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昨天以前见字如面

忙忙碌碌,也别错过生活本身

作者 Wannz
2026年4月6日 23:04

年纪越大,越觉得时间走的越快。

我妈会时不时和我打电话或者发微信,最近几次联系的时候除了家长里短好好过日子好好工作以外,就是提点我这几年写博客的频率没有以前高了,看起来总是在呈现下滑的趋势。她说“你有一个愿意写作的爱好,可千万别把这个好习惯丢了”,我说“肯定没有丢,脑袋里面有好几个想写的选题呢,只是这几年工作压力比较大,确实也没有时间写了”打电话那天我刚从到家,那会好像也快十一点了,电话打完没一会就洗漱了。

也不是完全搪塞(当然我内心还是会感觉因为一直没有写东西而隐隐不安的不安感),而是真的感觉到了“相对论”的感觉,好像自打过了 30 岁以后,每一周的时间都会快不少,明明平常的日子里好像也没有干什么天翻地覆改天换面的大事情,还是那些普普通通的生活,但就是感觉每一周嗖嗖的从我眼前就飞过去了。一时半会竟然找不出一个特别想写的话题,于是我就去问了问豆包,我们今年都聊了哪些话题。

豆包说“我们今年聊过的话题还蛮多的,从医疗 SaaS、基层医疗、语音病历、AI 辅助诊疗这些工作内容开始,到 MacBook、Parallels、虚拟机、Windows 游戏本这些数码的日常折腾,不仅延展过小米汽车、交通规则、日常驾驶问题,也聊过过家里装修、智能家居、养猫、生活小问题,有时候也会说说情绪内耗、睡眠、身体不舒服的健康话题,和历史、节日、游戏放松之类的内容”。

看起来确实是挺复杂的,但仔细想想基本也就是 2026 年开年到现在的林林总总了。既然决定写一篇文章,那不如在这里潦草记录吧。

慢慢落地的 AI

上一篇文章里有说到,我现在在一家医疗场景的 HIS 公司中负责 AI 相关的产品工作,自从毕业以来一路都是在搞一些 toB 或者 toC 的产品设计,但这两年眼瞅着 AI 改革的浪潮一波又一波,各路产品里甭管是不是真的有 AI 的能力都会尽可能去擦 AI 的边,前不久的小龙虾热潮又导致很多人都觉得这玩意有意思有希望(好像是小龙虾那事没过去一周的时候,我妈打电话问我和蒋老师有没有养小龙虾,可见 AI 这件事对大众的影响有多高了)。

我和朋友还有同事聊天以往都是吃吃喝喝天南海北胡乱寒暄,但这几个月明显的话题也变成“我们公司开始用 AI 提效了,XX 大厂开始用 AI 裁员了”,AI 这件事已经变成一个不得不提的政治正确了,虽然以往也写过一些和 AI 有关系的文章,自己也搞过一些 AI 的 vibe coding,或者 prompt 和 agent 之类的事情,但我感觉大多数人能够在工作中真的受益于 AI 的机会其实还是比较有限,更别提想清楚怎么和 AI 协同工作了,大部分时候还是围绕情绪做一些基于 AI 话题的宣泄为主,从这一点里我觉得在技术飞速发展以外,好像大家对应该持有怎样的态度对 AI 还是没有一个明确的思路。

就像是你本来工作/生活好好的,隔壁工位/房间来了一个新同事/邻居,但 TA 特别擅长用 AI,这件事就开始变得敏感了起来。像先进高级的东西学习总是政治正确,但到底这件事对自己原本的工作/生活应该有咋样的影响呢?好像大多数人还是比较模糊的。

我们在产品里面也做了一些 AI 相关的能力,但可能是因为面向对象并非是在一线互联网高强度冲浪的科技工作者们,反而意识到 Diffusion of Innovations (正统中文译名叫啥?创新扩散理论)更加清晰了,大部分对这些 AI 的兴趣还是以尝鲜为主,至少从数据上来看还是由那一小撮尝鲜的用户贡献了大部分的使用。大多数人还是觉得“我了解了,但是也就是试试,怎么做还没有想特别清楚,但至少这样自己不会落伍了”。

但我还是觉得不应该完完全全的用刻板的工具眼光来看待 AI,实际上如果想整活或者有探索兴趣的话,那还是真的能 vibe 出来不少有的没的东西。我记得最开始 vibe 的时候,我也是先从小工具出手,不是自己写代码还确实方便了不老少,从图片压缩工具开始,到待办清单和闹铃,再到上架 chrome 应用商店的密码生成工具,反正乱七八糟搞了不老少,那会我印象最深的就是搞了一个决策计算器,因为计算策略和设计思路还有实现风格都经过了仔细设计,还是有了那么一点点的独创性。

但兴趣来的快走的也快,随着自己搞的东西越多,反而越觉得这些东西都没有什么技术含量,自己原本觉得宝贵的“点子”反而不再稀缺,当人人都有了一个 3D 打印机的时候,那些千篇一律的创意反而更显得枯燥与千篇一律了。

仔细想想还是不能这样,搞产品经理这么久了,如果不用自己的产品知识武装自己,那不还真的“人人都是产品经理了”(此处仅作为一种戏谑的修辞说法,读者见谅),于是还是得搞一个商业化的产品,至少朝着能赚钱的那个思路来搞,这样万一副业转正了也不是不行,于是经过我大约 2 周的 vibe 练习和设计,全新的法律文书生成服务出来了,我还起了一个听起来不错的名字——智法。

这个产品的设计思路我就不过多赘述了,我找了 2 段在“关于智法”里面的内容摘抄出来,你大致就知道我想做的事情了。

在人工智能快速发展的今天,我们看到了一个机会:通过技术的力量,打破法律服务的壁垒。 随着 ChatGPT、Claude、Deeekseek、Kimi 等国内外各种大语言模型的出现,让我们看到了让法律服务更加普惠的可能。

法律不应该是高不可攀的象牙塔,而应该是每个人都能使用的工具。

在传统的法律服务模式下,普通人往往因为高昂的费用和专业知识的门槛,难以获得及时有效的法律帮助。 我们希望改变这一现状。通过将先进的AI技术与法律专业知识相结合,我们开发出了智法平台。
我们的平台不仅仅是一个工具,更是一座桥梁,连接着每个需要法律帮助的人与专业的法律资源。 无论是合同审查、法律文书起草,还是权益保护建议,我们都致力于提供准确、可靠且平价的服务。
我们期待着这样的未来:每个人都能轻松获取专业的法律服务, 不再为合同文书而烦恼,让法律服务真正走进千家万户。

用科技的力量,探索法律服务的新形态。

通过AI技术,我们找到了这个问题的答案。AI允许我们将优质的法律服务标准化和规模化, 大幅降低服务成本,同时保证服务质量的一致性。这让我们能够以合理的价格, 为用户提供始终可用、质量可靠的法律服务。
我们正在探索一种全新的法律服务模式:既能保证平台的可持续发展,又能真正帮助到每一个用户。 这不是一个简单的商业项目,而是一次改变法律服务形态的尝试。我们相信,随着AI技术的不断进步, 这个愿景终将成为现实。

不管你信不信,反正我觉得 vibe coding 的过程还挺好玩的,不过说来也是尴尬,每当我有一些这种乱七八糟的点子正在付诸于实际的过程中时,工作上就会忽然出现一大堆事情。大概是在 24 年年底的时候,前司的事情变得特别繁忙,因为组织结构变动加上资源限制,我有机会尝试开始搞一人出海项目了,用 AI 的能力为公司的业务做一下出海的旁敲侧击,成功了我和公司都有收益,失败了我有尝试的经验,这样看起来还是蛮划算的。

但也正是这件事导致白天上班我的心思都快掏空,下班就没啥兴趣再搞这些自己的那些小发明创造了。但换在现在的角度来说,如果这几个项目都有时间和精力继续延展下去,快速适配小程序和出海,其实当个副业做做也未尝不可,用 AI 能够最大程度的缩短自己的试错成本,那为什么不去试试呢?

当然说实话,这都是两三年前搞的东西了,今年我搞的 vibe design 其实还是围绕自己的主页和能够通过 AI 降低成本的试错,业余时间抽空搞点小发明创作,分别是一个文字 RPG 游戏和一个 HIS 场景的探索性应用,多亏了各路 AI 模型的丰富 coding 能力,加上一些“正确提问的经验与方式”,我感觉这两个项目还是有那么一点点意思的,有机会另起一篇文章,顺便聊聊我在 AI 场景的一些思考(可能是思考?)。

新装备的反复磨合

去年下半年买了一个大件,小米 YU7,截止今天的行车总里程是 9920 公里。今年上半年买了一个大件,MacBookPro M5 MAX。作为生活与工作中的头两名装备基本上也都度过了磨合期,成为了工作与生活的得力新搭档。

一句话结论,是辆好车,驾驶感很足,体验很好,有机会在三十多的年纪过上开车上下班的日子是我在买车之前的三十多年里从来设想过的人生体验。车辆的驾驶与乘坐体验总体是比较满意的,提速快开得稳坐得舒服充得猛就是我对他的全部评价了。当然不同价位不同品牌不同受众的眼里肯定是有各自的好坏,主观品牌喜好加成暂且不表,但车辆带来的舒适感和实打实的方便确实体验异常明显,生活半径也扩大了不少。

如果说买车之前我的观点一直都是“停车麻烦担惊受怕公共交通绿色出行”,那现在我的观点就是“其实可以在经济有承担能力的时候,买个便宜的开着先”。在花钱买车这件事以外,其实是获得了一个扩展交际圈,打破生活范围甚至调整生活方式的新机会,在越年轻的时候有更多的选择,总是没什么坏处的(吧?)。

广而告之,小米 SU7 或者 YU7 买车试驾可以填写我的邀请码 11Q318

其实我一直想写一篇独立的文章来聊聊这台车,但无奈网上说的基本都挺全了,再加上一直拖延,说不定这篇文章还要再等等?

再来说说电脑,在这台电脑之前我用的是 2019 款的 Intel 最顶版本 MacBookPro,说实话那台电脑哪里都好,只是这些年开始变得变得又慢又卡好像差了一点意思,又一咬牙又一跺脚还是落实了一匹勤奋好牛马的最高品质,自费升级一款更顶的生产力工具。

其实家里有一台 M2 的 Mac mini,但可能是因为一直没有带在身边或者作为日常工具的场景,我以往对 arm 版本的电脑体感不是特别明显,但自打真的从 Intel 换到 arm 之后才发现有非常明显的体感差异,不仅没有了风扇啸叫,也不用会议开了一半去工位拿电源线,体验真的是更优雅,更丝滑了。

换电脑时候吃的苦也不少,首先是盲信了苹果的迁移助理,导致修复 arm 和 Intel 版本的 homebrew 和各种环境问题就挺复杂,加上迁移助理自带的应用也都是 x86 架构的又要挨个处理,前前后后还是花费了好几天时间。不过还好都顺利解决掉了,没有什么大问题。

与自己温和相处

这几年越发觉得和自己相处是中年人普遍重要的话题,这个话题拆开来其实就是这么几点,自己弄清楚可控和不可控的事情,不要再为不可控的事情过分纠结,不要再被情绪拽着走,不要再去自我攻击,不要再去钻牛角尖;关注自己的身体健康,睡不好,多梦,肋骨隐痛,食欲不振其实都是身体告诉你要慢下来静一点的征兆,作为一个成熟的社会人,最重要的事情就是找到一个自己足够松弛的状态;接受自己不是万能的,允许事情慢慢来,对自己更宽容一点。

前几年的年终总结里,好像我都会说自己比以往好了一点,但在年中的时候又觉得自己好像一成不变。我想与自己相处大抵都是比较困难复杂的事情,人们还是要用一生的时间了解自己认识自己学习和自己相处,所以也就不妨允许自己慢一点,静一点。

如果说刚毕业的那些年,自己脑袋里想的怎么变得更强,怎么掌握更多的技能,怎么获得更高的 title,怎么在职业轨迹里打更多的怪(没有说这几年不想了,只是这些事情不再是高优先级的目的性了),那这几年想的更多的问题就是怎么让自己更舒服,更平和。

我在前司的 brief 里面说了一句“十年的工作了,至今的遗憾就是没有去过 BAT 大厂”,仔细想想虽然没有去过 BAT 大厂,但要是按团队规模来说,十人以下的公司还是百人以上的公司也都有那么好几段工作经历,title 最高也做到了产品总监(可惜小公司里面的 title 没啥实际意义)。但不管公司规模如何,名气多大,我想也脱离不了多样性的普遍认知,所有公司都会有好有坏,有你爱护喜欢乐在其中的事情,也有让人无奈无语无法理解的短视性决策,作为单独的个体不论做到什么职位也无法改变所有看不惯不喜欢的事情,唯有适应二字,做到自己能力范围里最好的,或者做到自己不愧于心的状态,可能会是更加合适更能让自己接受的选择。

之前有一段时间我在问自己“如果选择了松弛,是不是就意味自己选择不完美了”,这样是不是一种不合适的,不正确的选择?毕竟做到自己能力范围里最好的总是没错呀,这个问题我想了好久好久也没想到什么好的答案说服自己。有一天我正苦于自己在 AI 天翻地覆改变世界的浪潮中依然是一个无足轻重的 nobody 而 EMO 沉沦时,忽然脑海中蹦出了一句“为什么你就一定要在 AI 中做出点什么真的能让你出名的事情呢?在 AI 出现之前你做过什么真的很出名能够让自己很不一样的事情吗”,紧接着我意识到其实我还是那个普通人,强迫自己事事完美,次次周全,让所有人都满意一丁点也不现实。不管是我自己还是从古至今,很多看似能够出名或者让他人印象深刻的事情都缺不了天时地利人和,先过好当下这一分钟把,后面的事后面再说吧。

越逼自己高效,越容易紧绷。不止是和他人相处的时候要保持温和,和自己相处的时候也不能忘了温和。

又过去了一年

作者 Wannz
2026年1月17日 11:22

年年岁岁花相似,岁岁年年人不同。

最近有一些朋友来问我怎么 25 年的总结一直没发出来,连带着博客都有半年没有更新了,问我到底是啥原因导致的。其实主要还是因为新工作在适应的阶段,需要忙碌的事情比较多,加上回家都比较晚了就想的能拖延一下就拖延一下,但不管怎么说,我觉得还是应该给 25 年进行一个愉快的收尾,所以这篇年度总结还是在难产之后出来了。

就分别按照生活和工作两方面来总结吧,先聊聊令人又爱又恨的工作。

Part I:工作

如同我在上一篇博文《这道题答的,还行?》里面说的一样,大概是在五一之前,我从上一家工作了接近 5 年的公司离职了,这家公司里见过的世面还是挺多,收获学习和长进的新方面也不少,总体来说还是比较愉快的,也结交了许多新朋友。

以产品总监的身份推动了几个合作/出了几次差/做了几次百人级别的分享和演讲给公司站台,以出海的逻辑和背景拓展海外的游戏业务,搞了信创背景下的生态融合与合作推进,在成都扮演了小头目的角色找了线下的办公室和同事从线上转到线下办公,跑到北京驻场的时候直接跳过公司给几乎所有要驻场的同事们找到了心仪且高质量的居住环境。虽然有的事莫名其妙被抢了桃子,遭遇了一些他人向上管理的冲突蔓延,遇到了一些因为“公司格局太小”导致的无语。

但总体还是比较愉快的收尾的,比较体面。

我甚至还去捞了一份老板对我的推荐信(虽然没用过但感觉挺好,挺适合我这种敏感的人聊以自慰)。

后面如同《大大大大大美新疆》里的描述那样,火车还没有到乌鲁木齐,收到了一个回成都之后的面试邀请,没成想就真的变成了下半年的工作主线。坦白来说我在新主线里面的工作总体还是符合预期的(不得不说到目前为止是一个十分正常的团队),新工作是一个面向医疗场景的 SaaS 产品,虽然在其中还是和往常的所有工作一样,要“带着解决核心痛点”的目标去拆解问题,但这次比较新颖的事情是要去推动一些 AI 赋能的角色意图在里面,日常的工作中也需要去关注不同的模型指征与效果,定义提示词的边界范围,与用户聊聊 AI 的效果是否符合预期,这些事情还是有意思的多。

目前我们能看到的大多数 AI 改变工作流的场景主要都还是发生在编程场景里的蔓延,似乎有了 AI 这个得力的武器,人和人都会立刻拥有一把威力巨大的武器,以前会写代码可以写的更厉害,以前不会写代码的也能顺便把自己的想法变成实际的产出。但实际上这里还是逃不了“惯性”的悖论。

很多时候我其实会觉得 AI 虽然好,但并非真的能让每个人都收益。一个人历史如何思考定义问题,如何尝试改善问题,如何获得经验总结教训是通过了漫长的重复训练,重复工作来建立习惯的,但能否接受AI,遇到 AI 不仅能够帮自己提升效率,甚至具有代替自己大部分工作的时候,如何看待与 TA 的合作,反而是一个比较新鲜的话题。

写到这里的时候我去翻了一下之前写的几篇和 AI 相关的文章,至少在产品的这个维度来说,大部分产品经理的状态还是那样,能比之前好个差不多 10%到 20%(最显著的改善可能还是能够靠 AI 来快速打磨一个 demo 或者 mvp 出来),但就想我们忽然有了神笔马良的画笔,东西确实真的能出来了,但是自己画的究竟好不好?无限制输出的低质量作品与内容也有存在的价值吗?

好像也重要,好像也没那么重要。作为“人”这个核心如此快节奏接受适应一门新技术的变迁速度要比我们想象的快得多。

说完了 AI 再说说工作本身,这份工作的其他领域还真的是有一些不一样的发现。我一直觉得能够有机会参与观察不同团队的工作方法与方式,在其中尝试做出贡献与改善是一件很幸运的事情,不好的公司团队是什么样子,好的公司与团队是什么样子,哪些管理方式是人性化且易于企业经营管理的,哪些管理方式是反人性但也同样有益于效率与质量的,哪些管理方式完全是自己糊弄自己小孩子过家家的,看的越多以不同的角色参与体验的越多,自然也就知道了不同场景的症结所在。

当然确实没有完全一模一样的场景可以让我来仔细复盘,但在工作中不断的遇到问题,尝试破局改善问题,最终靠自己或者团队的能力来解决问题,好像还真的是我这工作 10 年的写照了。有分歧很正常,不要内耗或者搁置,收拾好前因后果之后看看能不能自己改善,或者找到外部视角来改善,把分歧变为优化工作流程的契机,我觉得这一点在最近的几份工作中还是比较明显的。

但最近这份工作也遇到一个有意思的事情,新工作的节奏要慢的多。虽然说出发点是想尽可能毫无遗漏的打磨出更好的产品设计,但在其中似乎没有人或岗位有意识的去控制边界大小,有时候又缺少足够的客观事实反馈来建立 PDCA 的循环,而没有 Check 和 Action 的改善循环又会进一步导致定义事实的规则不清晰。来来回回几次之后我觉得这里还是挺消磨精力的,我甚至还得到了一个“项目节奏意识强”的点评,一时分不清是夸我有 owner 意识推进的好还是点我用户需求思考不完善。

产品经理被很多研发吐槽最大的雷电应该就是“产品经理以为……”吧,其实尝试不去谈空泛的用户,而基于具体的人或者 case 去推进 PDCA,大家的主动性与成长性说不定会更好。

但越发过了三十岁,越发会觉得工作不应该是生命的重心,虽然工作会占据每一个 24 小时的至少三分之一,但生命还很长呢,不要拘泥当下,多试试多体验体验。尤其是做产品这种需要不断的汲取生命灵感的工作就更重要了。

我之前面试的时候老喜欢问对方最近有没有遇到哪些在生活中有兴趣有意义的事情,其实就是在探讨“你对生活都没有兴趣了,怎么会对工作有兴趣”这个问题的答案。不仅要看方向看终点,也要看沿途路上的风景,咱们大家都慢慢来吧。

Part II:生活

说完了工作的维度,那也来说说生活的维度。坦白来说我觉得生活的核心就是“张弛有度”,要去尝试并且践行不断的平衡“压力”和“调节”。像早年间工作时那种身体不舒服了就忍着,期望事情收尾了以后问题也会烟消云散的做法不可取。不仅不可取也不可持续。

但我觉得,在生活中今年最大的收获就是不那么执着了。

以往来说我总体还是一个相比之下对自己要求稍微严格的人(其实我觉得还好,但是好像来自蒋老师或者外界的评价都是过于紧绷,要求过高),我自我解读了无数次感觉背后的原因其实是我想活得比较公平与体面(要脸,要做一个普世意义中积极的人来影响周遭的环境,要建立自己的持续口碑),我对自己的定义就是要掷地有声,遵守承诺,善良正义

也正因为如此我会觉得不能接受通过负面的,不诚信的,过于夸大等各种方式来维持我的生活运转(可能换句话说就是有点过于端着),我在生活与工作中的一切输出与我的人设应该是一致的,要么不做不答应,要么答应了就要做不要拖,虽然有时候会觉得也撑不住,但至少我觉得这样是正确的。中学的时候看罗老师《我的奋斗》的视频,大抵就是说不要成为那些恶心的中年人,坚持做正确的事情,也千万不要在坚持不了向世俗妥协之后自嘲说“我终于成熟了”大概就是建立思路的最初源头吧。

也是因为同样的原因,我在工作或者生活中遇到那些以自我为中心,特别喜欢自我表现的人就一直不理解(不理解但尊重),虽然可以获得当下的好处,但他们内心就不会觉得以自我为中心其实也是在变相压榨他人吗?他们不在乎身边的其他人也不会在乎吗?和这种人长期相处的时候我就会有点恶心甚至PTSD。

事情是怎么改变的呢,我想可能是因为在今年提车之后出了 2 次事故。

25 年中下旬的时候我和蒋老师添置了一个生活中的大件,买了一辆营销场景久经争议但我俩驾乘综合体验十分满意的小汽车(堪称车圈第二次世界大战)。提车不久后出了两次小事故,第一次是在经过禁停区狭窄道路时,和路旁违停的车辆擦挂了,双方的后视镜撞了一下,第二次是在开车上班的路上和网约车司机擦挂了。

第一起事故的大概信息是,车辆在禁停路段两侧违停,中间留下了一条狭窄道路供车辆单向通向,我因为观察不及时和右侧违停的车辆发生了擦挂,双车后视镜撞了一下。其实到这里不是什么大问题,没有伤人也不是大事故,刚巧因为堵住了路我当时正打算先把车辆开到前面的空余地带,再回来看这个车的情况留下联系方式。结果这辆车的玻璃摇下来了,大声质问我“你撞了车还想跑?”,于是我解释“第一没有想跑,第二撞车不也和你违停有关系吗”,但对方笑了,她说“大家都是这样停的”。

然后就是报交警,堵路,巴拉巴拉一系列操作。原本我以为在禁停路段违停应该还是应该得到惩罚,但交警同事给我的回复大概就是“虽然他确实是违停了,虽然这个路段确实是禁停路段。即使你觉得他违停了影响你正常驾驶,你可以选择打交警之后等半个小时,你可以选择把车停着等车主来移车,你可以选择不驾驶车辆出门,但对方车没动”。

第二起事故的大概信息是,我在开车上班路上经过一个没有信号灯的小路口,我直行都要经过路口的时候网约车从右侧转了过来开始插队,我走到了网约车前面他还在插,他甚至都没有踩刹车,然后就擦挂了。其实到这里也不是什么大问题,没有伤人也不是大事故,因为经历过上班高峰期车辆事故不挪位置导致道路瘫痪的经验,我和对方说先拍照挪车,咱们别影响道路。结果对方说是我追尾他插队,我影响他正常驾驶了。

同样是报交警,拍照挪车,巴拉巴拉等一系列操作。大概 20 分钟之后交警到来了现场,说对方是转弯车辆没有让直行车辆,但对方不认可坚持认为是我插队导致的事故,于是我们又跑到交警大队现场去判定前因后果。

事故其实不大,但为什么我说我放下不那么执着了呢。因为我发现“靠我自己来影响身边的范围”其实是一件影响力着实有限的事情,而大多数时候哪怕你是正确的,你是在理的,依然顶不过外部因素对你造成的影响,这个世界有人正常也有人不正常,有人讲理也有人不讲理,有人内耗也有人不内耗。坚持自己所相信的当然没错,但是因为这些自己的坚持在无所适从的时候导致的迷茫也好像没那么大的必要。

事情到了最后我发现并不是要认一个死理,我更在乎的是需要给自己一个交代。我认为正确的事情我有没有坚持,我认为错误的事情有没有改善,最终事情到底是什么结果可能也重要,但没有那么重要了。

事故发生的那会蒋老师还宽慰我,她说不要因为这件事太认真,因为咱们因为这件事多了一个教训就够了,不要真的逼自己从来不出事故,毕竟路上不是每一个人都遵纪守法的,酒驾严查这么久了每年依然有喝酒出车祸的呀,人人都知道开车的时候不要打电话玩手机,可你在路上超过那些龟速车和左摇右摆车的时候,不论车价格高低,里面的人是不是 99%的情况都在玩手机。也不要太担心什么保费上涨这些事,是涨是跌是明年的事情,更别提买了保险不就是希望保险在需要发挥作用的时候发挥作用吗,如果买了保险又希望不要出险,那最初不如压根就不要买保险了对不?

总而言之,遇到生活中压力的时候,不要独自纠结(毕竟症结不在自我,纠结了也没啥作用),不要硬抗压力,清晰的明白自己的需求,不要因为内耗而感觉迷茫。即使遇到了问题,也不要被动应付,关关难过关关过嘛。

想用一句话来总结下今年,思来想去找了一句去年网友的评论,我觉得放到今年也蛮好的“小成也好,无成也罢,万般滋味,皆是生活”。

祝大家 2026 依然开心,不仅接纳自己还能和自己交朋友,也能和心爱的人继续汲取生活的养分。

大大大大大美新疆

作者 Wannz
2025年5月15日 14:31

在获得了一段久违的自由后,我们就开始了一段说走就走的旅程。

书接上文,在上一篇“这道题答的,还行?”中和大家分享了一下最近的工作变动,而在工作变动之后,一个最直接的问题就是“有这么一大串的空闲时间应该拿来干什么”,变动之后情感上的失落是必然的,所以刚开始那段时间我在行为还是会有一些惯性,比如每天早上 7 点生物钟就把我叫醒了,白天那一长段的时间变得空闲以至于情绪上出现一些不适应的感觉(这个时候你说要立马去学习看书反而会觉得有点假),不过好在蒋老师和朋友们都宽慰了我不少。

前司的同事们也会时不时宽慰我几句“你是有道德的,也是一个好人,但尴尬的是遇到了一个辜负了你的公司浇灭了你的一腔热血,现在既然已经拿到钱了,就别再惦记这边的破事了,千万不要想不开。”

但事已至此,活人也不能被那啥憋死,于是我迫不及待的想找到一个短平快的方法转移我的注意力,并且尝试换个方向抬头继续往前看。当我在冥滩送快递把心态转变的差不多之后,又听到两个朋友也失业了的消息(理由也是出乎意料的一致,公司的投资方认为经营管理不及预期,为了快速上市想出了缩减员工规模的法子),于是我们在短暂而又激烈的讨论之后,就做出了这个决定,四人一队出发去新疆

之所以选择新疆的理由也很简单,在我们已知的旅游目的地中,好像只有新疆是你需要有一个大串时间安排才能够前往的旅游目的地,而且新疆历来都有“小欧洲”的称号,这里不仅没有语言与食物上的不适应,又能够让你领略到不同风格的美景。于是我们暂时安排了 10 天的计划,打算从成都前往新疆好好的耍一趟!

既然大家在短期内没有其他的安排与计划,那这里的 10 天其实也就设置的比较松散(结果玩了 12 天),不用再像以往一样担心年假和假期是不是好协调,不用担心如果节假日期间的机票涨幅有多凶,只需要让自己慢下来,静下来,做一个纯粹的游客就好了。

我们这几天的安排大概是这样的:

驾驶过程中的路线大概是这样的:

从导航的线路看得出来,这一路行程里几乎大半的时间都是在自驾,但由于新疆的地理风貌非常独特,各种风景都能尽收眼底,再加上大部分新疆高速和国道的驾乘体验都非常好(车少路宽),即使是拿到驾照不久的新手,也都有在路上试试的机会。此外值得一提的是新疆的海拔对大多数游客非常友好,最高的海拔只有在沿 G218 国道驾驶时需要翻越一座海拔 3000 米的高山,此外所有的海拔大都在 2000 米左右,不存在诸如前往西藏自驾游时需要适应海拔急剧变化的过程。

既然选择了自驾游,旅途中的燃油和相关服务费也是我们需要考虑的问题。我们从租车软件上选择了一辆 2024 款的比亚迪宋 Pro,后备箱刚好可以装入 4 个 20 升的行李箱和几个旅行书包,百公里平均 5 个油也显得这辆车的燃油性价比极高,考虑到 SUV 的底盘高度的通过性,我们这一路的驾乘体验还是比较合适的(当然租赁越野车可能更适合的是北疆的沙漠路线)。在这一整趟旅途中,除了轮胎被钉子扎破补胎的 20 块以外,我们的整备费用主要花在了洗车上,连续 10 天的驾驶和坐乘,完全不洗车即影响驾驶又影响乘坐。新疆之旅中的高速过路费+汽油费用加在一起,可能就 1000 出头,相比路上时不时出现的坦克 300,我估计至少省了一半的费用。

那下面就是这一路上的风景汇总了,所有照片都是手机直出,拍的不好还请理解~

在火车旅途中,我们一行 4 人前往餐车就餐,这种传统 K 字头火车中的餐车一般都是承包出去的,味道属于能果腹,但不好吃的,价格偏贵的样子,但好像从我记事以来餐车就一直是这样。

到达新疆之后,我们就前往了和田二街,一方面这里有许多地道饭馆,另一方面这里距离大巴扎也只有大约 10 分钟的路程。有一说一这里的饭馆和食品类型那叫一个琳琅满目,啥都有。但西北的菜品特点就是量大实在,还好我们有 4 个人,不然真的是没吃多少就吃撑了。

薄皮包子,拌面,炒面,烤肉,都是美滋滋。

赛里木湖一圈大概有约 100 公里,但东南西北四个方向的风景都不一样,能看到雪山,云杉,冰棱,乱石,风景非常出片。

我们还抽空去了一趟霍尔果斯口岸,去了一趟这里的经济合作特区但好像意义不大,没玩的没吃的,而且这里的免税购物城听说有很多假货。

在库尔德宁吃的椒麻鸡,味道超级好,还有在当地民宿发现的兰州百合。作为一个兰州人觉得挺神奇,这是我第一次看到兰州百合的幼苗(如果兰州百合不生长在兰州,那还叫兰州百合吗)。

夕阳无限好,只是近黄昏。

我记得那一天的风很大,雾也很大。

本来是想找 windowsXP 同款壁纸的,但是一路感觉比壁纸更美的风景一大把,于是也就忘了这一茬。

虽然是在新疆,但能看到的风景还包括了草原,风吹草低见牛羊的即视感。

在民宿附近吃的丸子汤和排骨,这个排骨是真的带劲,味道极好。

在那拉提的景色也让人心旷神怡,雪山,白云,草原,羊群。

堵车时在对向车道遇到的运输牛群的货车。

返程过程中,高德预估 G218 上的耗时大概有 4 个小时,但实际上由于这里正在修建新的那巴公路,整体的路面养护状况真的是一言难尽,一方面新的公路在头顶架空建设,导致有非常多的工程车和工程段落占用了原本的国道,此外由于我们旅行的过程中独库公路还没有开放,导致所有的车辆都在 G218 道路上行驶。

糟糕的路况加上见缝插针加塞插队的小车,糟糕的天气情况和可视距离,缺少维护与管制的交通情况,都导致这里的耗时远超过我们的预期。我们是在 4 日早上 8 点准时从那拉提/库尔德宁出发的,原定是计划在当天晚上 10 点左右到达吐鲁番的酒店,但因为这些问题,我们在下午 6 点才到达巩乃斯(巩乃斯,是蒙古语中“绿色谷地”的意思,位于伊犁河谷东端,就是下图中左侧的平原部分,我们在这里找了一家川菜馆及时休整,为后续的夜路做好准备)。

从那拉提东门到巩乃斯的这一段路途,大约 30 公里的路途我们开了居然快 10 个小时,人都快麻了。

如果继续冲向吐鲁番可能要在凌晨三四点才能到达。考虑到后续的休整以及依然有大段的驾驶路段,为了保证有充足的休息时间,大家可以及时调整状态,我们就立马修改目的地,前往和静县休息。

从巩乃斯前往和静县的路途中,会经过海拔3050米的艾肯达坂(也就是山口,垭口),这里的路况条件极差,一方面道路两侧的山上还有未消融的白雪覆盖,路面中则是坑坑洼洼的各种炮弹坑,我们驾驶的 SUV 虽然相对轿车有更好的通过性,但毕竟人生地不熟,看着旁边当地牌照本地人开的轿车飞来飞去,还有疯狂提速的卡车挂车,我们也只能按照安全的原则认真行驶,好歹路上蒋老师帮我盯着路况,一同的队友也给了充分的支持和信心,再加上全神贯注的驾驶,终于还是翻过了这一段艾肯达坂。

等我们到达和静县的酒店并完成入住时,已经是次日的凌晨 2 点了。不过好在由于新疆的面积确实太大了,我们认为感知新疆和内陆区域还是有一个“天气意义”上的时差,在这里等到晚上八九点时太阳才开始下山仿佛在新疆每个人每一天都会多获得 2 个小时的额外时间。所以即使是凌晨的 2 点,体感上也就是按照以往的凌晨 0 点准备休息。

和静县算是一个规模很大的县城了,也被称为新疆的心脏,如果继续从这里出发,还可以到达巴音布鲁克(就是飞驰人生里面的巴音布鲁克),去看看那里的草原,天鹅湖,开都河等等一票美丽的风景。但是连续一整天的激烈驾驶把我们一行四人也累的够呛。眼瞅着前几天的路途中大家都有些劳累了,好像再开下去也没法保持足够的旅游兴致,于是我们就打算老老实实返回乌鲁木齐。至于新疆那些我们还想去游览的城市,只有找下次的机会了。

返回新疆之后我们又去了天山天池景区,但相比前面在那拉提,库尔德宁,赛里木湖的景色,天山天池景区的风景不仅没有明显的优势,而且商业化气息过于浓重,并不能算作是外地游客有必要特地前往的景区。不过好在距离乌鲁木齐往返的时间距离都不是很远,所以这趟行程就也还好。

回到乌鲁木齐之后我们就决定在城区内随处逛逛,印象比较深刻的主要是有以下 2 个景点:

其一是新疆博物馆之旅,在这里不仅能看到伏羲女娲交尾图,五星出东方利中国锦,彩绘天王踏鬼木俑,还可以看到新疆历史上的宗教信仰变迁过程(比如伊斯兰教其实并非新疆的本土宗教,起初甚至属于一种少数宗教,也是在历史发展的过程中才融入称为了新疆本地有一定影响力的宗教之一),以及多年前且至今保存良好的馕(没错,就是馕)。但是我们游览期间楼兰古尸区域在维护没有开展,以至于我们没有机会参观游览,有一点可惜。

其二是刀郎那一句“停在八楼的二路汽车”,这首歌里面的这一句歌词一直有很多的解读,但直到我眼瞅着居然真的有这个“景点”,才明白歌词背后的意义。虽然我不是刀郎的歌迷,但是能够在这样的一个场景里梦幻联动,还是挺有意思。

“八楼”其实是乌鲁木齐昆仑宾馆的所在地,作为当时乌鲁木齐的地标性建筑,一直被大家称为八楼(因为他的主楼一共有八层,而且是当时乌鲁木齐的最高建筑,最好的建筑),“2路汽车”则是当时贯穿乌鲁木齐市南北最主要的一条公交线路,到达所有地标目的地都可以搭乘 2 路汽车(有一点像是我印象中里兰州的 50 路)。

大概十来天的新疆之旅就是这样了,总得来说这一趟旅行是真的很享受,不仅一路上的风景非常舒服,令人眼花缭乱,另一方面来说有这样一个难得的时间享受在其中,充分领略祖国的大好河山,也是一件非常纯粹的事情。

但这一趟旅行我印象最深的还是蒋老师和我说的一段话,她大概是这样说的(原文很朴实,如果你觉得油腻可能是我做了一些画蛇添足的文学性改写):

“当你来到新疆,站在大草原上之后,你会发现自己忽然非常渺小。这种渺小会让你觉得那些原本规训了你让你习以为常或沉溺其中的问题都不再那么重要了。你可以听到风的声音,闻到雾的味道,面前是一望无际连接到雪山的草原山丘,背后是暧昧的发红但又可能说变就变的老天爷的脸色。那至少在这一刻,你可以不用那么焦虑,不用想那么多,只是待在当下找到身体里血液和呼吸流通活着的感觉,做自己就好”。

我觉得蒋老师还是很厉害的,有时候像诗人一样,有点牛。

从 AI 编年史到继续发呆

作者 Wannz
2025年3月23日 16:35

这是一篇来自近期工作发呆时的思考(说做是总结和记录可能更为恰当)。

从2024年的中下旬开始,公司就一直和我们铺垫说有一个客户在项目交付中出现了一些问题,由于项目合同的金额较大,客户在内部沟通的过程中要求我们将一部分项目的回款使用线下交付的方式进行验收,说白了就是有一部分同事需要到客户现场去驻场。于是我们就在年后冲向北京,这篇文章也是我在工作业余时的胡思乱想。

熟悉我的朋友应该都知道,我在工作中时不时要参与到一些诸如客户支持,定价沟通,产品价值talking 的环节中,可能是这两年大家都把 AI 作为了“年度话题”的重要性,所以总会有一些客户想要进一步了解“产品如何在实际的业务流中快速集成 AI 的能力”,市面上也有各种各样吹嘘“自己的产品又一次集成了 AI”的 PR 文章,但本质上其实大都是在云市场集成 AI 之后快速实现了一个 chatbot,好像效果并没有那么好。

当然也有一些客户会来问一些在不同视角的问题,我听过的问题印象比较深的就是“产品集成了 AI 能力我是认可的,但是这个产品中我看不到 Deepseek 的露出,你们怎么处理”,“在产品中集成 LLM 其实各家都大差不差,但是差异性的效果我暂时还没有看到”,此外在一些类似的产品中我发现 C2C(Copy to china) 的思路目前可能还是奏效的,去 ProductHunt 或者类似的网站看看国外的“同行们”又搞出来了哪些 AI 相关的应用,然后看看哪一个最适合集成到自己的项目中,砍掉一些复杂功能再做一些本地化,好像给自己的产品也就搭上了 AI 这趟快车。

有一些产品会说到自己在业务中使用 MCP(Model Context Protocol)和 RAG(Retrieval-Augmented Generation)来提供更加全面的大模型能力支持,从逻辑上来说在产品代码中能够真的提升效率和准确度,基于一些比如 Dify 或者 FastGPT 的产品做二次开发好像也能做到进一步的实践与尝试(没错,我们的产品也提供了这样的能力),但从最终愿意买单并且用于真实企业内部业务流程的状态来看,我觉得大家更多是想摸着石头过河再观望看看有哪些商业化的思路。

昨天和同事聊天的时候说到不同行业中的门槛其实还比较高,可能互联网行业的从业者大都掌握了无痛访问 Google 或者 Github 等网站的方式,但其实还有非常多的老百姓不太分得清其中的区别(事实上互联网从业者也不见得都掌握了这个能力),对于老百姓来说耳熟能详的张一鸣和王兴兴是那种“在某一个行业中实现了成功的例子”,但是对他们到底在做什么其实并不清楚,其实说到 AI,说到人工智能,这应该是一个伴随计算机有 N 多年历史的故事了。

但是 AI 到底是咋来的?好像前些年我们对 AI 的理解和认知还停留在 TensorFlow 和 Pytorch 这样的算法中,怎么一眨眼 AI 就已经飞入寻常百姓家了?

既然聊到了这里,我就来试试讲讲 AI 发展的一系列关键人物(万一说错,还请拍砖)

图灵,计算机能否像人一样思考?

1940 年,二战如火如荼,德国的“恩尼格玛(Enigma)”密码机几乎让所有盟军的情报系统陷入瘫痪。英军情报部门召集了一群数学家,他们的任务是——破解 Enigma,让德国的情报不再是个谜。

这群数学家中,有一个瘦高、害羞但聪明绝顶的年轻人,他叫艾伦·图灵。

他不是普通的数学家,他构想了一种“通用计算机”——一种可以执行任何计算任务的机器,并用它来破解 Enigma。他发明了“炸弹机(Bombe)”,最终成功解码了德军密码,让二战提前结束了两年。

然而,他并不满足于此。他问了一个更大的问题:

“如果机器能够进行计算,是否意味着它也能思考?”

他提出了著名的“图灵测试”——如果一个人无法区分是在与人还是与机器对话,那么机器就具备了“智能”。这个想法为现代人工智能奠定了基础。

大多数人最快捷大概了解图灵的方式就是那一部由本尼迪克特·康伯巴奇主演的“模仿游戏”,在二战期间图灵在英国政府的雇佣下破解了德军的“恩尼格码”密码机,由此也奠定了现代计算机科学的基础。在他 16 岁的时候就开始阅读爱因斯坦的相关著作,在他 19 岁的时候就考入了剑桥大学开始攻读数学本科,并且在22 岁时候以优异的成绩毕业。

虽然图灵是一名数学家,在学习数理逻辑学(就是我们学的那个“与”,“非”,“或”等等的学科)的时候又开始对逻辑学,哲学进行了更加深入的研究。但虽然图灵奠定了人工智能的哲学基础,也提出了计算理论与 AI 的测试标准,但由于同性恋的原因受到迫害,在 41 岁的时候英年早逝。

冯诺依曼,计算机如何高效存储和计算?

如果说图灵是计算机科学的哲学家,那么冯·诺依曼(John von Neumann)就是计算机的工程师。

在 1945 年,他提出了一种全新的计算机架构:把数据和程序存储在同一个内存里,让计算机可以自动执行指令。这就是后来所有计算机都遵循的“冯·诺依曼架构”,它让计算机变得真正实用。

除了计算机,他还发明了博弈论,并且是最早研究人工智能如何决策的人之一。

我相信每一个计算机相关专业的同学应该都听过冯诺依曼,比如在计算机原理的课程上肯定会学到他提出的冯诺依曼架构。此外他也提出了能让程序指令和数据能够存储在同一个存储器中的存储程序概念,从而让计算机可以自动执行程序。

值得一提的是冯·诺伊曼从小就以过人的智力与记忆力而闻名。他在一生中发表了大约150篇论文,其中有60篇纯数学论文,20篇物理学以及60篇应用数学论文。他最后的作品是一个在医院未完成的手稿,后来以书名《计算机与人脑》(The Computer and the Brain)发布,表现了他生命最后时光的兴趣方向(但其实冯诺依曼不仅在计算机方向有建树,他也是博弈论之父)。

罗森布拉特,能否让计算机自己学习?

1958 年,弗兰克·罗森布拉特提出了一个让整个 AI 领域兴奋的想法——“感知机(Perceptron)”,它是一种最简单的神经网络,可以通过调整权重来学习模式,比如识别简单的形状。“创造具有人类特质的机器,一直是科幻小说里一个令人着迷的领域。但我们即将在现实中见证这种机器的诞生,这种机器不依赖人类的训练和控制,就能感知、识别和辨认出周边环境。”

然而,1969 年,闵斯基(Marvin Minsky)和派普特(Seymour Papert) 在《感知机(Perceptrons)》一书中证明,感知机无法解决像“异或”这样的基本问题,这让整个 AI 研究陷入了“AI 冬天”,神经网络被主流科学界抛弃。这本书抨击了罗森布拉特的工作,并本质上终结了感知机的命运。

罗森布拉特没能渡过AI的寒冬。1971年,他在43岁生日那天,在切萨皮克湾(Chesapeake Bay)乘单桅帆船出海时溺水身亡。

理论上来说,感知机其实是第一个尝试让机器“学习”的模型,但它的失败让神经网络沉寂了 20 年,直到 x辛顿重新挖掘它。

闵斯基与佩帕特,感知机的局限性是什么?

1956 年,达特茅斯会议 上,一群科学家聚在一起,试图定义“人工智能” 这个领域。其中,闵斯基作为 MIT 人工智能实验室的创建者,是符号主义 AI 的坚定支持者。

他的梦想很宏大:“AI 应该像人一样思考,我们只要给它足够的逻辑规则,它就能成为真正的智能。” 他的研究主要基于符号逻辑,比如他开发了一种叫做 Lisp 机器 的计算机,专门用来运行 AI 代码。

与此同时,佩珀特则更加关注机器学习和儿童教育,他认为计算机应该像孩子一样学习,而不是依赖固有规则。他发明了一种编程语言——Logo,可以让孩子通过简单的指令控制“小乌龟”在屏幕上画图形。他们二位的 AI 研究,让 AI 在 1960 年代成为了学术界的明星,政府和企业纷纷投资,AI 似乎要迎来一个黄金时代!

但好景不长,感知机(Perceptron) 的失败让闵斯基和佩珀特觉得,神经网络完全没戏。他们在 1969 年合著了一本书——《Perceptrons》,直接指出了感知机的致命缺陷“感知机无法解决“异或(XOR)”问题——也就是说,它没办法学会“如果 A 和 B 相同,输出 0,否则输出 1” 这样的简单逻辑。”

他们的批评毁灭性地打击了神经网络研究,导致 1970 年代 AI 研究资金骤减,进入了第一次“AI 冬天”。

虽然闵斯基和佩珀特让神经网络陷入低谷,但他们的研究也推动了 AI 其他方向的发展。

闵斯基继续研究“心智架构”,提出了“框架理论”(Frame Theory)——AI 应该拥有类似人类的知识结构,而不是单纯的数据处理器。佩珀特专注于教育领域,创造了建构主义学习理论,他的 Logo 语言影响了后来的 Scratch 和 Python 在教育领域的应用。

直到 1980 年代,辛顿通过反向传播算法解决了感知机的问题,才让神经网络重新崛起。但讽刺的是,闵斯基并不认同深度学习,他仍然认为符号 AI 才是未来。

费根鲍姆,AI 能否模仿人类专家?

在 1960-1970 年代,人工智能的主流研究方向是通用智能(General AI),也就是让机器能像人一样思考。但费根鲍姆另辟蹊径,他提出了一个完全不同的想法:

“我们不需要让 AI 变得像人一样聪明,我们只需要让 AI 变得像‘某个领域的专家’一样聪明。”

他认为,与其让 AI 学会所有事情,不如让它深耕某一个领域,积累大量的专业知识,成为一个真正的“专家”。这就是“专家系统(Expert System)”的概念——基于规则、逻辑推理和专业知识,让 AI 在特定领域内表现出专家级的能力。

费根鲍姆的第一个专家系统项目是1965 年的DENDRAL,它是一个帮助化学家分析分子结构的 AI。紧接着在1970 年又推出了MYCIN——一个医疗诊断专家系统。虽然由于当时的法律和伦理问题使得医生不敢完全相信机器的诊断,这个产品也没真的用在医院中,但它的成功证明了 AI 可以在专业领域中成为真正的专家。


珀尔,AI 如何进行不确定性推理?

在 20 世纪 80 年代,人工智能主要依赖概率统计和模式识别,但它无法理解因果关系。朱迪亚·珀尔认为,真正的智能必须知道“为什么”——比如,吸烟和肺癌有关,但到底是因果关系,还是仅仅相关?

他提出了贝叶斯网络,用数学方式描述变量之间的因果联系,让 AI 具备更强的推理能力。后来,他又发展出因果推理和反事实思维,让 AI 不仅能预测,还能回答“如果情况不同,结果会怎样?”。这些理论如今影响着数据科学、医疗 AI、经济学,甚至推动下一代更智能的 AI 发展。

珀尔的因果推理思想,彻底改变了 AI 的研究方向。过去,AI 主要依赖深度学习,但神经网络的一个问题是它们只会发现模式,而不会理解因果。

比如传统 AI 可能发现:夏天卖冰淇淋的同时,游泳馆的溺水率也会上升。但因果 AI 知道:冰淇淋不会导致溺水,真正的原因是夏天气温升高。他的著作《为什么(The Book of Why)》深入探讨了因果推理的重要性,这为现代 AI 的解释能力奠定了基础。

杰弗里辛顿,如何训练深度神经网络?

1970 年代,神经网络研究遭遇寒冬。当时的主流 AI 研究者(如闵斯基和佩珀特)认为神经网络太简单,无法解决复杂问题。许多科学家纷纷放弃,但辛顿偏偏选择了这条“错误的道路”。

辛顿出生于英国,外祖父是著名数学家 George Boole(布尔代数的创始人),他从小就喜欢挑战权威。在攻读博士期间,他研究反向传播算法(Backpropagation),一种可以让神经网络自动调整权重的方法。尽管这个算法早已在 1970 年被提出,但几乎没人相信它真的能让 AI 学习。Hinton 和他的团队坚持优化反向传播,并在 1986 年成功证明它可以让多层神经网络高效学习复杂任务。

90 年代,辛顿继续探索更深层的神经网络,并提出受限玻尔兹曼机(RBM) 和 深度信念网络(DBN),成为“深度学习”(Deep Learning)概念的奠基人之一。到了 2012 年,他的学生 Alex Krizhevsky 使用卷积神经网络(CNN) 赢得 ImageNet 竞赛,标志着深度学习时代的正式到来。

后来,辛顿还提出了 Transformer 的早期雏形——胶囊网络(Capsule Network),并成为 Google Brain 的重要研究员,推动 AI 革命。他的坚持让神经网络从 20 世纪的冷门理论,变成了今天席卷全球的 AI 基石。

1980 年代,辛顿和他的团队证明了一个重要理论——“反向传播(Backpropagation)”,可以让神经网络通过调整权重进行学习。但当时的计算机性能不够强大,神经网络仍然没能流行起来。

时间来到 2012 年,Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 训练了一种深度卷积神经网络(AlexNet),在 ImageNet 竞赛上击败了所有传统算法。这标志着深度学习的崛起,AI 从此进入了一个全新的时代!

杨立昆,计算机如何识别图像?

在 20 世纪 80 年代,计算机视觉仍然是个难题。杨立昆认为,人工智能不应依赖手工设计的规则,而应该“像人一样”通过学习数据自动提取特征。他结合反向传播算法和神经网络,发明了卷积神经网络(CNN),让计算机能自动识别图像中的模式。

90 年代,他的 CNN 被用于手写数字识别,并成为美国银行支票识别系统的一部分。但深度学习当时还不够流行,他的研究一度被冷落。直到 2010 年后,计算能力的提升让 CNN 迎来爆发,成为计算机视觉的核心技术,被广泛应用于人脸识别、自动驾驶和医疗影像分析。

如今,杨立昆继续推动 AI 向自监督学习发展,试图让 AI 更接近人类的大脑学习方式,而不仅仅依赖海量数据进行训练。

杨立昆的原来中文译名为:扬·勒丘恩,2017年他在中国的演讲提供了正式的中文姓名。他法文的姓是(Le Cun),到美国之后,很多人都误认为Le是中间名,所以他在20世纪八九十年代把自己的姓的拼法改成了LeCun。

本希奥,AI需要遵循伦理吗?

本希奥与辛顿和杨立昆并称为“深度学习三巨头”。他是神经网络研究的先驱之一,推动了深度学习的数学基础,并对无监督学习、序列建模、注意力机制(Transformer 的前身)等领域作出了重大贡献。

Bengio 1964 年出生于法国的一个知识分子家庭,后来随家人移民到加拿大。他在蒙特利尔大学攻读计算机科学博士学位,师从 AI 研究者 René D. Mori,并开始专注于神经网络的学习方法。当时,神经网络在学术界并不被看好,但本希奥坚信它们能够超越传统的统计机器学习方法。

在 2000 年代,本希奥率先研究如何让神经网络自动学习数据的抽象特征,并提出了逐层训练(layer-wise pretraining)的方法,使得更深层的网络能够高效训练。这为后来的卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)奠定了数学基础。他的研究极大地推动了深度学习的复兴,影响了 ImageNet 竞赛的突破(2012),并为后来的 Transformer 架构铺平了道路。

2014 年,本希奥的团队提出了注意力机制(Attention Mechanism),这是一种让神经网络自动关注最重要信息的技术。这项技术很快被 Google 研究员 Vaswani 等人发展为 Transformer 架构,并成为GPT-4、BERT、Claude 以及几乎所有现代 LLM 的基础。

可以说,本希奥间接塑造了现代大模型,他的研究影响了 AI 在自然语言处理、计算机视觉等领域的所有突破性进展。

与辛顿和杨立昆不同,本希奥在 AI 伦理和社会责任方面表现得更加谨慎。当 ChatGPT 这样的 LLM 开始爆发时,他曾公开警告AI 可能会对社会产生巨大影响,呼吁制定更严格的 AI 监管和伦理框架。

2018 年,他与辛顿、杨立昆共同获得了图灵奖(计算机领域的最高荣誉),正式确立了他在 AI 领域的历史地位。

尽管他是深度学习最重要的奠基人之一,但他并没有像 OpenAI 或 DeepMind 那样主导商业化 AI 公司的发展。他的研究主要在学术界,而他的许多学生(如 Transformer 论文作者 Vaswani)却推动了 AI 工业化的浪潮。

瓦普尼克,如何找到最优分类方式?

在 20 世纪 60 年代的苏联,数学家瓦普尼克和他的导师 Alexey Chervonenkis 共同研究如何让机器像人一样学习。他们意识到,AI 不能只死记硬背训练数据,而应该学会“泛化”——即用有限的经验推断新的知识。这促使他们提出统计学习理论(Statistical Learning Theory, SLT),并发明了支持向量机(SVM)。

SVM 的核心思想是找到数据之间的最优分界线,使得新数据也能被正确分类。这个方法在 90 年代被西方计算机科学界发现,并迅速成为机器学习的主流算法之一,在文字识别、生物信息学、金融分析等领域大放异彩。

尽管 SVM 一度是机器学习的黄金标准,但瓦普尼克对深度学习持保留态度,认为它依赖海量数据而缺乏理论上的优雅。他的理论为现代 AI 奠定了数学基础,使机器学习不再是经验主义,而成为一门严谨的科学。

瓦普尼克是一位纯数学派的科学家,支持向量机(SVM)在 1990s 成为了机器学习领域的标准方法。在深度学习出现之前,SVM 在很多任务上都被认为是最强的学习算法之一。

霍普菲尔德,神经网络如何进行联想记忆?

在 20 世纪 80 年代的人工智能研究领域,神经网络几乎被主流学术界遗忘。许多研究者转向了符号主义 AI(Symbolic AI)或专家系统(Expert Systems),但霍普菲尔德这个本职是物理学家的科学家却意外地为神经网络带来了一次重要的复兴。

霍普菲尔德早年是一位研究凝聚态物理的学者,他的兴趣集中在复杂系统如何自组织。在 1982 年,他提出了一种全新的能量模型,即霍普菲尔德神经网络,这是一种受物理学自洽场理论启发的神经网络模型。他证明了这个网络可以用来进行联想记忆(Associative Memory),即只需要输入部分信息,网络就能恢复出完整的模式。这种方法不同于传统的符号 AI,而是模拟了大脑神经元的工作方式。

霍普菲尔德神经网络的提出激发了 AI 研究者对神经网络的兴趣,为 1980 年代后期的神经网络复兴铺平了道路。辛顿和杨立昆等后来的 AI 研究者也深受他的影响。

尽管霍普菲尔德主要贡献在物理学领域,他的跨界工作却成为神经网络历史上的关键节点,让 AI 研究重新回到了仿生学的道路上。

霍普菲尔德神经网络在数学上证明了这个网络一定能够收敛,从而对基于神经网络的人工智能产生了奠基性的影响,开启了连接主义深度学习的大门。

施密德胡伯,如何让神经网络记住长期信息?

施密德胡伯是深度学习领域最重要的奠基者之一,他的研究直接影响了现代 AI,尤其是在自然语言处理和序列数据建模中的应用。他最著名的贡献之一就是LSTM(长短时记忆网络),这项技术后来成为谷歌、苹果、OpenAI 以及众多企业训练神经网络的核心方法。

施密德胡伯生于 1963 年,从小就展现出极高的数学天赋。他在瑞士学习计算机科学和人工智能,很早就对人工智能的终极目标产生了浓厚兴趣——创造一个能够自主学习、不断进化的人工智能。

在 20 世纪 90 年代,神经网络在处理长序列数据(如文本、语音和时间序列数据)时遇到了“梯度消失”问题:传统的循环神经网络(RNN)无法记住过长时间跨度的信息。

1997 年,施密德胡伯和他的学生 Sepp Hochreiter 共同发明了长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM),这种架构通过引入“门控机制”来有效存储和传递信息,解决了梯度消失的问题。这项发明在当时并没有被广泛认可,但在 2010 年代,随着计算能力的提升和大规模数据训练的普及,LSTM 迅速成为语音识别、机器翻译、文本生成等领域的主流技术。

施密德胡伯的野心远远不止于 LSTM,他一直强调创造真正的通用人工智能(AGI)。他认为 AI 研究应该专注于元学习(meta-learning),即让 AI 学会如何自主学习,并不断优化自身。

他提出了“人工科学家”(Artificial Scientist)这一概念,认为 AI 未来应该能够自主提出假设、设计实验,并发现新的知识,就像真正的科学家一样。

尽管施密德胡伯的贡献不可否认,他的知名度远远低于辛顿、杨立昆和本希奥,部分原因是 LSTM 的商业应用直到 2010 年代才开始爆发。此外,他曾多次公开表达对 DeepMind 和 OpenAI 的不满,认为这些机构“没有给予他的研究足够的认可”。

尽管如此,施密德胡伯仍然是现代 AI 领域不可忽视的奠基者。今天的 GPT-4、Suno 音乐 AI、DeepMind 的 AlphaFold 等许多应用都间接或直接受益于他的研究,他的 LSTM 仍然在许多 AI 系统中发挥作用。

在 AI 发展的历史中,施密德胡伯是一个极具远见的人,他不仅改变了深度学习的技术基础,也为未来的 AGI 研究提供了重要的方向。

古德费洛,AI 能否创造新内容?

古德费洛 1985 年出生于美国怀俄明州,他从小展现出非凡的数学和编程才能。大学时期,他就读于斯坦福大学,主修计算机科学。随后,他进入加拿大蒙特利尔大学,师从深度学习三巨头之一的本希奥,正式踏入神经网络研究领域。

在本希奥的实验室里,他接触到了深度学习和生成模型,并开始探索如何让 AI 生成逼真的图像。这一探索最终促成了GAN(生成对抗网络)的诞生。

2014 年,古德费洛在博士研究期间的一次讨论中,和同事争论如何让神经网络自主生成更真实的图像。当时的 AI 生成模型(如变分自编码器 VAE)仍然很难生成高清且自然的图片。

突然,他灵光一闪,想出了一个革命性的概念:让两个神经网络互相竞争!他的想法是:一个 AI(生成器,Generator) 负责生成假图像。另一个 AI(判别器,Discriminator) 负责判断这些图像是真实的还是伪造的。二者不断博弈,最终生成器能骗过判别器,生成高度逼真的图像!

这种“对抗学习”的方式,突破了传统 AI 生成方法的局限,被命名为 GAN(Generative Adversarial Network)。

GAN 让 AI 从“分析数据”变成了“创造数据”,彻底改变了 AI 在艺术、设计、游戏、影视等行业的应用方式。可以说,他的研究让 AI 从理解世界进化到了创造世界,并成为 AI 生成内容(AIGC)浪潮的奠基者之一。

古德费洛不仅是GAN 之父,也是AI 伦理的重要倡导者,他的贡献将长期影响 AI 发展方向。

达里奥,AI 能否像人类一样写作和推理?

达里奥是 AI 研究领域的重要人物之一,曾在 OpenAI 领导多个关键项目,后创办 Anthropic,专注于 AI 安全与“AI 对齐”研究。他的工作推动了 AI 模型能力的飞跃,同时也让 AI 伦理问题进入公众视野。

达里奥最初是一名神经科学家,研究大脑与神经网络的相似性。他后来转向机器学习,加入 OpenAI,成为 AI 研究的核心人物之一。他在 OpenAI 期间的关键贡献包括:GPT-2 与 GPT-3 研究负责人:推动了现代大语言模型(LLM)的发展。AI 对齐研究的先驱:他提出 AI 需要“对齐人类价值观”,否则可能失控。

2021 年,达里奥离开 OpenAI,与几位前同事共同创立 Anthropic,专注于 AI 安全和“可控 AI”研究。Anthropic 的核心产品 Claude 系列(类似 ChatGPT)强调安全性,避免 AI 生成危险内容。他的研究强调:“AI 必须对人类有益,否则超级智能可能带来无法预测的后果。”

Anthropic 目前是 OpenAI 的主要竞争对手之一,并获得了 Google 近 30 亿美元的投资。

当然,说到达里奥我们其实也需要提到 Tom B Brown 和 Alec Radford,他们一行三个人的研究共同塑造了现代 AI 发展路径。但我想他们从 OpenA I跳槽到 Anthropic 也许还是遇到了那个难以抉择的问题“是追求更强大的 AI,还是追求更安全的 AI”?

算是本文的尾巴

写到这里其实我有点累了,事实上人工智能发展过程中总不是一帆风顺的,有兴趣的朋友可以看看维基百科上的“人工智能史”,我相信一定会觉得收获满满,在这些厉害的科学家中也会存在各种奇怪的冲突(也正常,大家毕竟都是人嘛)。

但如果我们回到 2025 年的当下,会发现 AI 的发展已经度过了“通用智能”的探索阶段,下一步可能还是要对准通用人工智能的方向进行进一步的细化和延伸。由于各类基于 Claude 3.7 的产品我们已经基本跳过了“AI 行不行”的疑惑,但到底“如何让他更安全,更有效”还是一个短期内我们看不到答案的问题。

前一段时间木遥的解读“vibe coding”在朋友圈和各种渠道刷屏,文章中那句“一方面它犹如神助,让你有一种第一次挥舞魔杖的幻觉。另一方面它写了新的忘了旧的,不断重构又原地打转,好像永远在解决问题但永远创造出更多新的问题,并且面对 bug 采取一种振振有词地姿态对你 gaslighting。你面对着层出不穷的工具甚至不知道自己该认真考虑哪个,心知肚明可能下个月就又有了新的「最佳实践」,养成任何肌肉记忆都是一种浪费,而所谓新的最佳实践只不过是用更快的速度产出更隐蔽的 bug 而已。”可能也是许多正在与 AI 结对编程朋友的真实感觉。

但我想,AI 带来的改变确实日新月异,我能看到身边的朋友能够逐渐完成“不相信 AI → 怀疑 AI → 全部用 AI → 不敢信任 AI → 再一次信任 AI”的无限循环之中。我在一些业余时间也尝试练手用 AI 帮我写了几个产品,相比原先的产品设计与研发过程中,会发现现在的 AI 可能每一次都会比前一段时间的使用更加流畅一些,但依然无法完全避免上下文遇到限制导致记忆力幻觉或者相关的问题,这种感觉好像就像是一种慢性毒药,一方面更爽了,另一方面又不是那么爽。在产品设计过程中各种刷屏的什么“用 AI 搞定原型图,搞定高保真效果图”的论据其实也能变相让我们感知到 AI 在具体业务中的应用其实还处在比较早期的阶段。

一方面我受益于使用 AI 能够极大程度加快我把脑海中的某些想法付诸于实践的过程,但另一方面好像也能明显感知到过拟合带来的某种不适感,在开启新项目的时候确实能够通过 AI 极大程度加快效率,但是否会因为过度信任 AI 而导致代码中潜藏了许多暂时没有精力与时间发现的 bug,又变成代码中一个潜藏的问题真的很难一两句话讲清楚。

如果对比我前端时间那篇《AI 取代人工进展走到哪一步了?》,当下的我结论还是那句“保持对前沿技术学习与了解,让自己不要落伍的概念是没问题的,用 AI 来输出一下自己无处安放的创造力或者做一些创新与变化的真实落地是很好的”,但 AI 改变世界的进度条到哪一步了?

我觉得还得再看看。

又是一年

作者 Wannz
2025年2月18日 17:20

生日是属于自己的新年,许愿时闭眼的瞬间,过去与未来在黑暗中重叠。

今年的年度总结总是拖拖拉拉一直没有写出来,感觉在过去的 2024 年里面整个人的节奏在“快/慢”之间频繁的交替,大部分时候都在忙忙碌碌响应和支持各种工作与生活中的事情,好不容易放松下来就只想一个人静静,哪怕是发呆放空,也会觉得能让自己坐着慢慢回血(游戏里都是这样的吧,只要暂时停止被攻击的状态,就能缓慢的回复血量)。

原本找了个时间,打算对比 2023 年的总结看看有哪些改善与进步,但很遗憾的发现可能“在常态中一点点进步可能才是人生的常态”,在过去的一年里似乎没有什么“宏大的叙述”与“翻天覆地”的改善,好像日子还是一步步缓慢的进展,印象里有很多开心的瞬间,但也不免有些许灰暗的时刻。

但也无妨,一步步来就好了,按照惯例先来看看去年发生了哪些事情。

「物理意义上/精神意义上的家」

在完成买房和开始装修后,直到去年 4 月,我和蒋老师的新房终于完成了装修和空置散味。于是我们一家四口就心满意足的搬了进去。看到从平面图和效果图里走出来几乎达到 99% 实现状态的新家还是会觉得很不可思议。

相比刚拿到房产证时心态上没有什么波澜的彼时的我来对比,此时此刻能够坐在自己选择的沙发上看着自己选择的各种家具和电器,并且住在自己的房子里时,心态上不可避免的会有“原来这就是属于自己的家”,“这个家可真好啊”的想法出现。平日里这个房子的任何美好印象都会让我俩觉得“有家真好”,不论是看到第一缕朝阳从百叶缝隙射入卧室,看到落日从枝叶中穿过散落在窗帘上的斑点,还是在阳台摘个柠檬后继续吃烤肉,生活里的幸福感好像在无数个瞬间都能被轻而易举的感知到。

虽然在 23 年的时候我就持证山岗开始了自己的婚后经历,但实际上去年 6 月我们才回到兰州,在端午节的兰州办了一场婚礼(严格一点说,应该属于去除了大部分繁缛流程的答谢宴),爸妈总是觉得领证了但不办一场酒席很难说的过去,但我和蒋老师又不希望办理那种“流程化的,高度重复与一致的,没有新意的”就像是出了份子钱吃一顿饭的婚礼。

在无数次沟通后,大家说服了彼此,于是我和蒋老师自己策划自己当主持人举办的婚礼就放在了计划之中。自己办理自己的婚礼,而且完全不要任何的策划与主持人听起来又难又简单的,我们四个人需要临时分工确认好每一个人扮演的角色,随后和场地方沟通自己心中想实现的婚礼现场,自己采买置办对应的喜烟喜糖流程中抽奖发放的奖品,确认当天自己和双方父母的服饰流程等等,都是各种细小的琐事,但确实生怕忙中出错还是花了很大的精力。

还是要感谢我和蒋老师,感谢双方的父母,感谢小蒋的家人从四川大老远来到成都,感谢来自天南海北来帮忙捧场的朋友同学和人生中的挚友,我俩的婚礼算是顺顺利利的完成了。其实最初计划举办婚礼的时候,我一直疑惑我们这一场普普通通的婚礼是否值得大家在端午节的时候,放下原本的安排专门前来,但我想到如果是这些朋友们的婚礼,我一定会毫不犹疑的前往,所以就不再纠结了。

写这篇总结的时候我翻出来了自己写的发言稿,这句话我觉得还是挺对的“今天开始,我们的人生到了新的阶段,也许人生路上起起伏伏,未来的我们还需要面对不同的困难和挫折,希望我们彼此扶持,上坡的时候充满动力的推彼此一把,下坡的时候用全部的动力撑着对方不让对方坠落,一起携手对付生活中的各种问题。祝我们新婚快乐,我们不仅是夫妻,也是彼此最好的好朋友。希望我们能够站在一起面对问题和挑战,能够一同相拥共享快乐的果实,能够一直携手畅游人间,探索这个世界的无限精彩。希望我们不仅这辈子,下辈子以及下下辈子,都永远是夫妻。”

「工作上无规律的变化/一成不变」

在举办婚礼的前后,工作中也发生了许多“一成不变”的变化。先解释一下,并没有离职或者换工作,还是在原本的公司里努力搬砖, 尝试在产品行业里做出一些不一样的尝试和贡献。公司的规模今年还是保存在不到 100 个人左右的样子,做的事情也会时不时需要从产品设计的挑战中抽离出来去服务一下各种各样的“客户爸爸”,有时候真的挺无语的(希望 2025 年事业上能够有转机,做一些有意义有挑战而且是正向循环的事情)。

可能是市场大环境不好,可能是行业所限制,可能是小公司无法脱离的赚钱魔咒。坦白说这一年在工作中让我 emo 的次数挺多的,但工作就是受人之托忠人之事啦,今年在工作中也算是缓慢的螺旋上升,自己的产出才是证明自己能力的唯一试金石。这几年我越发发现公司规模的背书越来越重要,每当这个时候我就会有点不甘心,但可能人生的常态就是要说服自己适应平常?谁知道呢。

其实讲道理,在这里证明自己的工作成绩应该放一些新做的产品和说明的,但是产品行业这几年好像确实不好做了,需要你的时候说你是公司里最不可或缺的存在,但等开始拆分贡献的时候有要你来证明自己的产出能够如何影响销售业绩,有时候想起来都挺荒谬的。所以我就放了两个和团队小伙伴聊天的截图,反正就还是努力做个好人,别去伤害别人。

但坦白来说今年在产品设计上的新尝试也挺多的,使用 AI 做了很多奇怪的东西(甚至自己一个人就用 40 块搞了一个网站出来),做了很多面向电视大屏,手机和各种移动设备的产品出来,但这些东西终归是属于小打小闹,我也不好意思平常写在博客和大家分享,等我觉得搞的差不多或者真的挺有意思再和大家分享吧。

说到 AI 不可避免还是要聊聊 AI 对产业的冲突,其实之前我也在博客里写过一些对 AI 的分析,截止目前我依然觉得“AI 工具还是适合那些有一定经验的开发者,不管是快速搭出原型,还是学习一个新的技术和工具。以后 AI 肯定会更智能更聪明,但做出一款好的产品还是要靠设计者的同理心与感知世界的能力。也别想的用 AI 来彻底降本增效了,AI 应该用来加速试错和优化迭代,而不是直接取代已有的软件设计与开发方式”。

大家都在研究怎么用 AI 打造一些趁手的工具,但有时间的话也可以抬头想想一些“飘在风中的问题”,比如“我们这种碳基大模型的下一步发展方向在何处?”,“产品设计师应该专注于创造工具,还是尝试和工具互相影响?”……

「天命可违/天命难违」

每年的总结里我其实都会聊聊有哪些一直在做的尝试,今年我觉得自己做的比较好,并且有进步的方向则是“尝试和自己的焦虑一起相处”,虽然没有特别大的进展,但是我觉得还是有一点点的细小收获。

俗语里总说“五十而知天命”,大概就是要论证人们在某一个年龄忽然明白了理想实现之艰难,故而做事情不再追求结果,在五十岁之前,会全力以赴希望有所成就,而在五十岁之后,虽然仍是“发愤忘食”、“乐以忘忧”,但对个人荣辱已经淡然。

这几年互联网(甚至很多行业)都在疯传 35 危机,说随着不断毕业的年轻血液进入之后,企业方会更愿意用年轻的,能熬夜加班的,能抗住更大压力的,有更强目标感的年轻伙伴来替代那些到了一定年纪的,有房贷车贷的,需要一人养家的中年砥柱。于是很多人不免发现身边的工作氛围和环境变得越来越差,前些年是虽然奸臣当道,但大抵踏实做事还是能看到回报,现在则是大家都是等待收割的稻草,哪怕你身强力壮,但都是过着一样望到头的日子。

人的生老病死一直都是无法影响的客观规律,这也是很多获得一定财富的人都愿意投入更多的资源和精力去探索延缓衰老和死去的问题。今年回家过年的时候忽然发现“爸妈在一瞬间真的老了”,眼神没有之前好了,开始时不时出现健忘的问题了,人们好像都说人的年级越来越大之后,就会显得越来越小,这可能也是某种意义上人的生命是一圈轮回的象征。

这件事对我的启发是什么呢?可能在某个角度来说,我们就是要接收自己的平庸?或者说要意识到大多数自己都是平庸的,刚毕业的时候我们恨不得要翻天覆地做出一番大的改变,记得那会我恨不得每一年都拿优秀员工,加班和快速响应几乎已经成为了习惯,但现在发现还是要把时间和精力放在过好自己的小日子上,不要因为工作中那些“2 个小时以后”的事情占据我太多的情绪,很多事情确实尽力了就是尽力了,但尽管你尽力了也对结果的影响无足轻重,对吧。

那句话怎么说来着?“功成不必在我,成事必定有我”,“工作中少我一个无所谓,生活中我非常重要”。

祝我生日快乐,也祝每一个人在 31 岁的时候都能生日快乐。

AI 取代人工进展走到哪一步了?

作者 Wannz
2024年9月29日 15:20

马克·吐温曾说过:“历史不会重复,但会押韵。”

在 23 年初 AI 势头最火热的那会,我写了一篇《AI 会取代人类的工作吗》的文章,那篇文章里总体对 AI 的出现与未来还是持开放态度的,比如我觉得之后会有很多公司快速上线“Prompt Engineer”之类的岗位。但是当我们把视角转到 2024 年的今天,我又觉得“AI 取代人类”这件事可能会比我当初预想的进度要慢一点。

比如从人才市场来看,一个很直观的例子就是行业中不仅出现了很多“大模型算法研究员”,“AI 产品经理”这样的岗位,岗位描述里会告诉你“能够设计合理的 prompt 模型,不断优化模型的性能和效果”,“与算法与产品团队紧密配合,将算法需求变为可批量生产的模型语料”,这些事情可能都代表着越来越多的公司愿意为 AI 投入更多的资源与成本了,但有些公司又会在 15k 的岗位任职资格中写到“至少具备 5 年以上 AI 方向经验”,“发表过高质量 AI 行业论文(如CVPR、ICCV、AAAI等)”,这件事让我觉得有点黑色幽默(你应该能 get 到吧?)。

可能从实际应用来看,行业中大部分企业对 AI 的认知还是在“基于已有的知识库优化智能问答,辅助生成报告知识图谱”或者是“基于已有的项目与成交案例进行总结沉淀,通过 AI 赋能售前支持,支持咨询客户转化”的角度里。能够通过 AI 进一步帮助企业或者团队提升效率,总体的探索都比较有限。

因为工作的原因也不免需要响应一些来自客户的咨询,或者在一些项目中需要基于客户“拥抱 AI 的角度”整理类似的需求,但实际上我的感觉就是“大多数人都在为了 AI 这盘醋,去包一盘饺子”,大家都共识了 AI 这件事就是为了蹭热点(我觉得从某种角度来说,其实 2024 年的现在没有曾经那么热),把 AI 作为产品中的一个功能能够更顺利的申请到更多的预算和经费,能在市场推广与宣发层面获得一些“短暂的收益”,仅此而已。

前一段时间和同行业的朋友交流,有人觉得“使用 AI 创新这件事”总是外国要做的更好一点,他们觉得就像萝卜快跑一样,资本的罪恶使得无数网约车司机会忽然失去就业机会,而同样的市场如果搬在国外,企业的管理者就会天然“人本位”的思考如何在保存工作岗位的情况下,再更优雅的引入新技术来提升企业效率(但这不都是资本的判断吗?)。

跳脱出对国内外市场主观的判断考虑,我是觉得伴随 AI 所推动的自动化,可能会在某种角度拉开低技能劳动者和高技能劳动者的工资差,一方面可以替代一部分前者的工作内容,另一方面又会为后者创建更多新的工作任务

新技术的出现与适配,肯定能够对工作中带来巨大的“改变”。但最终能不能“真的提升生产效率”,可能是另外一说了,就像是盒超市里的自助结账机,酒店前台的自助入住机,或者是路面上的萝卜快跑,他们确实替代了原本的收银员,酒店经理和网约车师傅,但是对于整体的付款效率,入住效率甚至路面的拥堵有多大改善可能就是另外一说了,此外就算引入了很多这样的机器,又能真的优化现在的就业环境吗?

至少在我身边的环境里,我感觉 AI 的改善没有想象中那么高。能够自如创建 Agent 并将其用在工作中提升人效的人还是少之又少,而当你真的使用 AI 提升人效之后,又可能会面临涌入更多问题的窘境。还有就是我发现大多数人,更意愿将 AI 当做“搜索引擎”的平替,原本是遇到问题后去搜索引擎上提问找答案,后面变成了去小红书找答案,现在又变成了去 AI 上找答案。

表面上看起来,市面上的大多数 AI 都能够在短时间内帮你写出一份活动的策划,产品推广的文案,甚至是基于历史的知识库对某些数据进行一些深度的分析,使用 AI 能够“不假思索”的复制粘贴以便更好的响应领导分配的事情。但回到一切的根源,答案来自于问题,我们只顾着快速的提交问题的答案,是否又真的愿意思考“如何提出一个好问题”呢?

忽然联想到最近人们一直在谈的“大环境不够好”,言语间总是要夹杂着“就业市场不景气”的悲观色彩,从事今天的产品工作不聊两句 AI 仿佛都被时代淘汰了。从这个角度来看,大多数人可能还没有想到更加正确的,优雅的 AI 使用方式?我想目前 AI 的主流仍然是一种生产工具,而非工作思路。在我手里的产品使用 AI 做国际化适配,建立交付支持问答库,提升运营工作甚至快速响应突发的问题总是能够发挥一定的色彩,但我还是觉得尽信书不如无书嘛

从这个角度来看,不论企业规模如何,如果只是打算创造一些平庸的技术来配合市场宣发的时候,不妨就别再想着能真的“降本增效”了。降本增效中只有“降本”变成了真实的利润目标,而选择的方法就是用更廉价的资本来取代劳动力(反正 AI 也能写活动策划,那我就用 AI 来取代两个运营人员的 hc,至于落地实施的事情再说),这件事对整个经济生产率的提升毛用都没有,唯一的收获就是借着 AI 的这阵风举办了更多名为分享实则销售获客的沙龙,最终只会让大环境越来越差。

我记得曾经看到过一种观点“国内的 AI 全部局限在内容审核,而国外的 AI 都在尝试再次创新”,可能现在又再次走上了一条循环的道理,随着人们对生成式 AI 的关注越来越多,资本也会越来越集中,那可能也会降低 AI 在其他方向上的无数可能。虽然说愿意承认技术对未来带来的决定性影响是件谦逊的好事情,但也依然会受到政策影响,经济发展,利益相关者话语权等各种因素互相影响。

我想这篇文章还是不应该太过于武断,仅以我所在的角度和视角来发散性的聊聊。只是作为 IT 浪潮中一个渺小的参与者角色而言,我们好像真的就踏入了一些影响人类发展的关键节点,但是几十年或者几百年之后的未来到底是什么样的,谁知道呢?

反正还不是要延迟退休罢了(笑)。

本文灵感来源:《梅宏:对当前人工智能热潮的几点冷思考

买房指北 - 买房后装修前需要关注啥?

作者 Wannz
2024年4月11日 11:46

总而言之,就是有了一个房子。这篇文章讲讲买房之后开启装修过程的心得体会。

在完成了买房过户拿到房本之后,我们需要考虑的下一件事情就是如何装修了。众所周知,不论你买的是精装房还是清水房,装修都是一件非常劳民伤财的事情,需要花费的心血和精力不计其数,稍不留意就会轻易踩坑

拿装修相关的关键字在 B 站或者小红书搜索,能看到的视频和文章就像漫天飞舞的雪花一样,一片一片又一片。

我们买的是清水房,装修这件事是 100% 要做的。无非需要按照优先度逐步完成后续的装修计划,确定装修预算,完成对应的采买和询价工作。在装修之前,我在物业提供的建筑户型图基础之上,结合自己的实地测量,做了一个简单的模型。便于大概评估一下每个房间的用处和设计风格。

房间整体的户型图大概是这样,建筑面积 100 ㎡左右,套内面积 90 ㎡左右。随后我用酷家乐和 sketch 对户型做了一下简单的设计,得益于现在的各种工具都已经非常傻瓜化了,这一步也就轻松完成了

随后我和蒋老师聊了聊自己想象中的家应该是什么样子,最开始我们设想过各种各样的设计风格,但是向到我们两个人的审美习惯以及结合房间的实际面积和对每个房间的用处,我们最终希望装修出来一套经看,耐看的属于自己的家。

熟练使用当代年轻人的“百度(这里是一个形容词)”—小红书可以看到各种各样的设计风格和思路,同时在比如住范儿,好好住这种偏向于家装行业的媒体深度学习,结合我们俩的眼光和审美,最终决定采用的风格像是“原木+北欧+侘寂”风格的混搭版本,不见得是一定要适配某一个风格特色,但是一定要以我俩喜欢为主。

第一件事,确认装修方式

在完成了风格确认之后,紧接着就是考虑到底如何装修。由于我们两个人日常都要上班,那肯定得找装修公司或者施工队帮我们完成这一光荣而艰巨的任务。

在这个过程中我爸多次表示要发挥余热,帮我俩完成这套房子的装修工作。但想到他孤身一个人前往成都,每天早归晚出装修房子所需要耗费的精力,在人生地不熟的城市跑来跑去可能遇到的问题,我俩还是太舍不得他操心,就拒绝了他的好意,结果我俩因为这事还吵了好几架,只能说理解万岁了。

常见的装修模式包括有全包,半包以及自装三种,自装顾名思义就是自己来装修了,半包和全包则主要是按照和装修公司的工作内容来作为分割,不同的装修类型需要提供的内容也不一样。

刚理解这项工作的时候会有一些名词分不清,大概是这样解释的。主材:门窗、瓷砖、乳胶漆这种在装修中起到主要作用,会影响家的颜值就属于主材。辅材:水泥、沙子、水管电线、砖头这种在装修中起辅助作用的材料就叫辅材。硬装:比如拆改墙体、粉刷涂料、安装吊顶铺设管线这种基础装修就叫硬装。软装:后期可以移动和更换的属于软转。

考虑到施工过程中可能出现的推诿和扯皮,我俩确实没有足够的时间和精力每天紧盯师傅的施工,就可以直接跳过自装,而全包和半包的区别主要是在价格和装修风格有所不同。

我和蒋老师在实地调研走访了成都的几个较大规模的装修公司(比如宏福樘,东易日盛,大树,朗润,岚庭,喜鹊)之后,发现目前市场中的大多数全包施工都是“套模板”式的服务,设计师用一份差不多的设计风格套在不同的家庭里面,最后装修的结果大同小异,能够灵活响应业主想法的的装修公司不仅难找,还很容易超过预算。

通过住小帮和好好住 App 也找到了一些中小规模的设计工作室(比如苏打,之境内,青丘,猫姐,喜屋),这些设计工作室受限于人力规模,能够同时关注的项目有限,但会保证每一个装修案例符合要求,然后再通过口碑推荐获取后续的订单。

这里加入一个防杠声明,每个人都有不同的主观审美喜好与沟通方式,每一个装修公司或者设计师也不仅仅只有一位设计师提供服务,就和我们工作一样,有的人可能做的好但是不会说,有的人可能做的一般但是很会包装,我们确实没法直接评判谁好谁坏。根据我的各种的打探和了解,口碑这件事很可能因为某一个装修过程中的独立节点不同得到迥异的评价,哪怕是同一家公司的同一个设计师,也可能既有好评又有差评。加上现在越来越多的装修公司都意识到用小红书,知乎,好好住等各种不同的渠道推广营销,所以在判断挑选装修公司这件事的过程中只能自己多跑多看,最后选择一个总体聊下来比较舒服,比较真诚的团队进行合作。即使后面踩坑了,至少不会那么后悔。

最后我们选择了半包的方式,下一步就是找一个相对在沟通过程中比较舒服,并且符合我们预算的设计师合作就可以了,机智!

第二件事,确认装修预算

不同的装修公司会有不同的报价,选择中小规模的设计团队来提供设计稿可能会在后期均摊在设计费用里,大概每平方米在 150-500 元每平米不等,后续的装修费用则会在 1500-3500 元每平米不等,再加上一些团队会要求按照房屋外框面积(或者建筑面积)来计算费用,确认总体的装修预算就显得尤为重要。根据现在装修完毕的经验来说,装修的预算基本会按照这个比例进行划分:

考虑到每一个房屋的装修要求不一样,每一项可能存在上下之间 5-10% 的浮动,比如中央空调,新风,封窗换断桥铝等等都很容易以一个个的金额不断侵占你的总体预算。

装修公司可能会推出各种各样的“促销活动”或者是各种理由说服你再增加一点点预算,但务必要注意这里的预算一般都说的是每平米的单价,比如每平米增加 30 元,100 平米就要增加 3000 了,还是需要仔细控制。我们最终的装修计划应该是让每一个部分花费的金钱得到最大价值的利用,避免“头重脚轻”式的预算花费。

新装修的朋友在这里一定要注意,装修预算就和我们在之前的几篇文章中所说的买房预算一样,一旦确认了下来,后续就得严格控制不再增加了。装修毕竟是一整个大工程(所投入的人力成本和时间成本都非常高),这边加几千,那边加几千,最后合并算总账就很容易加了几万。对预算不进行控制会导致后续复盘算账的时候很心痛的,一定要切记。

在我们的这一套房子中,我们确认的硬装预算大概是 20 万,后续的家电和软装部分大概是在 10 万,(最后复盘的时候发现还是有些许的超支),虽然不能和那些大户型大平层动辄几十甚至几百万的预算相比,但是想到花费了这么大成本还是会很心痛的。

第三件事,装修前量房与方案输出

简单来说当我们基本确认了需要合作的装修公司之后,就需要请他们进行上门量房了(不同的公司可能会对上门量房这件事进行收费)。上门量房主要是需要拉着设计师在实地确认一下后续的设计风格与设计想法,不过一般来说能够上门量房的设计师应该是经过了业主的考核和测试的,不应该出现啥大问题。

我和蒋老师在判断不同设计师的时候基本会从这几点来考虑“一门心思拆改墙体的不要”,“不愿意做初步设计稿与风格稿的不要”,“以往的设计案例无法吸引我们的不要”,“沟通过程中太磨叽絮叨的不要”

有设计师为了彰显自己的专业程度,都会直接建议拆改墙体,在我们讲解了自己的设计需求之后有设计师依然坚持要拆改墙体封窗,这个不太行。有一些设计公司因为业务要求,在付钱之前不提供任何的设计意向稿,双方沟通交流时只能拿着一个纸质的平面图写写画画,在这个过程中发现设计师前期也没有认证准备,也不太行。有一些设计师专精的设计风格可能是宫廷,法式等等不是我们喜好的风格,这个也没法确定合作。还有的设计师在沟通讲解自己的设计思路时过于絮叨,考虑到后续可能的沟通次数太多,就也不太行。

总之最后我们选定了一家设计公司完成了上门量房的工作,我记得那天晚上从我们租住的地方看的到一大片美丽的晚霞,一切看起来都在朝向顺利的方向发展。

即使用现在装修完毕我们已经入住的视角来进行衡量,好像总体的装修进度也还行,虽然不至于一百分满意,但总体也是符合预期的。

第四件事,签订装修合同

如果前面的工作都顺利完成了的话。这一步就又到了签订装修合同的步骤,不论是用装修公司提供的合同,还是所在城市推荐的家庭装修合同,其实还是要关注是不是如实写清楚了双方的责任和义务

上图是成都市建设委员会编制的家庭装修合同,提供了非常丰富的条款和细节,需要的话你可以点这里下载参考。

此外我觉得还需要关注的有这些内容:装修过程中的工期(不同阶段支付的费用比例),垃圾清运费用计算方式,收费材料的规格型号,装修过程中的增项警戒线,水电改造计费标准与费用,安全意外与邻里损耗的责任承担方,变更项目的生效和费用支付方式,房屋施工的竣工时间与延期违约金支付方式,项目经理和设计师到达现场确认进度的时间和频率,装修后的维保与售后内容和时效等相关内容都是我们需要关注并且注意的。

第五件事,装修公司按计划完成任务

签订合同后,设计师告诉我们他们需要大概 1-2 周的时间输出设计方案,在拿到方案之后我们又大概沟通交流了 1-2 轮,整体的房屋设计计划和方案也就定稿了。

这个时候装修公司给到了我们一份装修施工图(和我前面测量的差不太多,对局部墙体做了一些拆改),这份施工图之中包括了“原始结构图,平面布置图,家具尺寸图,墙体拆改图,墙体回填图”等等各种类型的平面实际与铺装说明,如果后续没有问题的话也会按照这份施工图逐一完成施工工作。

我们核对了一下进展,因为采用了半包的方式进行装修,考虑到中间可能会出现一些变化或者预期之外的事情,整体的工期大概是在 6 个月左右的时间

当然,即使是选择了半包,并不代表着装修过程就可以全程放心了。我俩基本会每隔几天前往现场看一下最新的进度如何做到了哪一步,在这个过程中也会时不时确认一下装修公司提供的辅材是否是按照合同中的约束提供的,一些装修过程中出现的问题或者疑问也会在群里及时沟通。

作为一个互联网行业的相关从业者,除了对装修中硬装和风格的相关内容进行关注以外,还需要对房屋的网络布线和智能家居有所关注。从成本和实用性角度来说,我采用的还是有线 mesh 的方案(后续也可以把 mesh 的位置换成 POE 供电+AP),此外就是要求在每一个开关和灯的位置都预留零线,在窗帘盒的位置预留电源插座,以便于后期安装智能开关和智能窗帘,而且能够直接将现有的米家全屋进行适配(留个坑,下期来介绍我的装修采购分享)。

不过有所遗憾的事情就是经过反复讨论变化,我们原定的装修对水电进行局改变成了全改,这也导致没来记得购买更换强电箱和弱电箱,导致弱电箱和变电箱的空间有所限制,后续我从淘宝采购的耗材基本解决了弱电箱中的相关布置,但是强电箱就在定制柜的部分有尺寸的变化导致了一点尴尬,后续还得考虑购买家具来进行针对性的解决。

在研究智能家庭的过程中我也去实地调研了市场中相关的品牌,从个人角度来看,苹果生态+米家还是比较适合大多数我这种互联网从业者的,有一定的动手能力,能解决一些常见的问题,所需要花费的费用和后续的升级成本都处于接受范围之内。

第六件事,跟进不同的主材供应商确认进度

在这里除了确认基本风格,主要沟通的地方就是卫生间的干湿分离,次卧的进门方式和木门定制,定制橱柜,窗户改断桥铝,淋浴房定制,防盗门定制,地暖和中央空调这些部分。这些地方我们还需要和不同部分的供应商进行沟通,因为不同供应商的工人师傅档期不一致的原因还是花了蛮多的时间,不过总体而言都没有发生什么大问题(当然肯定是有小问题的,所以在整个装修期间千万要注意的一点就是不要因为小问题上头,装修过程中一个问题都不出现是不现实的)。

我从网上找了一下,基本上来说装修过程和这张图里面的内容大致一致。在我家的装修过程中选择了半包,所以在前期需要尽快分别确认中央空调,地暖,木地板,踢脚线,瓷砖,封窗换窗,防盗门与木门,全屋定制水槽和台盆,铝扣板吊顶这几个厂家。

其中比如中央空调需要在吊顶前确认,地暖需要在地板铺贴前确认,地板和瓷砖的铺贴需要在各种室内室外门安装前确认,门的部分又需要在踢脚线安装前确认,瓷砖铺贴需要在厨卫吊顶和插座灯具安装前确认。如果不对这几项内容及时确认就会直接影响到整体的装修进度,所以整体需要花费的精力还是挺大的。

当然有一些装修顺序其实前后并不影响,这里其实就变成了对项目经理能力的考验了,理论上肯定是能够无缝衔接每一个安装厂家紧锣密鼓无缝进行衔接,但是人的精力是有限的,出现一些问题也在所难免,只能说理解万岁了。

在装修过程中还会遇到一些额外的不可把控的事情出现,比如一些加工板材的工厂在成都周边,我们装修的时候恰逢举办第 31 届大运会,所以直接把成都周边的板材工厂生产叫停了几个月,市区环线内在当时还禁止了大货车和卡车的驶入驶出,种种如此的原因使得定制的一些工作只能暂时停工等待解禁,这也是没办法的事。


那这篇文章大概就写到这里了,下一篇文章中我们来聊聊房屋装修过程中家具与设备采买的事情,以及一些我们使用之后的好物推荐。

2023 年度汇报

作者 Wannz
2024年1月6日 19:16

仔细想想我在过去的这一年里做了啥事情,越想越觉得头疼。

有自己的博客或者公众号的朋友,每当到了跨年的时候应该都挺犯愁的,不仅需要在工作中整理这一整年自己的过往得失,生活之中还需要做一个一整年的复盘。在博客这一部分的进展不是特别好,草稿箱里面堆了大概七八篇写了一大半的草稿,但是我觉得要么是质量写的不够高,要么就是汇聚的内容有点过于分散,所以就让他待在草稿箱里,或许有某一个瞬间我又能给他重新捞出来发出去?

说实话,即使是到此时此刻我还是没有特别明显的感知(或者是那种不情愿的动力)去总结这一整年,但是又觉得好像再拖下去也不是事,所以就在这里草草整理一下自己这一年的改变吧,供明年写总结的时候再进行参考(其实就是想到哪里写到哪里)。

总体看来,我觉得 2023 年还是“在缓慢与挫折中进步”的,你说进步了到底有多少,反正是比 20222 年稍微更好一点,想到这一点我就有点无奈(甚至挺郁闷的)。相比之下最明显的感觉反而是我要在 2024 年跨入 30 岁了,说到 30 岁脑海中就不免跳出“三十而立”这个词语,我去问了下 AI 这个词是啥意思,他是这样回答我的。

“三十而立”这个成语出自《论语·为政》篇,原文是“吾十有五而志于学,三十而立,四十而不惑,五十而知天命,六十而耳顺,七十而从心所欲,不逾矩。”这句话是孔子对自己一生学习、成长和修养的总结。

“三十而立”在这里指的是人在三十岁时应该有所成就,能够独立承担起社会责任和家庭责任,形成自己的人生观和价值观,有一定的社会地位和经济基础。这个年龄可以说是人生的一个分水岭,标志着个人从青涩走向成熟,开始承担起更多的责任。

这个成语现在常用来形容人在三十岁左右时应该达到的一种生活状态或成就水平,强调的是个人成长和自我实现的重要性。

大体看起来挺有道理,到达了 30 岁就需要有所成就,要能够独立承担起社会责任和家庭责任,形成自己的人生观和价值观,而且要有一定的社会地位和经济基础。那不妨就从这几点分别开始总结吧!

写到这里才发现这篇文章的提纲终于出来了,这不就是我最熟悉的“真意识流想哪写哪手法”,除了对读者的体验不好以外,没啥大不了的。

Part 1,社会责任

说到社会责任我脑海中出现的第一个场景就是在某一次的管理会上,公司的老板很郑重的说到“我们作为民营企业的经营者,其实承担了很大的社会责任。公司里 100 来号成员背后都是一个个的家庭,加起来都是上百号老百姓了”。但是作为一个普通老百姓的我而言,我在这一年承担了哪些社会责任吗?那就分别按照工作和生活拆开来写吧:

在工作部分:

- 工作中没有 PUA 团队伙伴,能够在团队成员 emo 的时候缓解大家的情绪,很好!
- 没有因为任何工作中的事情吃拿卡要,也没有因为采购相关的事情谋取私利,很好!
- 在工作中尽职尽责,如勤恳的老黄牛一样没有输出自己都不好意思说的产出,不错!

在生活部分:

- 看到那些插队,不遵守秩序的人也能勇于站出来喝止他们,超棒!
- 在工作中尽职尽责,如勤恳的老黄牛一样没有输出自己都不好意思说的产出,不错!
- 三月的时候考取了一个业余无线电执照,现在脑袋空空已经忘掉了所有的口令,一般般。

别的好像没有啥能想起来的事情了,总体而言还是和高中那会读罗永浩《我的奋斗》一样,没有成为一个恶心的中年人,也没有变得油腻起来,在自己的能力范围以内没有让这个世界变得恶心了一点点。在朋友,家人,工作同伴需要我的时候,我都能够勇于站出来。

Part 2,家庭责任

在家庭责任这一 part 中,今年获得了一个新的身份,成为了一名合法持证上岗的已婚男性。

但是坦白来说我一直不太清楚什么东西叫做家庭责任,脑袋空空的我的直觉答案就是“成为一个好的儿子,好的丈夫,好的父亲”,但是如果要扩展一下的话,就有点懵逼了。偷懒的我又去问了一下 AI,他说“家庭责任是个人成长和社会发展的重要基石。一个负责任的家庭成员能够为家庭成员提供稳定和支持,促进家庭的健康发展。同时,家庭责任的履行也有助于个人在社会中的认同感和成就感”。

我想在家庭这一部分来说,我和蒋老师目前的感情状况还是令我比较满意的(希望能够一直满意下去),在生活中蒋老师真的给我提供了很多情绪能量,在很多黑暗的情绪崩溃的夜晚,能够帮我一点点度过看到曙光。在生活中很大一部分的压力都能够得到充足的支持和缓解。

而在原生家庭这一部分,今年的最大感知就是爸妈老了,以及“我和我爸有些地方越来越像了(比如有时候会比较轴)”,每当我和我爸相处出现尴尬的时候,我就会觉得这个小老头让我又爱又气,都 60 岁的人了为什么还是这么不讲道理(他可能也是这样想我的),坦白来说,在这一部分我还是没有什么好的思路去解决,可能需要在 2024 年继续研究一下(不过换个角度,可能这也是我爸妈在这个时候还是要继续忍让我继续成长的代价吧,感恩的心送给他们)。

讲道理我好像应该能够有一些什么新的方式和我爸妈进行一些更高的沟通交流,但是很多时候就还是会遇到那种“上一秒我觉得我爸还是固执己见不听我的建议和想法,下一秒觉得这个人已经六十岁了时间可太他妈残酷了”,不管怎么说,时间还是公平的,对吧。

Part 3,人生观和价值观

总体而言,我感觉这几年我自己的价值观都比较稳定。但是前几天在和蒋老师还有墙哥打电话的过程中,我发现自己在价值观上还是有一点细微的转变。

如果说在 16 年毕业到 21 年的时候,我总体的想法还是“但行好事莫问前程”,有点像是把精力放在做具体的事情上不求回报,不要过于关心或担忧自己的未来和结果,不要因为担心结果而影响自己做好事的决心和行动。我仔细的想了一下,虽然但是,在这种想法里还是会有一种对“善有善报,恶有恶报”的朴素期待

但在实际的工作与生活之中,其实还是会遇到一些让我无语或者反胃的场景。尽管我能保证自己尽可能不那么油腻,但是身边需要打交道的人之中总是有那些油腻的人。在这种时候,那种单纯的“善恶终有报”的期待总是会容易落空的,你不去恶心别人,但总是挡不住别人跳出来恶心你对吧(更何况你还没法用丰富的经验打败他们)。

而当把思路变成“让自己成为自己”之后,我觉得这就很有助于帮助自己去摆脱自己沉溺于自己创造的假象之中。简单来说,我不想在各种场景之中去反复纠结或者逃避了(从本质上来说,虚无的期待和对往昔的懊悔都属于逃避的一种吧),去纠结和我打交道的那些人到底是否诚信,是否表里如一,没有意义。他人完美与否并不会成为影响我的自我实现上的拼图

当然,有一点需要谨记的,相比往年愿意给他人托付信任和期待(虽然很多人真的很不值得获得这种珍贵的信任),我觉得今年最需要注意的是“能够掌握把自己的选择变成对的”的能力(现在基本掌握了在早期判断事情中后期发展成功与否的能力),这种能力远比期待已有付出所能够换取的回报更有意义

我不想再去纠结自己做了什么,什么东西没做好,我只想关注自己想要什么,应该做什么,而且我应该摆正心态没有拘束没有负担的去做,这才是最重要的。哪怕最终还是没有获得好的结果,我也能明白这些已经发生的事情,都不能是他人或者我自己质疑自己给自己扣屎盆子的原因。

这里再次感谢生活中的各位家人与朋友,还有亲爱的蒋老师,能够明白这一点真的对当下的我很重要,没有你们的帮助我可能还需要三五年才能明白吧。

当然,在核心价值观这里,目前来说我应该和以往一样,善良,简单,可激怒

Part 4,社会地位和经济基础

到了第四 part,很尴尬的说一句,我可能至今都对自己的社会地位和经济基础不那么的上心。当下的日子和状态能够让我在工作以外的时间里,思考一些“有的没的”的经历对我应该是很宝贵的。

说到这里还是得感谢爸妈,能够给我一个可以暂时不用过于关心“月亮还是六便士”的选择题,没有过大的经济忧虑,没有过高的生活负担,能够专注于去漫无目的的思考宇宙和人生的意义(虽然思考了 30 年也没有思考出来啥高级的东西)。

有些时候我总是会回想起一个画面“小学的我有几次考试成绩不理想,我爸把这一切归咎于我在学习以外的事情上花费了太多时间。书桌里我画的漫画和课外读物被毫无尊严地收走,女同学写给我还没来得及看的信被撕碎,沉默的书房里充满了倒在地上七零八碎的各种书本作业,沉默无助又叹气不止的我妈,以及角落里孤独的被又一次撕碎的我。我的旁边是被扯下来数据线和电源线的键盘鼠标和电脑主机,天花板上回荡的是“不好好读书你就想着玩电脑,你这一辈子与电脑无缘了”的评价定语”。

那时候的我如果有个属性卡,上面的评分等级估计就是个 B(我感觉其实也能上个 A- ,但达不到 S)。

并不是说我爸的教育方式不好,我也不是说要在 2023 年的总结里写篇小作文来讨伐我爸。我只是想描述一种巨大的荒诞感,就如同我前面所写的,还是得感谢我爸妈给我提供的生活环境,没有真的像他们所说的把我送到什么戒除网瘾学校里去。以至于我能在这里用一种奇怪荒诞的手法来描述,这种人到三十/感情顺利/事业稳定/按期结婚/同年买房/父母健在/身体健康,虽然也有烦恼和争吵的日子,真的还行。

很多次梦醒时分(就是睡觉到凌晨三四点忽然被一个梦惊醒)的我,都在思考一个问题,我究竟想过一种怎样的生活?现在我的人生进展如何?主线任务和支线任务的进度到底走了多少之前有走过哪些一定会到达 BE/HE 的分支剧情吗?

我一直在想这个问题,但是一直没有想通。对于未来想要过上怎样的生活,我好像也没有想的特别清楚。我曾经尝试过和蒋老师,同事,朋友,同学,直属领导,公司老板,网友,朋友的朋友,同学的同学,陌生网友等各种我想得起来或者已经忘掉的对象探讨这个问题,也得到过各种各样的答案,但这个问题回答的好不好只有自己才知道。

我对自己的洞察还是比较清楚的,那种世俗意义上的“人生赢家”不在我的 Roadmap 之中(能力有限我可能也到不了那一步),如果说把我剖析成一个由不同关键字组成的对象来说,我觉得还是这几个词:

前两组词以往的博客里写了很多就不在赘述了(熟悉我的朋友应该能够 get 到我的这个特质,用成语概括就是想成为守正出奇的人),今天想着重说明一下最后这个“要面子的人”的描述。

这个描述是我在和梁 sir (我现在公司的老板,虽然他不喜欢别人用“老板”这个词介绍他,但这个词确实可以一下子就让你明白他是谁)聊天的时候讲出来的,梁 sir 说他自己是一个“要面子”的人,正是因为要面子这件事,他才对自己的行为产出与习惯都有很高的要求(就是真的在职场与工作中非常的职业)。当时听到这个词我惊为天人,原来还有人这么自如的说自己要面子?

后来想了一下,好吧,我也是(虽然没有他那么 professional)。结合这几年的经历来看,我还是希望自己在社会地位和经济基础上维持一个“体面、靠谱、值得信赖”的人设,我希望能够通过自己在生活与工作中的产出获得与之相匹配的收益

所以我也很反感那些在职场中只顾着向上管理,给老板提供情绪价值(原谅我这么说不太礼貌)的人获得超过我多的多收益的人(这里是代指啦,不仅仅是物质收益,也包括情绪收益)。

哈哈哈哈但是想到自己去拍领导马屁,和领导分享八卦日常,把领导处成哥们闺蜜这些能力我是一丁点也都不具备也不想去钻营,我也就妥协了,认清了自己只能努力在专业程度上精进提升,在人机关系上认清我的小趴菜人设也就行了。

我估计对于地位和收益这方面的“茂盛的获得欲望”可能还得晚个三四年,所以可能还等再等等,到那会再看我有没有什么进一步的认知。能够获得家人,朋友,同事对我“真诚靠谱,值得信赖,不油腻”的评价,我就已经心满意足了(对了!如果有领导在看这篇文章,我想说还是希望能给我涨薪的)。

最后

好啦,想一出是一出也写到了这里,大概 2023 年的总结就是这些。

每个人的生活轨迹和成就都是独一无二的,其实也没有什么固定的标准来衡量一个人在快到 30 岁时应该达到什么状态,更重要的其实还是对自己当下是否有足够的满意和幸福,以及是否在朝着目标稳步前进。

文章最后放一则蒋老师分享给我的故事,也送给大家祝大家在 2024 年都能做更好的自己,去相信,创造,信任,成长吧。祝大家在新的一年里,顺心而为。

请 LLM 对我的工作指点一二

作者 Wannz
2023年12月18日 17:22

既然都是数字人,为啥不搞一个老板的数字人试试?

最近办公室里忽然席卷了一阵数字人的风潮,感觉大家还是在不经意之间搭上了这一班互联网的“快车”。再加上公司忽然搞了一个“AI 赋能”的活动,不管是什么岗位的同事都在研究如何能利用一下 AI 这件工具。在本质上我觉得这玩意主要是靠 Prompt 的调教,一个体验异常丝滑的 AI 背后可能是几千条 Token 训练的结果,如果为了实现相关的效果,那前期所需要投入的成本一定不低(更别提我还想训练一些不同的数字人出来)

研发的同事都在想着如何用一些工具来集成对应的机器人,我只想的偷偷懒能不能帮助我进一步的了解世界满足我的好奇心。之前也想着训练一个自己的数字分身,可是总感觉太麻烦了,太复杂了。

第一步要导出自己的微信记录和博客,第二步需要把对应的内容清洗为 json 格式,最后找一个模型开始训练,再根据 loss 做一些细微的调整,最后可能才能跌跌撞撞搞出来一个自己的数字分身。数字分身是需要落地的,所以还能把这一切封装成 API,再用一个前端页面进行调用。这里面感觉每一步我都大概能想到,但让我现在从零开始研究这一切背后的技术支持,属实是有点对我原本有限的时间要求更高了。

有没有啥比较简单的思路呢?

想来想去,忽然想到了之前做 LLM 行业调研时候的 MiniMax,在年初的时候靠着“赛博恋爱”的噱头火热席卷了一圈用户,后续又因为监管和内容安全原因下架撞死(但实际上还是有很多公司都基于他们的技术做了一些业务应用)。

MiniMax 提供了一个简单的后台,可以直接在后台中定义对应的数字人描述,我们在这里录入对用户的大概画像就可以了,在录入用户画像这部分,我又基于 Moonshot 的 Kimi 搞了一个简单的描述。

随后这个简单的“赛博张总”就可以在 MiniMax 中体验了,感觉人设也确实符合自己的预期,如果能够提供对 Boss 的更符合的画像描述,那其实用这个 LLM 来进行演讲语言可能也确实没啥问题?

MiniMax 可以通过一个综合下来成本最低的方式,快速落地一个数字人,再提供不同场景中的 Prompt 来进行二次校验,在这个场景下,其实我们可以快速训练出来一个赛博老板,赛博 Leader,赛博女友,啥类型的数字人都可以快速的生成出来

基于这个场景,能够帮助自己在独立面对 LLM 时喂语料的过程,感觉还是挺好玩的。

见字如面评论区,重启!

作者 Wannz
2023年11月30日 16:34

前段时间给网站备案的时候关闭了评论,但现在又打开了。

关注见字如面的朋友应该都知道,从“成都办公室寻址笔记”这篇博客开始,我把评论区功能关闭了。关闭的原因比较简单,在“请 ChatGPT 帮我配置 Nginx”这篇文章中也大概也有提过,我把见字如面的服务器从阿里云香港服务器迁移回了大陆区域的服务器,也正因如此需要对网站更新备案。

国内的备案有两种,分别是工信部的 ICP 备案,与公安部的互联网安全管理备案。前者是所购买的域名能够解析到国内服务器厂商的必经之路(那些免备案 VPS 空间由于性能实在太拉胯我们就不提了),只有在域名获得工信部 ICP 备案之后,才能够为对应的域名解析 80 和 443 端口。

> 这一备案工作也有对应的法条规定,分别是国务院令第292号《互联网信息服务管理办法》和《非经营性互联网信息服务备案管理办法》规定,国家对经营性互联网信息服务实行许可制度,对非经营性互联网信息服务实行备案制度。未获取许可或者未履行备案手续的,不得从事互联网信息服务,否则属于违法行为。

几乎所有在国内区域举办的个人或企业类型网站底部,都会有悬挂一个类似“省 ICP 备 XXXXXXXX 号”的标记。在取得了工信部的 ICP 备案之后,我们还需要在网站开通 30 天之后获得公安备案,如果在网站中涉及了一些经营性业务的话还需要申请经营性网站备案许可。如果没有进行备案的话,有可能会根据《计算机信息网络国际联网安全保护管理办法》第二十三条之规定,第十一条、第十二条规定,不履行备案职责的,由公安机关给予警告或者停机整顿不超过6个月的处罚

这也是见字如面此前关闭评论区的原因,因为在法律上属于禁止的状态,所以理所当然不能违法开通

说来也比较奇怪,公安互联网备案平台也就是在前一段时间进行了升级,增加了全国互联网安全管理服务平台的统一账户认证机制(不再用原本的账密登录,而是统一用一个“互联网+政务平台”进行管理),对于我来说,这一次网站更新最醒目的一点是对于个人可以举办的网络类型有了明确的分类,并没有像以往一样简单按照“是否为交互式网站”进行定义。

> 简单来说,交互式网站就是说网站的用户能否在网站中进行互动操作,用户是否可以将一些信息或数据存储在网站服务器中。如果举办交互式网站则必须要承担起交互过程中的内容管理与审核义务。在老版本的交互式网站判断规则中,只可以基于网站举办主体是否具有 ICP 经营许可证进行判断。

在新版本的网络安全管理平台中,按照“网络基础类 A(为用户提供网络基础类服务,使得网络应用成为可能得基础类服务商)”,“网络销售类 B(连接用户与商品,提供销售服务、促成双方交易、提高匹配效率等)”,“生活服务类 C(连接用户与服务,提供出行、旅行、配送、寄递、教育、家庭等服务)”,“社交文娱类 D(连接用户与用户,主要包括即时通信、交友互动、游戏休闲、视听服务等)”,“信息咨询类 E(连接用户与信息,主要包括新闻发布、搜索服务、提供新闻和用户内容资讯等)”,“金融服务类 F(连接用户与资金,提供金融服务)”,“计算机应用类 G(连接用户与计算资源,包括系统支持、云计算、手机软件、应用工具、工业互联网等)”进行对应的分类梳理。

根据对应的分类要求,我就对见字如面的网站类型提交了修改申请,按照“用户内容咨询类(E4)(专门或主要从事用户将自己原创内容上传到互联网或者提供给其他用户的平台”的类型提交。

随后需要补充一份对网站的安全性评估,安全评估之中主要需要对网站以下属性进行判断:

  1. 是否具有舆论属性或社会动员能力的信息服务上线,或者信息服务增设相关功能;
  2. 是否使用新技术新应用,使信息服务的功能属性、技术实现方式、基础资源配置等发生重大变更,导致與论属性或者社会动员能力发生重大变化用户规模显著增加,导致信息服务的舆论属性或者社会动员能力发生重大变化的;
  3. 是否发生违法有害信息传播扩散,表明已有安全措施难以有效防控网络安全风险;
  4. 地市级以上网信部门或公安机关书面是否通知需要进行安全评估的其他情形;

从上述类型来看,其实主要还是需要判断网站举办方是否有足够的能力对网站中所储存的用户相关信息与数据提供安全与管理的能力。在按照网站的相关状态录入了相关的内容之后,我就开始等待网站的可交互状态变更评估了。

如果审核驳回,那可能见字如面不能进行留言的状态还要持续许久,但如果审核通过则可以恢复见字如面的评论功能。

在等待了大约 2 周后,我就发现见字如面的公安备案状态被修改为“交互式网站类型”,也就是说现在可以开启见字如面的评论功能了,我觉得这一件事情挺有记录意义,因此整理本文,也提供给类似有需要的小伙伴们。

打工人维权指南

作者 Wannz
2023年1月23日 15:54

不管怎么说,还是希望你不会用到。 在三年前我写过一篇《如何发起劳动仲裁》的文章,直接或间接的帮助了很多需要的小伙伴。考虑到市场大环境始终不景气,结合了一些新的文章和新的经验,如果你有相关需要的 …

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再谈如何面试产品经理

作者 Wannz
2023年4月18日 11:24

这一次是针对产品岗位的面试经验。 前两年写过一篇如何对候选人进行面试的基本流程,那今天来聊聊以往对产品经理面试的一些经验总结。 首先我们需要达成一个共识,产品经理这种创意类岗位并不是一个标准化 …

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知识付费与韭菜

作者 Wannz
2022年11月8日 15:50

讲真,没有半点说知识付费不好的意思。 我上大学那会儿,因为热衷于互联网事业,不管我爸的再三反对,一门心思辞去了省政府部门的实习生,跑到深圳一家创业公司去实习,搞起了“知识付费”这档子事情。 在那 …

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怎么变聪明

作者 Wannz
2022年10月17日 15:30
聪明并不是一项团体活动。 在科技行业或很多别的行业中,人们习惯从“新时代的年轻人”那里翘取一些“颠覆式”或“激进的想法”。虽然没有人百分百知道为什么要这么做,但大家大抵都一致认可“新一代的年轻人是很聪明的”。 …
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