



从零开始的老吴
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@WuDavidxx
My projects: 1、ultimate-design skill 2、aa2246740/Pi fusion: DRACO benchmarked Fusion API like mix of agents. 3、pi-company Senior PM.





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29岁姚顺雨空降:改造腾讯混元的 300 天 - 2024 年,腾讯的高招团队在一场顶级学术会议上认识了姚顺雨。当时这个 97 年的年轻人还是 OpenAI 的研究员,他被介绍给了腾讯总裁刘炽平。一年后,他回国,一跃成为了腾讯的大语言模型负责人。 - 姚顺雨的幸运之处在于,在他来之前,腾讯的最高决策者已经意识到 AI 可能是生死之战,而腾讯远远落后。马化腾在 2025 年的员工大会上说:“一年前我们以为上了船,后来发现那个船漏水了。”他们提前扫清了障碍——混元原先各岗位的关键负责人已悉数离场,姚顺雨可以直接向集团总办汇报,TEG 总裁卢山是一位温和的管理者,愿意最大程度放权。 - 初入腾讯时,姚顺雨向总裁刘炽平提了一个请求:从新模型发布起至少一年,希望总办不要看榜单 (benchmark)。一年大约是训练两代模型的时间。“Martin(刘炽平)同意了。” - 以顾问身份加入腾讯时,姚顺雨任务只有一个:排查混元大模型长期落后的原因。排查结果是:“简单来说,几乎每个环节都在漏水。” 混元过度追求榜单成绩,把打榜语料放进训练集污染了数据,模型变得很会考试,但在真实场景表现很差。当时数据标注准确率的验收线定在 95% ,实际却长期停留在 60%-70%,团队为了交差生产出大批无法使用的数据,算法团队默许了这一切。 - 混元从起步开始就不算顺利。2023 年立项时,项目组连一块 GPU 都没有,最后还是从广告部门匀来 2000 张。卡少导致混元的基础建设(Infra)先天不足,系统缺少针对大规模训练任务的设计。训练环节也不健全,混元几乎没有做过强化学习。竞争压力下,团队做了两个选择,一是换架构,冒险用 Transformer 与 Mamba 结合的混合架构这条路线在行业里尚未被充分验证,“但有噱头。”除了腾讯几乎没有大厂选它。另一条路是打榜,用分数向上汇报。 - 姚顺雨来后几个月内,混元预训练、后训练、评估、Infra 的负责人全部换人,新人来自字节、Kimi、DeepSeek、美团。招人不再看出身——目前混元的模型架构负责人还是一名在读博士生。字节 Seed 的招聘团队发现好几个候选人连 Seed 都没抢过。原因是:Seed 人才密度已经很高,年轻人更容易成为“螺丝钉”;而重建期的混元正是用人之际。 - 改革不是疾风骤雨。姚顺雨没有大量清退老人,但带来的压力更隐晦——他常在群里发论文聊技术,能跟上的人很少,有时甚至看不懂。“Peer 压力太大了。” - 部门层级被简化到只有三层:姚顺雨——方向负责人——研究员/实习生。不赶发版的时候,混元的强度并不大。另一边,混元也取消了部门年中考核,鼓励聚焦长期研发。偶尔也有例外。“只要哪个组来了 Seed 的人,那个组很快就会自发地卷起来。” - 姚顺雨用自己的旧东家 OpenAI 举例给团队鼓劲:直到今天,OpenAI 的基础模型也没有依赖过什么神秘的技术,做大模型没有魔法,也不要相信别人有魔法。真正难的是把最基础、确定能做对的事情都做对——做到这些,足以让混元挤进中国的第一梯队。 - 2026 年 5 月底,距离混元 Hy3 正式发布只剩一个月,因为一批提交上来的数据出了问题。姚顺雨少见地发了脾气,严厉告诫团队:“数据非常重要。如果下次再出现这样的情况,直接走人。” -混元 Hy3 是姚顺雨在年初带队开始训练一款大模型,也是他加入腾讯后的第一张成绩单,但内部抱的预期并不大。Hy3 并不是完全没有企图心。按照姚顺雨的设想,混元不需要在所有能力上正面击败 Claude Opus 这样的前沿模型。如果一个模型能以 Opus 1% 的价格,在 90% 的日常问题上做到与它一样好,甚至超过它,对大多数用户来说这就是一个更优的模型。Hy4 已经在训练中,混元团队的判断是 2027 年进入国内第一梯队。 - 在姚顺雨的构想中,模型与产品应该以联合设计(Co-design)的模式合作,即模型和产品从一开始就绑定在一起开发,模型可以第一时间拿到产品的真实场景和用户反馈,知道自己该往哪里改;产品也能及时向模型同步需求,不用等一个通用模型送上门,再调整、将就。姚顺雨清楚自己当前的主要任务是什么,就是和业务处好关系,把 Co-design 的想法落地 - 今天大模型行业普遍面临商业化难题,但腾讯的思路是,不一定要向外部客户收费,能帮业务提升收入,同样是混元的价值。“举个例子,《王者荣耀》一年收入几百亿,混元如果能帮它提升 1%,那就是好几个亿。” - 在腾讯,一个产品一旦受到高层重视,老板们就会开始密集提意见,其他辅助部门的人也随之加入,参与决策的人越来越多。去年腾讯集全公司资源扶持元宝,于是高层们总会不时提出非常具体的意见,某处的字体是不是太小了,对年长的人不太友好;某处设计为什么要用这种颜色。“上面一提,下面就开始揣摩,老板到底是什么意思,到底要不要改。” - 腾讯 2019 年引入过一批从 Google、Snapchat、Uber 来的工程和数据专家。他们大多没留下什么成果,陆续离开。今天姚顺雨有总办的授权,圈了一块地,一个人拍板负责。但当改革进入更深的地方,牵动更大利益、风险更高时,能替他扛住压力的只有总办。到那时,考验的不只是他,还有他和老板们之间的信任能否撑得住。改革走到最深处,从来就不只取决于改革的那个人。


老马的 grok build CLI 会打包上传你项目的整个代码库,这事办的太离谱了。 主要是它会把你的一些密钥上传上去,这一旦泄露的话,风险还是很大的。 幸亏我一直没来得及试它那个东西。






the absolute state of ai dev tools. grok build is silently dumping 12gb of untouched repo data and full git commit histories to gcp just to autocomplete a script. they don't want to help you build, they are just treating local dev environments like an open buffet for training data. if you run this on a sensitive stack, your entire repo is already compromised regardless if it's public or not. literal spyware. shipping source code to the cloud is bad enough. blindly inhaling .env.local and .dev.vars in a background sync is absolute negligence. they are vacuuming up your raw api keys, database credentials, and private nodes directly to gcp just to power an autocomplete model. a massive credential breach disguised as a dev tool. if you ran this locally, your private keys are now sitting on a remote server. consider every secret burned, treat your bare metal as completely compromised, and rotate your entire stack immediately. @elonmusk, your users deserve a serious explanation!

