：m.okjike.com
阿拉斯加的雪景：m.okjike.com
愿意交朋友的可以加我！
暂时更新到这儿！2024.5.9
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创业者太难了。你面临的是…
科技大厂围剿
模型层围剿
范式天天变化
全球经济下行
需求存量市场居多
网络口诛笔伐
比烂谁不会啊，能在烂摊子里做出东西，颠覆创新，还任由他人说三道四。这得多难啊
科技大厂围剿
模型层围剿
范式天天变化
全球经济下行
需求存量市场居多
网络口诛笔伐
比烂谁不会啊，能在烂摊子里做出东西，颠覆创新，还任由他人说三道四。这得多难啊
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Anthropic 公开最新模型信息了，强到自己不敢发。
它的官网公布了该模型的信息，但只敢讲安全故事。
但 benchmark 数据藏不住：这是一次全面的代际智能跃迁。编码、推理、规划能力全线飙升。真正的冲击是，所有白领工作都在射程内。
Claude Mythos Preview，Anthropic 内部最新前沿模型，没有公开发布。拉了 AWS、Apple、Google、Microsoft 等 12家巨头搞了个 Project Glasswing，对外说保护全球网络安全。
官方叙事很漂亮。找到 OpenBSD 里藏了 27 年的漏洞。自动写出完整远程攻击链拿到 root 权限。没安全背景的普通工程师，睡前让它跑，第二天早上收到一个可用的 exploit。
但去看 benchmark 数据，才知道真正发生了什么。
SWE-bench 编码测试，上一代 53%，这一代 78%。多语言编码 27%翻到 59%。Terminal-Bench 81% 到 94%。HLE 推理 40% 到 57%。每一个维度都在跳涨。编码、推理、多语言、工具使用、多模态。不是某一项突破，是全面拉升。
找漏洞只是这个跃迁最容易讲的故事。
想想找到 27 年老漏洞意味着什么。几十万行代码，无数安全专家审计过，500 万次自动化测试跑过。全没发现。它看出来了。不是暴力搜索，是真正读懂了代码运行时会发生什么。
再想想把 4个独立漏洞串成浏览器逃逸链意味着什么。同时理解 JIT 编译器、渲染器沙箱内存布局、内核权限模型，然后规划出一条跨越所有层级的攻击路径。每一步依赖上一步，任何一步错了链就断。
这不是"会写代码"。是深层系统理解加长程多步规划。
而这套能力的应用范围远远不止安全。
这次是真正的临界点。
写行业研报：理解大量材料，提取信号，推导趋势。
建财务模型：处理业务逻辑和多变量交叉。
策划产品方案：权衡路径，分步落地。底层全是同一种能力。找 zero-day 是难度最高的。最难的做到了，其他全是降维打击。
所以为什么只讲安全？不是只会这个。
恰恰相反，因为什么都会，会得太好了。
安全是唯一能正当化这种能力的叙事。保护全球基础设施，谁会反对？1 亿美元额度，12 家巨头站台，PR 无懈可击。
但没人点破那个显而易见的推论。
去年 5 月 Dario Amodei 对 Axios 说，AI 可能在 5 年内消灭一半入门级白领工作。今年 1 月写了 2 万字长文加码，警告"失业或极低工资的底层阶级"。微软Mustafa Suleyman 更狠：不用 5 年，12 到 18 个月。
说这些话的时候手里已经有内部模型的能力曲线。不是预测。是描述已经看到的东西。
纯编码，结束了。零安全背景的人让它跑一晚拿到 root exploit，顶尖内核研究员的活它也干，成本不到 50 美元。编码只是第一个倒下的。往下推：所有"理解信息、做推理、产出结构化成果"的工作都在射程线上。
Anthropic 选择只讲安全漏洞的故事。漏洞修了就修了。白领岗位消失之后，没有补丁可以打。
模型能力的提升不是线性的，是阶梯式的。
上一代还在"辅助人类写代码"，这一代已经在"独立完成人类做不到的事"。这个跳变发生得比所有人预想的都快。
接下来大概率会发生的事：更多公司会训出类似能力的模型，能力扩散不可逆。
白领工作不会一夜消失，但会在未来一到两年内被系统性地重新定义。
重复性的智慧型劳动会被大幅压缩，能驱动 AI 的人和不能的人之间的生产力差距会拉到十倍甚至百倍。
不是世界末日，但格局确实在变。
变化的速度取决于模型发布的节奏，而不是我们准备好了没有。
它的官网公布了该模型的信息，但只敢讲安全故事。
但 benchmark 数据藏不住：这是一次全面的代际智能跃迁。编码、推理、规划能力全线飙升。真正的冲击是，所有白领工作都在射程内。
Claude Mythos Preview，Anthropic 内部最新前沿模型，没有公开发布。拉了 AWS、Apple、Google、Microsoft 等 12家巨头搞了个 Project Glasswing，对外说保护全球网络安全。
官方叙事很漂亮。找到 OpenBSD 里藏了 27 年的漏洞。自动写出完整远程攻击链拿到 root 权限。没安全背景的普通工程师，睡前让它跑，第二天早上收到一个可用的 exploit。
但去看 benchmark 数据，才知道真正发生了什么。
SWE-bench 编码测试，上一代 53%，这一代 78%。多语言编码 27%翻到 59%。Terminal-Bench 81% 到 94%。HLE 推理 40% 到 57%。每一个维度都在跳涨。编码、推理、多语言、工具使用、多模态。不是某一项突破，是全面拉升。
找漏洞只是这个跃迁最容易讲的故事。
想想找到 27 年老漏洞意味着什么。几十万行代码，无数安全专家审计过，500 万次自动化测试跑过。全没发现。它看出来了。不是暴力搜索，是真正读懂了代码运行时会发生什么。
再想想把 4个独立漏洞串成浏览器逃逸链意味着什么。同时理解 JIT 编译器、渲染器沙箱内存布局、内核权限模型，然后规划出一条跨越所有层级的攻击路径。每一步依赖上一步，任何一步错了链就断。
这不是"会写代码"。是深层系统理解加长程多步规划。
而这套能力的应用范围远远不止安全。
这次是真正的临界点。
写行业研报：理解大量材料，提取信号，推导趋势。
建财务模型：处理业务逻辑和多变量交叉。
策划产品方案：权衡路径，分步落地。底层全是同一种能力。找 zero-day 是难度最高的。最难的做到了，其他全是降维打击。
所以为什么只讲安全？不是只会这个。
恰恰相反，因为什么都会，会得太好了。
安全是唯一能正当化这种能力的叙事。保护全球基础设施，谁会反对？1 亿美元额度，12 家巨头站台，PR 无懈可击。
但没人点破那个显而易见的推论。
去年 5 月 Dario Amodei 对 Axios 说，AI 可能在 5 年内消灭一半入门级白领工作。今年 1 月写了 2 万字长文加码，警告"失业或极低工资的底层阶级"。微软Mustafa Suleyman 更狠：不用 5 年，12 到 18 个月。
说这些话的时候手里已经有内部模型的能力曲线。不是预测。是描述已经看到的东西。
纯编码，结束了。零安全背景的人让它跑一晚拿到 root exploit，顶尖内核研究员的活它也干，成本不到 50 美元。编码只是第一个倒下的。往下推：所有"理解信息、做推理、产出结构化成果"的工作都在射程线上。
Anthropic 选择只讲安全漏洞的故事。漏洞修了就修了。白领岗位消失之后，没有补丁可以打。
模型能力的提升不是线性的，是阶梯式的。
上一代还在"辅助人类写代码"，这一代已经在"独立完成人类做不到的事"。这个跳变发生得比所有人预想的都快。
接下来大概率会发生的事：更多公司会训出类似能力的模型，能力扩散不可逆。
白领工作不会一夜消失，但会在未来一到两年内被系统性地重新定义。
重复性的智慧型劳动会被大幅压缩，能驱动 AI 的人和不能的人之间的生产力差距会拉到十倍甚至百倍。
不是世界末日，但格局确实在变。
变化的速度取决于模型发布的节奏，而不是我们准备好了没有。
10 26
中国AI最大的问题不是技术，是我们从小被训练成了"解题机器"
最近看到一个外国投资人的文章，他来中国考察了两周AI创业，走之前说了一句话，让我想了很久。
"中国的教育体系培养出了卓越，但没有留下足够的空间让人们偏离轨道。"
这个投资人叫José Maria Macedo，来中国之前，他是坚定的中国AI看多派。
理由也很硬：中国顶尖人才估值远低于美国同级别，后期市场明显错配，智谱和Minimax在二级市场的表现让全球投资人眼红。
但两周之后，他对一件事产生了巨大的困惑。
他见了一大堆中国AI创始人，简历一个比一个漂亮。
顶尖大学毕业，字节跳动、大厂出身，发过Nature论文，拥有多项专利。
他说，这些成就在西方只有最顶尖的技术人才才具备，但在中国，这只是基本门槛。
而且他们比他见过的几乎所有人都更努力。各种时间开会，包括周末，跨城市。有一个创始人甚至在老婆生孩子当天还来见面。
然后他话锋一转。
"独立思考、叛逆精神、从零到一的原创视野，这些却很难找到。"
创始人们的背景高度相似，pitch更倾向于规避风险。想法往往是已有事物的出色V2版，而不是真正原创的赌注。
说白了就是，大家都很能"解题"，但没几个人在"出题"。
他还发现，中国的VC也在强化这种模式。
很多基金的投资逻辑就是投字节、大疆出来的人。看学历，看履历，看pedigree。
而不是看这个人有没有那种"别人都觉得你疯了但你自己觉得这事必须做"的偏执。
但讽刺的是，他列了中国历史上最牛的几个创始人。
马云，两次高考落榜的英语老师。任正非，43岁从军队出来才创业。刘强东，从市场摊位卖货起步。王兴，博士辍学连续创业。DeepSeek的梁文锋，从来没在任何公司打过工。
全是异类。
全是现在的体系会直接pass掉的人。
他们没有完美的简历，没有大厂光环。但他们有一个共同点：他们不是在解别人定义的题，他们在自己定义问题。
看到这里的时候，我想到了自己。
我今年26岁，在华为待了9个月就跑出来了，去了一家创业公司。
当时很多人觉得我疯了。华为多好啊，稳定，体面，年薪也不低。你才刚进去，为什么要走？
说实话，我也说不清楚一个具体的理由。
只是每天上班的时候，总觉得自己在一条别人画好的线上走。往左走三步，往右走三步，都有人告诉你对不对。
不是华为不好，而是那套系统太完善了。完善到你不需要思考"该不该做这件事"，你只需要思考"怎么做好这件事"。
但当你习惯了只想"怎么做"，你就慢慢丧失了问"为什么做"的能力。
我觉得我们这代年轻人的焦虑，本质上就是这个问题。
不是找不到工作，不是买不起房，不是赚不到钱。
而是我们一直在解别人出的题。
从小到大，我们接受的训练就是：给你一道题，你把它做对。做得越快越好，做得越多越好。
高考是这样，考研是这样，进了大厂也是这样。
别人说AI火了，你就去学AI。别人说考公稳定，你就去考公。
但从来没有人问过：这道题本身值不值得做？有没有更好的问题可以问？
我离开华为的时候，也没想清楚要做什么。只是隐约觉得，比起在一条确定的路上走得又快又稳，我更想去找一条自己的路。
哪怕这条路一开始看起来很蠢。
文章最后，这个投资人说了一句话我特别认同：
"寻找那些不符合本地VC生态所优化的学历模板的创始人，正是我们目前专注的方向。"
他在找异类。
而我觉得，我们每个人都应该允许自己成为异类。
不是说非要辞职创业，也不是说大厂就是错的。
而是在做每一个选择之前，先问自己一个问题：
这个决定，是我自己想做的，还是因为别人都在做？
学会定义问题，比学会解题重要一万倍。
因为题可以越做越熟练，但如果题本身就是错的，你做得再好也没有意义。
最近看到一个外国投资人的文章，他来中国考察了两周AI创业，走之前说了一句话，让我想了很久。
"中国的教育体系培养出了卓越，但没有留下足够的空间让人们偏离轨道。"
这个投资人叫José Maria Macedo，来中国之前，他是坚定的中国AI看多派。
理由也很硬：中国顶尖人才估值远低于美国同级别，后期市场明显错配，智谱和Minimax在二级市场的表现让全球投资人眼红。
但两周之后，他对一件事产生了巨大的困惑。
他见了一大堆中国AI创始人，简历一个比一个漂亮。
顶尖大学毕业，字节跳动、大厂出身，发过Nature论文，拥有多项专利。
他说，这些成就在西方只有最顶尖的技术人才才具备，但在中国，这只是基本门槛。
而且他们比他见过的几乎所有人都更努力。各种时间开会，包括周末，跨城市。有一个创始人甚至在老婆生孩子当天还来见面。
然后他话锋一转。
"独立思考、叛逆精神、从零到一的原创视野，这些却很难找到。"
创始人们的背景高度相似，pitch更倾向于规避风险。想法往往是已有事物的出色V2版，而不是真正原创的赌注。
说白了就是，大家都很能"解题"，但没几个人在"出题"。
他还发现，中国的VC也在强化这种模式。
很多基金的投资逻辑就是投字节、大疆出来的人。看学历，看履历，看pedigree。
而不是看这个人有没有那种"别人都觉得你疯了但你自己觉得这事必须做"的偏执。
但讽刺的是，他列了中国历史上最牛的几个创始人。
马云，两次高考落榜的英语老师。任正非，43岁从军队出来才创业。刘强东，从市场摊位卖货起步。王兴，博士辍学连续创业。DeepSeek的梁文锋，从来没在任何公司打过工。
全是异类。
全是现在的体系会直接pass掉的人。
他们没有完美的简历，没有大厂光环。但他们有一个共同点：他们不是在解别人定义的题，他们在自己定义问题。
看到这里的时候，我想到了自己。
我今年26岁，在华为待了9个月就跑出来了，去了一家创业公司。
当时很多人觉得我疯了。华为多好啊，稳定，体面，年薪也不低。你才刚进去，为什么要走？
说实话，我也说不清楚一个具体的理由。
只是每天上班的时候，总觉得自己在一条别人画好的线上走。往左走三步，往右走三步，都有人告诉你对不对。
不是华为不好，而是那套系统太完善了。完善到你不需要思考"该不该做这件事"，你只需要思考"怎么做好这件事"。
但当你习惯了只想"怎么做"，你就慢慢丧失了问"为什么做"的能力。
我觉得我们这代年轻人的焦虑，本质上就是这个问题。
不是找不到工作，不是买不起房，不是赚不到钱。
而是我们一直在解别人出的题。
从小到大，我们接受的训练就是：给你一道题，你把它做对。做得越快越好，做得越多越好。
高考是这样，考研是这样，进了大厂也是这样。
别人说AI火了，你就去学AI。别人说考公稳定，你就去考公。
但从来没有人问过：这道题本身值不值得做？有没有更好的问题可以问？
我离开华为的时候，也没想清楚要做什么。只是隐约觉得，比起在一条确定的路上走得又快又稳，我更想去找一条自己的路。
哪怕这条路一开始看起来很蠢。
文章最后，这个投资人说了一句话我特别认同：
"寻找那些不符合本地VC生态所优化的学历模板的创始人，正是我们目前专注的方向。"
他在找异类。
而我觉得，我们每个人都应该允许自己成为异类。
不是说非要辞职创业，也不是说大厂就是错的。
而是在做每一个选择之前，先问自己一个问题：
这个决定，是我自己想做的，还是因为别人都在做？
学会定义问题，比学会解题重要一万倍。
因为题可以越做越熟练，但如果题本身就是错的，你做得再好也没有意义。
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