最近看了一篇 career advice 的长文。作者是一家 fully agent-native 公司的 founder，之前在 Scale、OpenAI、Google 都待过。 之前也跟一些行业内的研究员聊到过一个问题：如果你有小孩，在 AI 时代准备怎么教育他？确实啊，AI 把活都干得七七八八了，该让孩子学什么、卷什么？ 借着这篇，聊聊我们自己的看法/建议。 1、把注意力放在真正稀缺的资源上 那篇长文里有个细节，我觉得很真实。作者当年手里有量化的 offer，保底现金高不少，但他选了 Scale AI，因为喜欢那里的社区，也想接触不同的产品和应用。后来正是通过 Scale，他认识了做 LLM inference 的那批人，才有了 DeepMind 和 OpenAI 的机会。当年的同事，现在也成了一圈 Scale 系 founder。 回头看，这些人脉和学习机会带给他的东西，远超 quant 多给的那点现金。 他的观念是：现在拿钱比任何时候都容易。vibe-coding 时代，找个快速赚一笔的机会不难。但真正稀缺的，是别人真实的时间，是牢固的人际关系，是你做成过事之后积累的声誉。 我周围也有些朋友，之前不在 AI 圈，但这两年一头扎进来，逐渐走到更核心的位置。他们放弃了安稳打工的收入，选择在 AI 圈摸爬滚打。要的就是这些稀缺资源。 2、学会找题 AI 最先替代的，是定义清楚、可以评分的任务。学校过去训练的大多也是这种能力：题目已经有人出好了，你负责把答案做对。 但 agent 越来越强之后，真正拉开差距的会是：你能不能发现一个值得解决的问题，能不能判断该把多少时间、token 和资源投进去。 答案越来越便宜，好问题越来越贵。 所以如果问 AI 时代该怎么教育小孩，我觉得至少要让他长期待在真实的问题里。自己做项目也好，研究一个没人布置的题目也好。找题的能力不是上课教出来的，是在一次次选错、做砸和重来里长出来的。 3、用 bitter lesson 选公司 Rich Sutton 那篇 bitter lesson 说的是：通用方法加 scaling，最终会赢过任务特化的优化。这条规则拿来选问题、选公司，同样适用。 公司和职业的回报从来都是幂律分布，AI 只是把走到结果的速度加快了。现在写软件门槛这么低，谁都能搭个简单系统，真正持久的价值只会来自对足够有野心的问题的极致专注。 选公司就问两件事：它做的是不是这个问题最有野心的形态？它有没有真的解掉的可能？ 选岗位就问一件事：这个位置能不能让你直接在公司要解决的那个问题的最前沿干活？ （当然，上述说的是最理想的版本。如果暂时进不了最核心的位置，也看这个岗位能不能让你逐渐靠近核心问题） 4、最后一英里，用冲刺跑 红杉的 Alfred Lin 写过，最后 10% 是 90% 的工作量，也是 90% 的回报。 AI 把结果两极化了，因为中位数水平就是一个 agent 拿着随手写的 prompt 能吐出来的东西。价值只能来自你对某一小片问题的独特视角，或者对细节的执着。 最后一英里靠迭代。而且 coding agent 进步太快，经常更好的做法，是带着上一轮的教训，直接用下一代模型从头再来。 5、xG 和射门效率 足球里 xG（预期进球），衡量一支球队按机会质量算应该进几个球；效率，则是把机会真正转化成进球的比率。 职业生涯很长，不是每个高 xG 的机会都必须抓住。但你得先让自己站在能看见这些机会的位置。 不过人生到某个阶段是要进球的，不能光看见机会，临门一脚的效率也重要。他复盘自己的职业选择时说，大部分决定都做对了，但后悔没有在做决定前，多花一点时间收集信息。 6、researcher 是心态，不是职业 说实话，现在做 research 的门槛前所未有地低。你不需要先进入前沿实验室，才能开始做研究。先大量使用模型，再把直觉沉淀成 evaluation。 前沿实验室里研究员的日常，无非是好奇心驱动着探索新想法，跟 infra 搏斗着把想法实现，把整个系统理解到足够细以便高效 debug、再把结果的价值讲清楚，去换更多算力。 这些事，你不在前沿实验室也全都能做。 所以我越来越觉得，researcher 是一种心态，不是一种职业。这是我整篇文章最想送给大家的一句话。 世界仍然充满机会。解锁的钥匙就是找到有意思的问题，然后交付超出预期的结果。就这么简单，也就这么难。

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