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不同年代的“王牌”工科专业 选专业,就是押注国运。 每一代人的“王牌专业”,都是那时候国家最缺什么,什么就是王。 60年代:水电与水利工程(Hydropower and Water Conservancy Engineering) 那时候国家一穷二白,最紧迫的是活下去、搞建设。水利是农业的命脉,水电是工业的心脏。 三门峡、丹江口、葛洲坝…… 水文学、水力学、结构力学、工程地质、土力学,每一门都跟江河安危挂钩。 算盘加图纸,靠的是人海战术和“三班倒”。 现在大型水电站基本建完了,这个方向从“大干快上”转向了运维和生态治理。 70年代:机械工程(Mechanical Engineering) 中国刚把重心转到经济建设上,最缺的是“把东西造出来”的能力。 机械是那个年代的绝对主角。 金工实习、机械制图、理论力学、材料力学、机械原理、机械设计…… 那是“上海牌”手表、“永久牌”自行车、“解放牌”卡车的年代。70后机械人,构成了中国成为“世界工厂”的第一批技术底座。 现在纯机械加工早就不吃香了,但“机械+自动化+机器人”这条路,依然是制造业的脊梁。 80年代:电子工程(Electronic Engineering) 改革开放深入,家电开始进家门。收音机、电视机、录音机,从奢侈品变成必需品。中国要从“机械时代”往“电子时代”迈。 电路分析、模电、数电、半导体物理、信号与系统…… 80年代电子人赶上了长虹、海尔、TCL崛起的红利。他们把电子管换成晶体管,把分立元件换成集成电路,让中国家庭实现了“电器自由”。 90年代:通信工程(Communication Engineering) 市场经济狂飙。BP机、大哥大、程控交换机开始普及。中国要从“电气化”往“信息化”走。 电磁场与电磁波、通信原理、信息论与编码、数字信号处理、移动通信…… 90年代通信亲历了从“楼上楼下,电灯电话”到“手机电脑,上网冲浪”的巨变。他们铺光缆、建基站,把中国从通信弱国干成了通信强国。 00年代:土木工程(Civil Engineering) 中国入世,城镇化起飞,房地产狂飙,高铁网铺开。 理论力学、材料力学、结构力学、流体力学、土力学、弹性力学…… 00年代土木赶上了房地产的黄金十年。画图熬到凌晨,工地住到脱发,但也吃到了行业爆发期的红利。 现在地产下行,新建饱和,传统土木在往“智能建造、城市更新、地下管廊”转。 10年代:计算机科学(Computer Science) 移动互联网爆发,智能手机普及,BAT、TMD这些巨头崛起。代码成了改变世界的最强武器。 C语言、数据结构、操作系统、计算机网络、计算机组成原理、编译原理…… 10年代计算机人赶上了大厂扩招、薪资跳涨的好时候。他们用代码重构了购物、出行、社交、支付。 现在AI大模型正在重塑这个行业,基础开发岗受冲击,但“计算机+行业”的复合人才依然稀缺。 20年代​:电气工程及其自动化(Electrical Engineering and Automation ) 房地产退潮、互联网见顶、芯片战陷入僵持, 能源安全和双碳目标 成了国家战略的重中之重。 电路原理、电机学、电磁场、电力系统分析、高电压技术…… 未来的电气要面对的是一个全新的能源格局:光伏、风电、储能、氢能、电动汽车、虚拟电厂…… 电气工程将从传统的“电网铁饭碗”,升级为“能源互联网”的核心。它既有体制内的稳定,又有新能源的增量,是未来十年 抗周期能力最强 的工科。
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央视记者:请问您平时用什么大模型? 网友:淡定打开Clash Verge,我用的是央妈同款国产开源模型,性能稳定,延迟低,支持全球节点。 央视记者:……这不是代理软件吗? 网友:这叫“开源路由大模型” 央视记者:​终于知道为什么我国AI发展这么快了,原来大家都在用同款“开源加速器”啊!
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今天,阿里发布2.4万亿参数基座大模型Qwen3.8,同步上线AI办公Agent产品“千问办公”,模型在编程、办公能力评测表现靠前。 ​ 媒体报道,月之暗面与阿里巴巴达成算力合作协议,可使用阿里巴巴约 2万颗英伟达芯片组成的算力集群。推动市场继续重估其云业务和AI商业化潜力 目前,阿里港股涨幅超6%。
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Anthropic 创始人最新的文章表面上主动请求监管,减速 AI 避免造成失控,实际想通过监管把开源模型所在门外保障自己的商业模式,这才是他们的利益诉求。 文章通篇不管论述如何,实际目标是反垄断豁免、打击蒸馏、算力管制、可召回可撤销。 在 Anthropic 创始人阿莫代的合规框架下,设计的合规义务,天然要求你能识别用户、监控使用、撤销访问、下架版本。托管 API 可以做这四件事,开源权重发布后一件都做不到。所以不需要立法禁止开源,只要把这几条写成强制义务,开源就自动合规不能。把竞争对手挡在门外保护自己的商业模式。 目前开源派和闭源派也代表他们背后的利益主张,三家闭源模型OpenAI、Anthropic、xAI都表示支持。实际已经和开源派的英伟达形成对立,英伟达黄仁勋前不久还特地为此开了推特/X 账号,拥护开源,联署反对过早监管。 Anthropic 下月 IPO,募资规模约 1000 亿美元、估值约 2 万亿美元,最近一系列骚操作都是他们下的险棋,要抵消掉增长放缓的事实维护住自己的护城河。 在IPO 前讲"我们有监管护城河"这个故事,是把政策确定性直接写进估值模型。自愿放慢这件事,对已在牌桌上的人是护身符,对还没上牌桌的人是关门。开源模型没办法完成监管框架也是变相打击。 为什么这次OpenAI和Anthropic两个死对头罕见的站在同一战线了,因为他们明白,他们提出的规则在结构上有利于闭源托管模式,而他们恰好是这个模式最大的受益者。同时也能当时后来的竞争者。 如果这套框架在美国落地,受益的是闭源 API 厂商和合规基础设施,受损的是靠开源权重做应用层的中小厂商。 既然 AI 监管的话题已经抛出来了,接下来的关键就在特朗普政府的态度。​ 白宫现有 AI 政策主轴是加速。若白宫不接,两大 AI 巨头的估值也要受损。
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做过 @Arcium 这个项目交互的看下有没有资格,TGE 即将来临,记得保持关注! 聊聊这个项目的特别之处! 以前聊到隐私币,大家第一反应就是:匿名转账、躲监管、暗网专用。说实话,我之前也这么以为。但翻完 @Arcium 的白皮书,又去试了演示,发现它的本质根本不是传统隐私币,而是加密执行——让应用在数据完全不暴露的前提下,跑任意计算。 传统隐私币的核心功能很单一:主要把交易的发送方、接收方和具体金额隐藏起来。这个需求确实存在,但能做的事非常有限。一旦业务逻辑稍微复杂一点(比如 DeFi 订单、AI 联合训练、链上游戏状态),传统方案就卡住了:要么数据全部公开上链,要么干脆算不了。 而 @Arcium 解决的是另一个层面的事:加密执行层。数据全程不暴露,但能被计算、被协作、被验证。你不需要交出原始数据,就能得到可信的计算结果。这跟“匿名转账”完全是两个维度的东西。 隐私不是终点,加密执行才是!! 隐私保护只是起点,真正的价值在于让计算本身在加密状态下安全运行——数据永不泄露,逻辑永不暴露,结果可验证却不可窥探。当隐私成为标配,加密执行才是下一代信任基础设施的重点,这才是看好@Arcium这个项目的关键所在! 很多人看到最近很热的Venice,会把两者放在一起比较,其实两者根本不是在做一类东西,而是有清晰的分层! - Venice 是 privacy AI 的应用端。它跑在更靠近用户的层,用隐私保护的方式去跑 AI 应用。Venice 的存在证明了一件事:市场确实需要隐私 AI 场景,用户愿意为此买单。 - @Arcium 是 privacy AI 的底层加密执行网络。它解决的是应用层自己搞不定的基础设施问题——如何在不泄露数据的前提下,完成任意复杂的计算,并把可信结果送回到链上。 两者属于前后端的状态,没有扎实的后台,再好的前台也做不了大事。 可以确切的说Arcium 更底层、更通用、潜力也更大——它不只服务 privacy AI,还能重塑整个链上信任模型,从“全透明账本”进化到“共享私有状态”。 Arcium 补上了一个长期缺失的环节。过去链上只有两种选择:要么数据全公开(透明但无隐私),要么根本没法做复杂计算(安全但没用)。 它的核心设计叫多方执行环境(MXE),把多方安全计算、全同态加密、零知识证明这些技术整合到一起。每个节点只拿到一小片加密后的数据碎片,看不到完整信息,但可以并行完成计算,最后只把结果传回链上验证,数据不公开,但能被计算、被协作、被验证,隐私在这里更像是副产品,真正有价值的是那个可用的加密执行环境。 而且它还收购了机密计算公司 Inpher,专门强化 AI 场景下的隐私计算能力。并且测试网上已经跑通了抗 MEV 的机密订单簿,Solana 黑客松上也出现过加密扑克 demo。 这些落地场景说明一件事:Arcium 不是又一个匿名币,而是 AI + 隐私赛道里真正缺的那块底层基础设施,市场未来的需求潜力极大。 Venice 把应用需求跑通了,Arcium 把底层网络铺好了。 可能很多人喜欢关注那些前台跑起来的应用,但真正支撑这些应用长期运行的,往往是后面的@Arcium这类基础设施价值所在。 ​ 未来的加密互联网底座,可能就是这种东西:去中心化网络不只是透明的账本,还要能拥有真正私密的计算能力。 最后提醒一下做过交互的朋友,TGE 临近,记得保持关注!
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AI大模型之争最后拼的是成本,谁更有钱,谁成本能做到最低,谁就赢。 赢家就这么几个: DeepSeek:有钱、沉默猛攻AGI中 Gemini+豆包:有钱、 有用户、有卡 Grok:超有钱、有用户、有流量 Gpt/claude:应该能行 其他应该都挺难的,股价可能崩盘,融资终究撑不到AGI,成本降不下来、钱会烧光等等
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AI 大模型的训练方式,不就是中式教育吗? 预训练:填鸭式硬灌。 不管模型懂不懂,先把全网的语料一股脑塞进参数里。 就像我们小学背课文、中学背元素周期表。那时候你懂吗?你也不懂啊,先背下来再说。 数据标注:做题、对答案。 标注员就相当于参考答案,给每道题标上标准解。 模型的任务,就是疯狂刷这些已经标好答案的题,直到输出越来越接近正确答案。 监督微调:专项补习,一对一辅导。 担心你高分低能,就再给你请个家教,针对性补课。 RLHF:基于人类反馈的强化学习。 你不光得学会答题,还得当个三好学生;不光答案要对,还得让家长和老师觉得你态度端正、说话好听。 结果现在的 AI,一个个全是讨好型人格。 说的就是你们几个佞臣:豆包、Gemini、ChatGPT。 过拟合:历年真题能考满分,一换新题就傻眼。 刷了三千套卷子,结果遇到一道没做过的应用题,当场就崩了。 梯度下降:纯纯的错一罚十。 每次答错,系统就根据误差反向调整权重。 这不就是错题本吗?哪道题错了,罚你抄十遍,直到下次不再犯。 注意力机制:老师划重点。 几千字的上下文,模型只盯着其中几句关键的 Token,其他内容全当背景。 整本书都是白的,只有荧光笔标黄的那几句算重点。 灾难性遗忘:考完一科扔一科。 刚学完新的数学知识,之前学的语文可能就忘了。新知识一覆盖,旧知识就开始往外掉。 上下文窗口。 嗯,跟你脑子一样,容量就那么大。前面说得太多,后面的就记不住了。 涌现能力:突然开窍的幻觉。 参数规模超过某个临界点后,模型突然会写诗、会推理了。 老师管这叫“开窍了”,AI 圈管这叫“涌现”。 但你也不知道,它到底是真的懂了,还是题刷得太多,刚好把规律背下来了。
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AI大模型已经俨然变成核武器了 中美新时代军备竞赛 Manus直接被铁拳打烂 泄露梁圣发言以叛国罪论处 Kimi K3引起全员恐慌 至于Anthropic和Openai 已经变成了新时代的 洛斯阿拉莫斯实验室 形势感觉越来越严峻了 政府在迅速认知和调整
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AI大模型智商排行 前十只有一家中国企业
《AI大模型公司和加密交易所人员流动:冰火两重天》 Coinbase在大裁员 Anthropic却在疯狂招人 不少科技公司的CTO 去Anthropic当普通工程师 Anthropic基本薪水范围(不包括奖金/期权) 招聘HR: 20万美金 高级工程师:30-50万美金 研究lead:85万美金
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This is an email I sent earlier today to all employees at Coinbase: Team, Today I’ve made the difficult decision to reduce the size of Coinbase by ~14%. I want to walk you through why we're doing this now, what it means for those affected, and how this positions us for the future. Why now Two forces are converging at the same time. We need to be front footed to respond to both. First, the market. Coinbase is well-capitalized, has diversified revenue streams, and is well-positioned to weather any storm. Crypto is also on the verge of the next wave of adoption, with stablecoins, prediction markets, tokenization, and more taking off. However, our business is still volatile from quarter to quarter. While we've managed through that cyclicality many times before and come out stronger on the other side, we’re currently in a down market and need to adjust our cost structure now so that we emerge from this period leaner, faster, and more efficient for our next phase of growth. Second, AI is changing how we work. Over the past year, I’ve watched engineers use AI to ship in days what used to take a team weeks. Non-technical teams are now shipping production code and many of our workflows are being automated. The pace of what's possible with a small, focused team has changed dramatically, and it's accelerating every day. All of this has led us to an inflection point, not just for Coinbase, but for every company. The biggest risk now is not taking action. We are adjusting early and deliberately to rebuild Coinbase to be lean, fast, and AI-native. We need to return to the speed and focus of our startup founding, with AI at our core. What this means To get there, we are not just reducing headcount and cutting costs, we’re fundamentally changing how we operate: rebuilding Coinbase as an intelligence, with humans around the edge aligning it. What does this mean in practice? - Fewer layers, faster decisions: We are flattening our org structure to 5 layers max below CEO/COO. Layers slow things down and create coordination tax. The future is small, high context teams that can move quickly. Leaders will own much more, with as many as 15+ direct reports. Fewer layers also means a leaner cost structure that is built to perform through all market cycles. - No pure managers: Every leader at Coinbase must also be a strong and active individual contributor. Managers should be like player-coaches, getting their hands dirty alongside their teams. - AI-native pods: We’ll be concentrating around AI-native talent who can manage fleets of agents to drive outsized impact. We’ll also be experimenting with reduced pod sizes, including “one person teams” with engineers, designers, and product managers all in one role. In short: AI is bringing a profound shift in how companies operate, and we’re reshaping Coinbase to lead in this new era. This is a new way of working, and we need to leverage AI across every facet of our jobs. To those who are affected I know there are real people behind these decisions — talented colleagues who have poured themselves into this company and our mission. To those of you who will be leaving: thank you. You’ve helped build Coinbase into what it is today, and I am sincerely grateful for everything you've done. All impacted team members will receive an email to their personal account in the next hour with more information, and an invitation to meet with an HRBP and a senior leader in your organization. Coinbase system access has been removed today. I know this feels sudden and harsh, but it is the only responsible choice given our duty to protect customer information. To those affected, we will be providing a comprehensive package to support you through this transition. US employees will receive a minimum of 16 weeks base pay (plus 2 weeks per year worked), their next equity vest, and 6 months of COBRA. Employees on a work visa will get extra transition support. Those outside of the US will receive similar support, based on local factors and subject to any consultation requirements. Coinbase prides itself on talent density. Our employees are among the most talented people in the world, and I have no doubt that your skills and experience will be highly sought after as you pursue your next chapters. How we move forward To the team that is staying, I know this is a difficult day. We’re saying goodbye to colleagues and friends you've been in the trenches with. But here’s what I want you to know as we move forward together: Over the past 13 years, we have weathered four crypto winters, gone public, and built the most trusted platform in our industry. We’ve made it this far by making hard decisions and by always staying focused on our mission. This time will be no different – nothing has changed about the long term outlook of our company or industry. And most importantly, our mission has never been more important for the world. Increasing economic freedom requires a new financial system, and we’re building it. The Coinbase that emerges from this will be more capable than ever to achieve our mission. Brian
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