最近听到的一个关于AI时代要做什么样的人，最独特的一个回答：

“don't try to be the best，try to be unique， to be weird

to be unpredictable， to be un improbable， because AI is kind of work on probability”

来自凯文凯利。

其实这些话的实质，跟我们通常所说的需要out of distribution 是一个道理，但更加简洁凝练接地气。

不过，引申联想到几个事情：

第一，数学家证明猜想一度是一个被认为需要“学霸”长期专注深入思考的工作，但这被AI明显彻底的侵入了，
而脱口秀界今年得冠军的是俩ADHD，学渣。

第二，要论谁更懂得怎么训练出更好的AI，那一定是学霸，IMO IOI 清北这种叙事。 可是未来要论谁更不可被AI替代，那很可能会是现在意义上的“学渣”，因为他们从很小就不去追求the best了，只能自己在角落里weird

都在传话dots sol ultrafasy space，有几个人真正去官网看一看，它还有打jev的decision api

OpenAI成立之初就是为了避免Google一家独大，从这个角度来说，它在最近，已经达成了目标。

GDM曾经璀璨的群星们，到现在怕是快要只剩下哈萨比斯自己了

微信的功能文案，通常极度朴素，又恰当好处

kimi把残差链接转了90°，巧了，小米的新车门也转了90°

很多人讨论具身智能是要做成人形的还是非人形的，一种说法是，在居家的很多狭窄环境中，能活动得开的几乎不得不是人形的。

我总感觉，具身的终极物理形态应该是变形金刚。它都这么智能了，为啥还要受某一种物体形状的束缚呢？

如果AI生成了一个超长证明，机器验证通过了，但没有一个人类看得懂，包括当初提示AI的那个人，怎么办？
这是最近AI数学领域的问题。

在编程领域某种意义上也类似，AI生成了一个超大的代码库，跌跌撞撞通过提示词修复了所有的已知bug，通过了能想到的所有测试。

然后呢，你会觉得它真强大，但“编程会让你彻底明白一件事”的那种乐趣就完全没有了。

所以，当你要实现的是一个别人给的任务的时候，可以完全不看ai生成的代码。

当你要实现一个自己也发自内心想实现的东西的时候，那种完全、精确的知道系统会如何工作的幸福感，还是要的。

中国的IMO金牌们，总算有一个实打实的菲尔兹了

都说chatbot等AI应用的UI不重要，重要的是模型能力，但就日常实时信息类问题，我还是喜欢用元宝一些，只因为豆包的界面我会感觉又丑又别扭。

ps：国外那俩对中国的实时资讯类的回答结果并不好

各位，有谁认识支付宝的KA客户BD的么，如能引荐，不胜感激~