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墨问西东出品,主理人老池和小盖。我们会在这里和你聊聊互联网、创业、产品、软硬件、内容创作、职场、人物、摄影等主题。 不做快餐,用文字酿一杯葡萄酒,沉醉,回味悠长。

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人生发财靠康波\n\n上周猫大人在墨问群里发了一篇文章,介绍的是一个中国学者和康波理论,这位中国学者叫周金涛,以“周期天王”闻名,他系统研究了康德拉季耶夫长波在中国的应用,并在 2016 年做出《人生就是一场康波》的演讲,可惜同年就因为胰腺癌去世了,年仅 44 岁。\n\n全文我放墨问里了,内容不少,万字演讲:\n60年的经济周期:人生有三次财富机会(周金涛,2016 年)\n\n作者认为财富与经济长周期密切相关,其中五个核心观点(预测)是:\n\n人生发财靠康波,人生财富机会受60年康德拉季耶夫周期驱动,一生大约只有三次大机会,抓住一次即可成为中产。\n\n2015 后进入萧条期,2017 - 2019 为中周期下行与流动性风险高发阶段,2019 年将出现最终低点。\n\n资产策略: (2016)未来五年以“保值+流动性”为核心,卖出高位、流动性差的资产(如投资性房产、新三板),增配现金与黄金。\n\n房地产为 20 年周期,2014 为中国高点、2017-2018 回落、2019 低点;大宗商品牛市已结束,长期熊市,短期反弹不可持续。\n\n投资逻辑切换: 2016-2017 “脱虚向实、炒涨价”,密切观察PPI/CPI;美元指数牛市预计 2017 见顶,国际货币体系动荡提升黄金的战略价值。\n\n并且,互联网信息技术是推动 1982 年以来康波的核心创新,但在主导国(美国)爆发并扩散后,在中国这样的追赶国渗透到“无孔不入”,这意味着其生命周期走到最后阶段,进入成熟并走向衰落。“互联网+”是这一轮的尾声,不再是未来高成长的源头。\n——————\n\n其中最著名的一句话是“人生发财靠康波”,意思是大部分人的财富积累不是你多有本事,而是来源于经济周期运行时间给你的机会。\n\n如果你相信他的判断,2016 年以后卖掉房子持有现金和黄金,到了 2021 年,你可能亏掉一半以上的资产。2019 年显然不是中国经济的至暗时刻,反而是一波小高潮,随后的疫情和疫情之后的经济才是拐点,房价、消费、黄金都出现了文中预测的情况。\n\n吊诡的是,如果你把他的预测推迟五年,从 2021 年开始执行,卖掉房子,持有现金,买入黄金,可能赚的盆满钵满,资产翻几倍还不止。\n\n在我看来,9 年过去了,其中最大的变数是 AI 革命的出现,这事几乎没人预测到,现在还在早期,依然充满机会,同时有巨大的不确定性……

阅读全文 :人生发财靠康波\n\n上周猫大人在墨问群里发了一篇文章,介绍的是一个中国学者和康波理论,这位中国学者叫周金涛,以“周期天王”闻名,他系统研究了康德拉季耶夫长波在中国的应用,并在 2016 年做出《人生就是一场康波》的演讲,可惜同年就因为胰腺癌去世了,年仅 44 岁。\n\n全文我放墨问里了,内容不少,万字演讲:\n60年的经济周期:人生有三次财富机会(周金涛,2016 年)\n\n作者认为财富与经济长周期密切相关,其中五个核心观点(预测)是:\n\n人生发财靠康波,人生财富机会受60年康德拉季耶夫周期驱动,一生大约只有三次大机会,抓住一次即可成为中产。\n\n2015 后进入萧条期,2017 - 2019 为中周期下行与流动性风险高发阶段,2019 年将出现最终低点。\n\n资产策略: (2016)未来五年以“保值+流动性”为核心,卖出高位、流动性差的资产(如投资性房产、新三板),增配现金与黄金。\n\n房地产为 20 年周期,2014 为中国高点、2017-2018 回落、2019 低点;大宗商品牛市已结束,长期熊市,短期反弹不可持续。\n\n投资逻辑切换: 2016-2017 “脱虚向实、炒涨价”,密切观察PPI/CPI;美元指数牛市预计 2017 见顶,国际货币体系动荡提升黄金的战略价值。\n\n并且,互联网信息技术是推动 1982 年以来康波的核心创新,但在主导国(美国)爆发并扩散后,在中国这样的追赶国渗透到“无孔不入”,这意味着其生命周期走到最后阶段,进入成熟并走向衰落。“互联网+”是这一轮的尾声,不再是未来高成长的源头。\n——————\n\n其中最著名的一句话是“人生发财靠康波”,意思是大部分人的财富积累不是你多有本事,而是来源于经济周期运行时间给你的机会。\n\n如果你相信他的判断,2016 年以后卖掉房子持有现金和黄金,到了 2021 年,你可能亏掉一半以上的资产。2019 年显然不是中国经济的至暗时刻,反而是一波小高潮,随后的疫情和疫情之后的经济才是拐点,房价、消费、黄金都出现了文中预测的情况。\n\n吊诡的是,如果你把他的预测推迟五年,从 2021 年开始执行,卖掉房子,持有现金,买入黄金,可能赚的盆满钵满,资产翻几倍还不止。\n\n在我看来,9 年过去了,其中最大的变数是 AI 革命的出现,这事几乎没人预测到,现在还在早期,依然充满机会,同时有巨大的不确定性……

饿了么成为历史,正式更名为淘宝闪购。\n\n今天中午点餐的时候,发现常用的软件“饿了么”已经变成了“淘宝闪购”。虽然很早就从淘宝的朋友那里知道了这个消息,但到了真正改名这天,还是有点感慨。\n\n以后可以直接用淘宝闪购 App 而不用打开淘宝了。之前打开淘宝里的闪购点餐,有个挺大的困扰:饭没吃上,嗷嚎,先买了件户外装备,推荐系统咔咔给我推东西。这下好了,以后咱可以专心吃饭了。\n\n几千年和左耳朵耗子直播,他讲过自己和饿了么的技术改造和异地多活故事,精彩纷呈,内容比较多我放到墨问里了:左耳朵耗子和饿了么的异地多活\n\n我和饿了么也有些渊源,做极客时间的时候还邀请了饿了么 CTO 张雪峰来开过一门课,叫做《超级访谈:对话张雪峰》。\n\n饿了么这个名字最早出现在 2009 年,之前叫饭急送。我是 2013 年才知道这家公司的,那会我开始写公众号了,积累了一些技术圈子里的读者,有一天饿了么的同学找我发个招聘,我了解了一下,蓝色的饿了么 App 已上线,公司开始扩张,是一家做得挺不错的互联网公司,于是帮他们发了那篇招聘相关的公众号文章。\n\n到了 2014 年,饿了么组建了自营配送队伍“蜂鸟配送”,日均订单首次突破百万单。\n2017 年饿了么收购百度外卖,市场份额一度达到近 50%。截至当年底,平台覆盖全国 2000 个城市,用户量达到 2.6 亿。\n2018 年 4 月,阿里巴巴联合蚂蚁金服以 95 亿美元全资收购饿了么。\n\n后面就是美团和饿了么的激烈鏖战,淘宝强势介入,饿了么最终演化成了淘宝闪购。\n\n更名背后显然是更大的平台化逻辑:统一入口、统一心智、统一增长等等。对企业是合理的选择,对用户来说也不用再纠结了。对饿了么来说,这个 App 名字和图标,将成为历史。\n\n以后我们当然会继续点外卖,系统会更快更智能,只是再也没人问你,饿了么?\n\n致那个问句,以及它背后无数奔跑的身影。

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今天在人物公众号上看到一篇文章挺感动的,主角不是互联网公司,而是做插座和开关的公牛

今天在人物公众号上看到一篇文章挺感动的,主角不是互联网公司,而是做插座和开关的公牛。看完公牛这一段,脑子里蹦出来的第一个念头是:有了更好的工具,企业的创造力是无穷的。 印象最深的是那张皱巴巴的手写清单,就像去医院看医生的手写病例,不是老病友你还真不认识。这种阅读理解题,现在成了 AI 的日常工作流。客服把照片扔给飞书…

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Anthropic 今天收购了一家不赚钱的公司,叫 Bun,这是个高性能 JavaScript 运行时和多功能工具。\n\n12 月 3 日(今天)Anthropic 宣布收购 JavaScript 运行时工具 Bun——这是一个极大提升 JavaScript 和 TypeScript 开发体验的产品,注意,这个产品还没有任何收入。这次收购是为了加速 Claude Code 的发展,争夺开发者生态。\n\nAnthropic 在公告里是这么写的:“Bun 正在重新定义现代软件工程和开发的速度与性能。Bun 由 Jarred Sumner 于 2021 年创立,其速度远超领先的竞争对手。作为一个集运行时、包管理器、打包器和测试运行器于一体的工具包,它已成为 AI 驱动的软件工程不可或缺的基础架构,帮助开发者以前所未有的速度构建和测试应用程序。”\n\nBun 将成为 Claude Code、SDK 及未来 AI 编码产品的底层基础设施。收购以后,Bun 将继续保持开源许可和研发团队。\n\n在人工智能时代,Anthropic 押注的一直是 AI 编程领域,事实上,Claude Code 在发布六个月后,其年化运营收入已经达到 10 亿美元。\n\nAnthropic 调查了自家工程师,发现工程师日常工作中 超过 60% 依赖 Claude,并宣称效率提升了 50%。更有意思的是,他们估计在 Claude 辅助下,工程师完成的任务中,有将近 27% 是过去根本不会做的工作,还有 8.6% 是过去无法完成的工作。\n\n也就是说,在编程领域,一方面 AI 在提效,另一方面在拓展编程的能力边界。\n\n虽然是内部研究,多少带点“自我宣传”的味道。但年化收入达到 10 亿美元并非自说自话,这可是市场的投票结果。\n\nAnthropic 选择深耕开发者垂直领域,而不是像 OpenAI 那样全面铺开,看起来确实走出了一条差异化成功之路。\n\n在国内,我感觉之前写过的智谱在走类似的路子。今天翻看 Leaderboard 排行榜,最近国外模型发的勤快,国内在 Text 和编程两大领域,唯一进前十的就剩下 GLM-4.6 了,编程排名第九,其他都是海外模型。GLM-4.6 什么时候发布的呢?9 月份,依然能打。\n\n相信很快国内的 Qwen、MiniMax、DeepSeek、GLM 等会迅猛的追上去。

阅读全文 :Anthropic 今天收购了一家不赚钱的公司,叫 Bun,这是个高性能 JavaScript 运行时和多功能工具。\n\n12 月 3 日(今天)Anthropic 宣布收购 JavaScript 运行时工具 Bun——这是一个极大提升 JavaScript 和 TypeScript 开发体验的产品,注意,这个产品还没有任何收入。这次收购是为了加速 Claude Code 的发展,争夺开发者生态。\n\nAnthropic 在公告里是这么写的:“Bun 正在重新定义现代软件工程和开发的速度与性能。Bun 由 Jarred Sumner 于 2021 年创立,其速度远超领先的竞争对手。作为一个集运行时、包管理器、打包器和测试运行器于一体的工具包,它已成为 AI 驱动的软件工程不可或缺的基础架构,帮助开发者以前所未有的速度构建和测试应用程序。”\n\nBun 将成为 Claude Code、SDK 及未来 AI 编码产品的底层基础设施。收购以后,Bun 将继续保持开源许可和研发团队。\n\n在人工智能时代,Anthropic 押注的一直是 AI 编程领域,事实上,Claude Code 在发布六个月后,其年化运营收入已经达到 10 亿美元。\n\nAnthropic 调查了自家工程师,发现工程师日常工作中 超过 60% 依赖 Claude,并宣称效率提升了 50%。更有意思的是,他们估计在 Claude 辅助下,工程师完成的任务中,有将近 27% 是过去根本不会做的工作,还有 8.6% 是过去无法完成的工作。\n\n也就是说,在编程领域,一方面 AI 在提效,另一方面在拓展编程的能力边界。\n\n虽然是内部研究,多少带点“自我宣传”的味道。但年化收入达到 10 亿美元并非自说自话,这可是市场的投票结果。\n\nAnthropic 选择深耕开发者垂直领域,而不是像 OpenAI 那样全面铺开,看起来确实走出了一条差异化成功之路。\n\n在国内,我感觉之前写过的智谱在走类似的路子。今天翻看 Leaderboard 排行榜,最近国外模型发的勤快,国内在 Text 和编程两大领域,唯一进前十的就剩下 GLM-4.6 了,编程排名第九,其他都是海外模型。GLM-4.6 什么时候发布的呢?9 月份,依然能打。\n\n相信很快国内的 Qwen、MiniMax、DeepSeek、GLM 等会迅猛的追上去。

本来已经下班了,秃然发现 DeepSeek 发布了两款新模型,V3.2 和 V3.2‑Speciale。朋友圈里有人说,“达到了 GPT‑5 水平”,有人说,“仅次于 Gemini 3.0 Pro”。我打开公开榜单 Leaderboard,目前只有 deepseek-v3.2-exp 在列。这两款模型到底有多强,很快会有一个逻辑上的答案。\n\n看介绍,这两款模型的定位很清楚:V3.2 是“全能搭子”,日常问答、通用 Agent,话少、精确、不让你等。它在公开推理测试上是对标 GPT‑5 的,据说和 Gemini 3.0 Pro 差一丢丢。\n\n我们这些做产品的人,看到“少说话、快产出”,第一反应是成本和稳定性:如果它在 80% 的场景里把结果交付得又稳又快,那就不是参数上的胜负,而是业务上的加分了。DeepSeek 擅长干这个事儿。\n\n另一款 Speciale,是“逻辑怪兽”。长思考、定理证明、严谨而长情。官方文档说这货可能会“想得太多”,为此还做了上下文管理——学会做笔记、划重点、忘掉不重要的细节。\n\n这件事挺有意思的:模型也在学人类的认知经济学。我们的大脑靠丢弃与提炼维持效率,AI 也开始练同样的功夫。这款模型赢下了 IMO 2025(国际数学奥林匹克)、CMO 2025(中国数学奥林匹克)等一堆金牌,这当然是好事,但我更关心它在生产系统里的行为边界:如何控制长思考的成本,如何避免把“严谨”演化成“迟钝”。\n\n今天你在浏览器里切换模型、压缩上下文、限时推理;明天你在后端做自动路由,让不同任务走不同的“脑回路”。\n\n我常问自己:我们到底在追什么?是参数的极限,还是系统的可经营性。更好的模型,对用户意味着更好的答案、更短的等待时间;对团队意味着更明确的投入产出。这一点太重要的,否则都得亏掉裤衩。\n\n这几年我们见过太多情绪化的技术消费,今天惊叹、明天遗忘。真正留下来的,往往是那些把复杂能力装进简单流程的人。\n\nDeepSeek 这次有一个朴素的信号:承认模型会“想太多”,然后设计机制去管理。这是我愿意看到的克制。人类的进步很多时候靠自我约束,而不是纵容。AI 也一样。长思考是能力,边界是文明。\n\n少说话,快交付;敢长思考,也会适度忘记。人类如此,模型亦然。后续蹲个榜单评测,现在咱们先把国产模型用起来。下班。

阅读全文 :本来已经下班了,秃然发现 DeepSeek 发布了两款新模型,V3.2 和 V3.2‑Speciale。朋友圈里有人说,“达到了 GPT‑5 水平”,有人说,“仅次于 Gemini 3.0 Pro”。我打开公开榜单 Leaderboard,目前只有 deepseek-v3.2-exp 在列。这两款模型到底有多强,很快会有一个逻辑上的答案。\n\n看介绍,这两款模型的定位很清楚:V3.2 是“全能搭子”,日常问答、通用 Agent,话少、精确、不让你等。它在公开推理测试上是对标 GPT‑5 的,据说和 Gemini 3.0 Pro 差一丢丢。\n\n我们这些做产品的人,看到“少说话、快产出”,第一反应是成本和稳定性:如果它在 80% 的场景里把结果交付得又稳又快,那就不是参数上的胜负,而是业务上的加分了。DeepSeek 擅长干这个事儿。\n\n另一款 Speciale,是“逻辑怪兽”。长思考、定理证明、严谨而长情。官方文档说这货可能会“想得太多”,为此还做了上下文管理——学会做笔记、划重点、忘掉不重要的细节。\n\n这件事挺有意思的:模型也在学人类的认知经济学。我们的大脑靠丢弃与提炼维持效率,AI 也开始练同样的功夫。这款模型赢下了 IMO 2025(国际数学奥林匹克)、CMO 2025(中国数学奥林匹克)等一堆金牌,这当然是好事,但我更关心它在生产系统里的行为边界:如何控制长思考的成本,如何避免把“严谨”演化成“迟钝”。\n\n今天你在浏览器里切换模型、压缩上下文、限时推理;明天你在后端做自动路由,让不同任务走不同的“脑回路”。\n\n我常问自己:我们到底在追什么?是参数的极限,还是系统的可经营性。更好的模型,对用户意味着更好的答案、更短的等待时间;对团队意味着更明确的投入产出。这一点太重要的,否则都得亏掉裤衩。\n\n这几年我们见过太多情绪化的技术消费,今天惊叹、明天遗忘。真正留下来的,往往是那些把复杂能力装进简单流程的人。\n\nDeepSeek 这次有一个朴素的信号:承认模型会“想太多”,然后设计机制去管理。这是我愿意看到的克制。人类的进步很多时候靠自我约束,而不是纵容。AI 也一样。长思考是能力,边界是文明。\n\n少说话,快交付;敢长思考,也会适度忘记。人类如此,模型亦然。后续蹲个榜单评测,现在咱们先把国产模型用起来。下班。

有个发现,最近一年我在电脑上使用的 Web 程序原来越多了。\n\n什么是 Web 程序?在浏览器里打开 ChatGPT,Gemini,千问,NotebookLM,Kimi,秘塔,Google AI Studio,Claude,ZenMux,MiniMax M2,GLM 等等,你都是在使用 Web 程序。如果你使用了 AI 浏览器,比如 Dia、Comet、Atlas、夸克、豆包等等,那么你使用和浏览的所有 Web 网页,都可能变成一个 Web 程序。\n\n你在 AI 浏览器里使用墨问 Web 版,那么墨问也就有了 Web App。\n墨问 Web 版本 - “我的笔记”正式发布\n\n以前我们说互联网冲浪,主要是用浏览器消费信息,看网站,刷微博,看在线视频……创造性相对较弱,比如写个微博、推特、blog。更复杂的内容则需要在其他工具里做好,比如制作音视频、写作、处理图片等等,再传到网站上,供用户消费。\n\n既然是纯消费,那使用随时随地在手的手机当然更好了,这也是移动互联网能开启一个十年浪潮的核心原因。手机,变成了我们消费信息的另一只手,是我们信息边界的延伸。至于输入——写 140 个字、点支付按钮、人脸识别、录一段小视频——也就够了。这些只能叫微操作。\n\nAI 时代来临,随着大模型应用的深入,大家开始意识到,大模型的重要场景是生成和创作,是效率工具。而创作的生产力,在个人电脑上远远大于手机,浏览器本身就是信息流通的枢纽。\n\n我们看到大量的 AI 应用都是从 Web 端起步的,比如 OpenAI 在 2022 年 11 月 30 日首次公开发布了Web 版本 ChatGPT,当时是以一个免费的“研究预览版”的形式通过网页浏览器供大众使用。这个易于访问的 Web 界面是其迅速走红的关键因素之一。大约六个月后,OpenAI 才推出了官方的移动应用程序。Google 的 NotebookLM 很长一段时间只有 Web 版本,今年才推出 App,还是功能缩减版。\n\n显然,在桌面端浏览器上更容易发挥 AI 的创造能力。\n\n对很多知识工作者来说,在 AI 时代,浏览器才是那个永远不会关的窗口,承载搜索、在线文档、企业后台、协作平台。同时,AI 又对浏览器产生了巨大的助推作用,各种 AI 浏览器诞生。可以说,AI 让 Web 重新回到互联网的中心。\n\n今天,你用 Web App 了吗?

阅读全文 :有个发现,最近一年我在电脑上使用的 Web 程序原来越多了。\n\n什么是 Web 程序?在浏览器里打开 ChatGPT,Gemini,千问,NotebookLM,Kimi,秘塔,Google AI Studio,Claude,ZenMux,MiniMax M2,GLM 等等,你都是在使用 Web 程序。如果你使用了 AI 浏览器,比如 Dia、Comet、Atlas、夸克、豆包等等,那么你使用和浏览的所有 Web 网页,都可能变成一个 Web 程序。\n\n你在 AI 浏览器里使用墨问 Web 版,那么墨问也就有了 Web App。\n墨问 Web 版本 - “我的笔记”正式发布\n\n以前我们说互联网冲浪,主要是用浏览器消费信息,看网站,刷微博,看在线视频……创造性相对较弱,比如写个微博、推特、blog。更复杂的内容则需要在其他工具里做好,比如制作音视频、写作、处理图片等等,再传到网站上,供用户消费。\n\n既然是纯消费,那使用随时随地在手的手机当然更好了,这也是移动互联网能开启一个十年浪潮的核心原因。手机,变成了我们消费信息的另一只手,是我们信息边界的延伸。至于输入——写 140 个字、点支付按钮、人脸识别、录一段小视频——也就够了。这些只能叫微操作。\n\nAI 时代来临,随着大模型应用的深入,大家开始意识到,大模型的重要场景是生成和创作,是效率工具。而创作的生产力,在个人电脑上远远大于手机,浏览器本身就是信息流通的枢纽。\n\n我们看到大量的 AI 应用都是从 Web 端起步的,比如 OpenAI 在 2022 年 11 月 30 日首次公开发布了Web 版本 ChatGPT,当时是以一个免费的“研究预览版”的形式通过网页浏览器供大众使用。这个易于访问的 Web 界面是其迅速走红的关键因素之一。大约六个月后,OpenAI 才推出了官方的移动应用程序。Google 的 NotebookLM 很长一段时间只有 Web 版本,今年才推出 App,还是功能缩减版。\n\n显然,在桌面端浏览器上更容易发挥 AI 的创造能力。\n\n对很多知识工作者来说,在 AI 时代,浏览器才是那个永远不会关的窗口,承载搜索、在线文档、企业后台、协作平台。同时,AI 又对浏览器产生了巨大的助推作用,各种 AI 浏览器诞生。可以说,AI 让 Web 重新回到互联网的中心。\n\n今天,你用 Web App 了吗?

AI 到处刷榜,却在真实开发里犯低级错。看完 IIya 2 小时最新访谈,我释然了。这份最新访谈我整理后放墨问了,去掉了口语、重复部分,保留了 Ilya 的主要观点和细节,一共 6000 字。想看原文的点这里:\n一个国家要把 1% 的 GDP 投在 AI 上?好的(AI 大神 IIya 最新访谈)\n\nOpenAI 联合创始人、前首席科学家 Ilya Sutskever 在最近一期访谈里,第一次系统谈了自己离开 OpenAI、创立 Safe Super intelligence(SSI)后的想法。\n\nIIya 回顾了几个时代:2012–2020 是“研究时代”,AlexNet、Transformer 等工作,用的 GPU 也并不夸张;2020 之后进入“扩展时代”,大家找到预训练方法:更多数据、算力和参数,性能顺着幂律往上爬,巨头持续砸钱。\n\n预训练数据终会见顶,RL 的扩展越来越像围绕评测做“奖励黑客”。在他看来,单纯再乘 100 倍算力,很难再带来以前那种质变,行业迟早要回到“怎么学”的方法问题上。现在算力增加了,但人们需要重新进入“研究时代”。\n\n为什么 AI 会犯低级错误?\n\n关于“人类学习 vs 模型泛化”,Ilya 表示,今天的大模型在 benchmark 上到处刷榜,却在真实开发里犯低级错:修 bug 时在两个错误之间来回跳,对长链路任务缺乏稳定性。Ilya 说,现在的系统像刷了 1 万小时题目的竞赛选手,而不是只练几百小时、但更会迁移学习成果的学生。\n\n预训练的长处是“量大、自然”,短板是没学到人类那种稳健泛化的能力。\n\n人类在数学、编程这类进化史里几乎不存在的任务上,依然展现出惊人的样本效率,他据此推断:大脑里一定有更本质的“学习原理”,情绪、价值函数、社会需求很可能都是机制的一部分——而这正是现有 ML 框架基本没碰到的地带。\n\nIlya 一方面强调要“逐步、提前部署 AI”,让社会和政府通过真实使用了解能力边界;另一方面又抛出一个锋利的立场:希望首先出现的是“关心所有有感知生命”的超智能,而不是只服务人类利益的工具。未来他预期会有多家前沿公司、多个超智能并存,在能力上竞争、在安全上被迫合作。\n\nllya 最后说,一个想法,在美学上应该是“简洁、优雅”的。不一定是最简单的,但要有一种“对的味道”;从多个角度看,它都说得通。

阅读全文 :AI 到处刷榜,却在真实开发里犯低级错。看完 IIya 2 小时最新访谈,我释然了。这份最新访谈我整理后放墨问了,去掉了口语、重复部分,保留了 Ilya 的主要观点和细节,一共 6000 字。想看原文的点这里:\n一个国家要把 1% 的 GDP 投在 AI 上?好的(AI 大神 IIya 最新访谈)\n\nOpenAI 联合创始人、前首席科学家 Ilya Sutskever 在最近一期访谈里,第一次系统谈了自己离开 OpenAI、创立 Safe Super intelligence(SSI)后的想法。\n\nIIya 回顾了几个时代:2012–2020 是“研究时代”,AlexNet、Transformer 等工作,用的 GPU 也并不夸张;2020 之后进入“扩展时代”,大家找到预训练方法:更多数据、算力和参数,性能顺着幂律往上爬,巨头持续砸钱。\n\n预训练数据终会见顶,RL 的扩展越来越像围绕评测做“奖励黑客”。在他看来,单纯再乘 100 倍算力,很难再带来以前那种质变,行业迟早要回到“怎么学”的方法问题上。现在算力增加了,但人们需要重新进入“研究时代”。\n\n为什么 AI 会犯低级错误?\n\n关于“人类学习 vs 模型泛化”,Ilya 表示,今天的大模型在 benchmark 上到处刷榜,却在真实开发里犯低级错:修 bug 时在两个错误之间来回跳,对长链路任务缺乏稳定性。Ilya 说,现在的系统像刷了 1 万小时题目的竞赛选手,而不是只练几百小时、但更会迁移学习成果的学生。\n\n预训练的长处是“量大、自然”,短板是没学到人类那种稳健泛化的能力。\n\n人类在数学、编程这类进化史里几乎不存在的任务上,依然展现出惊人的样本效率,他据此推断:大脑里一定有更本质的“学习原理”,情绪、价值函数、社会需求很可能都是机制的一部分——而这正是现有 ML 框架基本没碰到的地带。\n\nIlya 一方面强调要“逐步、提前部署 AI”,让社会和政府通过真实使用了解能力边界;另一方面又抛出一个锋利的立场:希望首先出现的是“关心所有有感知生命”的超智能,而不是只服务人类利益的工具。未来他预期会有多家前沿公司、多个超智能并存,在能力上竞争、在安全上被迫合作。\n\nllya 最后说,一个想法,在美学上应该是“简洁、优雅”的。不一定是最简单的,但要有一种“对的味道”;从多个角度看,它都说得通。

上午来到公司打开飞书发现,飞书的多维表格上线了一个新功能,叫“应用模式”。打开多维表格,一堆新组件就扑面来而:页面、详情列表、聚合列表、切片器、透视表······\n\n很显然,多维表格“应用模式”要解决的是“业务人员能真正自己搭系统”这个老大难问题。\n\n飞书这次发布的“应用模式”既不是表格的增强版,也不是低代码简化版,而是一次面向未来的系统搭建范式重构。\n\n飞书的应用模式整合了页面、列表、仪表盘图表、日历、画册等常用系统组件,通过简单的托拉拽即可以将底表数据映射为更贴近业务场景的可视化界面,不需要任何技术背景,业务人员就能自己做流程、控制权限、配界面、连接多表,并且天然对移动端友好。\n\n在“人人可搭建业务系统”这条路上,飞书的多维表格长期是行业里走得最彻底的探索者:\n既能承载千万级数据,又能支撑复杂计算;\n既是协作工具,也是企业级数据库与流程引擎;\n事实上多维表格已经在零售、制造、通信、汽车、电商等行业承载核心业务场景。\n\n现在的多维表格,更像是企业核心数字系统的构建引擎——不仅打通了数据孤岛,AI 字段深入到每个单元格,200+ 的AI 节点也能融入业务流程,真正让 AI 在业务链路里“跑起来”。\n\n应用模式这个新功能的出现,是这条路线走到成熟后的必然结果。\n\n现在业务团队可以自由组合跨数据库的数据源、构建仪表盘和操作面板,对关键字段加粗、突出、排列,自定义不同角色看到的界面,以业务逻辑来驱动系统形态。\n\n怎么干呢?选一个业务场景表格数据,打开应用模式,把组件拖到画布里。然后定制界面、关联多张数据表、配置数据权限,最后把 AI 能力加入字段和流程里,就可以发布了。\n\n比如我们来搭一个 CRM:\n1. 拖一个列表组件 → 绑定“客户表”\n2. 加一个详情页 → 查看客户完整信息\n3. 拖一个日历 → 管线跟进日程\n4. 加一个图表 → 展示客户增长趋势\n5. 设置权限 → 销售只能看到自己客户\n6. 工作流接入 AI → 自动生成客户画像\n7. 手机端使用 → 外勤同步更新跟进记录\n\n一个可用的 CRM 就完成了。\n\n多维表格不再只表格工具竞争,而是进入 aPaaS、行业 SaaS、企业 IT 的交叉地带,成为真正意义上的“轻量系统平台”。\n\n多维表格的演进,就是不断拆掉企业搭系统的门槛的过程。应用模式上线之后,业务团队能直接上手干的事就更多了,也会有很多机会出现。

阅读全文 :上午来到公司打开飞书发现,飞书的多维表格上线了一个新功能,叫“应用模式”。打开多维表格,一堆新组件就扑面来而:页面、详情列表、聚合列表、切片器、透视表······\n\n很显然,多维表格“应用模式”要解决的是“业务人员能真正自己搭系统”这个老大难问题。\n\n飞书这次发布的“应用模式”既不是表格的增强版,也不是低代码简化版,而是一次面向未来的系统搭建范式重构。\n\n飞书的应用模式整合了页面、列表、仪表盘图表、日历、画册等常用系统组件,通过简单的托拉拽即可以将底表数据映射为更贴近业务场景的可视化界面,不需要任何技术背景,业务人员就能自己做流程、控制权限、配界面、连接多表,并且天然对移动端友好。\n\n在“人人可搭建业务系统”这条路上,飞书的多维表格长期是行业里走得最彻底的探索者:\n既能承载千万级数据,又能支撑复杂计算;\n既是协作工具,也是企业级数据库与流程引擎;\n事实上多维表格已经在零售、制造、通信、汽车、电商等行业承载核心业务场景。\n\n现在的多维表格,更像是企业核心数字系统的构建引擎——不仅打通了数据孤岛,AI 字段深入到每个单元格,200+ 的AI 节点也能融入业务流程,真正让 AI 在业务链路里“跑起来”。\n\n应用模式这个新功能的出现,是这条路线走到成熟后的必然结果。\n\n现在业务团队可以自由组合跨数据库的数据源、构建仪表盘和操作面板,对关键字段加粗、突出、排列,自定义不同角色看到的界面,以业务逻辑来驱动系统形态。\n\n怎么干呢?选一个业务场景表格数据,打开应用模式,把组件拖到画布里。然后定制界面、关联多张数据表、配置数据权限,最后把 AI 能力加入字段和流程里,就可以发布了。\n\n比如我们来搭一个 CRM:\n1. 拖一个列表组件 → 绑定“客户表”\n2. 加一个详情页 → 查看客户完整信息\n3. 拖一个日历 → 管线跟进日程\n4. 加一个图表 → 展示客户增长趋势\n5. 设置权限 → 销售只能看到自己客户\n6. 工作流接入 AI → 自动生成客户画像\n7. 手机端使用 → 外勤同步更新跟进记录\n\n一个可用的 CRM 就完成了。\n\n多维表格不再只表格工具竞争,而是进入 aPaaS、行业 SaaS、企业 IT 的交叉地带,成为真正意义上的“轻量系统平台”。\n\n多维表格的演进,就是不断拆掉企业搭系统的门槛的过程。应用模式上线之后,业务团队能直接上手干的事就更多了,也会有很多机会出现。