上周听完
@张小珺 对Moonshot创始人的访谈,有不少启发点和思考(除了对AI的认知外,还能泛化到个体成长),总结几个触动比较深的点:
1、学会从雕花中解放自己:避免在被设限的地方“过拟合”(例如:在小规模的数据集上,去绞尽脑汁用各类技巧优化模型的指标)泛化到我们生活中其他领域,在解题策略时选择上,要当心迷失在复杂的系统设计中:有时简单和可规模化的解决方案可能比耗费很大精力做复杂的算法设计和微调,更高效。这需要我们基于第一性原理思考、有更高的vision。
2、找到并坚定「有概率的非共识」,对此提前布局,能让我们有更大的概率向世界交付真正差异化的价值,甚至是升维。而这不仅对大模型行业有效,也充分体现出个体成长、发展过程中,判断力的重要性。但是这其实是「少有人走的路」,需要足够强大和坚定的内核。
3、user scaling和model scaling不冲突、都重要:前者让我们认知到「应用既是目的,也是手段」。一方面,短期内过分追求商业化,沿用过去的互联网的增长逻辑,容易被降维打击;另一方面,用户的使用常常能开发出工具设计之初从未曾想到过的场景,推动产品的创新和进步,即群体智慧的涌现和输入能让模型变得更好。
而model scaling让模型能力的持续跃升,也能吸引到更多用户,进而促进user scaling的进一步扩展。