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eraera
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@eraera
A blackbox is a network of blackboxes, the world is one such blackbox.
Seattle Katılım Aralık 2006
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我做公司去中国出差，找中国分公司财务报销。财务甩我一句：我听吴总的。（吴总是我合伙人）我：你知不知道你们吴总是美国人，他把我身份证拿去办中国公司法人，理论上我是你老板。财务：我听吴总的。我：吴总你把身份证还给我，另外让财务给我一份完整中国公司收支流水，我找审计。
须影吟者🕊️@Phoenix_AlphaX
公司有个采购是真狠。 领导让他三天内搞定一批急用设备， 为了赶进度，他连夜联系供应商， 请人吃饭、送样品、跑仓库，最后总算把事情办成了。 结果回公司报销时， 财务一句话： “打车费超标，夜宵不给报，加急费用不符合流程。” 一共卡下来两千多，他一句没吵。 第二天，供应商来公司准备签长期合作， 他当着对方的面笑着说： “以后你们报价记得往高了报，我们公司流程比较复杂，很多费用员工得自己垫。” 供应商当场愣住。 原本谈好的低价合作， 当天直接涨了15%。 老板后来知道这句话是他说的， 气得差点拍桌子。 但最扎心的是， 他说的其实全是真话。
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@SkylerMiao7 if I read your graph correctly, the speedup came from utilizing the sparsity of the model, rather than from reduced KV size?
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印度也是牛B的，居然想对苹果罚380亿美元，这次印度专门为了罚款修改法律，把基数改成全球营业额，这种操作闻所未闻
苹果2025年在印度营收才90亿美元，净利润仅3.6亿美元，却面临380亿的罚单，相当于要白干105年才能赚回来
苹果被指控的”苹果税”问题在欧盟、美国、韩国同样面临类似指控，并非印度独有的打压，印度这次借势收割属实牛B plus~
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那段岁月好的地方我都写在博客里面了，今天给你们讲一讲为什么叫做一腔热血喂了狗
那8年，我真的是把我的青春和我的所有一切都投入进去了，每天工作16个小时以上
但是后面换来的是什么呢？
每天，CEO住在北京，跑来武汉，每个月都要批判我，跟我说我不适合当总经理。整个团队是我从0开始建的，我遇到了技术大佬，我都说大佬，我们开不起你的工资，所以我不骗你，你不用来了。我为公司付出了一切，这个老板却听信这些在北京喝茶的人，每天污蔑我
然后每次去北京开会，都像岳飞去朝廷开会一样的，欲加之罪，何患无辞。我每天工作16个小时，最后换来的就是什么呢？奸臣当道。每天换着法子恶心我。我一个研发的负责人、产品的负责人，然后有时候还跑销售和售前喝酒，一天喝三场，扣无数次喉咙，你们相信吗？最后被这帮人整的，说图标怎么画，都要跟总经办汇报，当时我是性情中人，我说去你妈的，我直接从总经办的群退了，我说你们爱怎么办怎么办吧
我记得2016年，有一个项目是全公司努力的项目。做操作系统的移植，工作量巨大。传统的企业不做个三年都做不出来，然后甲方只有半年。我们拼尽了一年，每天16个小时加班。做到最后，兄弟们都跟我说一句话，他说老王不要提加班费了，我不要了，我只想休息。就是这样一堆拿着白菜的钱，做白粉生意的兄弟，在坚持理想。然后CFO有一天跑到行政的前台说，定了一个规矩，晚于10点钟加班的不算加班。当时我路过。我直接停下来说，你说什么？你再说一遍，你敢不敢再说一遍？我说我们这帮人为了公司浴血奋战，你们在北京天天喝茶的人，定的什么狗屁规矩！？
我记得武汉发大水那一年，我每天出差，然后一个月被偷了三辆电动车。那天下大雨，我记得特别清楚。那时候没有车，也打不了车，我的电动车也没有。我就推着自行车和我老婆把我小孩推了两公里到幼儿园。我们仨淋得全湿，然后到幼儿园以后，我从书包里面拿的干净的衣服跟小孩换的衣服。我当时特别的悲伤，我就觉得我跟公司奋斗了这么多年，连保护家庭的基本条件都没有。所以当时我跟公司离职。然后这个狗屁的CEO跑来武汉我们家楼下的麦当劳，骗我老婆说，因为我是公司的核心高管和创始人，投资人规定公司的核心高管不能涨工资。我当时真他妈的善良啊，我和我老婆都相信了，哭着相信了，因为我们真的走投无路了，每个月都月光，每一个月呀。然后我现在出来创业，我发现只要你想给你同事涨薪水、发奖金，你有一万种方法，一万种方法可以给他们钱
这个CEO干的事情还没有完，我记得2017年，我依然去朝廷开会。他约我谈，说我的综合评价是50%，所以不涨工资。我说，我作为创始已经习惯了，这个不涨工资没关系，我能理解公司难处。但是你这个50%，你跟我说一说怎么来的，他说，你做产品是200%，但是你跟同级的沟通是30%，所以综合评价50% 我说，我跟哪个同级的沟通是30%？那些奸臣吗？那些每天在北京坐着喝茶，每天只会诋毁我，每天不知道干活，每天不知道服务客户，每天跟客户扯皮的人吗？我为什么要跟这些不是创业者的人好好沟通？我作为创始人，我就应该监督他们，他们都是我招聘的，现在你作为CEO，你不去看真实的情况，北京那帮渣渣每天在你耳朵边子嚼我坏话，你就相信了吗？
最后我走是什么原因？我可以给你们今天爆料一下，2018年1月份到3月份，我为了支持全国的销售，整整60天没有休息。有一天突然就发高烧了，烧到39度多，人都烧迷糊了。然后我周六爬起来，我说，哎呀，这个星期睡了两三天，没给公司干活。我说我周末起来加个班。然后就看到公司扣了我2000块钱，我为公司奋斗了8年呀，创始人呐，你们都不知道，那时候我的税前工资都不到1万5，每个月都月光，扣了2000块钱。我就去问行政，我说这2000块钱为什么要扣我的，行政的小姑娘不敢跟我说，她让我去问财务总监。我就去问财务总监，我说你为什么扣我2000块钱。财务总监说，因为你没有写周报。我当时就火大了，第一周报机器人是我开发的，第二，周报机器人，我没有勾我自己，我每周都写周报，只是周报机器人没勾我。然后你是总经办的群，我每次写周报都会自动通知你们。你每天都可以看到，你都可以看到，即使机器人没有发邮件，你每天都可以看到，你来恶心我。你最恶心的是，你上个月的总经办的PPT还写的是，作为创始团队，大家要互相信任，这就是你的信任吗？
那一天是2018年的春天，我大病初愈，我真的被这个总经办团队恶心透了。我觉得这个总经办团队赚钱能力不行，恶心人能力一流，关键CEO就是一个糊涂蛋，CTMD
所以那天我跟公司发了一个邮件，我说第一，我离职不干了，净身出户。第二，我今天就发一个邮政快递，算是正式通知你们，不管你们同不同意，一个月后我滚蛋
我走之前没有说过任何话，只是请大家吃了顿饭，也没说我要走，只是伪装成一次普普通通的团建。我走之前把所有兄弟们都安顿好了，保证我走了不会影响他们的工作。等一个月以后，我就突然就走了
马上快超出推特大V的篇幅限制了，最后一句话，一腔热血喂了狗
Mutse Young@mutse_young
@manateelazycat 老板，开播客讲讲那段岁月
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现在还有个零阶，因为上网久了你会发现大部分人就是阅读障碍，想让他们做“看到什么就信什么”的传声筒，你的内容不能写的太复杂，最好就是一两句口号式的表达，否则阅读障碍根本看不完理解不了
Pangyu 胖鱼 🐠@pangyusio
人和人认知的差距，本质是思维阶数的差距。 只有一阶思维的人，看到什么就信什么，听到什么就传什么。这是大多数普通人的状态，他们一辈子都活在别人给的叙事里。 有二阶思维的人，会追问一句"为什么"。他们能看到表象背后的机制、利益和动机。这类人通常是知识分子，能写文章、能分析问题、能在饭桌上让人觉得"有点东西"。 而真正的智者和哲学家，拥有三阶、甚至四阶思维。他们不仅能看穿机制，还能反思自己看穿机制的这个过程本身——自己的立场是怎么形成的，自己的认知有什么盲区，人类的理性本身又有什么边界。 阶数越高，世界越复杂，但人也越自由。 绝大多数人终其一生卡在第一阶，连第二阶的门都没摸到。
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权游，指环王这些是基于欧洲历史的玄幻，比较好写历史演化。爽文没有历史框架就很难写，写了也不好卖。爽文都不能仔细想，仔细想了全是漏洞
Tinyfool@tinyfool
你看基督山伯爵，其实就是个爽文框架，被冤枉的人，获得超现实级别的资源，然后回来让所有害过他的人一个个付出代价。肖申克的救赎其实也是。
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@Necokeine @IctyeP JIT的bytecode还是比较好看的，hotspot以后的优化会稍微难一点，也不是特别难。GC这个事情跟语言代码生成关系不是很大，属于附加的
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补充说明一下，关于AI涌现出来的那些现象，scaling law、emergence、双重下降、表征几何，目前相关讨论的论文已经汗牛充栋。但这里有一个很大的问题：他们都在用计算机科学家的方式思考，而不是物理学家的方式思考。
什么是计算机科学家的思维方式？看到一个现象，挑一组数学工具，做一个小实验，去凑解释，可能抓到一点，也可能没抓到。然后再换一个工具，换一组数据，再凑一次。你问他们什么叫做充分必要条件，他们是不管的。这不是科学，这是建模。
物理学的方法完全不同。从一堆纷乱的现象里，提炼出你认为最fundamental的那一组，把它理想化，建立一个孤立的、几乎不存在但概念上清晰的"理想系统"。然后在这个理想系统里把规律彻底搞清楚，最后才一步一步扩张到真实世界。
牛顿第一定律就是这样建立的："不受力的物体永远保持匀速直线运动。"但这条定律不是随便在哪里都成立的。地球上不行，因为地球在自转；太阳系里也不行，因为整个太阳系在绕银河系中心运动；你在跑步、在转椅上、在加速车里，都不是好的参考系，因为它们都在加速。牛顿的处理方式是：只有相对于无限远的恒星天空，才存在一个"绝对参考系"，定律在这里才严格成立。这是一个悬在半空的理想态，现实中无法到达，但概念上必须存在。所有真实的力学问题都是"相对于这个理想态的偏离"，重力，离心力、科里奥利力、摩擦力，都是因为我们所在的参考系不是惯性系才产生的。
没有这个悬在半空的理想态，整个经典力学就建立不起来。
这就是为什么我要引入Cyber Space这个概念。把AI现象放在Cyber Space这个独立世界里，我们才能用物理学家的方式问问题：Cyber Space的"惯性参考系"是什么？什么是它的"理想气体"？什么是它的理想态，那个Space中几乎不存在、但概念上必须首先确立的起点？
这个问题目前没人在认真问。但只有问出这个问题，新的数学和新的理论才有出发点。否则我们就只能继续看着AI论文堆成山，每一篇都"差不多解释了一点"，但永远建不起新的基础理论。
snowboat@snowboat84
今天讨论点硬核的。一个问题：AI用到了什么程度的数学? 从工具和模型本身看，AI用到的数学平均年龄150岁，绝大部分是19世纪中叶之前就有的：矩阵乘法、梯度下降、链式求导、傅里叶、内积、概率，大都是本科前两年的内容。 但AI涌现出的一些现象，目前最高深的数学都解释不了。我整理了几个排名靠前的： - Scaling Law：把模型做大、数据加多、算力堆够，模型的损失会沿着一条极其干净的幂律曲线下降，log-log 图上几乎是一条直线。一个有几千亿参数、内部高度非线性的庞然大物，宏观行为竟然如此有规律。为什么会这么规则，没人知道。 - Emergent Abilities：三位数加法、多步推理、写代码这些能力，小模型几乎无能为力，但是模型参数量越过某个阈值，模型变得足够大，模型突然就都会了。这在物理上和水变成水蒸气是同一类现象——相变。但水的相变有完整理论，AI 的“能力相变”什么模型都没有， - Double Descent：传统的统计学习理论告诉我们：模型越大越容易过拟合，测试误差应该先降后升。实际观察到的误差曲线是：先降、再升、然后继续往下降，最终掉到比经典理论的最优点更低的位置。一整套统计学习理论被大模型颠覆，为什么？没有公认解释。 - In-Context Learning：GPT-3之后出现的新现象。给模型几个例子，它不更新任何参数就能完成新任务。按理说"学习"必须改变参数，可大模型在推理过程中能现学现用。这意味着模型内部藏着某种我们看不见的"学习的学习"。数学上这是什么?也没人能说清楚。 - Representation Geometry：模型内部到底学到了什么？A社的可解释性研究发现了一个奇怪的现象：单个神经元同时编码了好几个互不相关的概念，比如同一个神经元既对"金门大桥"有反应,也对"日语"有反应,还对"DNA 序列"有反应。按理说一个维度只能表达一件事,但神经网络似乎找到了某种"叠加"技巧，在有限的维度里塞进了远超维度数的特征。 为什么会这样？没有数学能解释。 类比一下物理，十九世纪末的物理学主要靠微积分就够用了。但当时天空中飘着几朵"乌云"：黑体辐射、光速实验，当时的理论解释不了。这几朵乌云后来炸出了量子力学和相对论，逼出了20世纪最新的数学（泛函分析、微分几何、数学结构化)。 AI现在的处境很像1900年的物理学：工具老得不能再老，结果好得超出预期，但留下了一堆解释不了的现象，现有的数学工具完全无能为力。 如果历史会押韵，这些“AI的乌云”很可能正是21世纪数学下一次大发展的引爆点。
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彼得·蒂尔表示，6 位 PayPal 创始人中有 4 位在小时候造过炸弹：
“我不在那几个造炸弹的人之列。”
“那是在深夜进行的一次十分离奇的对话。当时大家纷纷聊起，‘你上高中时都干了些什么？’‘我造了一颗炸弹。’‘我也造过。’”
“选择创业的人身上往往带有一种非常极端的特质。创办一家公司本身就是一件极其疯狂的事情。”
“但只要你迈出了创业这一步，你就绝不会希望把过度疯狂当成一种优良品质，因为这种疯狂同样也会毁掉你的事业。”
柴郡🔔｜Crypto+AI Plus@0xCheshire
彼得·蒂尔表示，当他在 2008 年投资马斯克的 SpaceX 时，人们发邮件给他，庆幸自己没有投资 Founders Fund ，因为“任何投资像火箭这种疯狂事物的人，都不该涉足风险投资”。 “伟大的投资表面上看似疯狂，但实则不然。”
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