Junyu Wang

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Junyu Wang

Junyu Wang

@junyu

Co-founder, Wandou Labs

Se unió Mart 2007
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woyegaigeming
woyegaigeming@woyegaigeming·
@iamcheyan 羡慕大发了我!(是不是还亏了他的钱?!
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徹言
徹言@iamcheyan·
我是不太担心,而且我觉得其他人也不用担心。 1 10年前,移动互联网的浪潮里。 我和朋友创业,拿到了豌豆荚的一笔融资。 那时候跟豌豆荚创始人王俊煜吃饭,我挺自卑的。 他只比我大4岁,广东省高考状元,北大毕业,Google任职,还上过福布斯。 而我和我的合伙人,一个大学退学,另一个压根没上过大学。 坐在那张饭桌上,天然就觉得差距巨大。 我问俊煜,你为什么那么成功? 他说就是自然而然,没有特别功利的目的,觉得好玩就去做了。 我明白了一件事: 时代的变化,对天才和普通人来说,是不一样的。 对天才而言,因为智力的差距,无论身处哪个时代,他都可以过得不错。 而对普通人而言,如果在结构稳定、阶级固化的时代,资源和路径基本被锁死。 只有在结构变化时,才能从缝隙中捕捉出一点机会。 越是结构松动的时代,普通人才越有机会参与进去。 2 早年改革开放做实体,还需要资本和渠道。 你要开厂,要有启动资金; 要铺货,要有经销网络; 要拿资源,要有人脉关系。 门槛是实实在在的,进不去,就是进不去。 但现在这个时代,门槛几乎被抹平了。 互联网把发行的权利下放给个人。 AI把生产力下放给个人。 只要有一台电脑,愿意学,愿意折腾,就能做出东西参与竞争。 普通人不再被资源壁垒挡在门外。 门槛变成了你对未来的判断力,和你持续学习的能力。 真是一个特别好的时代。 3 我现在的工作是AWS服务保守。 监控服务器,做报表,偶尔写一点Python,做数据对接。 是真的没啥技术含量。 这类岗位,就是最容易被AI替代的那种。 Agent能力再进步一点,这些东西都会被自动化。 但问题是,就算执行被AI接管,需求不会消失。 只不过「古法手搓代码」变成「用自然语言调度模型」干活。 工作的工具和方法变了。 但工作的需求没变。 甚至还有可能因为AI的提效而导致需求大幅增加。 4 再往前推一步。 假设未来AI真的进化到100%不出错,连系统决策都能完全替代人。 那可能我会被优化掉。 但如果连我这种人都被优化掉,那大概率很多人都会被优化。 所有人被淘汰就等于没有人被淘汰。 因为做为一个降临派。 我始终相信,AI的目标是服务人类,而不是取代人类。 历史上纺织机、流水线、计算机都带来过大规模焦虑。 短期会淘汰岗位。 长期会重构岗位。 旧的工作会消失,新的工作会产生。 所以对于未来的AI世界,我真的不焦虑。 甚至有点期待它进化得更快。 很想看看在未来我能够做点什么新的工作。
山田橙@petitmain2023

@iamcheyan 你还会写书呢👍不是问你,是问软件工程师行业

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Junyu Wang retuiteado
paulwei
paulwei@coolish·
为什么这个时候会突然吵微信的存储空间问题呢? 因为iPhone 17发售了,大家需要迁移微信聊天记录了。 可以预见的是,往后每年这个问题只会越来越变成焦点。 这应该不属于@Fenng说的“千奇百怪”的问题, 因为保留自己人生过往的记录,会成为越来越多人的刚需, 这些数据,未来私人的AI助手模型要用,遇到事情查记录要用, 更别提,回顾过往,甚至是逝去的亲人... 等未来个人AI模型普及了,这些聊天记录的含金量会越来越高, 但大部分人会发现自己的历史数据,因为微信糟糕的存储方式而弄丢了, 未来我们会发现,微信改进存储方式之前,这一代人就是个人宝贵数据不断丢失的一代人。像是大家的聊天记录献祭给了这改进前的过渡期,以等待引起开发者的重视。 微信就是换手机数据迁移的噩梦, 问题并不是出在聊天记录的“本地存储”这个点上, 而是出在“不计其数的Hash命名碎片小文件”这个存储方式上。 几十G甚至上百G的空间占用,相当一部分是几KB的小文件构成... 没有微信情况下,哪怕1TB的手机数据迁移,哪怕用无线方式, 也能在10小时内解决,睡一觉就够了, 一旦有微信长年累月的聊天记录,哪怕只占手机空间的10%~20%, 也会把整体迁移时间拉长2倍甚至3倍以上, 比如迁移其他数据时是20Mb/s,迁移微信数据时只能是1~5Mb/s, 也就是说,20%的空间,却需要80%的传输时间, 苹果都没考虑到这种情况,迁移开始时显示的预估时间, 在迁移时会不减反增,就是撞到了“碎片小文件”这堵墙。 无论用再怎么快的传输方式,哪怕用雷电数据线, 都很难缓解这个问题,因为瓶颈并不在传输速率上。 一个冷知识: iPhone旧手机向新手机传输数据时, 如果是用雷电数据线连接两台手机有线迁移传输, 不仅插口占用不能充电, 而且是不允许同时用magsafe无线充电的 (甚至会显示正在充电迷惑你,但实际是0W), 也就是说,这个传输时间超过一天,期间不能用手机 到时候还会因为没电,而前功尽弃...
paulwei tweet mediapaulwei tweet media
Fenng@Fenng

@yaosiscom 设置 - 通用 - 存储空间 为什么要把自己的行为归结为别人的错。

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howie.serious
howie.serious@howie_serious·
我和朋友刚聊到 google ai ultra 毫无吸引力,然后我就看到你“冲”了 “冲太快”也是好事,用一人之钱包,帮众人排雷。 什么观点和分析,都不如实际行动➕行动后的思考和总结。
Robinson · 鲁棒逊@python_xxt

订阅 Google AI Ultra 一周小结 先反思,我“冲”太快了,就当为大家排雷了... 感想: 1. 基座模型的能力是一切的基础 2.多工具调用的Agent模型,是魔法般的存在 3. Google AI Ultra, 现阶段,对绝大多数人,是血亏般的存在 4.gemini 2.5 pro 大概率被google 调整了,似乎变蠢了,长文本的表格必出错 关于半个 250 刀 的分项感受: 1. 目前 Ultra 和 pro 、free 用户,在基座模型体验上,没有任何区别,而gemini 2.5 pro deep think 要6月上旬 才出,这个就很扯淡 2. Veo3很好玩,效果也惊艳,但我也只是玩了不到2个小时,就不想玩了,对没有视频生产需求的用户,几乎无意义 3. G Deep Research 虽然比以前好了很多,但实际的内容质量和解决问题的有效性,明显可感知的,还是不如 O-DR 4.目前AI点数,对应的应用,对我无效 5.NotebookLM pro 有用,但免费的额度,就够用了 6.寄予厚望的Project Mariner 依然是个原型体,还很不成熟,并没有实际帮助我解决任何问题, 而且因为IP限制,无法访问国内的一些网站 7. 在google 产品中直接调用gemini,经测试,效果偏弱,接近gemini 2.5 flash, 比较鸡肋 8. Youtube Premium 有用,但相比 家庭车队,毫无性价比 9. 30T 存储空间,目前用了不到 1T,对我个人而言,很难用满。长期看,这个空间会是个人知识库,但实现起来,为时尚早,基于现在google的模型质量,将自己的知识向量化, 路漫漫其修远兮... ———————————————————————— 更微妙的是, 近期 我愈发感觉 gemini 2.5 pro 变蠢了,很多回答的深度和质量,甚至不如 chatgpt的4O,不知道大家是否有类似的感觉? 另外,O3 能稳定调用后, O3 在日常工作问题的处理上,其效率,给了我极大的惊喜 我可以明确的说: 1. O3 在日常工作协助上,是独一档的存在 2. 因为O3,Chatgpt Plus 吊打 gemini pro 我这半个 250 刀, 就当为大家排雷了...

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Junyu Wang
Junyu Wang@junyu·
Sam Ultraman
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Junyu Wang
Junyu Wang@junyu·
Conclusion: 🟡🟢🟡❌❌❌🟢❌🟡❌It's definitely worth trying out, despite some obvious flaws. if you want me to test out a specific task, let me know!
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Junyu Wang
Junyu Wang@junyu·
10/❌ Compare and highlight differences between draft versions FYI these are the drafts I gave Manus. To be honest it would be surprising it any AI could recognize those hand drawn markups.
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Junyu Wang
Junyu Wang@junyu·
@manusai , developed by Chinese AI startup Monica, has generate a lot of hype by claiming to be "the first general AI agent". But does it live up to the hype? I got an invitation code and tested 10 real-life/work scenarios. Take a look with ⏩replay videos:
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Junyu Wang
Junyu Wang@junyu·
@kangfenmao 请教一下哦,Cherry 里面在 chat 中调用知识库的时候,能否看到/调整原始的知识库查询 query,以及知识库返回的原始结果?合成后返回的引文,是经过 AI 二次处理的,非原始引文。谢谢!
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