CS PhD | AI Native | Smarter Growth

Joined June 2025
Writing is a form of thinking. So don't let AI do it all for you.
If you want to start writing, the greatest thing you can do is block off 1 hour every morning and stick to it. Absolutely no exposure to other opinions or distractions (social media, messages, phone). You need space for creative ideas and modern life is great at taking that from you.
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聪明人知道什么是 incentive compatible
大家都说,学计算机、软件工程的大学生越来越难找工作了,初级岗位被 AI 取代了 昨天和一位做 AI 创业的朋友聊起这个,她说,这几年招实习生,她见过这几种人: 1聪明、名校、又肯干的,不愁找工作 2不那么聪明,看得懂业务,学AI 3不算特别聪明、不是名校,但努力 4聪明、名校,但偷懒的,一小时干完四小时的活,剩下的时间混过去,汇报时说得像一直在忙 她愿意留下的,是前三 最扎心的是第四种聪明加滑头,比不聪明更让人不放心
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大公司的目的就是榨干你的能量 让你失去思考的能力。 谷歌过去还支持20%的时间做自己感兴趣的项目。但现在已经形同虚设了!
我相信这个说法,当你为了生计奔波的时候,你是无法思考发展的问题的。 还有一个理论和这个说法类似,就是当你收入稳定,不需要思考生存问题的时候,你就能文思泉涌,放眼长远,找到真正能致富,脱离打工的事情。
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我连zed都卸载了😂只留个个cursor
两个惊人发现: 1. 最近一年自己只有几天没有提交过代码 2. 最近两个月自己没有打开过代码编辑器 待会儿准备把 VSCode 删掉了...
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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。
🤣我们组两年前真的碰到过这种情况,结果他们每次提交就同时挂eprint上
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🥹想做app了
MyGo 0.5 已发布: - 内置 i18n 支持 - 支持基于文档的应用,带自动保存 - 富文本编辑器 + 流式 Markdown 渲染 - 支持 Spotlight 风格的启动器应用
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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 🤣
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学习
第一次跟任总开座谈会的时候,老板一落座,就指着桌子下面一个方盒子说,这是不是窃听器啊?在场所有人都紧张了起来,工作人员检查之后,说这个是控制电视的盒子。 每次座谈会的时候秘书都要等老板落座之后,换掉工作人员倒好水的杯子,换上他自己的杯子。 参加座谈会需要把包和外套放在会议室外面。另外的一些保密会议需要把手机放在存储柜里(红区禁止所有电子设备进入)。 像之前 DeepSeek 投资人会议被录音外传这种事情,还有 OpenAI 高管会议室被装窃听器这种事情,在华为是很难出现的。
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用 @yetone 的 magpie 把 droid 的 GLM 5.3 Flash 接到了 Deepseek Harness 里才意识到有这么快
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最近一年的感悟就是得学一点软件工程,大部分问题都应该要考虑复杂度。不同的人开发同一个项目用的token数量远超 20x和 5x的差距。
别挣扎了,不需要质量的代码用户自己就能让AI写,根本没有码农写来换钱的余地🤪
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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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现在 Grok Bot 能够保留 Tailscale 之后,我把一台 Omarchy 主机和两台 DGX Spark 都交给它管理了。虽然 Grok 模型现在一般,但 Grok Bot 这个产品还是挺不错的。以前觉得给助手拟人化没多大意义,现在意识到分成不同的 bots,对人来说是在降低认知负担。有点像用 Slack,只是同事变成了一群 bots。
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跟Claude Max慷慨的额度相比,我的本地硬件竟然成了瓶颈,想自己做一套GB10 的推理引擎,结果总是在等手上的两台DGX Spark做实验。另一方面是各种CI/CD等待的时间越来越长。 与这些宝贵的时间相比,众多基础设施都可以被轻松加速,用Rust/Zig重写也好,重新整理复杂度更新算法也好。甚至做GPU kernels的时候都意识到如果不是嫌弃CUDA环境太重编译太慢,Triton都没有存在的必要了,现在前沿模型写个上千行的kernel都基本上一遍过。
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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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Tefnut L retweeted
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…
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模型只是人类的drafter,它能加速,但是不能替你给出oracle
我本人非常认同 最近几个好朋友都在疯狂打磨视频 很多细节都需要一遍一遍过
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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
The effects of a lab of 10 collaborating on 2 papers instead of 10 papers of alternating first authors would be interesting to see
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Tefnut L retweeted
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
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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.
Wonder how many are AI-generated and noises... As our theory of intelligence has suggested, the essence of intelligence is the ability to remove noise and reduce entropy. Rather ironically, the practice of mega AI conferences has become one that is opposite to being intelligent.
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Submitting a paper in 2026 is basically a two-stage alignment problem: align AI’s stupid writing into something humans can actually read align that human-readable writing with AI’s stupid review without ruining it again what a time to be doing science
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