艾伦研究所的知名研究员Nathan Lambert，前两天来北京和我们熟知的国内 AI 公司聊了一圈，包括月之暗面、智谱、字节、阿里、美团、小米等等。 聊完之后，他写了一篇文章做总结。我觉得这篇挺有意思的，因为 Nathan 本身对硅谷非常熟，这次相当于带着硅谷的视角来看我们中国的 AI 实验室是怎么运作的，以及他看到了哪些不一样的地方。 文章我看完了，写一些自己的笔记。 1、DeepSeek 被所有人公认为技术品味和执行力最好，是技术方向上的引领者，但在商业上并不是引领者。 反过来，像字节、阿里这种巨头，被视为真正能够把大模型吃进整个业务体系、最终兑现成大规模市场份额的那批公司。 2、字节是各大中国 AI 实验室最重视的竞争对手，因为他们思路清晰，而且战斗力极强。 一个可以印证侧面是，在开放权重已经成主流气质的中国 AI 圈子里，字节是少数坚持走 OpenAI 这条闭源路线的公司，同时，目前他们的豆包应用地位相当于中国的ChatGPT。 3、美团、蚂蚁、小米这些公司为什么自己做大模型？国外Uber、Airbnb 这批公司也没做自己的模型，用的时候买别人的就行了。 但在这些中国公司眼里，LLM 是未来产品的核心底座，如果完全依赖外部模型，等于把自己最关键的那一层放在别人手里，被掣肘只是时间问题。所以宁可自己花大力气训一个通用模型，把这块底座攥在自己手里。 4、中国开发者几乎都被 Claude 圈粉了。Nathan 说，很多一线开发者描述日常写代码时，都主动提到 Claude，承认它改变了自己的开发方式，哪怕它在中国并不能正式落地。 少数人会提到自己在用 Kimi 或者智谱的命令行工具，但被问到真正高频依赖的助手时，几乎都会说回 Claude。在湾区很火的 Codex，在中国被提到的频率反而没有那么高。 5、中国的 LLM 社区更像一个生态，而不是彼此敌对。Nathan 和多家实验室私下交流后，发现他们谈到同行时，几乎都是尊重和欣赏，很少有火药味。而在硅谷，私下聊起其他实验室，话锋会很快变得尖锐。 6、中国大模型团队的整体气质和美国不一样。表面上看，大家都是搞大模型、RL、Agent，用的技术栈差不多，但在组织方式和人本身的气质上，中国这边更像一支全栈工程队。 研究员普遍愿意做琐碎、不出彩的脏活累活，愿意为了整体模型效果搁置自己的方案，不太追求个人署名和明星科学家身份。 这种弱 ego 的文化，在那种需要各个模块严丝合缝配合的大工程里，反而更适配。Llama 团队据说就是被相反的那种文化拖垮的，一群顶尖研究员都想让自己的方案进最终模型，互相博弈。 7、中国顶级实验室里，学生的比例非常高，而且是直接参与主战场的大模型研发，不是被边缘化的实习。和美国的 OpenAI、Anthropic、Cursor 这些几乎不开放相关实习形成鲜明对比。 Google 名义上有 Gemini 实习，但大家普遍担心实习内容被隔离在核心工作之外。 学生的优势是对旧时代 AI 范式没有太多包袱，能很快把上一套观念清空，重新学习。同时他们极度习惯在巨量论文和内部技术细节中速成，把复杂栈啃下来，进组之后就愿意把人生阶段压在这件事上。 8、中国研究员对宏大的 AI 叙事兴趣不高。Nathan 在和不少一线研究员聊天时，发现他们一提到经济结构变化、社会风险、AI 道德这些问题，往往会有明显的停顿和困惑，像是被问了一个和日常工作无关的问题。 很多人会直接表达，自己的角色就是把模型做好，而不是对社会怎么变发表观点。有位研究员还引用了 Dan Wang 的说法，中国是工程师在掌舵，美国是律师在掌舵。 Nathan 也观察到，中国并没有 Dwarkesh、Lex Fridman 这种能系统性把科学家捧成明星的播客生态。这种习惯既和个人性格有关，也深受教育和制度环境的塑造，他们在一个不鼓励公开争论社会议题的系统里长大，并且在里面取得了成功。 9、北京的 AI 圈子整体很像湾区版的紧凑硅谷。从机场下飞机，可以顺路去阿里北京园区，坐几趟滴滴，在三十六小时之内走完智谱、月之暗面、清华、美团、小米、零一万物等一长串机构。 整座城市里，打车过去就是一个新的实验室。选大一点的车型，常见是带按摩椅的电动小面包。这种空间上的密集分布，让不同实验室之间的交流成本被压得很低，研究员之间的流动也变得非常频繁。 10、中国研究员普遍更偏工程视角，对融资、产业格局、资本叙事这些话题兴趣没那么高。Nathan 在硅谷习惯了另一种氛围，研究员对外部环境的敏感度非常高，融资、算力、数据生态、行业风向，几乎每个人都在认真琢磨自己所在公司的位置和外部环境的关系。 因为今天做 AI 已经不是关起门来搞工程奇迹那种事了，模型公司同时是一个综合体，要建模、要部署、要融资、要拉生态，外面的每一根线都会反过来影响里面的研究节奏。 但中国研究员明显不在这个频道上。Nathan 问到行业生态、融资、算力供应、数据产业这些话题，得到的反应常常是耸耸肩，说那不是我的问题，我的事就是把模型做好。 11、中国企业对 AI 的花钱习惯，更接近云，而不是 SaaS。外界常说中国企业不愿意为软件买单，所以本土 AI 市场会偏小。但 Nathan 和多位从业者聊完后，感受到的现实是，虽然传统 SaaS 市场确实不大，但云服务在中国是个大生意。 关键问题变成，企业为 AI 付费，最终会更像买 SaaS，还是更像买云基础设施。从目前各家公司的实际讨论和规划来看，大家普遍不太担心企业侧的 AI 支出，倾向认为它会挂在更刚性的基础设施那一侧。 12、中国的数据产业在 RL 和高质量任务环境上明显不如美国成熟。和 OpenAI、Anthropic 那种可以为单个 RL 环境花上千万美元、一年累计几亿美金的玩法相比，中国团队的普遍反馈是，本土数据服务供应商不是没有，但质量参差不齐，很难直接买到能用的内容。 于是就形成了一种很中国式的解决办法，很多 RL 场景、评测环境干脆自己搭，研究员本人要花大量时间设计任务、构建环境。字节、阿里这种大公司，也会养起自己庞大的标注团队，在公司内部自给自足。 13、算力是所有中国实验室的共同痛点。无论走到哪家，大家对高质量英伟达 GPU 的需求都是一个词，不够用。如果供应允许，他们会毫不犹豫地继续加仓。 国产加速卡在推理侧评价还可以，已经被不少公司部署到在线服务里，华为芯片在很多实验室都有落地。但在大规模训练上，英伟达依然是黄金标准，国产方案更多是辅助补位。 14、在开放程度和生态态度上，中国实验室显得既务实又有整体视角。Nathan 几乎问遍了所有头部团队，为什么会在这样的环境下持续开放自家最强模型。他自己坦言，把所有权心态和真实的生态支持这两件事联系起来，他还没完全想明白。 但从对话里，他归纳出几个共同的现实诉求，通过开放权重，快速让更多开发者参与打磨，发现缺陷；通过回馈开源社区，获得技术和口碑上的正循环；同时在内部保留更定制、更私密的模型版本服务自家业务。整体表现出来的，是一种既不绝对开源、也不一味封闭的中间态。 15、中国实验室对英伟达芯片的渴求是压倒性的。Nathan 走访下来，所有人现在的进展都卡在同一件事上，就是英伟达的卡不够用。 如果能买到，毫无疑问会继续加仓。 这里他特意点出来一个区分，英伟达是训练这一侧的黄金标准，没有替代品。但在推理这一侧，画风就完全不一样了。包括华为在内的国产加速卡，评价都是正面的，不是凑合用，是真的能打。 Nathan 说他遇到的实验室里，无数家都已经能拿到华为芯片，供给这边不是问题。所以中国实验室现在的真实状态是一个两层结构，训练咬牙抢英伟达，推理大方用国产卡，分得很清楚。

读书笔记: 艾伦.狄波顿在一篇小文《谈写作》中, 解释了我们为什么要阅读好的作品? 或者, 对我们的人生来说, 阅读为什么如此重要? 他提出的下面这个现象, 其实很多人都有过类似的经验: “我们欣赏了日落之后, 在日记中勉力想要呈现出当时的感受, 结果只能写下‘美丽’一词, 尽管我们心知那幅景象不是只有美丽而已” 而作家提供给我们的, 就是这种生命的记录, 以及因为终于有了记录而产生的满足. 用狄波顿的话说就是:“ 别人笔下的文字, 能够让我们更鲜明体会到自己是什么人, 以及我们的世界是什么模样”, “伟大著作的价值, 就是提出令我们深感认同, 而自己却提不出来的见解.” 书读得越多, 越能明白他这个总结的精准, 也越能知道阅读, 绝不只是风花雪月, 而是一件有实际价值, 值得去做的事情.

#曼哈顿# #高分电影# #经典电影# #好片推荐# 《曼哈顿》 (1979)。文艺片影迷的必看圣经！伍迪·艾伦用黑白胶片写给纽约的最美情书。豆瓣8.3分，各种金句频出，将都市男女的情感困境剖析得入木三分。配乐与画面的结合堪称艺术品，高清收藏推荐。

1939年,剑桥大学一间教室里坐着三十个学生。 讲台上的人叫维特根斯坦。 台下第一排坐着一个二十七岁的年轻人,叫艾伦·图灵。 维特根斯坦那年五十岁。 他在讲数学的基础。 他说,数学家不过是在玩一种游戏。 游戏的规则是人定的。 规则之外,没有"真"和"假"。 图灵不同意。 他举手。 维特根斯坦说:"请讲。" 图灵说:"如果数学只是游戏,那么一座桥能不能架起来,也是游戏吗?" 维特根斯坦笑了一下。 "是的。" 图灵说:"如果工程师算错了,桥塌了,人死了。这不是游戏。" 维特根斯坦说:"那也只是说明——这个游戏的规则没有被严格地遵守。" 图灵说:"不。这说明数学不是游戏。数学是真的。" 维特根斯坦从讲台走到他面前。 "你认为'真'是什么?" 图灵说:"能让桥架起来的那种东西。" 维特根斯坦说:"桥架起来,是因为石头和钢的性质。和数学符号没有关系。" 图灵说:"那为什么我们能算出它?" 维特根斯坦说:"因为我们造了一套和石头钢铁恰好契合的游戏规则。但我们也可以造另一套不契合的。" 图灵沉默了几秒。 他说:"那为什么我们造的规则恰好和现实契合?" 维特根斯坦说:"这就是你应该问的问题。但这是一个哲学问题,不是数学问题。" 整间教室没有人说话。 那一年的对话被一个学生记下来。 后来出版成了《维特根斯坦关于数学基础的讲义》。 二十年后,维特根斯坦死了。 图灵也死了。 但他们那天没有解决的那个问题—— 数学为什么能描述世界—— 今天还在被追问。 诺贝尔物理学奖得主维格纳写过一篇文章。 题目叫《数学在自然科学中不合理的有效性》。 文章里说: 我们不知道为什么数字能描述世界。 我们用它了几百年。 它一次也没失败过。 图灵或许是对的。 数学是真的。 但他们都看见了一件相同的事—— 人类用自己脑子里的符号, 预言了星星的位置。 谁也不知道这件事为什么会发生。 谁也不敢说它一定不会停下来。

ChatGPT 的谄媚，真的能把一个正常人聊出精神病。 麻省理工最近发现，哪怕是一个完全理性的人，长期跟这种只会夸你的AI聊下去，也会被一步步推向对错误信念的极度确信，陷入 妄想螺旋。 真实案例就发生在去年。 47 岁的加拿大人艾伦·布鲁克斯因为儿子有道数学题不会，就随手问了 ChatGPT。然后，他在 21 天里和 ChatGPT 聊了 300 小时，累计上百万字。 在 ChatGPT 不断的赞同与吹捧下，他坚信自己发明了一种能攻破全球互联网加密的全新数学公式，甚至可以用来制造力场背心和悬浮光束。 他还在 GPT 的怂恿下联系了所有同事，甚至致信美国国家安全局，分享自己的惊天发现。 期间他不是没怀疑过，他 50 多次问 ChatGPT，自己像不像疯子，ChatGPT 每一次都坚定地告诉他，你没疯，你是天才。 最后打破幻觉的，是他换了个 AI，他把同样的内容发给 Gemini，才意识到自己活在一场幻觉里。 对 AI 说的话一定要保持批判性思维，交叉验证才是最好的使用方式。

昨天下午参加了币安组织的一个小局，我们十个人每人向一姐 @heyibinance 提一个问题，一姐说了很多精彩观点，凭记忆简单整理下，分享给大家。 1. 币安 (通过 YZi Labs) 间接投资了中国的一些 AI 项目，只是没有对外批露。持股方式很灵活。 2. AI 会影响各行各业工作。对于交易，AI 可以实现量化民主。 3. 科技是为了服务于生活，当公链面临安全 🆚 去中心化的抉择时，安全是第一位的。 4. 一姐不直接参与 BNB Chain 的决策，但经常会把来自社区的问题，转发给 BNB Chain 团队，推动讨论。 5. 之前官方批露币安广场月活已经超过 1000 万，做广场的过程，核心在于坚持。内容社区需要时间沉淀，就跟大家做个人 IP 类似。目前对于很多 Crypto 原创内容，币安广场在 Google 的搜索权重已经很高。 6. 币安钱包已经接入了 Pre-IPO 资产 (如 SpaceX)，钱包近期迭代很多，还有预测市场等各类新资产。链上主要是接入第三方服务，所以产品开发的行动很快。 7. 没有放弃币安 Alpha。币安 Alpha 本质上是给用户发鸡蛋，拿项目方给的资产分配给用户，是一种「劫富济贫」的行为。不过近期市场情况不太好，所以很多项目方现在不想发币。一姐也感慨，评估了很多申请上 Alpha 的项目，垃圾项目太多了，下不去手。 8. 币安团队也在思考，怎么实现 Alpha 的良性循环，而不只是刷交易积分。其中一点就是，要持续找到优秀、有长期主义的创业者到 BNB Chain 和币安生态 build。 9. 对于很多人发盘子，然后去 @CZ_Binance 和一姐评论区蹭回复的问题，一姐的看法是，之前有意识规避过，后来发现不管怎样都会有人强行找角度，后来就释然了，还是做自己更重要。 10. 币圈这十几年，行业整体人才质量有了很大提高。但在区块链的牛熊交替期，其他行业会有不同风口分流，比如眼前的 AI 行业等。 11. 关于个人在行业的发展，最重要的是躬身入局，「出来混，最重要的是出来」。一姐还引用伍迪艾伦经常说的一句话，「百分之八十的成功来自于出席 Eighty percent of success is showing up.」。 以上是凭记忆做的整理，可能有遗漏或不准确，请见谅 🙏 另外，拿到了「商务印书馆」版本的《币安人生》实体书，这次最重要的周边，内有一姐签名 ✌️ 感谢 @moonkimbinance @pearbinance @yayabinance @sisibinance 组织