11 月 21
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杨乐坤出走Meta：一场关于战略、用人和未来的博弈
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这一天还是来了。前面我们已经猜测了很久，说杨立昆到底什么时候会离开，因为所有人都眼睁睁地看着Meta的AI战略转换方向。亚历山大·汪进入Meta，一个28岁的辍学生，在管理65岁的大学教授和图灵奖得主，这个事一定不能长久。而且前面还对杨立昆手下的FAIR部门进行了600人的裁员。
靴子落地：杨乐坤宣布离职
现在靴子终于落地了。2025年11月19日，当地时间13:20，杨立昆发了一个长文宣布离职了。在这个文章里边，他回顾了一下在Meta待了12年，感谢了小扎和一堆高管，然后准备要去做他的AMI。他这个AMI呢，叫做“高级机器智能”，说：“我在Meta期间就一直在干这件事，现在呢我准备出去了以后接着干。”而且新公司呢，Meta依然还有参与，具体的情况后续再公布。他呢，也终于可以不受Meta的限制，去研究自己的世界模型了。
杨立昆也要去做世界模型，跟李飞飞有些相近。最后咱们再说一下，他的世界模型跟李飞飞的世界模型到底有什么差别。
Meta呢，应该在这个里边还是给了钱的。你请这样的一位大神出去，而且大神在发文的时候还感谢了扎克伯格，那一定还是要给钱的。所以杨立昆未来的公司里头，Meta应该还是一位重要的股东。但是到底给了多少钱，占了多少股份，可能还要等未来Meta的官宣，现在应该公司还在注册过程中吧。
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11 月 13
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李飞飞的万字长文，讲述空间智能的未来
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李飞飞呢，最近发了一篇文章，指出AI的下一个方向。AI的下一个发展方向就是空间智能。这个文章呢是11月11日发表的，非常非常长，上万字。标题呢是《从词语到世界：空间智能是AI的下一个前沿》。教授的长文，读起来还是稍微有一点点吃力，我还是认真地把整个文章读完了。教授呢，未必能够准确预测未来，那是算命先生的工作。但是，教授对未来的预测，还是值得认真研读一下的，特别是这位教授，还是当前AI浪潮的开拓者之一。
文章的结构之美：值得学习的写作范本
第一个特点就是非常的工整。她的文章结构，大家需要去学习一下。哪怕你说我看不懂这文章说什么，还是应该学习一下人家文章怎么写的。上来第一件事是提出问题：现在有些什么样的问题？然后呢，是核心概念的一些解释，对吧？啥叫空间智能？再往后呢，是方法论的一个架构：我准备怎么干？然后呢，是技术实施的一些细节和方法。最后呢，是应用的路径：我这个实施了以后能干嘛使？它是这样的一个完整架构。
每一个大标题下面呢，会有3到5个小标题，每个小标题下面，均匀地分布着描述和说明。它不会像有些人写文章，在某一个小标题下写非常长的内容，其它的显得干巴巴的，不会是这样的，很均匀。学习一下教授的写作方法，还是非常非常有价值的。
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9 月 10
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GPT5降低幻觉的秘密被OpenAI给公开了。现在看来，训练AI真的是越来越像训练小孩子了。
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九月五号真的是一个神奇的日子，非常多的模型都在九月五号被发布出来。OpenAI在这一天也发表了一篇论文，这个论文叫做《为什么语言模型会产生幻觉》。
大语言模型从进入我们的日常生活那一天开始，我们就发现了，这个东西最擅长干的事情是什么？叫“一本正经的胡说八道”。
现在OpenAI公布了，说产生幻觉有两个主要原因。
第一个原因叫做“错误的评估体系”。什么意思呢？就是我们现在去考试了，做对了1分，做错了0分，不做也是0分。其实我们所参加的绝大部分的考试，都是这样去设计的，甭管你是考英语、考数学，都是这样设计。像考数学这种，他还有步骤分，哪怕最后你的结果没有，或者结果是错误的，你只要前面的步骤写对了几步，他都是给你分的。
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2 月 11
Luke FanAIGC, DeepSeek大模型 029筛选, 16张H100显卡, 32B模型, 50美金AI训练, 59, AI公司裁员, AI商业化, AI小公司机会, AI开发路径, AI成本控制, AI技术突破, AI推理模型, AI教母, AI模型蒸馏, AI测试标准, AI用户粘度, AI科学方法, AI筛选问题, AI行业未来, AI行业竞争, AI行业落地, AI领域定制, AI领域案例, ChatGPT O1, ChatGPT对比, DeepSeek R1, Gemini 2.0 Flash thinking, Gemini数据, S1K模型, Together平台, Together平台训练, 中国AI创新, 人工智能创新, 低成本AI, 可感知AI效果, 大模型与小模型, 大模型优化, 大模型应用, 小型模型训练, 小模型训练, 开源微调模型, 微调模型, 推理效率提升, 推理时间优化, 推理步数评估, 收敛性评估, 教育AI模型, 数据训练优化, 斯坦福大学, 普林斯顿大学, 李飞飞, 法律AI模型, 用户定制化AI, 电子工程博士, 硅基流动, 硅基流动平台, 置信度评估, 蒸馏模型方法, 蒸馏训练技术, 蒸馏问题技术, 财务AI模型, 通义千问, 问题筛选技术, 预算强制法, 高效AI解决方案, 高效AI训练
大家好！欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲一讲李飞飞的S1K模型。50美金成本超越DeepSeek R1和ChatGPT O1。
首先呢，DeepSeek到底是怎么震惊全球的？就是因为训练成本低。他的训练成本是OpenAI的3%，所以震惊了全球。
那么现在李飞飞的S1K模型，16张H100的显卡，跑了26分钟跑完了，拿到了一个32B的模型。多项测试超越了DeepSeek R1和GPTO1。
大家要注意，评测大模型呢，它有很多很多测试项。一般我们说基本上达到什么什么水平，就属于叫互有伯仲。有些你强点，有些他强点。原来大家都超不过GPT 4O，是因为只能接近它，距离它的全项指标都有差距。现在的话，大家就已经基本上可以达到GPT 4o的水平了。
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6 月 21
Luke FanApple的故事 3D内容生成, 3D建模, 3D渲染, AIGC, AI投入, AM公司, ARVR, iOS, iOS应用, IPAD, iPad应用, iPhone, Meta, Oculus, Quest 3, Unity引擎, Unreal引擎, Vision OS, Vision Pro停产, Vision系列, WWDC, 中国市场, 内容开发, 内容缺乏, 图形引擎, 头显市场, 头显设备, 头晕问题, 微商Pro, 技术验证, 新兴产业, 未来走向, 李飞飞, 沉浸体验, 牛顿电脑, 用户体验, 用户接受度, 短命产品, 研发团队, 硬件平台, 硬件生态, 社交媒体, 社交舆论, 科技博主, 空间智能, 空间计算, 苹果Vision Pro, 苹果产品, 苹果产品生命周期, 苹果产品策略, 苹果光环, 苹果创新, 苹果创新产品, 苹果历史, 苹果发展, 苹果发布会, 苹果品牌效应, 苹果尝试, 苹果市场, 苹果市场策略, 苹果战略, 苹果技术, 苹果技术发展, 苹果投资, 苹果新品, 苹果新品发布, 苹果未来, 苹果未来产品, 苹果未来计划, 苹果汽车, 苹果生态系统, 苹果用户, 苹果研发, 苹果科技, 苹果粉丝, 苹果销售策略, 补贴政策, 设备价格, 设备重量, 设备销量, 软件开发, 销售数据, 高价产品, 高配置
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天我们来讲一讲苹果。已经准备放弃微商Pro了，这算是最短命的苹果产品之一了。不算是最短命，因为还有很多苹果产品，压根就没有发布，直接就被干掉了，比如可怜的苹果汽车，研究了十几年，最后连造出一台样车的机会都没有，就没有跟大家见面。现在Vision Pro呢，有可能会成为一种就只发布了一代，就直接放弃的产品。Vision Pro呢，基本上已经被证实停止继续投入啊。怎么个证实方式呢？第一，内部的研发团队据说已经开始缩减了，不会再有那么多的精力投入到微商Pro里面去啊。苹果未来应该是有一段时间要O in AI，把更多的人投入到AI相关的事务里边去。另外，工厂已经接到通知，说减少新的配件投入啊，咱们就把现在这些配件做出来就完事了。现在工厂做了多少配件呢？大概是50万套。那你说Vision Pro卖了50万套没有？没有啊，就是这些东西是在工厂里面的啊。最后这些配件应该都会变成Vision Pro，或者大部分会变成Vision Pro吧。啊，可能还有一些会变成维修配件，都是属于苹果的。那你说Vision Pro到底卖了多少台？不知道哈。对于苹果这样一个3万亿美金市值的公司来说，这种几十万台销量的产品完全可以不出现在财报里。
它叫没有重大影响完事，所以它不会去公布它到底卖了多少台的。那么这个时间点呢也很有趣，现在传出来说苹果跟各个工厂下单了，说你们不要再去生产Vincent Pro的配件了。这是一个什么样的时间点？是苹果WWDC之后，还号称是我要去做微信OS2.0，然后在中国大陆市场把这东西上架了，而且也要求在全世界开始销售了。在这个时候，突然宣布说哎，我们不再去继续投入了，那么到底发生了什么？显而易见，把29,999元的售价标到中国苹果的官网上以后，发现数据不对啊。因为在美国得到了一个销售数据之后，下一个销售数据就是看中国市场，而其他在什么欧洲市场、日本市场这些地方，你说到底有多少人喜欢用苹果vision Pro这个没有那么重要。如果美国卖得不好，中国卖得也不好，那这个事情基本上可以判死刑了。那你说中国那么多的博主都号称是买了Vincent Pro都测试了，都每个人戴在脸上啊，跟大家展示了一下。像我还专门找到Indigo，他也买了一个Vincent Pro，他在加拿大，我们也做了连线，那不是挺受欢迎的吗？对吧，不是很多人都带着这东西上街瞎晃了吗？怎么就到中国一挂上牌子就不行了呢？大家要想清楚啊，29,999甚至当时有些国内的博主为了去买Vincent Pro还是加了价的。
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