Llama4发布了。这里的黎明静悄悄，没有什么响动。这是怎么回事？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。一觉醒来，Llama4就发布了。扎克伯格亲自在Facebook的REELS（也就是Facebook的短视频里面）发了一条视频，说Llama4发布了，今天是Llama4日。

Llama4呢，一共是有三个版本：
第一个叫Scout（侦察兵版本），总参数1,090亿（也就是109B），活跃参数是170亿，包含16个专家模块。对的，Llama终于也放弃抵抗了，从Llama4开始变成Moe了。在Llama4之前的版本都是单一体的模型，Llama3.3还给了一个400多B的单一模型，到Llama4彻底放弃抵抗了。

现在呢，支持1,000万TOKEN这种上下文，这个是Llama4最大的一个特点。DeepSeek是64K（也就是64,000个TOKEN上下文），现在上下文比较大的Gemini大概是能到2兆（200万），Llama4直接给了一个10兆（1,000万TOKEN），这是它做的一个很创新的点。

1,000万TOKEN的上下文可以干嘛？可以处理20小时以上的视频或者超长文档，是行业领先的长上下文技术。采用了混合专家模型（也就是MOE架构），在INT4量化后，可以在单个的H100 GPU上运行，每秒处理42,400个TOKEN，还是速度比较快的。但是要注意，即使经过量化到Intel4上，它也必须要有H100，否则跑不起来这东西。所以咱们普通的电脑就别惦记了，最小的模型就是它了，没有更小的了。

所以这一次Llama4的发布，并不像以前的Llama1、Llama2、Llama3似的，把各个尺寸的模型都做出来（从7b、14b、72b、32b什么这些都做一遍），没有，上来最小的一个就是109B。它可以支持文本、图像、音频、视频的输入，目前呢只支持文本的输出，未来应该会出现全模态输出的版本。这是它最小的一个侦察兵。

中间的模型呢叫MARVELIC（独行侠），总参数量400B，活跃参数量17B，包含128个专家模块。它的专家模块变多了，超越GPT4O、DeepSeek V3，仅次于闭源模型Gemini2.5 Pro。Gemini2.5 Pro现在还是最强的，没有之一。在编程和数学任务中，仅用DeepSeek V3一半的参数即可达到相当的性能，但是你上再多参数也就这水平了。

所以，它在数学跟编程角度上来说，跟DeepSeek V3应该是半斤八两，只是它的运算效率要更高一些。最大的一个叫Behemoth（巨兽），总参数量2000B，活跃参数量288B，包含16个专家模块，使用30万亿多模态TOKEN（就是文本、图像、视频），在32K（也就是32,000个GPU）上训练，FP8精度，提升效率。所以，你有足够的显卡才可以玩这件事情——32,000块显卡。Deepseek到现在为止，都没有承认它有这么多块显卡。所以，这种巨兽，国内追赶起来是比较费劲的。

只是呢，这一个产品目前并没有发布出来，前面两个发布了，这个应该是在2025年的下半年发布。这个巨兽在数学、科学等基准测试中，超越了GPT 4.5、Claude sonnet 3.7和Gemini2.0 Pro。但是是不是超越了2.5 Pro，我现在没有看到相应的介绍。它呢，主要的作用是作为教师模型，用于知识蒸馏——就是我做一最大的，然后下边这些小的模型、中型的模型，都是拿这个最大的进行蒸馏，蒸馏出来的。现在呢，它也转向了MOE，性能有所提升，但是呢并没有那么明显。最大的特点就是1,000万输入，这个是Llama4做的最不一样的一个点。

目前呢，支持全模态输入、文字输出；未来呢，会支持全模态输出，就是端到端的全模态输出。你甚至可以跟它去直接聊天，还可以打断它，就像现在的GPT4O高级语音功能一样。但是这个什么时候出来还不确定。如果能够有全模态输出的话，还是值得期待一下的。未来的方向一定是全模态、端到端的输入输出，现在新的模型都在向这个方向走。

那么，为什么没有什么声音讨论它呢？Llama1出来的时候，整个的行业都震动了——这样程度的一个模型一下就开源了，大家都可以拿来去研究了。Llama2出来一看，又可以往前走一步。其实Llama1跟GPT3.5还是有差距的，到Llama2出来以后说“哎，可以用了”，进行一些微调以后，就真的可以去解决一些ToB的，或者说使用范围相对比较集中的应用，就可以直接用起来了。我记得是在两年前，就很多国内的项目就在微调Llama。等到Llama3出来的时候说，这个虽然达不到GPT4的水平，但是已经很接近了，大家拿这个东西去稍微调一调，就可以跑了。

在Llama3出来以后的话，千问就开始疯狂的去输出各种各样尺寸的模型，就是千问2.0、千问2.5，这一批就直接追赶上来了。但是到Llama4出来，大家没说什么。

这到底是什么样的一个情况？我呢，第一时间还上去试了一下。现在你到Open Router这个网站上，你是可以进行测试的，而且是免费的。侦察兵版和独行侠版都可以使用，也有收费的版本。收费版本就是比免费的版本稍微快一点点，主观感受上没有特别大的差异。

那你说真的没有什么提升吗？这个肯定不对。它呢，跟现在的GPT-4O、Gemini 2.5、Claude 3.7这种主流模型比起来，确实没有什么提升。哈哈，这个基本上跟他们算站在同一个起跑线上，可能跟Gemini 2.5还稍微的差一点。Gemini 2.5不太友好的地方就是它比较慢，现在的Llama 4是很快的。但是呢，这个Llama 4比Llama 3、3.1、3.2、3.3这些版本还是有巨大提升的，特别是在中文这一块，效果好了非常非常多。大家可以去试一试，就完全可以达到能用的状态了。这个原来在Llama 3的水平上还是达不到的。

那么为什么不觉得震撼了呢？原来Llama虽然和闭源模型比起来稍有差距，但是呢，毕竟你是开源的吧，开源圈里的扛把子。现在的开源模型也卷起来了，DeepSeek绝对达到了可用程度，千问现在也绝对在数量上碾压。怎么叫数量上碾压？就是千问的模型是数量非常大呀，零点几B，然后到4B、7B、14B、32B、34B，多模态的推理的全都有。这块非常非常完善，而且有非常多的人在以千问模型为基础进行微调。因为你要到手机上，或者到一些嵌入式设备上去进行操控的话，你拿千问这种小模型微调是很方便的。给你一个105B的模型，你拿去微调的话，这个就有点费劲了。所以现在你到Hugging Face上去看，最受欢迎的开源模型基本上都是千问或者是千问系的。

所以从数量上，千问绝对赶超Llama。从能用程度上说，DeepSeek比它早发布了几个月，已经达到完全可用的一个状态了。现在Llama 4再拿出来，并没有划时代的提升。同样作为开源版本的大模型，他就没有那么震撼，已经有审美疲劳了。当然了，Llama 4出来，应该大家还是会去抄的。这Llama 1、Llama 2、Llama 3出来以后，实际上对至少国内的大模型产业都是有极强的促进作用的。Llama 4出来呢，应该也是有这种意义。千问和DeepSeek应该会尝试使用这种超长上下文的技术，因为它是1,000万TOKEN嘛。所以这一块至少千问应该会去追赶一下，DeepSeek的话……

现在到底在忙什么？不确定。当然，DeepSeek呢，应该也会在多模态上奋起直追。只是奋起直追多莫泰这个事呢，对于卡的数量是一个考验。DeepSeek前面一直说我没有那么多卡，看看后边这个话怎么把它说圆回来吧。

那么现在大模型到底在卷什么？大模型最终有可能还是会走向超级APP的道路。好像现在各大厂商依然在尝试卷超级APP，而且超级APP才是流量入口的一个锚点。你没有流量入口的话，你的模型做的再好，其实没有什么意义。这件事情上，以谷歌和Meta作为反面典型，大家看一看。谷歌的大模型其实一直做的还可以的，只是呢它的入口做的比较烂，大家就一直用的比较少。谷歌每一次出新的大模型，先给程序员用，他自己telegram内部用户，甭管是付费的还是免费的，都要很晚才能接触到他们最新的模型。而Meta，Llama做到现在了，做的这么热闹，Meta的用户，甭管是Facebook用户、Instagram用户，其实并没有感觉有特别大的体验上的提升。这个是两个典型案例。

这里还有一个正面案例，谁啊？就是马斯克的Xa i 1，一做出来以后，第一件事在x平台上，直接给了一个最核心的入口，直接给了一个Grok的入口，你一点就可以进去聊天去了。现在ChatGPT呢已经是超级APP了，Claude呢应该也接近成为超级APP了。谷歌呢算突然惊醒，ChatGPT 2.5 Pro上来以后，直接把Gemini客户端的经理给干掉了，把Notebook LM的负责人拎回来，你去给大家继续去做Gemini客户端去。这个Notebook LM是用户所喜欢的，Gemini被人骂了这么久了，我们要换一换了。而且Gemini 2.5 Pro一上来，就直接给Gemini的免费用户就开放了。所以谷歌已经醒过味了，说我们要换一个姿势了。

现在呢卷王们已经下场了。阿里还在内斗，千问跟夸克还要在内部做一次赛马。腾讯的元宝已经开始疯狂砸钱了。现在的进展到什么样的一个状态了？就这些超级APP都是带有搜索、知识库和靠谱推理的一个结果生成。目前我们现在看到的所有的超级APP，或者叫AI方面的超级APP，基本上都是在这个起跑线上。语音端到端呢，OpenAI做了，Claude我不确定做没做，好像没有。Grok英文的部分已经有了，中文的部分没有。豆包已经做出来了，千问和夸克现在正在奋起直追，腾讯的元宝也还在努力的往前走。

DeepSeek在这一块做的稍微有点拉胯。它的语音部分和图屏的部分，就是多模态的部分，稍微差那么一点点。再往后就是图片、视频、音频的理解和生成。现在这些呃超级APP，OpenAI是完全可以实现图片理解、图片生成，甚至是视频生成，这些功能都是完整的。谷歌其实它的功能都做出来了，但是Gemini里头好多没接，这块还要再奋起直追一下。

阿里的千问还有像夸克，包括字节的豆包，在这一块已经都做了图片理解、图片生成，包括修图改图，包括一些视频生成，现在他们都已经做出来了。其他的还在奋起直追。全新的形态是无法跟传统的形态进行有机结合的，或者结合起来比较费劲。现在唯一结合成功，或者大家感觉还比较顺眼的，就是x集合XAI，而且两个公司还合并了。

其他公司都是尝试在传统的产品形态之外，寻找新的应用形态，或者新的用户使用形态。所以都是做的独立的APP，甭管是腾讯、阿里还是谷歌，或者是字节，都是做出独立APP来，希望能够去抢占新的入口。现在呢是新场景已经有了，底层技术基本上拉平，就这么一个状态。甭管是豆包的推理模型，还是腾讯推理模型，包括DeepSeek，还有像谷歌的Gemini 2.5 Pro、GPT-4O、Claude 3.7这些模型，它们其实基本上算是拉平了。谁比谁好一些，但是并没有好出那么多去。

现在可能唯一能够明显感觉到有差距的，是Gemini 2.5 Pro。那么当新场景出现了，底层技术又基本拉平以后，剩下的就是一个字了——卷吧。这件事咱们中国人擅长，后面还要看大家怎么冲上去。

现在留给Meta的时间已经不多了，开源大模型的老大位置应该已经不是他的了。Grok的卡应该比Llama可能稍微少一些，但是XAI的卡要比Llama的新。Grok也是开源的，只是Grok没有把最新的开源出来。它现在是上一代的Grok 2要去开源，现在Grok 3出来以后，它准备把2开源出来。这个3的话可能要等到Grok 4出来以后再去开源。但是呢，你也是开源模型，而且Grok 3特别是配上AI agent以后，相当的好用。

DeepSeek在多模态和长文本上呢，还有所欠缺，但是达到可用状态，这个要比Llama4要早好几个月。所以在这一块上，Meta的开源大模型老大的位置也被动摇了。再加上可能在最近的一两周里头，千问3也要出来。现在大家使用都是千问2.5，千问3一旦下来以后的话，有可能整个开源大模型的座次……

还要再重排一次。开发独立APP对于美塔来说，应该是刻不容缓了。Meta也有计划，在4月份准备上线超级APP。

这个中间呢，还少了一步。Meta少哪一步？AI agent它没做。就甭管是deep search、deeper search或者这些东西，他都没做。而且呢，他还缺一个什么东西？就是他的function call和MCP都没有。他的模型你只能是给出提示词，然后那边生成结果。你说我在这边给一大堆的function call的描述，或者是给MCP的描述，我在生成的过程中可以调用外部数据，这个到Llama4依然没有。所以这一块，Meta稍微有些落后了。

而且现在从Meta发布的Llama4来看，它已经完全退出了小模型的竞争。最小的侦察兵109B，你没有H100跑不起来。在这一块上，阿里已经算是稳赢了。所以阿里作为AI公司，基本上已经站住脚跟了。现在其他还在做小模型的公司，一个是微软，一个是谷歌。谷歌的Gemma3现在是有各种小模型的。还有就是欧洲的Mistral，他们也有一些小模型，只是呢Mistral的声音没有那么大。

Meta呢，算是手里有卡，有数据、有用户、有钱，还有一大堆的现成的用户使用场景。必须要做的事情，是探索新的用户使用场景。如果老惦记去玩眼镜的话，那可能真的会被抛下的。AI的牛皮不能总靠卡的数量来维持下去，卡估值的逻辑正在坍塌。所以Meta必须要在卡估值逻辑坍塌之前，拿出来一个被大家可以接受的超级APP，或者说一个全新应用场景的服务，可以去跟其他的这些大模型超级APP去进行竞争。否则的话，它的故事会讲不下去的。

好，这就是今天Llama 4发出了以后的第一期视频。未来的话，Llama 4可能更进一步的功能被暴露出来，或者说大家又试出什么好玩的来，那再去录视频跟大家分享。好，这一期就讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

雷军千万年薪挖回来的AI萝莉，到底值不值呢？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，雷军花了千万年薪挖回来的天才少女，到底价值几何的故事。

首先，这个消息并不是小米官方放出来的，而是证券时报等一大堆媒体报道出来的。报道出了这样的一个故事之后，肯定就会被舆论热炒。第一个，AI现在肯定是全村最靓的仔，跟AI相关的事情更容易被媒体所报道。第二个，小米跟雷军本身就是顶流，任何事情只要沾着小米，沾着雷军了，都会被过度的炒作。

现在这位AI天才少女叫罗福莉，号称是雷军亲自下场捞的人。这个事情到底有多亲自呢？不好说。很多记者也去找小米核实，问有没有这么个事情，是不是有千万年薪，雷军到底是怎么谈的这个事情呢？目前为止，小米没有给出官方确认。但是，如果千万年薪是真的，那这个事雷军必须是要签字确认的。如果不签字的话，这样高的薪水是开不出来的。

这是一方面，另外一方面，Deepseek V3也是现在的顶流。新的模型出来以后，包括美国很多AIGC圈的老大，都给出了很高的评价。国内一定是说，哎呀，你看我们做出来的东西被别人夸奖好了，这个事情我们与有荣焉一下。这位天才少女从Deepseek这边出来的，也成为了整个事件炒作中的一个推手。1,000万年薪，加上小米最近在宣传的万卡集群，也算是这个事件能够不断在热搜上停留的催化剂。

而且前几天超级小爱演示的翻车，你也需要一些AI相关的新闻出来中和一下吧。所以这个事情被舆论热炒了。小米官方刚才我们讲了，并没有正式的回应这件事情，原因也很简单。第一个是薪资，在小米这样的公司里边，她应该是保密的。如果有谁把这个薪资泄露了，肯定还是要受到一定处罚的。第二个，这个人如果真的去了，炒的太热了是没法干活的。这个人就是千万年薪的AI萝莉，那剩下的这些没挣到1千万的人，你咋跟她一块配合干活嘛？中国人向来都不是喜欢。

把薪资贴在脑门上的，而且有些人说呀，说你能干啥呀？就雷军亲自去请你，我不服气，她会有这样的事情。所以这个人就算是真的去了小米了，为了未来能够干活，为了能够跟团队合作。所以小米估计在回应的时候，也会相对比较谨慎。

记得当年遇到过一个擦桌子故事。什么呢？就是我原来是清华同方的员工。有一次清华同方的一位，应该叫事业部经理吧，说：“哎，我为咱们事业部找了一个销售大牛回来，这个人可厉害了。”这位事业部经理在入职之前，就跑去把人桌子给擦了一遍。

清华同方呢，有一点跟其他地方不太一样。什么呢？就是这帮事业部经理在当时，97年98年的时候，都是清华大学里边的老师，很多是系里边的比较大的老师，一些教授，一些副教授，在当事业部经理。然后她下边的很多员工呢，是她的学生。所以这帮学生一看，哎，这个老师到底是怎么回事呢？招了一个什么神奇的人回来？来之前你还把人桌子擦了。我们跟着你坐了这么多年，也没看你给谁擦过桌子呀。

这个人进来，我们一定要好好称量称量她。这哥们入职了以后呢，大概没两个月就离职了。甭管她自己的能力怎么样，你进来了以后，所有人都要看看你说：“哎，这个老师给你擦过桌子，你到底是个什么样的人？”所以这样的人这么高调加入团队以后，相对来说是比较难以去开展工作的。

那么罗福莉到底是何许人也呢？从网上公开的信息来看，95后小镇做题家，她是四川宜宾市第一中学清北班毕业的。就在这样的学校里头，专门会有这种尖子班，她们叫清北班。然后呢，去了北师大计算机系上大学，算是第一次接触电脑，以前没接触过，所以呢，一开始成绩并不好。

大三呢，去了北大语言计算实验室实习，三个月自学Python，选择了NLP方向。NLP叫自然语言处理，就是向语言学的方向，或者计算语言学的方向转移了。开始呢，在别人的论文上署名了，就别人写的论文上头，已经开始有她名字了，这时候还没有大学毕业呢。然后保研到了北大，在北大的语言计算实验室里边。

继续深造。2019年，在ACL大会上发表了8篇文章，这个大会叫国际计算语言学年会，简称ACL。其中有两篇是第一作者，剩下的算第二作者。第一作者的文章中，第一个是《在文本和语音中检测隐藏信息》。意思是什么呢？就是说，如果我们的语音具备某些特征的时候，这个人可能在信息里边隐藏了一些东西。比如说在隐瞒信息的时候，讲话者的最大音高强度和语速增加，而讲话持续时间减少。这些特征与欺骗检测研究中的发现相似。如果你突然声音变大了，语言变短了，就有可能在骗人。

如果是语言特征，前面是语音特征，后边是语言特征的话，隐瞒信息的文本中，认知过程词汇，比如说“我认为怎么怎么样”、确定性词汇和正面情感词汇的使用频率更高。这表明隐藏信息可能增加认知负荷，同时伴随着更高的自信水平。这个有点像《Lie to Me》，谁说谎了是不是？这是一篇。

另外一篇是《将AMR解析视为序列到图的转换》。这个AMR的意思是抽象意义表示有向无环图。什么意思呢？就是我们说了一句话以后，在计算机要去处理之前，要把整个这句话变成一个有向无环图。什么叫有向无环图？就是她有方向，从前到后；而无环呢，就是她最后不是循环的，是这样的一个顺序的，由点和线连接出来的一个图，有这个正确的方向，但不能循环。她做的这个论文是在这种有向无环图上进行一些数学变化，变化了以后可以进行进一步的训练或者进行进一步的识别，而且在识别率上会有一些变化。这就是她作为第一作者的两篇论文。

研究生期间，总共发表了20多篇论文。看来这个北大还是很厉害的。2021年毕业后，加入了阿里达摩院。当时，她还写了一个公众号，告诉大家要选择有科研也有业务的公司。如果选择这种完全没有科研的公司，只做业务的，那么大概率只会去做一些边缘业务，这是没有办法在科研领域里继续深造的。所以，她当时在一堆的顶流offer里，挑中了阿里达摩院。

觉得这边还是可以做一些科研的。2022年呢，这就是在阿里达摩院里头待了一年，跳槽去了换方量化。据说呢，也是在这一年里头领证结婚，夫妻两个在杭州还买了房。幻方呢，在2023年分拆深度求索，也就是开始做Deepseek的这个公司。那么这位罗福莉呢，也就跟着去了深度求索。罗福莉在Deepseek Coder这个论文上作为第六作者，也是署名的。幻方以及深度求索，其实发的各种文章还是很多的。而且呢，她们会很大方的将所有贡献者都写在作者名单里头，或者叫贡献者名单里头。

比如说最近大火的Deepseek V3里边儿，大概是有200个贡献者。这200个贡献者呢，有150个是工程师，还有一些其他的支持人员，还包括10名已经离职的人员。罗福莉的名字呢，是在为Deepseek V3做贡献的已经离职人员这个里面还是有的。号称呢，她是参与了Deepseek V2版本的开发。当然了，这些都是大家的描述，具体在里边参与了什么，其实并没有表述。

2024年年底跳槽去了小米，这就是她整个的一个履历。那么下面我们就要去看千万年薪到底值不值的问题了。其实挖技术大牛回来，我们到底应该如何评价其价值呢？这个一直是很多的投资人，包括一些大老板需要去思考的问题。你挖回来以后是给钱呀，给期权呀，然后给她各种的资源呀，还是给她一个大的团队，一个很好的研发环境，你到底给她什么，这都是我们要先对人的价值进行评估的一个过程。

在挖人回来的时候，科研能力到底重不重要？如果这是一个科研院所，我们需要再去国家申请经费，再去做一些更新的科研研发的时候，那她的科研能力可能是重要的。但是对于小米这样的一个产品型的公司来说，这个挖回来的人科研能力到底有多大，其实没有那么重要。那么这种技术带头人呢，她们需要的能力是什么？第一是对前沿的理解和认知。你真挖一个人回来，说这个最前沿的东西是什么，我说不清楚，我看不懂，谁在搞这个事我不知道。

这个事是不允许的。而且这种认知呢，是真的可以去跟最前沿研究的人进行面对面的沟通和讨论的。我们也见过很多，比如说像猎头公司这些人，对这个最前沿的发展也是有一定认知的。但是呢，她一旦是跟前沿的这些人去沟通的时候，就会露馅。像罗福莉在这块应该还是可以的。

工程技术能力呢，这块要看你具体要她干什么。你比如说，有些人说：“我真的是需要有一个人回来替我解决一个很难的难题。”那么在这个时候呢，就需要有工程技术能力的人回来。她能够管理团队、能够面试团队，甚至能够挖角原来的团队，可以带出一个团队出来，这个是工程技术能力，还有人脉资源。

但是人脉资源呢，一方面是说你能不能忽悠起一帮人来跟你干活，另外一方面的话，就是你做出来的产品是不是可以让顶流的圈子快速去认可。因为任何人，只要做出这种高精尖的东西来，她的这种认可的速度或者认可的成本都是挺高的。认可的速度都不会那么快，但一旦是有一个自己人，大家都已经熟悉了，你就是这圈子的人，你也做出过相应的成绩来。那你说：“我继续在发表相应的论文或者发表相应的成果。”那么别人就会优先选择相信你，所以这也是人脉的一个很重要的点。

最后呢，就是她的IP价值，这个人是不是有一定的影响力。通过这几个方面来评估一个技术大牛的价值。从能够公开找到的信息呢，其实没有办法去评定罗福莉具体都做过些什么东西。这个事现在发出来的信息比较少，不是写了什么论文就会什么东西。刚才我们说了她写了哪些论文，我们认为说她就会这几样东西，这个事一定是非常片面的。她可能研究的涉猎非常广泛，而且最前沿的很多科学与技术其实是相通的。只是可能这几个点，它是适合出来写论文的，剩下的点呢，虽然不适合出来写论文，但你要在Deepseek这样的参与到里边去，你还是要去解决或者还是要去做事情的。所以呢，并不能认为说她就会这个自然语言的这点东西。

罗福莉呢，应该还是一个语言学方面的研究型人才。罗福莉的价值到底应该如何去评价呢？第一个，它的IP价值呢，现在还算是拉满了。为什么叫还算是拉满呢？因为有的时候，就叫“花花轿子人人坐，人人抬”。现在这样的一个消息出来了以后，她也借助了Deepseek的光环，以及小米和雷军的光环，有大量的媒体出来炒作，来捧这个事情了。

这个人在她的行业内，到底有什么样的名声，我们不去管她，但至少在公众视角里头，这已经算是一个很厉害的人了。当然了，以深度求索的这种招聘以及用人原则来说呢，像罗福莉这样的履历的人，其实在里面还是蛮多的，因为里面各种清华、北大、德大这些人其实是蛮多的。而且这些人呢，好多还没有毕业，就是可能在里边做博士实习，或者做很多这样的事情，她们就都已经开始在各个论文里边去署名了。

所以呢，并不是说以这个论文量，以她的师从，或者是北大的这个学历，她是个硕士嘛，还不是博士，她就已经是站到一个什么顶流上了，其实距离那个还是有一点点差距的。只是呢，现在通过炒作的方式，让她站得比较靠前。

在Deepseek里面呢，毕业了一两年的人呢，就可以在里边挑大梁干事了。真正负责的呢，可能是有个四五年经验的一些人。而以罗福莉的这个资历，进去的时候呢，有可能能够负责一个项目，但也未必，因为呢它属于是相对来说比较专项的科学家，并不是工程方面的这种专家。因为工程专家是写不出这么多论文来的。

在科研能力上，至少是语言学方面的，罗福莉应该还是有所建树的，写论文绝对好手。工程技术能力的话，没有验证。人脉资源的话，大家注意，工程技术方面的人脉资源跟学术圈的人脉资源是完全两回事。她有可能在学术圈有人认识了，知道这个名字，她可能参加各种会，很多的会议上的这些教授，这些大拿也都能跟她聊得来。但是呢，你说真正能够拉起一帮人来，把事干出来的，那是完全另外一拨人。

至于她能不能做工程技术方面的事情，有没有工程技术方面的人脉，这件事呢？

我只能说，没有验证过，不知道。那么小米到底想干什么呢？大概率呢，也没指望罗福莉真的能做出什么来。因为小米自己也是有AI实验室，而且成立了很长时间。这个AI实验室自己也是有完整的体系架构。你不可能说我招了一个新人，然后你现在就给你另起一摊，或者说我把原来的架给我打散了，现在你就是老大了。她肯定还是要在小米的AI实验室里边，在她相应的位置去进行工作和研究的。

Deepseek这样的模型应该也不是小米追求的，因为如果要部署和训练Deepseek这样的模型的话，罗福莉应该是可以给出一些指导的。你毕竟原来在一个屋里，把东西做出来的。通常的科研和工程是两条线，罗福莉未必能够有能力挖角组建面试带领工程团队。像我们以前也招过这种工程老大，那就是招完了以后就问她说：“你能不能带回团队来？”像以前你前面几家老板的这个团队，你能不能找得来？如果找不来的话，那给你机会去面试，你能不能去面试一堆能干活的人出来？

等你把这个团队组建起来以后，你能不能带着这个团队去把这个事干出来？这个是对于工程老大的这种要求，这不是对于科研老大的要求。

小米最近还在说：“我们就训练端侧模型小模型。”这都是雷军最近说的话。当然了，说什么并不重要，做什么呢其实也不重要。那什么重要呢？就是为什么这么说，这个才是最重要的。小米毕竟是个卖手机的，你不这么说怎么让用户下单去买那个更贵的、更高端的手机呢？所以她一定会去喊说：“我们不去关注这种大模型，我们要关注端测小模型。”

但是呢，我相信小米也还是会照着Deepseek的这个套路，自己在训练一套云端模型。当然这个训练的应该也算是一个技术储备吧。像小米这样的公司，更大概率会在国内的各个大模型厂商之间进行平衡。就是什么字节、百度、阿里，包括Minimax，她可能都会用那么点，包括Deepseek可能都会去用一点点，然后在不同的应用里边去调用不同的模型。这应该是小米的一个策略。

然后自己同时训练一个模型呢，算是有一个技术储备，可以跟这些大模型厂商进行平等对话的一个东西。在中国就是这样，如果别人发现你不懂的话，总是要在你身上咬一口的。所以小米在这块呢，应该还是会做。

另外，对于小米来说，超级小爱的翻车，这个热度也还是要压一下的。讲到这呢，你说我们的结论，这个1,000万的年薪到底值不值？这个事情我觉得，大家自己去做判断就好了。你让我现在来给大家下一结论，说这事太值了，反正我没看出来；说这事肯定不值，咱们了解的信息呢也不够充分，也就只能是这样的一个情况。

我只能说以这个罗福莉现在从外界可以披露的公开信息来看，这个1,000万的年薪呢，稍微有一点点存疑。但是我相信呢，小米这个事情，甭管是她有意做的，还是无意做的，她的目的已经实现了。她的目的是什么呢？她股价涨了。除了卖车之外，现在我们还做AI了，还有一个万卡集群了，还从现在当红炸子鸡Deepseek挖了人出来了，号称雷军亲自下手，给了千万年薪了。

小米现在已经接近1万亿港币的市值了，她现在的市值是9,097亿港币，可能到周一开盘的时候，就直接冲万亿就过去了。所以我觉得小米呢，这个事情肯定已经好处落袋了，这个市值已经收获了，收获的还是很高的一个市值。

至于未来罗福莉到底能够在小米里边做什么东西出来，或者她到底能够在小米里边混多久，或者说小米未来到底会如何对此事进行官方回应，我觉得还是可以拭目以待的。未来也许还有新的瓜可以去吃。

好，这一期就跟大家讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。