最近一个月的复盘

刚投完文章，突然一阵空悲切，不知道自己应该干什么了。明明后续还有校对、实验等等工作，但是似乎目的感没有那么强烈了。

决定复盘下我目前的问题。

1.1 我会犯沟通错误，并且很严重

刚刷到个帖子，挺有意思。有网友分享自己带新人的原则，说是前三个月里，允许对方犯任何技术上的错误，但沟通上要是出了岔子，那是绝对不行。代码写崩了可以调，需求理解偏了能掰回来，可要是遇到问题闷声不响，进度延迟了也不吱一声，这在他们团队里就是踩了红线，没得商量。他现在独立负责一个模块，每周雷打不动主动同步三次进度，遇到卡点半小时内必定上报。

https://mp.weixin.qq.com/s/vhfS-LYz7Uzg4so9pHYM2Q

真正让人心里发慌的，是你根本不知道他那边发生了什么。

我认为这个太重要了，并且事实是，我一直做的不太好。这个问题在我做组队proj和paper的时候就出现过，如果我继续下去，我会继续拖累我的队友。

1.2 专注细节的注意力开始下降

可能是大量使用AI开始，我对细节就开始减少了敏感度。比如观察log、查看数据和表格。诱导这些的原因可能是AI科研后短时间内大量的信息开始涌入，而人类的大脑来不及处理这些信息。这也是危险的，我们不能老是让AI稳稳地接住自己。

另一个事情源于 https://ergosphere.blog/posts/the-machines-are-fine/

The moment you use the machine to bypass the thinking itself, to let it make the methodological choices, to let it decide what the data means, to let it write the argument while you nod along, you have crossed a line that is very difficult to see and very difficult to uncross. You haven't saved time. You've forfeited the experience that the time was supposed to give you.

什么是学术训练，什么是工程，并且如何与cc等共存，是接下来的一大挑战。

2. 讨论有关和不同有趣的人物的相似之处

2.1

世界蠢得不可思议，我也是。

【大疆教父：新工科教育如何催生更多大疆？【晚点LatePost】】 https://www.bilibili.com/video/BV1WJnbzREeq/?share_source=copy_web&vd_source=72eac555730ba7e7a64f9fa1d7f2b2d4

对话大疆汪滔：求真理、得自由、活成故事
https://mp.weixin.qq.com/s/5eXM9DFnEArfjsmH8VKw5Q

我对这篇最有印象的是汪滔说他毕设那一段 他说答辩那天他的直升机没有悬停住 教授王立新给了他一个 C 王立新后来有一句话 "我毁掉了一位潜在的优秀学者 成就了一位伟大的企业家"。但汪滔自己的复述是另一种味道 他说"其实之前从来没飞起来过 我想着答辩那一天也许能大力出奇迹" 然后答辩那天 很合理 没奇迹 就是普通生活中普通的失败中的一个
https://www.xiaohongshu.com/explore/69d85add00000000220274ef?app_platform=ios&app_version=9.10&share_from_user_hidden=true&xsec_source=app_share&type=normal&xsec_token=CBUykx9wHjBFl5cd5qFc075AAXx_9PIBP_LvXFt4bc0bw=&author_share=1&xhsshare=WeixinSession&shareRedId=ODhDNjQ1ODk2NzUyOTgwNjg0OTlGPTY5&apptime=1775816981&share_id=d48029c9d0eb433a84e2b4ca7d7cfda6

2.2

天才和疯子只有一步之遥。当一个不被理解的疯子来到月之暗面，他可能突然成为改变世界的天才；或是那些尚未面世的天才，在这里才能疯狂绽放。Bob告诉我，某种程度上，Ego大不是问题，甚至可能是好事。把Ego当作内驱力，认定自己必须参与某个伟大事业，才是真正疯狂的天才，也是他们决不愿错过的人。

https://mp.weixin.qq.com/s/Vasyc2xHLJY6qDhFKEL4ug

过去一年里，Kimi招聘的人员有超过100人来自内推，要么是朋友，或者朋友的朋友。这种招聘模式被内部称为“人传人”。基于这种本就深度连接的关系网络，信任成为天然的组织资产。
本质上，Kimi把组织管理的难度转嫁到了人才招募上。通过举荐吸引来的人「气味相投」，这也正呼应几乎所有人都在强调的关键词：TASTE（品味）。

不要在文章里写Pink Floyd，或是那架摆在公司门口的钢琴。
他们觉得，懂的自然已懂，不懂无需再懂。从月之暗面到Kimi，名字的来历都和技术或是AI无关。但如果一家公司过分强调和摇滚艺术的羁绊，就不免矫揉造作。人们更享受美而不自知的状态。
Win是从大厂出逃的00后。他告诉我，这里太奇怪了，竟然不用开会就能干活。
这是某种AI Native组织的特色。有超过十位员工明确表示，自己越来越不喜欢和真人打交道，更习惯和AI交流、合作，因为AI更可靠，也更简单。这也和公司整体性格内向有关系。有人用了一个更可爱的词：羞涩。每个人在群聊里都能成为交际花，在现实中则沉默寡言。Kimi的文化活动并不多，除了年会之外，最近一次是在办公室里组织大家按摩。

从此，Kimi们不能回头。每一次战略调整都是高风险的混沌迭代。对手尚可在迷宫中缓慢转身，月之暗面若试图在组织规模上加速膨胀，只会导致内部的结构性撕裂。而这一切的自我降维，只为完成一次更疯狂的维度跃迁。
组织降维的终点是智能的升维。

神秘小链接
https://mp.weixin.qq.com/s/P0QoIv93z2mZlUqFks4u5w

2.3

【对谢赛宁的7小时马拉松访谈：世界模型、逃出硅谷、反OpenAI、AMI Labs、两次拒绝Ilya、杨立昆、李飞飞和42】 https://www.bilibili.com/video/BV1tew5zVEDf/?share_source=copy_web&vd_source=72eac555730ba7e7a64f9fa1d7f2b2d4

这个世界很不幸，并非每个人都能成为伟大的工程师和艺术家。但是这个世界也很幸运，伟大的工程师和艺术家们可以来自世界任何一个角落。

2.4

从南科出发，再回去
https://mp.weixin.qq.com/s/IGWFrdEZhB_qz5DYbndErA
https://mp.weixin.qq.com/s/De5ijFLgFeQCJdZU2HZhzA?qq_aio_chat_type=2&scene=1&click_id=2

社会学博士论文：低薪却有人干的咖啡师 一线咖啡师多... http://xhslink.com/o/7rBM3iHxD1P
复制后打开【小红书】查看笔记！

3. 其他思考收录

技术能力已经跑到了组织接口前面：从红杉两篇文章谈起
https://yage.ai/share/sequoia-autopilot-organizational-interface-20260405.html

@菜鸭  鸭哥的这篇文章给我带来不小的冲击，消化了两天。结合 徐昊在2021年 12 月 4 日在厦门的GTLC 全球领导力峰会上分享过的观点，我的思考围绕着“知识”的价值与“知识工作者”的价值展开如下：

1、徐昊认为“知识工作者”无法决定自己的价值，知识在被消费之前，没有价值。引申他的观点，知识工作者的价值不是“我知道什么”，而是“我能让团队知道什么”，一个人懂得再多，如果不能被团队消费，就没有价值，所以在徐昊的上下文里，知识工作者的产出实际“在协同中”，无关知识工作者的产出，无关时间，而是关于知识是否在流动、是否在被消费、是否产生协同效应。这个过程就是将隐性或者不可言说的知识不断显性化或者被其他协同者意会的过程。

2、红杉的观点非常激进，红杉有一个潜在的逻辑是：隐性知识的边界正在被AI不断压缩。大量人类以为的“不可言说”的知识，其实只是“还没有被好好编码”而已。这个观点，在我过往的实际工作中确实也有客观案例。我在组织自动驾驶数据标注团队进行海量数据标注生产时，质检员是更有经验的标注员，系统会通过分析质检员的动作来拆解出隐藏在TA 脑子里的隐性指标，使其显性化。质检员今天的个人直觉，就是明天的显性知识。

3、鸭哥文中提到的 Intelligence和 Judgement  本质上就是 显性知识（Intelligence）和隐性知识(Judgement)的区别

4、围绕这类讨论，我又想起庄子的轮扁斫轮的故事，“不可言说”的隐性知识到底能不能被AI捕获。庄子的故事告诉我们，很多知识不是人不愿意教，而是这种知识它是一种体验，它不在人的脑子里，而在人的经历中。这意味着即便这类知识的边界正在被AI不断压缩，但永远无法被取代。

5、对于我们意味着什么？
 a)不变的是什么？ 知识在组织中流动、被消费而产生价值这个观点没有变， 
 b)变化的是什么？是以前这个流动中参与者只有人，软件工程参与者所经历的敏捷方法，实际就是围绕着这个流动过程而精心设计的，但是今天这个流动过程中除了人以外，多了一个 AI 
 c) 我们该如何做？ 未来最有价值的知识工作者，是那些既能在人与人之间创造知识流动，又能在人与 AI 之间建立有效的判断回路的人

鸭哥最后的呼吁，“ context infrastructure 可能是长期护城河” 是成立的！

Prompt Caching 作为 Harness 工程的一等约束
https://yage.ai/share/prompt-caching-harness-constraint-20260404.html

你的 Evaluator 在保护谁：Agent 监控架构的隐藏盲点
https://yage.ai/share/peer-preservation-evaluator-assumption-20260404.html

AutoKernel: Autonomous GPU Kernel Optimization via Iterative Agent-Driven Search
https://x.com/Akashi203/status/2040781342535790810

Agent Token 的虚假繁荣
63 【Agent Token 的虚假繁荣 - 我，吉他，猫，LLM | 小红书 - 你的生活兴趣社区】 😆 UH3jEZMdcIdLez9 😆 https://www.xiaohongshu.com/discovery/item/69d31641000000001a02be60?source=webshare&xhsshare=pc_web&xsec_token=CBPx_No4ArZQNJrJPlw3w81todRhodaTB72T30wMa9sj4=&xsec_source=pc_share

"把现在铺张浪费的 Token 开销想办法减少"，是一个被严重低估的方向。这不是一个防守性的优化，而是一个进攻性的能力——谁先做到同等质量下 Token 消耗降一个数量级，谁就能在同样的 Compute Budget 下服务十倍的用户，或者给同一个用户十倍深度的 Agent 体验。

Language Modeling Is Compression https://arxiv.org/abs/2309.10668 Language Modeling Is Compression 论文阅读 - 王云峰的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/659410918

有关benchmark，没有度量的努力叫自我感动，甚至是自欺欺人。

https://www.xiaohongshu.com/explore/69d6e9650000000023014bc0?app_platform=ios&app_version=9.10&share_from_user_hidden=true&xsec_source=app_share&type=normal&xsec_token=CB33U6vL-Nz8ysotvSYqQJsHHbjUrmwmqS0bexev_2Mb4=&author_share=1&xhsshare=WeixinSession&shareRedId=ODhDNjQ1ODk2NzUyOTgwNjg0OTlGPTY5&apptime=1775697168&share_id=4858ead77f08451bb82eb0c0b9ac1b6f

我们注意到benchmark的重要性，并且，好的benchmark才能让研究真正的进行下去。

12月的时候，我当时在听B站的一个视频，然后写作业交申请。不禁想起这个问题：随笔记录什么。

【“而时间一定会奖励那些热爱记录的人”| 《随笔可以写什么》课堂实录】 https://www.bilibili.com/video/BV1pu2MBGE6Z/?share_source=copy_web&vd_source=72eac555730ba7e7a64f9fa1d7f2b2d4

后来我发现，“AI时代下，随笔应该记录什么”更有价值。在今天这个LLM时代，输出似乎成为了一种廉价的事情。人们可以快速从对话框里找到答案，不需要去看那些冗余的文字。

我记得，高中时除了读书笔记，有时与朋友聊的尽兴，就会用文字记录下聊的语句。可惜的是，聊天的时间短暂，记录下来的时间更短暂。可能10点50洗完澡出来，11点就熄灯了。在宝贵的600秒里，我不得不使用文言文记录，字数最少，表达意思最快。如果不注意，那些愉悦、欢喜真的是转瞬即逝，就如同高考前100天一样。

今天早上做了一个糟糕的梦，梦见我在军训，然后同时在做题目。我梦见是语文卷子，然后我什么都没有写完。醒来依旧恐惧。没想到过了这么多年，语文还是我的噩梦。而其中最噩梦的，就是写作文。我一直都很惧怕作文，可能是因为如同LLM一样，理解很廉价，但是输出与表达价格很昂贵。输出是一种整理，包含宝贵的信息，如何精简地提炼文字思想很重要。

在有AI的时代，为什么人还要输出？并且，人应该输入什么？“为什么在AI时代还要写博客”这个事情，似乎又重新被翻找出来。

5.2号我去了一次ido北京漫展。跟20年广州的CICF味道不一样，我记得当时摊位好多，很多音游和男性向的游戏。但是今天过去大半是乙游，展位上挂满着年轻的男同和印着mygo和波奇酱的金属圆片，吓得我真的很想找个地洞钻进去，以前扮演普通社畜走在路上感觉也没什么不适，但在二次元前扮演非二次元竟然让我真的不敢抬头走路，果然还是太宅了宅到不想出门。逛了下角川的摊位，没有找到自己想买的漫画书，于是40分钟就逃跑出来。随后感觉好不容易从床上爬起出来一趟，不去买点粮食可惜了，于是坐了10站地铁跑到北京三联书店买几本书。看来我的定位还是更像泉此方。

翻找了很多书，今天书店的质量我只能说一言难尽，仔细翻找总算看到点能看的。高中的时候看过一点点《邓小平时代》，但是后来没去图书馆，就没有一直看下去。哪怕电子产品已经很多，我对纸质书依旧独有情钟。于是我决定买来一本，回家在等待agent时慢慢品读。

看完这本书的序言，我感觉很震撼。虽然这本书的作者没有和邓有很长的长谈，但是他访问了很多邓身边的人和子女。不禁感叹他的见识远远超过了我。我也终于明白这个“为什么在AI时代还保持人的输出”这个问题的答案：人的输出带有一个特定的向量，它是AI以外的另一个声音。在技术至上的背景下保持统一的知识和答案很重要，但是“经验”、“历史”等等，需要人从多个角度不同观点的碰撞与表达，而这是需要人慢慢积累的。

有一个抉择贯穿了我大学的知识探索，见更广的事，还是成为对一件事物理解更深的人？作为一个本科生，大家总是说你应该看到更广阔的事情，但是我个人又觉得这样的人每门都有所涉猎但是又学艺不精，于是不断在一个领域深挖。但是到头来，"深"和"广"从来不是割裂的，它们在"记录"这个动作里达成了某种和解。《邓小平时代》的作者也见了很多人，才对他要描写的人物有更深的见解。《江城》的作者由点及面，讲到了很多的故事。