多干少想

关于我：Hi, I’m Zem!

在看什么：TextPurr
最近沉迷于看访谈以及技术分享讲座，目前是在TextPurr边看边写评论了，我感兴趣的领域：AI、数学、物理、商业，因为时间也不多所以只看best among best

2026-3-21

只有时间写bullet point

1. AI让人思路打开，想做点以前不敢想的事情，我说的不是构建更大更复杂的软件系统，我说的是想要解决世界级难题

2. AI会取代所有职业，和世界难题不可解这俩个担心互斥

3. 计算机系视野太狭窄了，软件工程以外还有很多工程难题

4. 推荐看一看斯坦福CS230 Career Advice in AI，有一些有意思的观点：

• 4.1 美国的就业形势22，23走出疫情+AI爆发，公司疯狂招聘，AI人才争夺战，过度招聘，很多人仅仅因为简历上有 AI 就被录用了，导致24、25的美国招聘寒冬
  锐评：中国有延迟，中国25，26年的状态（25年初deepseek开启的）就有点像美国22，23过度招聘的状态，25年很明显都在砸钱让人来工作，按这个推算，中国可能27，28年会是寒冬
• 4.2 成功的三个支柱之一（Business Focus）：尝试找到可以努力工作并产出成果的领域，让你产出的成果与你想要的商业聚焦以及你想做的工作保持一致；不要让你的产出是为了你现有的工作，要让你的产出是为了你想要的工作；直接构建产品，与你想做的事情对齐，为了想要的工作产出成果
  锐评：为想要的工作产出这一点还挺有启发的
• 4.3 社交媒体更看重参与度而不是准确性，炒作：主动过滤，深入基础，紧跟脉搏，分辨出信号和噪音
• 4.4 获取一个开源模型并针对特定下游任务进行微调的能力在未来2-3会很重要

挺对但不意外的观点：

• 4.5 这就是我看到的 AI 分化。我认为较早的泡沫是在更大的、非自托管的模型上。较晚的泡沫是在较小的、自托管的模型上。但无论如何，为了你和你的职业生涯能避免任何泡沫破裂的影响，专注于基础，构建真正的解决方案，理解商业方面，最重要的是，多样化你的技能。不要做那种只会一招的小马（one-trick pony），只知道做一件事。我和很多才华横溢的人合作过，他们非常擅长编写特定的 API 或框架代码，然后行业向前发展了，他们被留在了后面
• 4.6 传统的观念认为涉及 AI 时计算平台是 CPU 加 GPU，但这也在改变。CPU：通用型。GPU：专用型。但在移动领域，有一项名为 SME——Scalable Matrix Extensions 的技术正在进行大规模创新。SME 的核心实际上是允许你把 AI 工作负载放在 CPU 上。这方面的领跑者是几家中国手机厂商，Vivo 和 OPPO，最近刚发布了启用 SME 芯片的手机。看到那个趋势并顺着那个向量得出逻辑结论：随着模型越来越小，嵌入式智能无处不在不再是白日梦。不再是科幻小说。这将是我们在很短时间内看到的现实。这种 AI 的融合，因为小模型变得更聪明，低功耗设备能够运行它们——我们看到这种融合正在发生，我看到那里有巨大的机会

其它还有很多我觉得挺对但我不意外的就没记录了，大家可以自己去看

5. 据我观察，开始高强度做事，去validate一些猜测，会让你的认知比“网络上开始流传的共识“快一个季度
6. 想不通的事情就直接去做，用现实带来的反馈作为你的决策上下文进行迭代，加快靠近“答案”的速度
7. 软件价值参考翻译，翻译价格早就无限接近token，软件也会，价值会从“翻译”转到“写作“本身，aka自然语言编程（产品设计/决策）
8. 工程的价值在于复杂性管理，把问题变简单永远是有价值的；不过注意价值不等于价格，价格取决于供需关系