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当AI看似拉平了用户的写作能力后，真正的差异体现在：
1、你的内容或方案里是否存在幻觉。
2、花里胡哨的词藻堆砌出的方案是否偏离实际，不具备可执行性。
3、方案是否能够真正落地。
4、你在与人沟通过程中是否还能够具备方案里的认知、理解与结构化表达能力。
上述四条是很有意思的问题。敢想敢干能落地才是验证的唯一标准。
1、你的内容或方案里是否存在幻觉。
2、花里胡哨的词藻堆砌出的方案是否偏离实际，不具备可执行性。
3、方案是否能够真正落地。
4、你在与人沟通过程中是否还能够具备方案里的认知、理解与结构化表达能力。
上述四条是很有意思的问题。敢想敢干能落地才是验证的唯一标准。
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很喜欢有这类逻辑表达能力的人（盲猜不是intp就是intj）。
其实很多时候关于一些问题的讨论，得出不同结论的关键在于大家都是站在各自优势的趋势线上，并取得了一些正反馈的情况下，强化了自己的判断。综合来看，很多对技术路径的判断，最终能否被验证，拼的是落地的能力，以及对这些关键问题在整个解决方案中所赋予的权重。所以，孤立地看待问题，判断一种说法或趋势是对是错，是不够客观理性的，需要代入对应的上下文与应用场景去判断才有效，且能够有所收获。
最终还是那句话：在一个面向未来，没有标准答案且快速变化的市场下，真正重要的是敢想敢干能落地。
其实很多时候关于一些问题的讨论，得出不同结论的关键在于大家都是站在各自优势的趋势线上，并取得了一些正反馈的情况下，强化了自己的判断。综合来看，很多对技术路径的判断，最终能否被验证，拼的是落地的能力，以及对这些关键问题在整个解决方案中所赋予的权重。所以，孤立地看待问题，判断一种说法或趋势是对是错，是不够客观理性的，需要代入对应的上下文与应用场景去判断才有效，且能够有所收获。
最终还是那句话：在一个面向未来，没有标准答案且快速变化的市场下，真正重要的是敢想敢干能落地。
张小珺: 很前沿、hardcore的一集（关于robotics），嘉宾是Google DeepMind 机器人团队的技术负责人谭捷。可以从中了解：Google Robotics团队是怎么思考与工作的？我们也聊了聊这几年Google的研究文化变化🤖 一些takeaways： 1/机器人基座大模型最近几年的发展，主要依赖于多模态大模型，但多模态模型缺少robot action输出； 2/robotics最大问题是数据，它在一个非常复杂的unstructured environment里，可以发生任何事情； 3/bet on scalable data； 4/生成极大量仿真数据，是弥补它缺点的一个重要手段（用compute解决精度问题）； 5/Gemini Robotics 1.5最重要的两点，一个是加入了thinking，另一个是跨具身迁移； 6/世界模型就是Vision-Language-Vision，vision和language in，生成下一帧的图像； 7/如果你有灵巧手，触觉就非常重要，之所以前面觉得触觉不重要，是受限于硬件，我们现在还处于夹爪时代； 8/一个有使命感的人，影响他跳槽不一定是钱，他不会容忍说“I’m on a wrong ship”。
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穷鬼打法考验的是能力，富人打法考验的是资源。当拥有三三制的能力叠加火力覆盖的资源，那从战略角度上来说，就可以实现不战而屈人之兵的效果。
工程思维是降本增效最有效的路径。除了向前堆算力外，还有一个可以考虑的方向是：如何在堆思考得过程中，降低重复消耗的token，使这一过程成本更低。也就是如何通过认知抽象找到通用模块、如何高效压缩+解码、如何灵活运用DSA与MoE在Cot中调用出通用模块、如何通过推理过程中的RL验证推理结果的有效性后输出最终结果，从而进一步在推理过程中取得降低token消耗与推理结果有效的平衡，即推理结果的性价比（一种时间、成本与结果的综合最优解），也可以称之为「经济型推理引擎」。
越复杂的系统，越考验系统架构师的全栈架构能力，需要在多种路径中基于自身优势与特点寻找到最优解，扬长避短，从而实现不同阶段、领域的SOTA。最优解不在任何极端，而在根据工作负载特征动态调整的帕累托前沿曲面上。
当能够点亮足够多的技能点后，从综合能力的角度来说，也就能够实现断崖式领先（即一种多层次能力在正确时间点的共振）。在考虑点亮点技能点时，也需要参考注意力机制的逻辑，沿着未来趋势选择主线附近的技能点（并考虑所需的理解深度），从而实现专注与全栈的平衡最优解。
这一过程也给人机协同提供了协同过程中的坐标系，在熟悉AI能力的情况下开展有效协同，知道哪些是它的优势，哪里会出现幻觉，通过主动干预将协同的轨迹限定在预期范围内，从而实现最有效的人机混合模式。
工程思维是降本增效最有效的路径。除了向前堆算力外，还有一个可以考虑的方向是：如何在堆思考得过程中，降低重复消耗的token，使这一过程成本更低。也就是如何通过认知抽象找到通用模块、如何高效压缩+解码、如何灵活运用DSA与MoE在Cot中调用出通用模块、如何通过推理过程中的RL验证推理结果的有效性后输出最终结果，从而进一步在推理过程中取得降低token消耗与推理结果有效的平衡，即推理结果的性价比（一种时间、成本与结果的综合最优解），也可以称之为「经济型推理引擎」。
越复杂的系统，越考验系统架构师的全栈架构能力，需要在多种路径中基于自身优势与特点寻找到最优解，扬长避短，从而实现不同阶段、领域的SOTA。最优解不在任何极端，而在根据工作负载特征动态调整的帕累托前沿曲面上。
当能够点亮足够多的技能点后，从综合能力的角度来说，也就能够实现断崖式领先（即一种多层次能力在正确时间点的共振）。在考虑点亮点技能点时，也需要参考注意力机制的逻辑，沿着未来趋势选择主线附近的技能点（并考虑所需的理解深度），从而实现专注与全栈的平衡最优解。
这一过程也给人机协同提供了协同过程中的坐标系，在熟悉AI能力的情况下开展有效协同，知道哪些是它的优势，哪里会出现幻觉，通过主动干预将协同的轨迹限定在预期范围内，从而实现最有效的人机混合模式。
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用大脑神经网络的快系统与慢系统的逻辑，考虑数学的数理、数感与套路这三者的关系，也就意味着：数理相当于慢系统的学习，在慢系统反复加强后变成快系统的决策逻辑，就成了数感。而套路则是跳过了数理阶段直接进入快系统的数感，如果没有慢系统数理的积累，则在遇到新题型新定义时就无法解出正确的答案。
上述是基于奥数学习的感悟，以下是在利用AI确认这一想法的过程中对AI的感悟（尤其是在Google发布了Gemini 3和Nano Banana Pro之后）。
从AI使用的角度来说，现阶段每一次大模型能力跨越式的提升，都意味着一批人的失业（如果没有，那可能是在一个不够降本增效的环境中，基于某些特殊文化所致）。
在模型能力范围内的专业领域，人类的专业优势已经不复存在，更重要的是跨学科的泛化能力，以帮助用户利用模型能力把问题分析、解决方案与决策系统搭建得更全面。
但在超出模型能力范围之后，因LLM会产生幻觉，所以需要系统化的专业知识储备与实务经验，及时分辨并修正模型的幻觉，以便得到更加可行的方案。
也就是说，你越不学习、越不爱思考，你利用AI的过程中就越容易犯错，或者直接被AI所取代。这也进一步解释了：为什么有些人习惯躺在自己的舒适圈里固执己见，将错就错。
上述是基于奥数学习的感悟，以下是在利用AI确认这一想法的过程中对AI的感悟（尤其是在Google发布了Gemini 3和Nano Banana Pro之后）。
从AI使用的角度来说，现阶段每一次大模型能力跨越式的提升，都意味着一批人的失业（如果没有，那可能是在一个不够降本增效的环境中，基于某些特殊文化所致）。
在模型能力范围内的专业领域，人类的专业优势已经不复存在，更重要的是跨学科的泛化能力，以帮助用户利用模型能力把问题分析、解决方案与决策系统搭建得更全面。
但在超出模型能力范围之后，因LLM会产生幻觉，所以需要系统化的专业知识储备与实务经验，及时分辨并修正模型的幻觉，以便得到更加可行的方案。
也就是说，你越不学习、越不爱思考，你利用AI的过程中就越容易犯错，或者直接被AI所取代。这也进一步解释了：为什么有些人习惯躺在自己的舒适圈里固执己见，将错就错。
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对社交那段的想法和我很像，宁可学习、健身、鸡娃、睡觉、干活（活干完就跑，不聊天，浪费时间），除非是深度有质量的交流。另外微信我的选择就是不加。
Vol.15 "AI分身是真人还是角色？"对谈Facebook前研究员、Second Me创始人陶芳波（上）
硅基立场
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一个人的价值观决定了他的上限（格局）与下限（底线）。
格局是指，能够做成多宏大且有价值，或是带有一点务实的理想主义色彩的事情。底线是指，能够做出多卑劣的行为，或是对周围人带来多深的伤害。
价值观是一个人的顶级护城河，即对方知道与你合作的空间，能够产生对你行为一致性的正确预判与合理预期，从而在中长期合作关系中获得一种来自确定性的安全感。
评估一个人的价值（或综合能力）最适合的优先级是：价值观＞思维方式＞能力＞专业。因为专业可以被替代，能力可以被培养，思维方式可以被训练，而价值观是一个人与生俱来的人格底色，很难轻易被改变（但或许会被影响）。优先级越高，越接近一个人的底层核心能力。四个维度之间并非线性的关系，而是基于优先级所对应的权重之下，所呈现出的排列组合。
行胜于言。时间是检验真伪的试金石，而独立的思考能力能够通过当前所呈现出的既有信息，加速这一判断过程。在静态评估基础上，结合当下与未来的进程变化，以一种贝叶斯思维方式的动态评估视角，对自己此前的判断进行不断修正，让自己的价值判断体系更加精准。
格局是指，能够做成多宏大且有价值，或是带有一点务实的理想主义色彩的事情。底线是指，能够做出多卑劣的行为，或是对周围人带来多深的伤害。
价值观是一个人的顶级护城河，即对方知道与你合作的空间，能够产生对你行为一致性的正确预判与合理预期，从而在中长期合作关系中获得一种来自确定性的安全感。
评估一个人的价值（或综合能力）最适合的优先级是：价值观＞思维方式＞能力＞专业。因为专业可以被替代，能力可以被培养，思维方式可以被训练，而价值观是一个人与生俱来的人格底色，很难轻易被改变（但或许会被影响）。优先级越高，越接近一个人的底层核心能力。四个维度之间并非线性的关系，而是基于优先级所对应的权重之下，所呈现出的排列组合。
行胜于言。时间是检验真伪的试金石，而独立的思考能力能够通过当前所呈现出的既有信息，加速这一判断过程。在静态评估基础上，结合当下与未来的进程变化，以一种贝叶斯思维方式的动态评估视角，对自己此前的判断进行不断修正，让自己的价值判断体系更加精准。
深度揭秘：三体公司CEO毒杀游族董事长林奇案始末
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1:02:25 这部分，以及前面关于审美、梁文峰和杨振宁这段价值观输出挺好的。
Vol.16 "AI分身是真人还是角色？"对谈Facebook前研究员、Second Me创始人陶芳波（下）
硅基立场
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