11 月 28
Luke FanAIGC AGI, AI创业公司, AI发展方向, AI安全, AI小镇做题家, AI情感判断, AI未来, AI模型, AI泡沫, AI科研, Daniel Gross, Ilya Sutskever, NVIDIA, OpenAI, OpenAI创始人, Safe Superintelligence, Sam Altman, Scaling law, Superintelligence, Transformer瓶颈, 价值函数, 大语言模型
伊利尔·苏斯克维的专访：他到底说了些什么？
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伊列尔·苏斯克维，很多人说：“这哥们是谁？”就是和马斯克、山姆·奥特曼一起创建OpenAI那哥们。在2023年11月份，对山姆·奥特曼进行逼宫以后，休假了很长时间，然后从OpenAI离职的。这一位算是OpenAI的创始人吧，他离职了以后呢，自己闷头去做研究，好长时间没有他的声音了，现在突然出来接受了一次专访。
引言：AI界的科学家与当下的迷茫
首先要注意，这哥们不是一个工程师，他是一个科学家。工程师跟科学家之间还是有很大差异的。使用确定的技术、加大投入、获得可预期的结果，这是工程师干的活；研究不确定的方向，这是科学家干的事情。所以，他是一位科学家。
现在很多人都在讨论AI是不是有泡沫。现在距离走通“最后一步”还有一点点小的差距。到底什么叫“最后一步”？就是AI真正的落地，真正的开始改变很多东西，开始挣钱。这一步现在还是有一点点差距的。但是呢，很多人也在否认AI泡沫的存在。AI虽然没有走通最后一步，但是AI真的带来很多失业。“钱我没挣着，但是我真的把人的工作干掉了。”现在是大家都比较迷茫的一个时间点。
原来那些应该默默无闻做研究的科学家，就携带了巨大的光环跑出来说话了。本来这些科学家说的话呢，应该是在很小的圈子里边流传，但是现在大家看看李飞飞、杨乐坤，包括今天咱们讲的伊利尔说的这些话，也成为了大众讨论的话题。
核心观点一：科学研究与工程研发的转化
“科研现在需要相互转化了”，这就是这一次伊利尔访谈的一个核心观点。你说，科研科研不是一回事吗？不是，科学跟研究是两回事，它是分为“科学研究”和“工程研发”，它是两个不同的概念。
科学研究呢，是在发现方向。发现了方向以后，就可以堆钱、堆算力、堆数据，在各种行业里边进行测试，这个呢都叫工程研发。就像前面他们研究了半天，到底哪个算法是可以把这个大模型做出来的，最后发现Transformer算法是可以搞定的，发现方向了。到发现Transformer方法有效之前，都是在做科学研究。在Transformer出来以后，大家说：“咱们堆钱吧！”玩这个scaling law，就是直接往里头去堆算力、堆数据、堆这些东西了，这就开始玩工程研发了。这个都是确定的东西，我们只管往里堆钱就完了。
工程研发呢，有一个不可避免的问题，就是你万一站到了一个小山头上，朝任何一个方向走都是下坡。工程研发的时候，他也是会寻找更高的一个山头往上爬，但是你爬到一个最高的山头的时候，你就没法往前走了，因为你不知道应该往哪个方向走了。如果有一个离你很近的山头，你还可以去尝试的跳一跳；如果下一个山峰离你非常遥远的话，这个工程研发是没有办法去跨越鸿沟的。那么在这个时候就应该重新走回来，做科学研究了，重新去尝试那些现在不确定的方向。这就是这一次伊利尔访谈的一个核心观点。
所有的科学家最大的能力是不是科学？其实不是这样。所有的科学家，特别是成功的科学家，他们最大的能力是筹措经费和资金。特别是现在这个时间点，任何一项科学研究都是需要海量资金去堆砌的。现在已经不能说科学家坐在家里头，闭门造车多少年，最后研究出一个神奇的东西出来，现在已经过了那个时间点了。
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9 月 03
Luke FanAIGC, Meta的故事 AI 投资, AI人才争夺, AI团队, AI模型, Alexandr Wang, ChatGPT, Claude, Gemini, LLaMA, Llama 5, Meta AI 战略, OpenAI, Scale AI, 企业并购, 公司重组, 外部模型, 并购失败风险, 并购整合, 战略调整, 扎克伯格, 数据标注, 数据质量, 科技公司裁员, 科技行业分析, 谷歌AI, 预期管理
Meta的抢人大战，难道要一地鸡毛了吗？
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到底发生了什么呢？跟着亚历山大·王一块入职的ScaleAI的高管，突然因为个人原因离职了。有些人呢，刚被挖过来，屁股还没坐热呢，又离职回去了。ScaleAI被曝出数据质量太差，Meta在采购ScaleAI的数据同时，还去采购了竞争对手的高质量数据。因为大家知道，ScaleAI是做数据标注的，你要想去训练新模型，你就要去采购数据。我这边投了这么多钱了，发现不能使，还得买别人的。
还有什么呢？ScaleAI失去了谷歌和OpenAI这些大客户以后，被爆出来进行了大力的裁员。Meta现在正在使用竞争对手的产品，比如跑去使用ChatGPT、使用Gemini、使用Anthropic的Claude，去使用这玩意儿去了。以及爆出Meta内部的管理非常混乱。
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3 月 10
Luke FanAIGC AI Agent, AIGC娱乐, AI产品方向, AI产品设计, AI创新, AI创新方向, AI协作工具, AI发展, AI发展阶段, AI图表生成, AI工具价格, AI工具演示, AI工具链, AI市场, AI市场潜力, AI幻觉, AI应用, AI总结归纳, AI成本, AI技术发展, AI技术壁垒, AI推理能力, AI搜索工具, AI数据管理, AI文本生成, AI未来趋势, AI模型, AI用户增长, AI社交裂变, AI算力问题, AI行业偏转, AI行业分析, AI表格生成, AI进程, AI逻辑推理, AI领域, ChatGPT, Claude 3.7, Claud模型, Deepsearch, DeepSeek, GPT-4, GPT-4.5, GROK3, Manus, Markdown, Monica.IM, OpenAI, OpenManus, PLG产品, Workflow自动化, 人工智能工具, 人工智能规划, 企业AI应用, 国外AI应用, 国家安全AI, 国运级产品, 大模型, 小型AI团队, 山姆·奥特曼, 推理模型, 智能规划工具, 架构设计, 模型阶段, 用户体验AI, 算力消耗, 自主规划AI, 自动化工作流, 自动规划AI, 自我规划, 规划工具链, 集成工具链
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲突然刷屏的Manus。它的来源呢，是个拉丁语单词，是“手”的意思，同时呢还有“权力”和“力量”的意思。现在呢，华为造汽车就全都是《山海经》，做AI产品全是拉丁语单词，好厉害的样子，对不对？
现在这个事情呢，应该是从昨天开始，突然就变得一码难求了。我应该是在昨天看到谁呢？王舒义，天津师范大学的一个老师，他发了一条说：“哎呀，得到那个测试码了，怎么怎么着了。”我当时都没想说这啥玩意儿，没惦记这个事，因为呢他们那个Monica我也没怎么用过。Monica这个产品对于我来说，还是有点太奇怪了一点。待会我们再继续讲。
后来到昨天晚上了，突然就开始传出来说这个东西已经在闲鱼上炒到好几万了。又一个国运级产品出来了，中国人再次震惊了世界，说老美又怎么样了，全世界又如何如何了。今天再一看这个，各种新闻媒体刷屏了。我直到开播之前犹豫再三，说算了，还是去申请一次吧。咱们虽然没用过，但是好歹也算申请过了。本来我是连申请都懒得申请的一个产品。
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1 月 06
Luke FanAIGC, 雷军、小米, 雷军与小米 ACL大会, AI人才, AI人才评估, AI公司招聘, AI大模型, AI天才少女, AI实验室, AI小模型, AI工程团队, AI工程师, AI应用, AI技术, AI技术圈, AI新闻, AI模型, AI炒作, AI炒作价值, AI热点, AI研究, AI科技企业, AI科研, AI竞争, AI自然语言处理, AI萝莉, AI语音技术, AI趋势, AMR解析, DeepSeek, Deepseek V3, Model训练, NLP, 万卡集群, 北京大学, 北大, 北师大, 千万年薪, 国际计算语言学年会, 学术圈, 学术履历, 小米, 小米AI, 小米AI实验室, 小米AI生态, 小米AI计划, 小米万卡集群, 小米发展, 小米市值, 小米战略, 小米手机, 小米新动向, 小米模式, 小米科技, 小米股价, 小米股市, 小米高端手机, 小米高薪, 工程技术人才, 工程技术能力, 市值管理, 幻方量化, 技术IP, 技术储备, 技术创新, 有向无环图, 深度学习, 深度求索, 清北校友, 清北班, 清北精英, 清华, 热点事件, 科技人才争夺, 科技圈, 科技大牛, 科研能力, 端测模型, 米粉, 罗福莉, 自然语言处理, 计算语言学, 论文发表, 语言学, 语言学研究, 超级小爱, 达摩院, 雷军, 雷军AI战略, 雷军亲自招人
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。
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10 月 15
Luke Fan字节跳动，故事多 20亿美金投入, AI发展, AI审核, AI模型, TikTok, 上市准备, 业务扩张, 中美关系, 互联网发展, 产品控制, 产品整合, 人事调整, 人力成本, 人工效率, 人工智能, 企业估值, 企业内控, 企业战略, 企业文化, 企业架构, 信息安全, 信息流通, 全球动向, 全球市场, 全球布局, 全球视野, 公司策略, 内容合规, 内容审核, 内容过滤, 合作伙伴, 合规管理, 员工调整, 商业模式, 国内团队, 国际业务, 字节跳动, 宏观经济, 审核团队, 就地审核, 工程方式, 市场份额, 市场动态, 市场竞争, 平台监管, 应用场景, 快速传播, 成本控制, 技术创新, 技术升级, 技术壁垒, 技术革新, 投诉机制, 抖音, 数字化转型, 数据保护, 数据处理, 数据隐私, 新加坡总部, 时间协同, 模型应用, 法律法规, 法规合理化, 法规要求, 用户体验, 知识产权, 破解法律, 社交媒体, 社会责任, 福利国家, 科技博主, 程序开发, 算力成本, 管理总部, 纽约时区, 聘用政策, 英语审核, 行业标准, 行业趋势, 视频标签, 资源调配, 资源配置, 运营模式, 雇佣政策, 风险管理, 马来西亚, 马来西亚裁员
字节跳动在马来西亚开启了大裁员。这是什么样的情况？大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。近期传出消息，字节跳动在马来西亚裁撤了700名员工，而这些员工主要从事的是内容审核相关的工作。
现在字节跳动也出面回应，表示：“我们确实进行了裁员，而且我们要去改变内容审核的方式，更多地依赖AI进行审核，而不是人工进行审核。”当然，字节跳动肯定还要出来立一个牌子，表示我们准备一年投入20亿美金。这一定是一个很巨大的数字，让大家看到诚意。那么，我们要投入20亿美金干嘛呢？在全球范围内进行内容审核，确保我们的内容质量以及一些安全的内容被传播。
那么，这个裁员背后到底有什么含义呢？首先，大家要想一个问题：马来西亚有700名内容审核员工，这些人审核的内容都是来自于马来西亚吗？这肯定是不可能的。马来西亚一共几千万人，他需要700个人坐在这里做内容审核吗？这个不会的。那么，马来西亚的700名内容审核人员审核的内容是哪来的呢？其实是来自于全球的TikTok用户，至少是英语用户，应该都是在这里进行审核的。
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