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袁岚峰3月前
最值得人工智能做的是什么?是科学本身 如果问近年来最热的科学领域是什么,那无疑是人工智能。不过,人工智能最大的用处是什么呢?#知识前沿派对 #量子化学 #人工智能 #AI4S #量子力学 现在的最新趋势是,科学。 这话的意思是,大家逐渐认识到,最值得用AI去追求的东西就是科学成果,即AI for science,这比用AI聊天或者生成图像与视频有价值得多。聊天聊得再好也不能产生新的知识,而科学是真能改变世界的。从科学到AI,又从AI到科学,闭环了。 有一点大多数人会感到吃惊的是,AI for science这个词是中国科学家提出来的!不久前,我在跟东方卫视合作的《锚点》节目中访问北京科学智能研究院理事长张林峰博士时谈到,2018年,中国科学院院士鄂维南和汤超等人在北京大学组织了一次会议,这个会议的名称就是AI for science。 鄂维南院士是著名的应用数学家、我的科大师兄,他在深度学习刚出来的时候就敏锐地意识到,许多领域的困难都可以归结为维数灾难,而深度神经网络正是提供了一个克服维数灾难的机会,因为它是一种逼近高维函数的方法。在他的指导下,张林峰等年轻科学家取得了很多突破,例如把高精度分子动力学模拟的原子数一下子提高了五个量级,获得2020年戈登·贝尔奖,这个奖被称为高性能计算应用最高奖。 这方面的研究对我来说其实非常熟悉,因为我的专业叫做理论与计算化学,分子动力学就是其中的一部分。理论与计算化学还有一部分叫做量子化学,即用量子力学原理直接计算原子分子体系的性质。今天,我们就来介绍一个量子化学的最新进展。 10月21日,来自字节跳动、伦敦国王学院和北京大学等单位的科学家在《Nature Communications》上发表了一篇文章,标题是《一种多分辨率、可系统改进的大规模表面化学计算量子嵌入方案》(A multi-resolution systematically improvable quantum embedding scheme for large-scale surface chemistry calculations)(https://www.nature.com/articles/s41467-025-64374-2)。呃,这说的是啥? 实际上,这里的关键是“可系统改进”。
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程序员可以开发什么软件系统产品赚钱养家? 我是程序员中顶,写代码已有十五年。今天想和大家聊聊一个经典话题:程序员可以开发哪些软件系统来赚钱养家?其实类似的问题在知乎等平台早已被反复讨论,比如“程序员如何接私单”“辞职创业有哪些方向”“除了送外卖跑滴滴还能做什么”等等。也有人调侃,为什么个人开发者做的总是记账类、笔记类APP,就像大学生毕业设计总离不开“外卖点餐系统”一样普遍。 其实,这些问题的背后,反映的是我们大多数普通程序员的真实状态。谈那些极端成功的个例,对我们并没有太多实际意义。 我毕业于一所普通高校,非985、非211,专业是软件工程。2010年正式步入职场,那时软件行业还算吃香,我顺利进入通信领域,主要从事C/C++开发。 工作三年后,因为开始接一些外部项目,我不得不拓展技术栈。C/C++的项目体量通常较大,不适合个人或小团队承接。于是我开始转向Winform、.NET、C#开发语言,等技术,开发管理系统和网站类产品。尽管在学校里接触过MFC、Winform、.NET、Access、SQL Server、Dreamweaver等,但真正做项目时才发现,实战要学的还有很多。一路走来,基本是边学边做、边做边成长。 如今十五年过去,虽然我没有开发过什么名震四方的系统,但亲手做的不少软件都真实帮助客户解决了业务问题、提升了效率——这在我眼里已是小小的成就。更重要的是,这些产品大多由我独立完成,软件源代码在我手里,著作权属于自己,可以进行二次开发和持续销售。只要找到客户,就能创造持续价值。 这十五年间,我并没有只埋头写代码,也没有固守在某两三家单位。单干、合伙、接项目、做产品……我始终不算“安分”。我的故事真要讲起来,恐怕十天十夜也说不完。 说句实话,像我们这样的普通程序员,并没有什么特别的优势。年龄拼不过00后,家庭责任重,转型成功率也不高。唯一能做的,就是提升自己的社交能力,让更多人知道我们能开发什么软件系统、能解决什么问题,从而获得更多机会。但你总不能拿着萝卜雕花,因为普通用户根本用不上。 在短视频时代,我们也可以借助内容平台宣传自己。虽然这条路竞争激烈,但坚持下去,总会有人看到。 再说回开发“又一个TODO应用”是否可行。我的观点是:可以做,但出发点不应是马上变现,而是思考你能为用户带来什么价值?数据是否安全?服务能否长期稳定?如果一上来就铺满广告,或者连服务器都不愿意投入,那用户凭什么信任你?真
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