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和大厂的朋友、投资人聊了一圈，挺颠覆认知的。 这两天密集见了不少大厂朋友、猎头和投资人，收获特别大。以后准备每个季度专门抽两天时间，跟不同圈子的人聊聊。 平时埋头工作，还是很容易慢慢陷入到自己的信息茧房里。下面是这两天的一些笔记。 1、这源自一个猎头朋友的洞察。他说，整个行业现在真正缺的，是把 AI 变成实际生产力的人。 会用 WorkBuddy、ChatGPT、各种 Agent，很快就不算什么特别有价值的能力了，因为这些工具会越来越简单，人人都会用。 真正拉开差距的仍然是业务理解和判断能力。比如面对一个业务问题，能不能搞清楚问题卡在哪里，哪些环节可以重新设计，然后把整个流程跑通，交付一个真正有用的结果。 所以未来很多岗位的分水岭，根本不在执行能力上。只会按部就班完成任务的人，价值感还是很容易被 AI 压缩。 2、无论大公司还是小公司，现在都越来越追求人才密度。 以前一个团队里，有几个特别厉害的人，再搭配一些普通执行者，也能运转。但 AI 出来以后，这种结构确实在快速变化。 一个能力 80 分甚至 90 分的人，配上好的 AI 工具，能覆盖的工作范围会迅速变大。 举个例子，以前需要产品、研发、运营几个人一起完成的事情，现在一个能力比较强的人，自己就能先跑出一个七八十分的版本。 这时候 60 分和 90 分的人之间，差距就不只是 30 分了。高手借助 AI 放大自己的能力，能力一般的人，原来赖以存在的执行工作又恰恰最容易被 AI 接过去。 所以以后好公司可能会越来越倾向于少招人。一个岗位宁愿空半年，也不愿意为了把 HC 填满，随便找一个差不多的人。 3、一个做管理的朋友，之前每天差不多 80% 的时间都在开会、协调、沟通。最近因为一些变化，重新回到半一线状态，开始自己做产品、写东西、解决具体问题。 他说最大的感受是整个人突然重新有了创造的快乐。 这让我越来越觉得，这个时代纯管理岗的风险很大。一个管理者如果离开了组织和头衔以后，自己已经不会做任何具体事情，竞争力会越来越弱。 反过来，一个人如果还保持好奇心，愿意自己下场做东西，现在可能真的是一个特别好的时代。 4、跟几个朋友聊选人的逻辑，我越来越认同一句话：筛选远远大于培训。过去很容易有一种想法，觉得这个人能力差一点没关系，态度好就行，慢慢教。 后来会发现，一个人的思维方式、责任感、做事情的标准，改变起来非常困难。 尤其是成年人。一个人如果习惯了等靠要，很难靠几次培训让他变成一个主动发现问题的人。 所以无论是招普通员工，还是找合伙人，前面的判断特别重要。 发现不合适，尽快 say no，这样双方成本都更低。很多管理问题，表面上看是在讨论怎么带人，往前追一步，其实是当初选错了人。这话绝对是真理。 5、AI 越来越强以后，我反而越来越觉得审美和价值判断特别重要。 以前一个人做不出好东西，可能是能力不够。现在很多时候能力已经不是瓶颈了，真正的问题变成了，知不知道什么是好的东西。 AI 一次可以给十几个方案。如果自己没有判断标准，这十几个方案其实没有太大区别，最后只能挑一个看起来最顺眼的。 我想起呼兰之前的观点，他说接触一个新领域，最重要的是先去建立审美。 先大量看这个领域里真正好的东西，搞明白高手为什么这么做，什么算好，什么只是看起来热闹。有了坐标之后再去模仿，慢慢形成自己的东西。 6、吴军在一个访谈里说，懂行的人驾驭 AI，不懂行的人依赖 AI。 很多人觉得 AI 越来越强以后，自己就不用懂那么多了。领导给一个需求，交给 AI，AI 给答案，再交给领导，好像就能完成工作。 但仔细想想这个角色其实非常危险。因为这只是在领导和 AI 之间做了一层转发，既不清楚领导真正想解决什么，也判断不了 AI 给的答案对不对。 只要模型再往前走一步，这层人很容易就没有存在的必要了。所以 AI 越强，越不能放弃对专业本身的理解。懂得越深，越知道怎么问、怎么判断、什么时候该信 AI、什么时候该怀疑它。 这样 AI 才真正成为杠杆。 7、关于 AI 取代工作的焦虑，很多人其实是在消极面对。真正值得担心的可能不是某一天突然被 AI 替代，而是在未来五年、十年里，明明已经看见工作方式在变，自己却一直没有变。 历史上的技术革命基本也是这样。很少有人昨天还工作正常，第二天整个职业突然消失。 真正被淘汰的人，往往有很长的调整时间，只是这段时间里一直没有做出调整。 8、一个投资人跟我讲了一个区分能动性高低的框架，特别有意思。 能动性低的人，总希望行动之前把问题全部想清楚。这件事情成功概率多大？最优路径是什么？失败怎么办？能不能先给一个完整答案，再决定要不要开始。 但很多事情根本没有完整答案。只有真的做了第一步，现实世界才会给新的信息，然后才能决定第二步怎么走。 高能动性的人看待行动完全不同。第一步本身就是用来获取信息的。先做一个版本，先发出去，先找人聊，先试着卖，拿到真实反馈再调整。 AI 对这种人的价值非常大。过去一次试错可能要一周，现在一天可以跑很多轮。一个本来就愿意行动的人，迭代速度会变得非常夸张。 但一个人如果始终坐在那里，想靠思考把所有不确定性消灭掉，AI 给再多答案也没什么用。现实世界的反馈，没法被提示词替代。 9、人真的是环境的反应器。一个朋友前半年跳槽到一家 AI 公司，几个月没见，这次再聊的时候，非常明显地感觉到他整个人的状态都变了。 说话的方式、关注的问题、每天学的东西，跟之前完全不一样。 我们很容易低估环境的影响。总觉得自己是独立思考的，但实际上每天和什么人待在一起，大家讨论什么问题，周围人的工作标准是什么，会一点点改变对正常的理解。 身边所有人都觉得一天做完一件事已经很快，慢慢也会接受这个速度。身边的人每天都在试新工具、做新东西，也很难完全无动于衷。 有条件的话，尽量让自己待在一个好的环境里。环境没法直接把一个人变优秀，但它会不断告诉人什么叫正常。这个正常的标准特别重要。 10、日常工作里，可以刻意训练自己追求又快又好。 以前经常觉得，不着急的事情就慢慢做，反正时间还早。但最近越来越觉得，即使没有外部 deadline，也可以主动给自己设一个。 比如原来一天能做完的事情，试试看两个小时能不能完成，而且质量不能明显下降。一旦目标变成又快又好，就会被迫重新思考工作方式。 哪些步骤其实没必要，哪些事情可以交给 AI，什么时候最容易被打断，什么事情必须集中精力一次做完。 很多效率问题并不是能力问题，只是以前从来没有要求自己足够快。 速度本身也是一种训练。一个人开始习惯快速完成、快速反馈、快速迭代以后，单位时间获得的经验也会更多，最后又会反过来让质量继续提高。

锐评一下Anthropic今天发布报告里关于蒸馏指控的部分，尽量讲真话。 蒸馏模型这个事情，分为事实判断和价值判断两个部分。 在事实判断部分，国产模型的态度，基本看不到明确否认的，这个很容易理解，因为它是真的会留下客观证据，从业者没必要为了一份工作，搭上自己一辈子的职业信誉。 主流的解释口径，在于价值判断，就是让教师模型言传身教这件事情本身，作为行业普遍的学习手段，是没问题的，所谓的禁止蒸馏，只不过是公司的用户协议，而无法上升到法律层面。 再说了，前沿模型在训练时，也一定从互联网上抓取了你我的生产内容，你我这样的人，有机会表示拒绝吗？表示了又能怎么样呢？ 所以后来，Anthropic也在改变描述，在蒸馏前面加上了「工业级」这个定语，用以和正常合理的蒸馏行为作出区分，但总体上，仍然是用户协议的性质。 既然是用户协议，那就遵循猫鼠游戏的玩法，你可以封号，我也能起号，看谁手更快喽？ 而且蒸馏并不是没有害处的，过于依赖蒸馏，就会锁死模型智能的上限，因为学生模型是不可能超过老师模型的，这是物理规律，所以在蒸馏之外，国产模型也在花大力气去做架构创新。 不过Anthropic的报告，倒是意外回答了关于今年7月短暂出现在OpenCode里的DeepSeek神秘灰测模型的都市传说，这个很有意思。 应该还有不少人记得，7月中旬，有人发现在OpenCode里调用DeepSeek的API完成任务时，会偶尔抽到一个能力明显超过V4 Preview的模型，前端效果足以媲美Fable 5。 你们现在去B站限定那段时间搜索，还能看到上百条录屏，全是各种炸裂体，坚信这就是DeepSeek憋的大招，发布出来即可成为中国第一个与Fable 5平起平坐的新模型，也就是大家期待的V4 Pro。 当时技术社区里有人质疑，因为实在和Claude的模型特征太像了，这是不是DeepSeek把一部分请求路由到了Claude完成，还被各种嘲讽： 「什么？你是说梁圣，收了V4 Preview的费率，给我用满血的Fable 5吗？义父！容我一拜！」 结果最简单的直觉反而是真的，因为8月DeepSeek-V4 Pro发布之后，并没有复现灰测模型的能力，甚至一个月不到就被自家的V4.1 Flash给斩杀了⋯⋯ 虽然至今还有人对那几天的灰测模型念念不忘，认为这是梁圣在藏，有核弹级的好东西就是不拿出来给大伙用——所以才说已经成了都市传说——Anthropic的报告细节实际上交叉验证了这个说法，大部分蒸馏交互都是在7月份发生的。 这当然不是DeepSeek真的在做慈善，OpenCode是一个编程平台，用户交互的都是真实的高价值任务，在这个过程会产生长程Agent轨迹，非常适合抽取原本被隐藏的思维链，所以贴钱给用户发福利，是有确定回报的。 真正比较危险的，是在Anthropic明牌反华的立场下，还通过第三方中转站来做这样的蒸馏，敏感数据流向Anthropic之后，难保它不会反手交给美国情报部门。 而且中转站掺水也是无法控制的，晚点LatePost前段时间的一期播客就讲到了，有家国产模型在中转站可劲儿的蒸了好久，最后发现海外模型被节省成本的中转站偷偷替换成了自家的模型，相当于一直是在自己蒸自己⋯⋯ 🤣🤣🤣