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Writing is a form of thinking.
So don't let AI do it all for you.
我原来觉得人和人的差距很大,即使指挥着同样的 agent 做出来的东西质量也会天差地别。但是所谓的学术价值只不过是告诉别人这个东西能做,很多时候聪明的模型只是缺少这个信息而已,剩下的细节反而都没那么重要了。也许未来的路是,把我们做出了这个东西和我们能做出这个东西相区分开。
但是可以省下和其他工程师交流的时间
周受资说的太对了:写代码本来就只占工程师约30%的时间 🤣
最近的星展亚洲未来前瞻大会上,提到AI技术的影响以及对软件工程师的“替代”这个议题,TikTok CEO周受资说: 我们谈到AI编程,在我们这个行业里,写代码过程本身是被AI颠覆了;但写代码只占大多数工程师30%的时间,其他很多工作依然非常依赖人——规划、与产品经理沟通、各种协调 等等,而且现在人的检查复核依然不可或缺。
周受资老板是真了解程序员工作的😂
我记得10多年前我在国内某一互联网大厂,码农们上午基本开会,下午很晚或者晚上才会有时间写代码,哈哈!而且当时这种现象在互联网大厂中是普遍的,事实上大家白天工作时间本来就没有多长时间写代码 🤣
好消息是除了 LLM 之外的所有东西都是 infra 的一部分,坏消息是大部分人要掌握软件工程都不太容易
说起来,我从 NTU 人工智能专业辍学,在一窍不通的情况下,最后选择 all in agent infra,还挺神奇的。
当初面试了好几轮,摸爬滚打进了 NTU 最好的实验室。我以为有机会接触到大模型研究。进去之后发现,实验室里的卡根本没办法支持进行模型训练,连小模型后训练都做不了,只能做些微调项目,我就知道大模型训练的工作注定和我无缘。
于是,我开始转向agent。但做了一段时间,又发现一个问题:在 vibe coding 的催化下,agent app 的开发门槛越来越低,同质化和内卷却越来越严重。往下一层做agent harness,受模型影响又比较大。很多刚做出来的harness会随着模型升级而淘汰。
我也曾一度非常焦虑,觉得agent工程师就是个伪需求。我不看好做Harness方向,因为意识到Harness的最终形态就是极简模式,什么都不需要做,等模型慢慢变好。我也不看好app方向,感觉主要任务就是让agent做逆向工程加缝合加微创新的组合。似乎都没有什么门槛和护城河。
于是我就在思考做什么,能够不被模型能力提升的浪潮冲走。那一定是让agent跑在上面的东西啊,大伙说对不对!!!
我突然就顿悟了,模型能力越强,harness越鸡肋。
可是模型能力越强,能让agent跑的平台/环境却显得越重要‼️。
坦白说我蛮二极管的,我为什么敢all in agent infra这个赛道:
1. 因为3-5月份那会儿,我周围的人不知道这是什么,除了sandbox,从来没有听说过agent infra,agent runtime substrate这个理念。我觉得这个赛道简直就是蓝海赛道🤣。
2. 这可能是我与众不同的一个想法,那会儿沙盒大家讨论的都是如何安全、如何隔离。但我看到的是如何利用这个特性做一些在host上操作会被认为是危险的操作,然后给它改造成一个multiagent的执行环境。我对这个奇葩想法感到兴奋🥰。
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我发现几个现象。
现象1:很多人拿A模型+官方网页chatbot做了个贪吃蛇,用B模型+官方网页也做了个贪吃蛇,然后说“A模型比B模型强太多了,贪吃蛇做得都漂亮”。
现象2:用户拿了A模型套上claude code天天用,换成B模型套上claude code,磕磕绊绊,匆匆忙忙写了一句话,跑了一个任务,失败了,然后说 “B模型果然垃圾,那些benchmark都是假的,B模型果然是垃圾,一用就坏”
现象3:很多人看一个做multi agent的github repo,吹得天花乱坠,10个程序员,20个产品经理,30个销售,一行terminal命令,100多个agent立刻给你上班,
于是兴致勃勃跑起来了,简单写一句,“你给我写个最挣钱的软件去”,100多个agent开始一顿忙活,然后做出一堆狗屎,
然后这个人臭骂一句,“垃圾玩意儿,multi agent都是垃圾,agent team都是垃圾,全是骗人的,100个人都写不好一个挣钱的软件”。
我经常骂的一类人是,
很多人既没有能力分辨A模型和B模型,也没有能力分辨A Agent和B Agent,就像他们在现实社会中压根也没办法衡量评价A工程师和B工程师的能力是一样的,
因为他们日常工作中,看到小明做错一件事,就说小明是垃圾、人渣、傻逼、窝囊废、脑残,把小明打入万劫不复之地,这就是他们的想法,
同理,很多人也压根没办法用好一个模型、一个agent、组织管理好一个agent team,正如他在现实中也压根不可能做好一个人的mentor,更做不好一个team的manager,
他平时对一个人穷横梆硬、龇牙咧嘴,没有任何耐心,投入精力和时间为0,必须无条件无上限产出,不给上下文,不做基础训练,工作全靠猜,投入1000产出10万,他对任何一个Agent也是这副嘴脸,
他平时有机会lead一个项目管理协调一个团队,也跟黄世仁他妈一样,别人必须做好了伺候他,他从来不管别人,不管组织架构,不设定流程,有事儿没事儿一拍脑袋就变化,带出来的团队一锅粥,无头苍蝇一样到处试错,那么他管理的agent team也是这个熊样儿。
我经常说,agent是一个很有能力的Harvard本科生,agent team是一群很有能力的Harvard本科生,
但首先你他妈要拿他们当人去对待,要有耐心,有资料文档,有knowledge transfer,有基础训练,有管理流程,有目标,在为团队和任务决策的时候要负责,你要首先自己思考可行性,不要让他们陷入无用功,更不要让他们没有资料和上下文的前提下到处他妈猜哑谜。
这是一个人的基本素养,可惜大部分人压根就不懂,无论对其他人,还是对一个agent或者agent team。
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In physics, an “impedance mismatch” occurs when two systems each work well but are poorly matched.
In this Science Blog guest post, Harvard physicist Matthew Schwartz argues that something similar is happening with AI and science. LLMs are capable at many things, but working with them as you would with a human collaborator isn’t currently the best way to elicit their scientific strengths.
To address this mismatch, Schwartz created a toolkit for exact calculations in quantitative science. Because similar calculations often emerge in very different areas of science, Claude found connections to ecology, population genetics, and a dozen other fields, and Schwartz worked with domain experts to steer it towards interesting questions.
Read more about these projects here: anthropic.com/research/claud…
The point of a PhD is for the student to train to become an independent researcher. Part of this is coming up with their own research ideas, executed from start to finish. I don't see much value in massive projects with each person contributing little-they can do that in industry
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毛泽东的政治思考很少停留在抽象原则层面,而非常关注人的行为逻辑:
干部为什么会脱离群众?
组织为什么会产生官僚主义?
为什么内部会形成利益集团?
为什么政治联盟会变化?
为什么不同阶层在不同阶段会采取不同立场?
这些问题本质上已经超越单纯的哲学辩证,而进入政治社会学、组织行为学的范围。
毛泽东大量研究中国历史,其中一个重要原因就是中国传统政治经验里,有非常丰富的:
官僚治理经验;
权力平衡经验;
派系斗争经验;
统治合法性经验。
历史上革命不是概念自我展开,而是具体阶级组织和国家机器之间力量斗争。革命原则、制度设计政治措施都不是革命主体,而是现实力量斗争中产物。
巴黎公社-十月革命-列宁在夺权建立政权及理论--毛泽东建国战略和思想斗争历史来看也可叙事
毛通读过中国历史和政治斗争可知,毛是很清楚政治权力的作用力,非常精通政治官场权力斗争,也及其懂得政治心理学。这已经不是单纯的权力与政治,也不是单纯心理学
Perhaps we need a Lean-like format for STEM papers: a concise, structured representation that lets reviewers immediately grasp the essence, instead of wading through verbose writing.























