我打算先用 ai 复制我自己，我现在已经把我所有的经验跟技能呢全部复制到 a ai 上面了。然后呢，下一步我打算把我们带货盘所有关于选品啊，投流啊，直播运营的经验呢，全部用 ai 复制一遍。 再后面呢，我现在这个朋友圈文案啊，短视频选题啊，这种工作我已经交给什么交给 ai 来做了。然后呢，我是用敲扣做到的，我给你们看看我是怎么做到的。 首先我把我创业这四年到五年来的经验，其实我自己一直有做什么呢？有做这个复盘的，但是以前呢比较零散。然后呢，我就让克拉克 帮我啊做了一个 ppt， 把我的所有经验变成了什么？变成了一个文档，然后全部在这个命令行里面做的啊，让他做，让他做完之后呢，这个就是我的个人复盘，比如说啊，执行力啊，认知啊，交钱啊， 交友啊，赛道啊，这赚钱本质， ip 与流量啊，杠杆啊，这种都是什么呢？包括一些牛逼的人，他的一些语录啊，我的学习的一些经验啊，对吧？这个就是我蒸馏我自己啊，就是我把我自己所有经验全部复制到 ai 上面，以后呢， ai 就 会 知道我的所有经验跟呃习惯啊，就会用我的经验去帮我做决策。然后呢，我现在短视频选择题啊，就是我用卡拉扣之后呢 啊，现在短视频选择题我要干嘛？我也不自己做了，我直接用克拉扣帮我出选择题啊，我跟他说啊，针对服装老板，你帮我出个选择题吧，啊，这种选择题也是他帮我做的啊， 所以说现在基本上我的朋友圈，呃文案和这个短视频选择题，还有我自己的个人技能啊，包括后面我们带货方向，我会把所有的爆款变成一个网址啊，然后让考考去读取我的经验，自己帮我开发 啊，就是已经可以直接做到的了，因为我一直让他啊 ai 写代码。
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02:59查看AI文稿AI文稿现在要做动画效果，你再也不用去学软件买插件或者花钱请人做了，用 remote 就 可以。 最简单的方法就是用 codex 一 键安装 remote 插件，然后把你的需求告诉他。比如我跟他说按时间顺序用动画呈现二零一五至二零二五年间， spacex 的 每一次火箭发射，显示发射的抛物线轨迹，并带有轨迹渐影效果， 采用抽象极简主义的美学风格。 codex 会自己创建项目，搭建项目骨架、安装依赖以及上网搜索相关的素材。 其实这整个过程你都不需要盯着，让 codex 自己跑着就行，它还是蛮靠谱的，会自己想办法解决遇到的问题。等完事了， codex 会自动弹出一个本地的网页出来，你点击播放就可以预览了。 你看，基本上就是我提示词里说的，用抛物线去呈现过去十年的每一次发射抽象极简的风格。 如果觉得质量 ok， 可以 选择 random 渲染。导出之后就是 mp 四文件了，之后你可以把这个文件放到剪辑软件里做进一步的处理。 就像我在星球里说的，我之前是真的打算请人帮我在每一期视频里做进一步的处理。就像我经常会谈到一些没有现成素材能用来演示的内容， 比如刚才那个 spacex 火箭发射的动画，后续如果再优化一下的话，那当我谈到马斯克他们过去几年持续不断的做火箭的研发和测试的时候，这一段的视频素材就可以用上了。还有类似这种介绍人物的视频，也是用 codex 加 remotion 做的， 我给了他一段非常详细的提示词，过程中还改了两次，才有现在的样子。所以你看，又一块市场需求给 a i t 带掉了。 而且不只是 remotion 可以 做， hyperframes 也可以做。它在 codex 里也有现成的插件，你安装就行。这两个插件都属于代码化的视频生成。技术上的区别在于， remotion 是 用 react 显示屏， hyperframes 是 用 html 显示屏。 那在实际使用中，我自己的感受是， remotion 更适合工程化生产， hyperframes 更适合 ai 辅助快速创作。 如果你的项目比较复杂，比如有多场景组合、字幕同步产品 ui 演示、动态图表等等，那我建议你用 remotion， 它最大的优势是工程化很强。如果你只是做一些轻量化的 motion graphic， 比如网页短视频、文档短视频等等，那用 hyperframes， 它最大的优势是简单和 asian friendly。 刚才这一段我就是用 hyperframes 做的，我建议大家都试一试，然后根据自己的实际体验做出选择。 ok， 以上就是本期内容，想了解 ai， 想成为超级个体，想找到志同道合的人，就来我们 newtype 社群，那咱们下期见。
441黄益贺
05:47查看AI文稿AI文稿hello， hello， 大家好。嗯，这两天那个上海那边的公司给我发了 offer 了，还给我涨了一千块钱，希望我早点过去，我已经答应了。你不是现在已经二十五了吗？对吧？ 希望我早点过去，但是我就不早点过去，万一两周过后再说，然后这段时间呢？我就在投南京的，不管是外国外什么的，对吧？还是上海的一些机会我也看了，然后现有的 市面上这些机会只分为两块，我觉得一个就是 ai 应用去，不管是 ai 产品还是 ai 开发，它最终的它都是希望你寄予公司现有的业务去做一个 ai 的 一个落地， 但怎么落地？可能很多公司都没有自己的方案，他问技术，问来问去，就那些玩意，你比如说就是怎么做 a 镜灯啊，怎么解决大模型的幻觉啊，怎么去优化上下文呢？怎么搞这个 red 啊， 怎么去优化它的召回质量啊，对吧？都这些，所以，呃，我觉得如果你还在职啊，你还是或者是已经离职啦， 还是一些即将毕业的想从事这方面的，你就网上去搜一搜这些玩意就行了，自己去动手知道是这么回事，知道里面的细节就行了， 不要去看网上那些卖课的咖喱韭菜对不对？那些信息网上都有，哪都有对吧？现在信息那么好获取，如果你做程序员，你连这个能力都没有的话，那我感觉你也走不长， 因为现在大家用的都是一个大模型，牛，特别牛的大家都能用得上。 嗯，我感觉如果你还要需要去网上去买别人的课，跟着他走，那你没有自主去判断的能力，特别现在 ai 应用工程师，他主要还是希望你能够有一套能够啊， 在企业内部进行一个 ai 落地的一个方法论。那这个我感觉对个人对业务的了解和对 ai 它具体能做什么 啊？怎么去提效啊？他有自己的一个规划，所以说你光靠网上学那个什么框架，怎么用，怎么去搭，怎么搭 red， 对 吧？这种我感觉没没太多用处，但是你要了解，因为他问他问又问这些嘛，对不对？其他的可以编，但是这种技术类的东西 你不知道就是不知道，知道就知道吗？对吧？如果是那种新毕业的吧，如果想从事这行，你还需要了解一些业务相关的东西。嗯，什么叫业务相关的东西呢？内部的话就可能说进销存呐。 嗯，进销存也就关联到比如说一些仓储啊，一些电商公司会有电商的业务，进口公司有进口的业务，对吧？外贸公司有外贸的业务， 可能正常的有客户管理啊， c m 相关的基本上就那些，可能还有些 o v 啊人士，他内部就是这些，外部的话，嗯，那可能就是那种产品化的了，对吧？ 或者给客户去做，但是大多给客户做，他们也是卖这套服务吗？嗯，所以说，嗯，我觉得，嗯，不管是在职还是离职了，嗯，未来呢，大多数就是要从事这个岗位，你想从事这行就得从事这个岗位， 因为很多企业连信息化都做不到，他去做这种 ai 应用，你觉得可能吗？嗯，所以说他希望招你过去，就是希望完成很多公司，他就是他慌，老板他比较慌， 他觉得 ai 时代我也没有什么竞争力，我公司说不定明天我也倒闭了。那我要招个人，我也要搞 ai， 我 不管要搞什么，你先过来，你过来了，你坐在那我心安，对吧？ 真出啥事以后，比如说我就让你去弄啊，对吧？基本上就这种。嗯，所以， 所以嘛。嗯，我希望就是做技术的就思维扩展一点，更更抽象一点。就是说思维角度更抽象一点，不能仅限于技术，因为技术现在有点平权的意思嘛。 啊，那你更需要的就是技术以外往上往上一点的一些东西，怎么去规划呀？管理呀，怎么去架构啊？怎么去 解决客户的问题啊？那你不然的话有什么价值呢？你去做个软件，比如说我有的事业了，会想着我去送外卖，对不对？我去做软件，我做个什么小程序给别人用，谁会用呢？啊？你这么简单就做出来了，我做不出来吗？ 或者是说其他人做不出来吗？有什么竞争力吗？所以说每，嗯，我从事 erp 吗？因为我知道这行，对吧？有很多都是共通的，每个人的需求不一样，如果你能 就是个性化的解决他的问题，呃，这种他愿意给你花钱，对吧？如果可能一个产品，一个大家都标准化的，他为什么要买你的呢？嗯，这就是吧，所以说我就我感觉未来对程序员的要求就不仅仅是程序员了， 可能是一个解决方案，就是能解决问题的一个全规划的一个工程师。
368昨天已经过去
08:20查看AI文稿AI文稿我觉得掌握这个技能的人已经是踩下线了。其实我觉得硅谷最大特点就是和五道口很像。带大家看一下晚上九点的硅谷创业公司。同学你好，你在哪读的本科？我在清华大学计算机系读的本科。 在哪里读的博士？我之前在 ucla 的 cs 系读 psd， 现在在昂立在湾区这边工作。是什么促使你退出 psd 学位的追求？我觉得这个是很复杂的问题。 我个人觉得是因为我觉得学术圈在工业界疯狂发展的时候，很难有个良性的发展，它也无关我的导师，也无关我的学校。我觉得是任何一个这个年代的 p s d。 都要问自己的一个 问题。我觉得无论你是 working on entrepreneur， 还是你是 working on system， 你 看都得自己心里问一问。就是你真觉得现在在学术圈做的东西它有价值吗？ 如果你的价值要一直通过在公司、公司实习才能表现，那你为什么不加入这些公司呢？我觉得很，我总觉得这些问题可以难倒很多人，除非那些真的坚定做理论的人可以认为学术性还勾搭。我觉得大多数人其实回答不了自己心中的困惑了。 说的有点太好了， ok， 你 们公司现在主要在做什么呢？我们公司主要是在维护这个开源的因子， r l 的 pipeline 能够汇集到更多的公司。因为现在这个 ai 的 创业公司很多，有很多个公司都有训练模型的要求，也有很多公司需要有推理的需求，这需求是有明显的最大贡献数的。类似于 对于 a 公司有用的 future， 可能对于 b 巨头有用，可能对于 c 中型公司也有用。我们能够在这些需求中间取一个公约数，在服务好社区的同时也有一定的盈利表现。明白？加入公司已经几个月了，作为项目而言，它运行了可能有两年多，我加入项目有一年半，加入公司可能有 四个月时，时光过得非常快，我都不敢想。那全职加入公司这四个月有什么感触吗？感觉以前对学数学做的事情的质疑是对的。哈哈哈，对啊，这是一个充满质疑的视频。我觉得在学校里面确实我能有好的老师，我也有好的同学，但是 其实没有一个人能够真正去回答这个问题，你做的这个东西究竟有没有意义？凡是那个问题，如果你做的东西就靠学校的一台 a 一 百能做，那你你将来的目标是什么？你想让工业制的人用起来吗？那你的 a 一 百的结果能放到 h 两百， b 两百， g b 两百，然后就跑了，自己骗自己是一个很糟糕的状态。 对于做，无论做 system 还是做算法，我觉得都是这样子，但我觉得偏和真正的 lm 比较结合的东西都是这样的。当然你要是做理论，像我有朋友，他决定去读偏经济学的 psd， 我 觉得这些领域的进展其实还没有到一个很夸张的状态，所以我觉得对他而言，追求一个学术理想是 make sense。 但是我反正觉得做对于做 lm 的 人而言，这是一个很难的问题。那你现在每天用 ai 的 频率高吗？ 我以前是比较自信，我觉得自己 solo 某些地方是比 ai 更加勾兑的，现在我觉得完全不是，我可能要用 ai 完成二十件事情，我觉得有十九件事情他都做得很好， 其中只有一件事情我觉得他做不好，我还需要和其他人合作，所以说几乎高达了百分九，百分之九十的完成率。确实，而且这是因为我用这些工具还不是特别熟，我认为真正顶尖的人可能用的比他更熟。而且这还是建立在你是清华本科以及在美国这边读书的基础情况之下。 我的一个观点，现在大家用 rap 用的最厉害的还是我们公司以前就写代码写最好的东西， 我也是这样观察。那么你觉得接下来写程序这个职业会变得怎么样？我觉得有些很悲观的看法，至少我觉得现在的大多数需求会消亡。比如说我朋友去面试，他 说自己是一个 principal data scientist， 在 这个岗位上干了非常多年，这个抬头现在已经消亡了。有很多公司看到这个抬头是会拒绝过简历官的。就在以前感觉挺不可想象的，至少在我毕业的时候，可能这个 thank you 还是一个很壮的技能。对，直到现在可能过了三年，我觉得掌握这个技能的人已经是斩下线了，太恐怖了。 ok， 我 听到一些比较好玩的说法，就是现在面试的时候上来就问别人 c n r n n 还有 l t m 这三个都能打胜的人直接简历挂， 这样的人不适合这个时代，太夸张了。我确实觉得现在很多工作的意义是在消亡，我觉得大多数的事情都是人和 ai 和人和另一群人和 ai 的 合作，那远远大于人和人之间的合作。 我也看到这样的趋势，那对于教育，比如说你是当年考上清华的那一批人，你觉得教育现在会变成什么样？说实话，我很难想象高中之前教育会是什么样子。我觉得 高考之前的很多教育是非常奠业的，它那个编辑收益小得异常的离谱，但是 ai 其实也不是很能满足那一块的编辑收益。像你说以前你刷的那些题， 看能不能带你涨，那我觉得是永远的，就 ai 不 可能满足那最后一点点，但是我觉得这些东西完全没有意义，这本就应该从高中之前教育被砍掉再说大学的教育。我其实我读本科的第三年有 ai， 我 觉得对于我的本科教育其实影响非常大。我也算是见证着从三点五 g p b， 三点五一路到现在 ai 的 一个不可思议的一个速速率。对我现在而言，我觉得我的学习习惯被完全被 ai 重塑。首先我个人觉得有比较好的原学习能力。以前那个我们深蹲里面有个词叫 metal learning， 我 觉得我们有这样的一个能力，但是我现在基本都是靠 ai 来辅助我的学习。 举个简单例子，我可能最近要研究一个功能，我会给大家说我具有哪些基础。你可以通过我以前学的学习笔记默认这些笔记上的东西。我都知道我现在要解决某一个问题，基于我有了基础，请你为我制定一份学习计划。这份计划要有多长时间？比如说一周的、两天的，甚至三小时， 一个计划阶段完的时候要写一个 checklist， 确保我对这个东西学好没有。嗯，我昨天拿这个东西试了试，我觉得写的基本上有百分之九十五以上非常好。所以说总的来说，你跟 ai 进入了一个双向正循环的一个过程， 希望我能对 ai 有 帮助。行吧，那如果现在正在读高中，读初中，那些同学或者说他们的家长，你有什么建议吗？我又不能对别人的人生负责，那我不就瞎说。我现在看来，我根本不能想象中学教育会怎么被 ai 重塑，因为 有什么东西是 ai 教不了的。所以我觉得中学的时候我经常有一种对于知识广度的一种诉求，永远得不到满足。比如说高中的时候有一个很经典的这个定力，叫做洛必达定力。当然你高中肯定用的不会很严谨，但是经常 高考的时候，老师就会说这东西你一旦用了，你就会被扣多少多少分。我觉得这种事情就很不合理，因为高中老师既不会给你讲清楚他在什么时候不能用， 他只会跟你说你用了你就会被扣分。那，那我觉得我现有的 ai， 我 可以很自由的探索他在什么时候能用，什么时候不能用，以及 ai 能，我就完全能够打破那一层邦德瑞老师讲不清楚，但是你很觉得很有用的东西，以及我高中时候他说学习竞赛，我觉得学习竞赛也是提前把 大学的本科知识拿来学，我现在感觉这本科知识就应该找 ai 来学，所以说无限的拥抱 ai， 想想怎么让 ai 帮你学习。确实啊，我觉得对于理工科、人文学科都是这样的。我现在很难想到什么东西的学习不能够依靠人啊。 那你对于现在正在工作的工程师有什么建议吗？拥抱 ai， 不 然就会被 ai 取代，太恐怖了。我觉得对于一个工程师而言，就是让他解放。你做 t d s 了，肯定可以做更重要的东西，去扔好的 design， 直到有一天如果 ai design 也被扔好，那么就再找 ai 做不好的事情。 我觉得 ai 不 可能完美，但是如果你不能永远成为 ai， 不 可或缺一部分，很容易被 ai 替代。明白，从国内到洛杉矶再到硅谷，你觉得硅谷最大的特点是什么？ 其实我觉得硅谷最大特点就是和五道口很像，比五道口的生态还糟糕，怎么说？对，这就是我觉得五道口是一个好歹还有不同行业的人，你在五道口，你会有学媒体人，学艺术的人。对，但是我觉得在硅谷它过于的单调，但可能硅谷的天气很好，硅谷可能有全世界最好的天气。 那创业呢？创业很神奇，我觉得我小的时候就是我读大一的时候，新华有个纪录片叫什么 大学之道，里面讲一个自然公园，叫上面千根线，下面一根针，创业就是这个样子，会有无数的需求向你扑面而来。明白，那最后有什么话想跟观众说吗？ ai 都这样了，我的工作还有什么意义？还是得找一点 别的意义，别说去健康，去健身，去多陪陪家人，去多和朋友交流。我觉得可能如果人的工作也失去意义，可以找一些别的意义啊。说的好，感谢这位同学接受采访，让大家马年快乐，感谢！
2.3万月球大叔
05:31查看AI文稿AI文稿ok， 朋友们，有很多朋友收到手之后了，第一时间不知道该怎么用它，或者说会感觉到感觉跟普通 ai 没什么区别，这边给大家做一下我们的小白新手的上手第一课。首先底层原理是什么呢？他可以去基于我们这边知识库的内容，就我这边所有的目录来去帮我们生成完全符合我们自己需求的一些工作文档啊，或者文案的文字类工作的一些产出 给大家。现在首先来讲解一下我们该如何上传对应的这些知识库，你可以在对应的网站上直接去搜索对应的电子书，这边我就不教了，我这边呢下载了还是拿我两本来举例，我这边首先把我上传的这些先删除掉。 ok， 然后这个镜子大原理，我把它先拖出来，好，这不就书籍里面是不是少了一本这书啊，对吧？那么首先呢，有两种方法，第一种方法我点开它，包括我们的 windows 电脑，朋友们也是找到这个书的路径， 你可以在这边右键它选择到拷贝路径，或者是 windows 电脑的话呢，你也可以右键对应的这个书，也可以有一个复制路径地址，然后在这边粘贴过来，直接告诉他，帮我使用 mark it down 这个 skill 来帮我拆解这本书，然后 把这本书总结提炼到我的书籍拆解里面。 ok， 这就是我们这样的流程，那么这是第一种方式，第二种方式是什么呢？第二种方式就是我们把这个书拖到我们的某个文件夹里面，我这边就是统一做的附件，然后呢右键它复制路径 这几个，呃，后面这两个都可以选，我一般建议更精准的话就选这个绝对路径就可以了，然后粘贴过来就也是一样的，然后我们直接发送 他就可以去根据我们这个书的所有内容调用我这个 skill。 如果说你没有这个 skill 呢？也没有关系，如果群里面你没有看到，你就随时联系我，就微信，通过通过微信联系我，我会给你发一个更新包。 在这边给大家再多说一下，就是你如果说你需要书籍的话，你可以上传书籍，如果说你是做一些工作类的工作文档的拆解或者说去纂写的话，你都可以把咱们对应的文档，比如说我们历史之前工作过的一些 pdf， 你都可以上传上来，然后通过这样一模一样的提示词，你就告诉他这个路径在哪里，帮我使用这个 skill， 然后拆解。拆解完成之后呢，把这个内容放到你的某个某个文件夹里面就可以了。好吧，就可以了，因为我这边拆的是书，所以说我会把它都放在我的书籍拆解里面， 稍后拆解完成之后呢，我给大家演示一下我们该怎么使用它，怎么使用我们对应的这些知识。嗯，我们在这边再稍微等一下， 这个时候呢，大家可以去喝一杯咖啡，或者说可以看一些其他的一些内容了。 ok， 可以 看到他现在这边已经多出来了一个金字塔原理，也就是刚才我让他拆解的这本书籍。好，我们现在点开看一下哦，已经有对应的素材了， 我看一下啊，他是根据我这前几个，他读取到我前面有零零零到零八，他帮我拆了一个零九，那么如果说我们正常使用的话，他应该就能拆出来很多笔记啊，这边咱也不用太去太过关心，就是整个是一个这样的流程。那么拆解上之后我们怎么使用呢？比方说我需要用到精彩原理来帮我赚些什么内容？我给简单看一下 金字塔原理，它是结论先行以上统下，呃，逻辑等等等等等。如果说你读过这本书的话呢？哎，你就可以用它了，比如说它 mce 的 法则，我就把这篇书里面写到了， ok， 那 么我就可以调用它。比方说我需要创建一个 短视频的带货脚本，包含分镜头，主题是卖一个冰杯，帮我根据 书籍拆解，帮我根据书籍里面的金字塔原理来帮我拷写，或者，呃，也可以这么写，或者说你可以在这边艾特一下书籍拆解或者金字塔原理，就这些都可以。好吧，这些都可以，我这边就不说了，因为 ai 他 可以去理解你的需求， 这时候他就会根据我们所有的知识库来去创建哦，他甚至解锁到了我之前的口播稿， 他也解锁到了我之，这是他自动去解锁到我之前的一些口播稿的一些框架，然后来帮我创造新的内容。这个就是相当于咱们所有的知识库都在这里沉淀着，你所有的经验他都在这边沉淀着，他 就是生成出来是独属于你自己的一些文章啊，一些工作的内容啊，全部都是你自己的，因为上传的经验不一样，他积累的经验不一样，创作出来内容也不一样。 好的，他帮我们转写好了，如果说你想让他写的更细的话呢？你可以让他在这句提示词最后写一个来帮我转写，然后放到我的笔记里面，你也可以告诉他放到我的哪个文件夹里面，如果说你有自己对应的文件夹的话，你就可以让他对应的放进去，来帮你更好的沉淀和积累素材。我们可以看到他现在已经写完了， 它是在我们的口播素材稿这个里面，它自动帮我放进来了，对吧？这就是它对应生产的内容。那么如果说我们需要做一些项目的一些梳理呀，规档呀，它都可以这样去做，你可以把你对应的项目的历史资料全部都放进来。 如果说你有一些好的方法论的话，你也可以把对应方法论的书籍或者说文字，或者说某一个博主讲的视频，把它转换成文字，让 ai 帮你整理到这里， 他就可以去借用这些经验来去帮你创作咱们新的一些工作内容，这些都是可以的话，这些都是可以的。嗯，他已经帮我全部创建好了。 ok， 这就是我们小白第一课，如果说你听明白的话，咱们就放心大胆试一试吧。
17:12查看AI文稿AI文稿不管是哪个专业的，现在都面临着很难找工作的这种一个状态，就是没项目，然后你有项目也收不到设计费，我都已经有 ai 了，我还要程序员干嘛？因为高考筛的不是一个建筑师，如果你人类没有进化的特别离谱的话， 那么你这个建筑就不会做的特别夸张。中国根本不是一个什么所谓留一丝拐点就能够把所谓中国城市化已经到了一个尽头。一个问题能够说清楚，如果你今天到北京的话，把西安的房子卖掉，到北京去生活工作，你会发现不让你买房子， 然后不让你买车，然后你什么也做不了，你去抢人家的饭碗，你抢不抢得到？你会比人家更专业吗？ 你好，方便跟您闲聊一会吗？我是个自媒体博主，我最近想做一档节目，想聊聊大家的职业。啊，我看您在看书。对，我可以拍一下啊，世界还能变好吗？这个是讲的是什么呀？这个是讲算是剑桥教授，哲学家或者是一些 社会科学家的一些思想，他们对于这个问题的一些理解也是对哲学这方面比较感兴趣。哎呀，谈不上感兴趣吧，寻思点有意思的东西吧，能跟你闲聊一会吧。啊，可以，你是做什么职业的？自己开一个设计公司。是建筑设计。是建筑内部还是外部的？这种 就是外哎，主要是阿克泰克迪扎。您是怎么进入这个行业？为什么选择这个行业？大学学的这个专业？建筑学现在的业务都是在国内还是对，基本都在国内，只要在北京，那现在这个市场对你们这个冲击还蛮大的。那是 蛮大，现在面临的挑战是什么呀？就是没项目，然后你有项目也收不到设计费，非常低迷的一个状态。那你们有考虑过比如说转行或者怎么样 是可以转型，但是这种转型是一个有限的一个转型，我们可能从一个设计公司变成一个航空公司，对吧？嗯，对。那我只能在这个领域内，如果说有一些合适的机会，要在一个有限的范围之内做 一个转型。客观的说呢，我现在也看不到有其他的更好的跟我们这个行业有关的一些领域支撑里去转。 我从一九九五年开始上大学，学的这个专业，从学习到工作已经三十年，那么我在这个行业里面是比较熟悉的，对吧？如果你现在放弃你这个专业，你去进入到一个其他人熟悉擅长的一个行业或者一个领域的话，你去抢人家的饭碗，你抢不抢得到你， 你会比人家更专业吗？按照就你们做的行业顶峰的时候，当时大概是什么样的规模，其实最好的时间点是应该在零八年亚洲金融危机之后，狂妄到社会。四万一那段时间是我们这个行业最好的一个时间点，其实也是赶上了中国的大基建、房地产的一个大周期。 对，对，是的，我们还是主要设计一些楼盘，住宅是其中一部分。对，住宅其实是最赚钱的，也谈不上住宅最赚钱的。相对来讲中国的住宅是比较简单的，就他的技术难度是相对比较低的。 我今天还和一位大哥在聊，中国其实赶上这个大基建时期，因为他的建筑风格没有一个很独特性，没有说真正意义上的好建筑，所以跟你想探讨这个问题，关于建筑风格呢，首先你当然可以从你的 建筑里面去吸收一些灵感，或者是去找到一些逻辑。客观的说呢，所有的建筑物你都是为人服务的，对吧？如果你人类没有进化的特别离谱的话， 那么你这个建筑就不会做的特别夸张，我们当然可以做这种圣保罗大教堂的这种超级高的这种建筑，但是那个只是他为了上帝所建造的这么一个房子，对吧？他不是说适合以人体尺度， 比如说我们在这个休息室里边，或者是我们在你自己的住宅里边，在办公室里边，他的尺度是根据你人体的尺度来界定的，那也就决定了你的建筑不管是怎么样的创作也好，基本的是逻辑， 其实还是跟着大家一个审美。你不管这个建筑怎么去变化也好，或者怎么样也好，你当然可以把它融入很多的这种社会科学的思想在里面，或者是你对这个空间的理解，你对这个世界的理解，事实上你归根到核心问题还是你去使用的， 你使用的时候你的感受是怎么样的？便利程度是怎么样的，这个可能是一个很重要的一个评价建筑所谓好坏或者怎么样的因素。至于你谈到说这个建筑好看或者是不好看这个东西是一个主观的，对对对，相对比较主观的一个东西。您的建筑设计风格是什么样的？是一个比较现代主义的， 您当时选择这个行业是因为比如说受一个人的影响，还是客观的说呢？在我上学没有更多的咨询或者更多的信息，因为没有网络，所以你很难去事前了解到这个专业到底是什么样子，那个专业是什么样子？现在翻回头来看 这个专业呢？我倒觉得是很有趣的一个专业，你会感受到它契合了人类社会的三个最核心的一个就是自然科学。为什么叫自然科学呢？就是我刚才讲到，但你所有的东西是要有尺寸的，这个是一个客观的， 就是我不能把这个休息室做成二十米高。第二个就是社会科学，你要去理解人的这些行为，你要去理解人的心理，因为你不能去做一个违背常理的。对对对，这也是为什么 很多做城市规划和建筑设计人，他要去做一些调研。第三个呢，就是刚才你提到的关于美学的方面的东西，美学这个东西是一个相对会有很多主观因素在里面的东西，但是他们现在都说，比如学建筑设计，学土木， 相当于四九年入国军。对对对对，是有这么一个问题，但是实际上是这样，就看你如何去理解人类社会的发展。我们现在觉得建筑学或者城市规划，起码在中国这个社会已经到了一个穷途末路。我倒不这么认为。 一个例子，大家现在都觉得中国的所谓的城镇化已经到了一个顶峰。其实不是这样，有一些所谓经济专家，他们提出来中国的城镇化已经到了一个叫刘一思拐点，那么他有一个前置条件。刘一思，拐点是讲西方资本主义社会他们的这个发展历程当中遇到的这么一个所谓平均和同龄的拐点一样， 我们跟他们差异很大，我们有户籍制度，我们有各种各样的限制条件，导致中国人你现在很难去自由的流通，不知道你常年生活在哪个城市，或者你的户籍在哪个城市。西安啊？对，你在西安，如果你今天到北京的话，把西安的房子卖掉，到北京去生活工作，你会发现不让你买房子，嗯，然后不让你买车， 嗯，然后你什么也做不了。那如果是这种局面的话，那你在西方国家是遇不到的。从建国以来到现在的城乡的二元化发展， 导致了很多很多的这种社会问题的出现，而且一直在积累。从这个逻辑上来讲，中国根本不是一个什么所谓流利斯拐点， 就能够把所谓中国城镇化已经到了一个尽头的这么一个问题能够说清楚，中国现在的城镇化到了一个瓶颈，很重要的因素是人为的，所以我不认为这个专业是没有前途的。但翻回头来说，大家现在很多都想去学计算机，对吧？或者是 ai 啊，或者怎么样？ 但客观地说，你看到前一段时间硅谷哪批的彩源说明什么呢？说明我都已经有 ai 了，我还要程序员干嘛？我是今天刚从洛杉矶回来啊。对，我觉得 其实美国跟中国面临到的社会问题是一模一样，他们都是比如说大学毕业生找不到工作。首先呢，我觉得美国和中国面临的问题确实是有很多重叠的地方。对，但是他不配是一模一样的。有一本书叫地世界是平的，其实世界根本不是平的嘛，大家都很清楚，你生活在西安和你生活在洛杉矶，或者生活在北京 的经济和社会发展的阶段都是完全不同。因为我也有很多朋友啊什么的，想让我帮他找一些工作，尤其是根本比较，你会发现就是不管是哪个专业的，现在都面临着很难找的工作的这种状 况。这个下边对应的这种深层的逻辑是什么？我觉得这个其实是很值得思考，我们不是简单的去看啊，大家蜂拥至今天计算机这个专业特别火，所以大家一定要去。 明天可能又变成建筑学，又又又回光返照了，又去报建筑学？我觉得完全不是，那包括现在说人工智能发展到现在这个阶段， 有很多人就会觉得，哎，那你们建筑设计会不会被取代啊？有些 ai 做的那个绘画，想象力已经跟人类不相上下了，或者是怎么样？确实有这个可能性啊。那 ok， 我 们在应对这种所谓机器进化的时间点上， 我们怎么去理解这件事情？有没有这么一种可能？根据达尔文的进化论，当时最早有植物，然后开始出现了动物，那么当刚刚出现动物的时候，可能是一些单细胞的生物，对吧？那么植物一棵树立在那里，他会 怎么看待这个单细胞的动物？他觉得这个东西是个什么东西？他可能会有焦虑，他觉得，哎，这个东西会移动，但是我不会移动。然后呢？将来这个动物会逐渐进化，进化，进化它就随便移动，嗯，然后呢？我就会被这个世界淘汰。 那我觉得会不会人类现在也面临这个？咱们现在是一颗植物，然后你觉得 ai 是 一个动物，那会不会有一天我们就被这个动物给取代了？对，他们现在就在说我们是碳基生物嘛？现在就未来有可能就会被硅基生物取代。但是现在看来就是有了动物，又有了人类之后，植物也不会被取代， 对吧？这是第一个逻辑。第二个逻辑就是那么咱们所理解的这种 ai 或者归类生物的这种进化的方向和进化的逻辑是不是正确？ 就是如果你认可他有可能比你甚至高一个维度的话，那你就理解不了你高高你一个维度的这个生物，他会进化到一个一个什么水平， 嗯，对吧？是的，对。如果你要是觉得他没有高你一个维度，那你也不用有什么担心啊，也不太有所谓。我想知道就目前您的工作中应用到 ai 的是哪个方面？有时候我们做一个建筑设计，我们可能会有些初步的想法， 那么在这个初步想法的基础之上呢？我们会用 ai 来做一些可能性的这种方案，当然最终最终还是我们自己要去完成的。对对对。当然在这个层面来讲，我觉得 ai 还不 不够成熟，他对于一些建筑比较特殊的空间还不是完全能够理解。当然也可能有一些国外更先进的 ai 技术，我们还没有接触到啊，接上你们省了很多时间。对对对，现在还有比如刚进入这个行业，或者刚选择这个专业的年轻人有什么想对他们说的？我觉得是这样， 人生其实你说很短暂，确实很短暂，但是你说很漫长，确实很漫长，就是不要纠结于一时一刻的这种东西，你不管做成规划也好， 还是做建筑设计，还是你做室内设计或者怎么样，你进到这个行业里面来了，那么你首先要了解这个行业到底是什么样子， 而不是说你天天盯着看。哎，全中国都没有塔吊来，都没有工地来，这个行业就完蛋了。我觉得不要先盯着这些，如果你有机会能够进入到这个行业的话呢？那我觉得其实简单的看市场， 可能你觉得这几年的市场是一个很差的。对对对，但是你如果看你能够接触到的东西，你能够学到的事情，和你能够出现在这个过程中对人类社会产生的这种影响，你能发现这是一个很重大的事情。刚刚参加工作，然后 你会发现你画的那些他居然就会建起来，你当时可能没有想的很清楚，然后你就画，但是你画完之后工人就给你建了，他不开玩笑，你画成什么样子，他就照这东西就建起来，你给我画一幅画，你觉得没画好，没画好算了，我撕掉这个房子，你炸掉重新建一遍吧。 不可能，所以这种影响非常深远。您现在想对二十岁的你说什么？二十岁的我啊？这个没有什么，就是我想这二十岁的你跟现在的有什么变化？你觉得那个变化太大，我现在马上我都快五十岁了，我对，所以看着很年轻，我看着也不年轻，没有什么想说的。我觉得人呢， 你在每一个年龄段，你在每一个时间点，你只能做你那个时间点做的事情。那你可以说这个人啊，他非常少年老成，你也可以觉得这个人很幼稚。我不记得有人采访一个什么明星，他就讲说让你回到二十岁的，你会回去吗？他说我绝对不会回去， 因为他觉得那个年代的我太幼稚了。其实你要问我，我也是一样二十岁的，我觉得太幼稚了，但是这不代表什么，因为每个人都会有二十岁吗？这三十年我 在这个社会上去做的工作也好，生活也好，接触的人也好，接触的事物也好，那么他们给了我无数的经验和教训，那么这个东西其实是特别宝贵，过程本身就是美好， 结果也是美好的，就是你不要过于去纠结于什么。哎，我那会如果说我怎么怎么样，我就会怎么样，也许无数公里以外的另一个平行宇宙，你就是那样的。对，但是这并不意味着什么。为什么我们会觉得他很成功？因为人类社会，你的知识，你的阅历，你是传不到你的下一代 出生之后他还是一张白纸，然后他要重新学习人类所有的知识，然后积累他的经验，然后有他的一个阅历，有他的一个生活。哎呀，不是这样 哎，可以在在很短的时间之内积累你人类所有的知识，人类所有的文明，发生过的所有的事，他没有记忆力缺陷，他没有这些学习的障碍，或者是怎么样。你们这个行业是不是比较看重那个建筑老八校，这八所 学校呢，本身就是中国比较权威，培养对，培养这个专业人才比较成体系的这么八个学校， 当然他的教学水平和他的综合的质量都是很高，但是也不意味着你只有从这八所学校里出来的学生才是才够优秀。才够优秀也不意味着从其他学校出来的学生就不够优秀。 我曾经遇到过一个非常不知名的中国的一个本科院校出来的建筑学的一个学生，他非常有天赋，因为高考筛的不是一个建筑师，高考只不过是一个，不管你通过什么方式，你总要进行一轮筛选，要通过这个筛选来决定啊，这个人要去哪个学校，那个人要去哪个学校？ 您是这八所学校啊？对对对，是您是哪个学校？我清华大学，确实那那个年代能上清华，那也是佼佼者。目前就您在您的通讯录里面，您最敬佩的一个人是什么样的 一个大学老师，但是不是我们系的，是清华大学哲学系的。这么快就能想出来这个人啊？对对对，我非常佩服，我佩服他几个因素，最核心的一个原因就是这个老师几十年如一日，三百六十五天，他几乎就大概有三百六十天，他晚上吃完晚饭之后都要去图书馆读书。几十年如一日， 不可想象，我从来没有遇到过这样的学者。我认识这位老师之后呢，我有时候半个月我就会去找他，请他给我推荐一些有意义的书啊，这个适合我的书，你会发现，如果今天他给你推荐了一些书，你认真读了，然后到下一个月你再去找他的时候，哎， 你就会有很多共同语言，你就可以跟他交流。你没有认真读或者怎么样，就一个月的时间，你会觉得你的思想就照他就已经又拉开档次了， 拉开距离了。所以我想知道就是你有生俱来，你觉得读过最影响你最深的一本书是什么？这个我不好说，因为有很多很多书都是影响了近两年。有一本书很有意思，孟德尔要这是一个科普读物，因为他是讲生物学的，你可以去看一下那个书，写的非常有趣， 他对于现在人类对于基因层面理解的这种进化的逻辑写的非常充分，推荐给很多人， 我觉得非常值得。您觉得您是一个唯心主义还是唯物主义？我觉得你很难去界定唯心或者唯物，因为这就决定了你如何看待这个世界。你会觉得在这个物理世界之外还会有其他的层面的所谓的叫世界啊、存在吗？ 就这个问题没法回答。我们去理解什么所谓的黑洞啊、虫洞啊，我们去理解空间啊，所有的这些东西，然后我们认为可能生活在一个四维空间里面，我们会不会还有五维、六维， 我们通过科学的验算认为都会有，然后你可能会多一个时间轴也好，或者怎么样也好，那么真的有还是没有，其实你也看不到。你觉得您是一个什么样的一个人？我觉得一半一半，我有时候会比较违心，有时候会比较违。我 今天还跟一个大哥在聊，说为什么这些成功了之后，达到结果之后的人，他们都要去学哲学，他们说什么都不会离开哲学这两个字。就我用我那个哲学系的老师讲， 哲学是解决大问题，你会觉得有些人很鼠目寸光，你觉得，哎，人家会讲人穷志短，马瘦毛长，对吧？然后你刚才说的所谓成功人成功了以后，或者他有很多钱以后理解哲学或者怎么样是因为什么呢？其实 我理解啊，我认为每个人都有自己的一个宇宙，你知道宇航员，尤其他上太空回望地球的时候，他会有一种叫叫什么症状，他会发现地球就孤零零的悬在太空当中，然后等他回到地球的时候，他就会接受不了这种东西，实际上是一样的，就是我小时候看动画片，他有一个叫什么小宇宙， 每个人都有自己的一个宇宙，那么只不过每个人的宇宙他的边界是不一样的。航空公司的董事长，他的宇宙是什么？他的宇宙就是他每天要确保他所有的航空公司下面所有飞机在不同的机场要怎么去运转，怎么去保证安全，这个是他的宇宙， 你要所谓的维持生计，保证你自己的生活不出问题，你要保证你能够正常融入这个人类的社会，然后你正常的工作。 那如果你足够有钱，你可能你不需要去工作，你不需要去考虑这些东西，可能你每天你睡觉的时候，你的钱都在帮你赚钱，这种时候你 当然就会思考一些更大的问题，你的宇宙可能会变大，那么你有可能会追求一些精神上的东西。为什么？为什么呢？就是因为你之前的这种精神上的东西，或者你对这个世界的理解，你对这个缺乏你之前的这个宇宙的理解已经掌控不了你现在所拥有的宇宙， 所以你要去寻求一些你认为更高层级的一些，一些对一些东西来去理解你达到的这个宇宙的这个尺度。所以他可能会啊，我去学一些哲学，我去看一些这些精神层面的东西，好或者怎么样，我可能是这么理解的自己。
8.6万艾维奇Vic
01:43查看AI文稿AI文稿那接上一期很多同学可能有疑问，那在大厂做软件研发， ai 到底该怎么用才算有用？那结合我在小米的真实工作，还有身边同事实际落的落地经验，给大家总结三个程序员最该用好 ai 的 场景，也是目前行业里最真实的现状。第一就是重复性的工作一定要交给 ai， 比如说一些查 bug、 解 bug、 查报错，梳理代码的流程生成单元测试，做部分代码的重构，这些机械重复性的工作完全可以通过一些技能 skill 交给 ai， 帮助我们来节省大量的时间。 那么第二个是呃做辅助决策，而不是直接依赖。那么现在可能很多同学会想直接让 ai 去写完整的项目代码，其实在大厂目前可能还 呃不完全行得通，因为业务的逻辑架构设计、边界、场景、性能、安全， ai 可能还考虑不周，最终还是需要人来把关 ai， 它可以当工具，就目前还不能完全当替代者，但是替代的趋势确实是越来越强，程序员这个需要参与，在代码的环节也是变得越来越少。 嗯，这个确实是一个现状。那么第三个就是用 ai 去做信息的整合和快速的学习。 ai 行业的更新确实太快了，各种 agent， m c p， skills， harness 啊等等。现在 ai 的 发展基本上是以呃周和月是为最小单位了。 那么用 ai 快 速梳理项目的资料，提炼重点，拆解需求，是现在大厂工程师最高频也是最基本的用法。嗯，那现在行业都在降本增效，公司更看重个人的综合效率，会用 ai 用好 ai 已经不是加分项了，而是每一个软件人的基础能力， 所以大家一定要把这块的一个呃能力去进行一个补齐。呃，不管你是已经在工作的，还是未来呃即将踏入职场的。嗯，那其实光会用 ai 还不够，大家在 ai 时代，程序员还是要不断地思考我们未来这个职业的发展，以及你的一个规划这些等等。
169隔壁小王_cici
01:02查看AI文稿AI文稿大家好，被小米裁员离职交接的这段时间，我是这样安排自己的，没有摆烂，没有内耗，更没有怨天尤人。上午我准时到公司专心学习 a a， 现在是 a 时代，代码 a 写原型， a a 划方案， a a 做不会用 a a 真的 很容易被淘汰。 下午我约了会意识安静的改简历，投工作。我还直接用 a a 做了一个小程序，不用写一行代码，全程靠 a a 生成框架设计页面，做出一份裁员后专属的每日任务清单。 这一刻我突然发现， a a 时代，一个人就能活成一整支产品和研发团队。最后我想告诉所有人，普通二本照样能进小米， 我当年赶上互联网风口，凭着滴滴贝壳的大厂经验，一样拿到了二法 a 时代，不躺平，不停学，保持学习，谁知道就不能奔赴下一个风口呢？
149小蜗牛的de日常
12:15查看AI文稿AI文稿这两天我参加了一个活动，那飞叔呢，邀请了一帮 b 站的自媒体 up 主，向何同学 tim 介绍了他们公司在使用 ai 的 一些场景。 那说实话呢，我觉得在众多的创业者里面， tim 确实是对公司的运营有非常独到的建树的。那今天呢，我们就从夯到拉来举例，聊一下，除了个人 ai 的 应用场景之外，到底有哪一些在职场里面是可以用到的 ai 的 场景。大家好，我是立冲一个关注职场和 ai 的 up 主。 第一个，文字较对翻译和匹配的能力，那最常见的呢，我会让 ai agent 来帮我去审阅合同中的一些风险点，这个对工作的提效就可太大了。 原来对于法务和我们业务同学，特别是涉及到一些跨国合同，多语言的场景，最头痛的就是要去审一些小语言的合同， 不仅说翻译不一定准确啊，而且看一篇合同基本上就是个把小时打底。现在你直接把合同喂给 ai， 你 告诉他你需要以甲方或者乙方不同的视角去发现合同协议里面啊一些可能存在的风险项。 ai 已经能够非常全面的把所有可能的风险都列出清楚， 并且按照你的要求做不同语言版本的输出，所以这个非常方便，必须要给到一个行。 第二，专家知识库。那从能力上来说的话，其实专家知识库和第一个使用的大模型的能力是类似的，也就是你把行业领域里面的一些知识喂给大模型，那么那么大模型就可以做一些客服或者专业指导的工作。 虽然很多像飞书、腾讯的官方智能体，它都出了各种专家，但是这个场景呢，我只能给到 npc， 原因很多。首先应用场景比较单一，专家知识库它只限于有成熟培训材料的场景，比如我们常见的一些产品介绍，产品售后， 那他有个很大问题，就是信息不全，那你像哪怕是飞书，自己家的知识库，自家的问题产品也没有办法全部回答，所以他实际应用场景是非常有限的。更不要说在现在的一些企业环境里， 很多都是新业务，还没有成熟的知识体系和积累，又或者说企业运营的后端业务，那这些岗位呢，他是需要处理比较复杂的问题的，他需要的不仅仅是说你本专业的一些知识，而是需要一些综合类的知识，那这些知识的话，体量过大，很难被落成成型的文档。 第三个，智能看板搭建，那这其中做的比较好的就是飞速的妙搭，那银树巨峰呢？给我们做了很好的打样，甚至说我现在在使用的体词器就是银树巨峰开发的。那此外我还见过一些构思非常巧妙的妙搭产品，艺术的产品的艺术表现力非常好， 但这个场景呢，我只能给到一个人上人。首先呢， ai 搭建的看板，它能够处理一些小型数据 或者少量数据字段和结构的一些场景，这些没什么问题。但是商用场景，特别是像我们消费品类 后端应用数据，它的结构非常的复杂，而且数据量非常的多。若是我们真的要把一个企业级的数据为给 ai 去做一个能符合现在使用的一个看板，那它首先提示词要写得非常的复杂， 要你要能把整个产品的 prd 说得非常清楚啊，所有数据字段之间的逻辑关系你也要说清楚，那特别是说你还得把原来框架性的一些文档和印刷文件啊，都用大白话表述给 ai， 这个难度其实比你去整理结构化的数据更难。 第二呢， ai 搭建的性能是有问题的，那么最高效的一个啊，企业里的数据就是树仓或者数据库加 bi 展示层这样的一个清晰的架构啊，它是非常的 高效的。但你指望说 ai 搭建产品，它能经受住上千次啊，多人的调用和计算这个难度，它其实不亚于说你自己去开发一个 circle 这样的一个旗舰级的产品。那还有就是有些 ai 它傻到说你直接喂给它的数据，它不经过任何的分层，直接手搓， 那耗费的托管数量就是大的要死，所以灵活性也是一大问题。第四个场景，数据库分析，那通过 ai 对 数据自断的理解，挖掘一些数据问题， 寻找一些业务风险，这块呢，我勉强能给到一个人上，人啊，有潜力，但是限阶段呢，在大面积应用之前，它其实有一个非常大的工作量。 首先 ai 它要能够理解结构化的字段名，在企业里面存储的这些字段，它都是以简称啊，或者抽象的数字和编号来代替的。 所以如果需要 ai 去能够直接的理解这些数据的话，那就需要现有的 bi 团队，它能够对原来高度抽象的这个字段进行重新的翻译，翻译成业务数字段，重新去翻译成业务语言， 那就需要有一个懂业务的人来进行配合啊，把数据和业务之间的关系能够解释的清楚，这是一个非常大的工作量。第二，到底这些 ai 它能够从数据里面看到多少问题？我们去让 ai 去做数据的摸索， 但他得到的结果是否能够比我们原来那些专业的输分团队、双分团队他们多年的一些分析经验不断，能够挖掘看到的东西来的更多，我觉得这个是有待验证的，因为对于企业的运营来说，他其实没有那么复杂， 大部分的一些异常点、风险点我们都已经数字化了。呃，我们讲的是二八定律，也就是百分之八十的业务异常业务问题他都可以通过百分之二十的 抽象指标来进行而提升这百分之二十的指标就能够帮我们解决百分之八十的问题。那既然我已经找到了百分之八十的问题根源了，留给 ai 去做挖掘，剩下百分之二十的价值就变得越来越少，而且优先级就变得很低啊，所以之前这件事情是能做的， 那么现在换一个 ai 来说啊，应该价值也不会太高。第三就是 ai 的 稳定性太差，重复几次之后答案就不一样了。所以有分析结果之后，其实把用 ai 把分析结果或者分析过程通过智能看板固定下来，那这个我觉得是一个企业比较好的一个应用场景。 第五个呢就是 rpa。 rpa 呢是十年前很火的一个概念，也就是把企业中复杂的系统操作流程自动化。 那原来的 ipa 呢？很死板的，它只能说去模拟人的操作，然后把按钮固定化位置，然后去进行模拟点击，或者呢它需要大量的一些开发的接口，但是呢，因为智能体的一个出现，智能体能做很多 ipa， 它原来做不到的一个灵活和自由度。 所以呢，这是现在很多 ai 博主他去鼓吹的一个场景啊，因为考虑到说 ai 他 对于复杂任务的拆解和执行可以做得很好，那么原来企业里面的一些是重复的事务性的工作，是否能够被 ai 代替掉？ 那这一块呢，我自己现在也是在探索，发现有部分场景是可以跑通的，比如说啊，一般公司里面都会有小红书、微博这些涉媒的余情监控内容的抓取， 那这个就很好的能够用 ai 现在来去替换。那第二呢，就是我们 team 其实有一个片，它其实原来每周四都需要去创建一个新的周报文档，并且说清理完上一周的周报里面的内容，把上周的 to do 呢移到这周的 代办代确认项里面啊，然后再把这个文档发给群里去，艾特不同的项目，看细人补充本周的新视像。最后呢，在开完会之后，那把整个会议里的会议记录啊， 包括说一些代办啊，再放到这周的周报里面做一个总结。所以这样的一个流程呢，原来其实差不多要花大概半个小时到一个小时的时间，那现在呢，就可以让 ai 自动来跑了 啊。又比如说我们有一个新增的数据 etf 的 场景，我们需要通过对飞书群聊的一些监控，然后把新增的产品的一些修改信息啊，调整到原来的数据表里面去做一个备注， 那这部分的数据呢？原来特色就是比较零散，那需要有人去定时的群里面去做对应的手工操作。那现在呢，通过 ai 啊，这部分的信息的辨别啊，信息的抓取啊，还有填写啊，就可以让 ai 来代替了啊，以上的这些 ip 的 场景，我能够给到一个顶级啊，但是为什么不是吭？ 首先呢，如果要类比的话，其实现在的 rpa 软件，它是可以替代掉一个实习生这样的一个作用， rpa 它的场景本身是有限的，就如果说 rpa 的 场景真的是万能的， 我们确实有很多需要重复的系统操作的话，几年前 rpa 的 产品就应该非常的火了，被大面积推广了，而不如说它只存在一些部分公司里面做使用， 因为 rpa 要使用的前提它是需要有比较明确的系统操作流的啊。但是现在这种大面积的复杂系统操作，只存在很少一部分岗位里了，比如说可能纯操作岗位的一些文员、客服这样的角色。 而且呢，你随着办公软件的不断的提升和优化，说实话我现在真的很少能够想到说某个岗位它需要长时间的去处理系统操作。那我十年前做 咨询的时候，我们公司是有一个十五人的 bi 团队的，这个 bi 团队它专门就是跑一些数据的思考的任务啊，去写一些红。那这种很纯粹的工种，你不要说现在这个 ai 时代了，它可能在上个时代它都已经消失了， 因为这些系统化、自动化的能力，它都已经集成在各个系统的前端应用层里了，所以现在的牛马它其实并不是简单的做一些重复的计算机的操作， 大量的工作内容，他其实是在跟人进行沟通，也就是说在一些思考中去发生的，真的要处理数据的话，他们也处理的都是一些很碎片化的数据啊。所以，所以你哪怕是引入 ipa， 他 带来价值可能就是每个人能够省一个小时左右这样的时间啊。还有个比较大的问题就是 所有人的 skill 他 都是不是通用的，他没有办法进行推广。那些博主他鼓吹说，哎，我用了这个自媒体之后，他可以继承整体自媒体的一个工作流，帮博主节省大量的一个工作时间，本身还在于说这些工作他本来就是可以有一个人完成的， 那么不够复杂啊。那我说的这个复杂度呢？它其实是商业环境本身决定的，大模型再怎么优化，它能够解决很多模型的稳定性，解决准确性啊，一致性的问题，但他没有办法去解决商业复杂度的这个问题，所以 我就会发现说很多时间我很是很是搞完了一个智能体，发现带来的一些价值，除了给个别员工能够提效之外，它无法整体的去推广， 所以相对来说企业级里面收益不是很大。 ok， 第六个排单和排成，这个呢，我必须要给到行 啊，这个我觉得是对于制造业来说有非常改天换地的能力的，传统的制造业的排成它其实是需要通过系统和人力进行双重结合之后才能得出来的一个结果。业务复杂的一些情况下面的话，那我们经常会有一个叫做供应链计划的团队来做这件事情， 那之前的业务难点呢？很多变化他没有办法是反映在系统里面的，需要人更快更及时的反应来进行同步。 而另一方面呢，最后一个排成的结果，他不是说简单的一个计算结果，他是一个交互或者说是交易的结果，谁来取舍，谁来承担一些责任啊，谁来吃点亏，他其实是可能由三方来进行相互试探的一个结果。 那在这种情况下面的话， ai 它对于模糊语言的一个理解，它就可以运用在这个场景里面。 首先它能够直接去读懂不同用户汇报过来的一个业务变化，并且快速的响应，根据这些变化输入给系统做程序的计算，能大大减少这个计划部门的信息沟通的一个操作，就非常适配我们说的这个场景。 但是前提模型要稳定，而且最后的交易和决策场景还是需要有人来做的。 ok， 那 以上就是一些我认为在职场中使用 ai 以后效果还不错的场景，那如果你也有一些啊，比较有新奇的想法和应用，可以在屏幕下方进行留言，给大家一些灵感和启发。
73Mafia
01:23查看AI文稿AI文稿上一条讲的外企，我看大家都非常感兴趣，所以我们今天继续讲一下美光。美光也是近期的热点啊，我们来追一下这个热点。美光歌系最近的股票涨的是特别猛， 但其实很多人不知道，美光在高新区其实有工厂的，它不是一家普通的电子厂，它是美国的一家半导体公司，主要做的是存储芯片。 你像 ai 其实离我们越来越近了，现在 ai 服务器和数据中心发展的很快，对高性能存储芯片的需求也是一直在增长，所以像美光这种企业就更容易被市场重新关注了。如果后面订单和需求继续往上走， 那对美光的营收、产能、利用率，包括西安这边的封装测试业务，我觉得都是一个利好。 当然股票上涨不代表工厂马上会扩招，但至少说明市场正在重新看好它，这也是为什么我想赶紧先讲一下美光，它表面上是西安的一家外企，但背后其实连着全球半导体、 ai 服务器和存储芯片的产业链。 这一条先大概介绍一下它吧。下一条我们来讲一讲美光西安这边有哪些岗位，我们普通人有没有一些机会呢？
2057西安制造业风向标
06:45查看AI文稿AI文稿过去三百年，人类经历过两次改变一切的技术革命，第一次是工业革命，第二次是计算机革命。现在第三次革命来了，它就是 ai 认知革命， 这次的影响面可能比前两次都大。今天的内容来自红山资本二零二六 ai 峰会上红山合伙人部落的分享， 让我们一起感受一下 ai 认知革命接下来会发生什么。人类历史上做的所有工作，归根到底只有两种， 一种是体力工作，像搬东西、建房子、种地。另一种是认知工作，思考、判断、创造。这两类工作的本质其实是能源和信息。所以我们也说，人类社会的发展本质上就是被能源革命和信息革命交替驱动的。 而 ai 正在做的事，就是把信息革命这条线推到极致。这张图讲的是过去三百年，人在体力工作中的占比从百分之一百降到零一千七百年前，所有体力工作都是靠人和动物， 蒸汽机、内燃机、电动机一波接一波，而到今天把你带到这里的飞机房间里的一切物品全部都是机器做的。 人类在体力工作上已经彻底被替代了，但没有人觉得是问题，因为人类可以准确去做更有价值的事。而这张图是认知工作的版本，趋势完全一致， 只是刚刚开始。那条虚线标注了我们在这二零二六年对标工业革命的时间线。我们大概是在一千八百年的位置，那个时候蒸汽机刚发明，但还没有铁路。我们合理的预测，预计到二零七零年， 百分之九十九以上的认知工作可能都由神经网络来完成，神经网络将会是下一场巨浪。抽象的趋势说完了，接下来我们会用四个故事帮你具象的感受一下这个未来。每个故事都是一个类比，从历史中可以找到今天 ai 的 影子。 第一个故事，一八八四年，美国华盛顿纪念碑落成，需要一个顶帽。美国人用了当时世界上最珍贵的金属来加冕他。当时拿破仑三世宴请贵宾的时候， 最尊贵的客人也是用这个金属制作的餐具，它远比黄金要贵。这种金属就是铝，虽然铝元素在地壳中含量排第三，但当时提炼铝极其困难，在经济上完全不可行， 这和今天的 ai 情况一模一样。然而到了今天，从铝箔包、巧克力到可乐、易拉罐，铝金属随处可见，这中间发生了什么？ 一八八六年，两位化学家霍尔和埃鲁各自独立发明了电解法智律，让提炼铝金属的成本暴跌了百分之九十九点七。我们类比来看，铝金属就是代表智能，而电解法就是以这一轮以大模型为主的人工智能。 随着 ai 的 发展，智能也会像铝金属一样，不是因为它不重要，而是因为获取它太容易了。第二个故事， 二零二六年， nasa s t 五卫星任务需要一根天线，这是人类工程师设计的版本，对称优美，符合直觉，看着就对。为什么？因为人类设计的东西的方式本质上是为人类大脑优化的，我们喜欢对称规律可解释， 看起来对比往往真的对，更容易被接受。但 ai 进化算法设计出来的天线不规则，微小，更重要的是丑，但 ai 不 在乎美丑，好用就行。它不需要看起来对，只需要真的对。 那么当未来世界被 ai 接管认知之后，还有多少异形设计出现？它将不为人类理解而存在，只为结果而优化？这让我想到了图形界面 g u i 和命令界面 c l i 的 对比按钮、菜单图标这些。因为人类需要看到操作，但是 ai agent 的 时代，可能不需要界面，直接通过各种命令就能把活儿给直接干了。第三个故事， 一七六九年，瓦特改良的蒸汽机工业革命开始了。但一个惊人的事实是，人类用了蒸汽机接近一百年之后，才搞懂它为什么能工作。热力学定律直到一八五零年才被建立。我们是先有了改变世界的工具，然后才有了理解它的科学。 就像大模型和神经网络一样，我们正在用它改变世界，但还不太了解它。例如涌现能力，当模型参数跨过某个门槛，突然出现了训练时从未教过的能力。至今行业内还没有一个统一的定论。我们每天都在用一个自己 不完全理解的工具改变世界，和一八零零年的真记机操作员一模一样， ai 的 热力学定律还没有诞生。第四个故事， 人类几千年来，艺术的主旋律只有一个，那就是尽可能精确的在线世界。例如彩陶兵马俑、千里江山图、清明上河图，他们追求越来越精确，越来越逼真在线山水全景、人物体态。 然而一八三九年，摄影术来一台机器可以在一秒钟内完成画家一辈子都做不到的精确度。我们追求了几千年的精确再现，被机器瞬间超越。当时真的有人这么说，绘画已死，画家要没了， 就像今天很多人说我要被 ai 替代了一样。但人类没有停下来，而是彻底转向向莫奈，不再画精粹的血莲，而是画我看到的光。梵高，不再画精确的星空，而是画我看到的漩涡。还有齐白石。毕加索 技术接管了精确在线的理性，而人类转向的非理性、情感、灵魂主观表达这些。这给了我们一个很大的启示，每次技术取代人类擅长的东西，人类都没有躺平，而是找到了新的战场，我们才有了印象派、抽象艺术和当代艺术， 人类永远会自己找到出路。历史一次次证明，人类最擅长的不是做的更好，而是重新定义什么叫好。现在四个故事讲完了，有两句话想一起分享，首先是哲学角度，人是万物的尺度。这句话来自古希腊智者普罗泰哥拉， 他的原意是，事物对于你是怎样的，他就是怎样的。对于我是怎样的，他就是怎样的。人的感受才是判断真理的标准。真理是相对的，取决于每个人的视角。 两千四百年后，尼采说了类似的话，这个世界没有真相，只有视角。为什么在 ai 时代要重提这句话？因为 ai 虽然能帮你干活，给你的是最优解，但谁定义了什么是最优？最终在乎这件事本身就是人类独有的能力。 我们正处在认知革命的一八零零年，问题不是 ai 能不能取代你，真正的问题是，当它取代了那些认知工作后，你我的朋友要去创造什么？让我们一起在 ai 时代一起成长。我是王凯，下期见。
63王凯Aaron
