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Wei WANG
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这个时候可以听一下彼得-林奇谈股市下跌：
“历史会告诉你市场会下跌，而且会跌得很厉害。
过去一百年，大约每两年市场会有10%的下跌，每六年会有一次25%以上的暴跌。
市场总有一天会下跌，如果你还没做好准备，就不应该持有股票。
而且，下跌是好事，因为你了解这家公司， 知道他们经营良好。所以你可以抄底，可以利用波动性。
但没有人知道下跌何时发生，人们都是事后才说自己预测到了。
另一个关键是， 你总有足够的时间买入。
举沃尔玛的例子，它于1970年10月上市，它的经营业绩良好，但你如果是保守型投资者，也可以等10年再说。
因为10年后你再买入沃尔玛，仍能获得35倍的投资回报。
当然如果你在上市时买入，你将获得500倍的回报。
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#知乎问答
问：为什么有人把新加坡称呼为「坡县」？
答：日本，叫鬼子
韩国，叫棒子
台湾，叫台蛙
香港，叫港灿
印度，叫阿三
越南，叫猴子
澳洲，叫土澳
美国，叫丑国
新加坡，叫坡县
俄罗斯，叫毛子
在中国大陆的舆论环境里，有哪个国家，是被正常称呼或赞美的？
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Few interesting details around the F.03 livestream:
> We previously showed this task running for 1 hour. Today we're pushing for 8 hours straight. High odds something breaks
> The use case is small package sorting. F.03 must detect the barcode, pick up the package, and reorient it barcode face-down onto the conveyor. The robots have to reason purely from camera pixels
> Humans average ~3 seconds per package. F.03 is now around human parity
> The robots are fully autonomous running Helix-02, our in-house neural network running entirely onboard F.03 (e.g. AI inference is done on device)
> Multiple humanoids are networked together and communicating with each other to maximize conveyor uptime. The system is designed to run 24/7
> A robot will work until battery is low (~3-4 hours), then autonomously request another robot to swap in to minimize conveyor downtime
> It's a multi-robot coordination with autonomous failover strategy. If a robot detects an issue - it will self diagnose itself and if there's an issue it autonomously walks to maintenance and requests a replacement from the fleet - no humans in the loop
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Watch a team of humanoid robots running a full 8-hr shift at human performance levels. This is fully autonomous running Helix-02 x.com/i/broadcasts/1…
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#历史上的今天 1961年5月4日，苏联颁布《反寄生生活法》，根据法令，连续一年中无正当理由失业超过4个月即犯罪，将被强制执行劳动改造2–5年。诺贝尔文学奖得主约瑟夫·布罗茨基曾在20世纪60年代被苏联法庭以“社会寄生虫”的罪名判监5年。这个法令持续了30年之久，直到1991年4月才被废除。
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强烈推荐大家看看DeepMind CEO Demis的最新判断。
真的，Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 每一期访谈我觉得值得都花时间看看。这哥们讲东西很实在，而且通俗易懂。
早上边跑步边听完了他和 YC CEO Garry Tan 的最新一期播客。
刚刚把笔记写完，也给大家分享下。
多说一句，好多人问我这种笔记是不是 AI 写的。我说下自己的流程。
我会先完整听完播客，然后用语音输入法把感触尽量充分地讲出来，再让 AI 帮着整理初稿，最后自己逐字修改优化。
如果全部交给 AI 做总结，那等于把思考和理解的能力让渡给了 AI，对自己理解这件事其实没有任何价值。
OK，咱们进正题。
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Demis 的态度非常明确，现在的大模型范式（大规模预训练 + RLHF + CoT）一定会是 AGI 最终架构的一部分，他不认为这会是条死路。
但要实现 AGI，还有几个关键问题要解决。这几个问题包括：持续学习、长程推理和记忆系统。
先从最容易看到的现象讲起，Context Window。
现在大模型处理长信息，最常用的招就是把 Context Window 一直撑大。一开始 8k，后来 32k，再后来 100 万 Token。听起来很厉害，但本质上是暴力堆砌。
Context Window 其实就相当于人脑里的 Working Memory，工作记忆。人的工作记忆能同时装多少东西？心理学里有个经典数字，7 个左右。背电话号码能记住 7 位上下，再多就溢出了。
大模型呢？已经做到 100 万 Token。
按理说，模型的工作记忆比人大几十万倍，应该比人聪明几十万倍才对。但显然不是。
问题也恰恰就出现在这。把所有东西都塞进 Context Window 里，里面包含了不重要的东西、错的东西、过时的东西。看起来信息很多，其实是一团乱麻。
那人为什么 7 个数字的工作记忆就够用？
因为人脑背后还有另一套机制在工作。我们记得几年前的事，记得童年的事，记得几小时前发生的事。这些都不塞在工作记忆里，而是另一套系统。
具体来说这套系统是海马体，大脑里负责把新知识整合进已有知识库的那个部分。
研究发现，人睡觉的时候，特别是 REM 睡眠阶段，大脑会重放白天重要的片段，让大脑从中学习。新东西在睡觉的过程里，温柔地融进了旧的知识体系。
这个把新东西融进旧知识库的过程，就是持续学习。
模型现在没有这套机制。每一次对话结束，刚学到的东西就会忘记。下次重新打开，还是上次那个模型，没长进。
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再聊聊长程推理的问题。英文表达是 Long-term Reasoning。我翻译为了长程。
长程推理这个词太抽象了。Demis 讲了一个特别具体的故事，听完会立刻明白他说的是什么。
他说自己喜欢跟 Gemini 下国际象棋。下棋的过程里能看到模型的 thinking trace，也就是它在那里到底想了什么。
然后他发现一件怪事。
模型考虑一步棋的时候，思考链里清清楚楚写着，这步是个昏招。但接下来，它没找到更好的走法，于是又走回这步昏招。
明明知道是错的，还是把错的那一步走出去了。
这个细节比任何 benchmark 数据都说明问题。因为它暴露的是模型缺少对自己思考过程的某种内省能力。
正常人下棋，意识到一步是昏招之后，脑子里会有一个反应，停一下，再想想。停一下、再想想这个能力，模型现在没有。它能在每一步局部判断对错，但没法基于整盘棋的局势去调整整体策略。
这就是长程推理还没搞定的样子。模型可以一步一步往前走，每一步看起来都合理，但走到后面整盘棋的方向其实是错的。它没有那种退回到当前思考的上一层、重新审视一下的能力。
说到底，模型缺的是一种内省。
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学习、长程推理、记忆，这是 Demis 在播客里点出来的三个 AGI 鸿沟。
除此之外，他还反复提到了创造力。
2016 年 AlphaGo 跟李世石下棋，第二局走出了著名的 Move 37。那一步棋走出来的瞬间，全世界的围棋高手都看呆了。
所有人类几千年下围棋积累的经验都告诉它不该下那里，但 AlphaGo 下了。下完之后大家发现，是一步神来之笔。
很多人觉得，这就是 AI 的创造力来了。
但 Demis 说，对他自己来说，Move 37 只是起点。他真正想看到的是另一件事。AI 能不能发明围棋这件事本身。
这两件事的区别非常关键。
Move 37 是在围棋这个现成的规则里，找到了一步人类没想到的招。但围棋的规则、棋盘的形状、黑白子的对弈方式，是人类发明出来的。AI 在已有的框架里非常厉害，但能不能自己造一个框架，是另外一回事。
Demis 给了一个具体的设想。
如果给 AI 一个高层次的描述。造一个游戏，五分钟能学会规则，要好几辈子才能精通，棋局有审美，一下午能下完一局。AI 能不能根据这个描述，自己倒推出围棋？
目前做不到。
为了把这件事讲得更清楚，Demis 还提了一个测试，他自己叫爱因斯坦测试。
用 1901 年人类已有的全部知识训练一个模型，看它能不能在 1905 年那个时间点，自己推出狭义相对论。
爱因斯坦在 1905 年那一年里，连写了几篇改变物理学的论文，后来叫爱因斯坦奇迹年。那些工作不是从已有的物理学论文里通过拼接得到的，是基于已有材料做了一次全新的概念跳跃。
爱因斯坦测试想问的就是这件事。AI 能不能做这种跳跃。
目前的大模型主要在做两件事，pattern matching 和 extrapolation。一个是从大量数据里找规律，一个是把规律往外延伸一点。但发现新东西需要的是类比推理的能力。从一个领域里抽出深层结构，搬到另一个全新的领域去用。
这个能力，模型现在还没有。也可能是有，但用法不对所以激发不出来。
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除此之外，Demis 还分享了一个让我特别出乎意料的判断，他说未来 6 到 12 个月，真正的价值不在更大的模型，在更小的模型。
这一部分内容我反复听了好几次，确实突破我的已有认知。
不知道大家的想法，反正我自己，这一年来并没有怎么关注小模型的进展。毕竟行业的焦点就是把模型做大嘛。
那小模型的价值到底在哪？
最直接的是成本。同样一个任务，小模型的推理价格可能只是前沿模型的十分之一甚至更少。
但 Demis 说，比成本更重要的其实是速度。
这里有一个前提得先说清楚。Demis 不是在说速度可以替代智能。
他的原话是，当小模型的能力已经达到前沿模型的 90% 到 95%，也就是已经相当不错的时候，剩下那 5% 到 10% 的能力差距，比不上速度带来的好处。
比如现在工程师用 AI 写代码，已经形成了一种新的工作节奏。一个想法冒出来，几秒之内就能看到结果，不行就改，再不行再改。
这个一改再改的循环跑得越快，做出来的东西就越好。如果每次调用都要等十秒，整个工作流就被打断了。
更关键的是，快到一定程度，工程师在这种节奏里能进入心流。一个想法、一次尝试、一个反馈、再来一个想法，思维不被打断。
这件事写过代码的人都懂，进入心流和频繁掉出心流，产出的差距是数量级的。
Agent 也是同样的逻辑。一个 Agent 跑完一个任务可能要调几十次模型，每次慢一秒，整个任务就慢一分钟。慢到一定程度，Agent 就从一个能用的东西变成鸡肋。
小模型不是大模型的廉价替代品。有些事只有小模型能做。
比如手机、眼镜、家用机器人，需要的就是一个能在本地跑起来的模型。本地跑除了反应快，还有一个特别重要的好处，隐私。
家里机器人看到的视频、听到的对话，全部在设备本地处理，根本不上云。这件事对很多用户来说不是加分项，是底线。
成本、速度、边缘部署，这是小模型的价值。
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讲完小模型的价值，接下来一个更关键的问题是，能力被压到这么小的参数里，会不会有上限？
Demis 的判断是，目前没看到信息密度有任何理论上限。小模型的智能天花板还远没看到。
支撑这个判断的，是 DeepMind 在蒸馏这件事上的积累。蒸馏简单说就是先训练一个超大的模型，然后用这个超大模型去教一个小模型。教完之后，小模型用极少的参数，能复现原来 95% 以上的能力。
为什么 DeepMind 这么重视蒸馏？因为要把 AI 能力放进谷歌的头部产品中，前提是低延迟、低成本。前沿模型再强，每次推理花几秒钟、花几毛钱...这条路，恐怕很难走得通。
一个前沿模型发布之后，6 到 12 个月内，他们就能把这个模型的能力蒸馏到边缘设备能跑的小模型上去。这个时间表比很多人想的要快。
在很多场景中，小模型和大模型会相互配合。
举个例子，一个端到端的智能助手，绝大部分日常任务在本地的小模型上跑。智能眼镜看到的画面、家里机器人听到的对话、手机里的私人助理，模型直接在设备里读懂，不需要往云端传一遍。
只有遇到特别复杂、本地搞不定的问题，才向云端的前沿模型发起请求。
也就是说小模型在边缘做主力，前沿模型在云端做后援。
不过，这个构想对小模型的要求也比较高，它不能只会处理文字，还得能理解物理世界。
这就是为什么 Gemini 从一开始就坚持多模态，不光处理文字，也处理图像、视频、声音。
一开始这么做比只做文本要难得多，但眼镜也好，机器人也好，需要的是一个能看懂周围世界的模型，不是一个只会聊天的模型。
讲到这里，小模型这条路的轮廓就完全清楚了。它独立成立，不是前沿模型的廉价替代品，而是另一条同样重要的路。
嗯，很有启发。
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这件事跟30-300这俩凑在一起，在内网引起了轩然大波。
律师鸣不平、民企吓破胆、群众拍段子，尤其在后半夜的抖音，那简直闹得没边儿了。
我们看看财新怎么解读，简单来说是这样：
中国正在把“民企内部腐败”纳入和公职腐败接近的重刑治理框架，表面逻辑是保护民企产权，实际上会严重影响民企经营，导致更激烈的股权斗争。
其实看到这里就够了，还想看细节可以往下看：
一、最重要变化
从2026年5月1日起，《解释（二）》施行。
官方文件明确说，非国家工作人员受贿罪、对非国家工作人员行贿罪、职务侵占罪、挪用资金罪，定罪量刑标准分别参照受贿罪、行贿罪、贪污罪、挪用公款罪执行。
二、财新这篇文章真正说了什么
表面看很有爱，说这是保护民企产权。
稍微深一点儿：这是国家把民企内部治理也纳入刑事治理框架。
以后采购吃回扣、高管拿返点、任何员工侵占公司钱，风险都会变大。
中国大量民企本来就账目不清、股权不清、公私不清。
过去叫家族企业管理粗糙，以后就得叫挪用资金、职务侵占、非国家工作人员受贿。
再多思考一点儿：民企内部的权力关系和权力斗争都会变化。
肯定会震慑住很多大厂员工的贪污行为，但是也一定会变成一把利刃。
员工之间、股东之前，都多了一个刑事按钮。
以前搞你是把你项目搞黄，让你在老板面前吃瘪，以后搞你就是让你进去三年，这差距可太大了。
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文章最后，对一个律师采访时，律师说出了“友善的建议”：
公安机关要对刑事立案的标准进行严格审查和判断，防止搞趋利性司法和“远洋捕捞”，避免沦为民企股东之间互相打压的工具。
呵呵，真的太友善了，是互相打压么？还是降维打击？
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@8964kevin_t 不是错觉，每次回国都有这种体验。
我一般用国内的实体sim卡，带一个海外的 eSIM 。前者不到一天就把免费的1G数据跑光了；后者大概10天才用了不到5G。
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我不会消失的，首先收益的那三瓜俩枣对我来说约等于无。
其次在墙内被阉割了十几二十年的我上了推特，就如同千年的太监突然长出了jj。
根本无法遏制每天都拿出来给所有人分享和炫耀的冲动。
到现在，起码已经持续7个多月了，还没有衰退的迹象。
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