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AI时代，真的「只要你学得够慢，你就不用学了」吗？ 最近网络上有个说法还挺火的 「AI时代，只要你学得够慢，你就不用学了。」 我第一反应是，这话听起来很有道理。 我想起自己两年前熬夜学LoRA微调，想着可以用来模仿我的写作风格，然而skills出来了，发现效果可能还比我训的LoRA更好。 所以「等」赢了？「学得慢」赢了？ 如果你只是一个普通的AI用户，那这句话可能没错。但如果你不甘于只当个「时代喂你啥你就吃啥」的被动者，你想主动把握AI行业发展的脉络，你就不能等。 我仔细想了想，我感觉不是这样的，我想分享下自己的看法。 「等」赢了，但不是因为等 LoRA的故事是真的，类似的情况我遇到过不止一次。两年追热点下来，确实有不少「当年要做没做，后来发现不用做了」的案例。 但有个问题值得反问自己：你知道LoRA是什么、你知道skills出现了、你知道两者可以做横向对比，这个判断力是哪来的？ 不是从「等」里来的。 是从两年每天追热点的积累里来的。 因为很多人把「某件具体的事没做」等同于「不用学习」，这两件事完全不在同一个维度上。你「等」到了更好的方案，是因为你有足够的背景知识认出了它。一个完全不了解这个领域的人，他的「没做」只是「不知道」，不是「有判断力的等待」。 工具层可以等，认知层不能等 我2016年开始做机器学习和深度学习，做了好几年数据科学家。到了大模型时代，周围的人都在聊LLM，我一度觉得当年学的那套东西废了。 sklearn怎么调、XGBoost怎么训，这部分确实边缘化了，我不否认。 但我后来发现，真正值钱的东西没废：怎么设计评估体系、怎么防止数据泄露、怎么把一个业务问题转化成模型问题。这些判断力，大模型时代反而更稀缺（因为99%的「AI应用开发者」根本没有这个训练，看到模型输出「看起来对」就交付了）。 工具层的东西，半衰期确实很短，可能18个月就轮换一批。这部分确实可以「等等看」，等生态稳定了再下场，往往比头一批踩坑的人省力。 认知层的东西，没有捷径，也没有办法「等别人替你建立」。你在等的时候，别人在建立判断力的坐标系，你进来以后只能接受别人嚼过的知识，创造空间已经被占了。 比AI工具本身更有价值的 追了两年热点，我发现有一件事比「学到了什么具体技能」更值钱，那就是，我比周围大多数人更能「春江水暖鸭先知」。 某个技术出来，我大概知道它处在哪个演化节点，是真风口还是炒作，值得深入还是等等就过了。 但我一度很困惑，这种「看清楚行业方向」的能力，对我一个打工人有啥用？又不是创业者也不是投资人，判断对了趋势，我也只是回去开早会。 这个落差是真实存在的，不想粉饰。 但仔细想，这个能力其实在影响三件事： 第一，在组织里的位置。大多数团队里，「知道该做什么」比「把事做完」稀缺得多。能帮团队过滤噪音、判断方向的人，话语权不一样。 第二，选雇主的质量。能判断一家公司的技术方向是不是真的对，让你在上升期公司和下沉期公司之间选对的概率高很多。这个差距，可能比一次跳槽涨薪重要得多。 第三，这个认知要是有地方输出，是可以变现的。其实就是把「春江水暖」的判断力转成内容，内容建立影响力，影响力长期会带来预料不到的机会。 所以「只要你学得够慢，你就不用学了」，这话对不对？ 我的观点是：对了一半，但被大多数人用来当借口的那一半，恰好是错的那半。 工具层，确实可以等，工具肯定越来越先进，越来越好用，「等等党」在执行层有合理性。 而且在AI时代，这句话本意其实是在说，不要因为错过一个热点而着急，不用FOMO，在AI时代，应该少点焦虑。 但是认知层面，并不会因为你用过的某个AI工具过期了而没学到东西。你追热点的过程看起来很多东西「白学了」，但那个过程本身在建立一张地图，这张地图才是真正的资产。 把「某些工具不用学」误读成「可以少学、慢学、躺着等」，两年后你会发现，你确实等到了更好的工具，但差距在于，人家积极学习的，拿到新工具是真的能做出新东西，等等党拿到新工具，也就是跑个demo自嗨一下，感觉自己站在了时代前沿，实际上还在原地。 而且还有一个时间差的问题值得说。 新工具出来之前，积极的人早就在用当时条件下能用的东西硬拼出来了。RAG还很粗糙的时候，他们已经在生产环境里跑起来了，踩完了坑，知道哪里会出问题。Agent框架还不稳定的时候，他们已经用LangChain拼出了第一版，虽然屎山，但用户在用、反馈在收、迭代在跑。 等等党在等什么？等一个「更成熟的方案」。方案成熟了，他们入场，发现已经是红海。不是因为他们来晚了几个月，是因为那几个月里，积极的人已经建立了用户认知、跑通了商业模式、或者单纯地把某个领域的坑全踩完了，护城河就这么起来的。 更关键的是，这种「拥抱新技术」的习惯本身会复利。积极的人用惯了在局限条件下想办法，新工具一出来，他们比任何人都先知道怎么用好它。等等党等到了新工具，还是原来那个姿势，demo跑一跑，然后继续等下一个。 #AI# #AIAgent# @grok @xai

你应该在 Twitter 上关注的 30 个与 AI 相关的账号： 英文： @karpathy，Andrej Karpathy，Eureka Labs创始人，OpenAI早期成员，前Tesla AI负责人，擅长把神经网络、LLM、Agent讲到普通工程师也能听懂。 @fchollet，François Chollet，Keras作者、ARC-AGI提出者，Ndea和ARC Prize联合创始人，长期讨论AGI、抽象推理和「智能到底是什么」。 @ylecun，Yann LeCun，图灵奖得主、CNN/深度学习代表人物，NYU教授，前Meta首席AI科学家，现在做AMI，长期主张开源、世界模型和非纯LLM路线。 @AndrewYNg，吴恩达， Fund、Landing AI创始人，Coursera联合创始人，AI教育和AI落地应用领域最有影响力的人之一。 @rasbt，Sebastian Raschka，LLM研究工程师、作者，写过《Build a Large Language Model From Scratch》，适合看模型原理、训练细节和代码实现。 @dair_ai， Engineering Guide背后的项目，适合看prompt、context engineering、agent相关资料。 @lilianweng，Lilian Weng，Thinking Machines Lab联合创始人，前OpenAI研究与安全VP，Lil’Log作者，agent、RL、AI安全综述写得非常系统。 @jeremyphoward，Jeremy Howard， @simonw，Simon Willison，Datasette作者、Django联合作者，长期追踪LLM工具、开源生态、prompt injection和AI Agent安全问题。 @_akhaliq，AK，AI论文信息流账号，机器学习背景，主要快速转发新论文、新模型、新项目，适合跟踪前沿动态。 @ID_AA_Carmack，John Carmack，id Software创始人、前Oculus CTO，现在在Keen Technologies做AGI，典型硬核工程派。 @gwern，Gwern Branwen，独立研究者和长文作者，写AI scaling、心理学、统计学、理性主义和长期主义相关内容。 @goodside，Riley Goodside，最早出圈的prompt engineer之一，曾在Scale AI和Google DeepMind，常发模型行为、prompt技巧和AI产品边界测试。 @drfeifei，李飞飞，Stanford教授、World Labs联合创始人兼CEO，ImageNet关键推动者之一，长期做计算机视觉、空间智能和human-centered AI。 @demishassabis，Demis Hassabis，Google DeepMind联合创始人兼CEO，AlphaGo、AlphaFold背后的核心人物之一，2024年诺贝尔化学奖得主。 中文： @dotey，宝玉，中文AI圈非常重要的信息源，长期翻译和整理LLM、Prompt Engineering、Context Engineering、AI工程实践内容，也会分享很多一手产品和技术判断。 @op7418，歸藏，AIGC周刊主理人，关注AI、LLM、AI图像视频和设计，适合追踪新工具、新模型和AI创作玩法。 @xiaohu，小互，中文AI新闻和工具资讯号，主打全球前沿科技、AI动态，也做小互AI日报社群。 @WaytoAGI，通往AGI之路，中文AI知识库和社区型账号，适合系统性补AI资料、工具、教程和行业信息。 @Khazix0918，数字生命卡兹克，AI自媒体和热点监控型账号，做了AIHOT这类AI热点监控网站，适合看中文AI圈正在炒什么、什么值得跟。 @Gorden_Sun，Gorden Sun，稳定更新AI资讯日报，适合当每日AI新闻索引看。 @FinanceYF5，Will，偏AI资讯和行业数据整理，会做AI网站流量、产品数据、行业观察，适合看数据型信息差。 @vista8，向阳乔木，关注LLM、Prompt、效率工具和AI产品落地，内容偏实用观察和产品判断。 @shao__meng，meng shao，关注上下文工程、AI智能体、企业AI落地和AI培训，也经常整理中文AI领域账号合集。 @oran_ge，橘子，前MiniMax AI工具产品负责人， @hanqing_me，汗青，AI Talk创始人，重点在AI短视频、AI数字人、AI艺术和内容创作方向。 @jesselaunz，遁一子，关注AI资讯、AI实际应用和Prompt探索，偏实践派，适合看普通人怎么把AI用起来。 @thinkingjimmy，JimmyWong， @xicilion，响马，西祠胡同创始人、老程序员，分享LLM实战、工程判断和开发者视角，对AI工具链的理解比较硬。 @AI_Jasonyu，鱼总聊AI，关注AI、出海、创业、独立开发和副业方向，经常整理AI博主、工具和产品机会。 有哪些我漏掉了？欢迎补充

很多人在谈论 AI 时，常把人工智能、机器学习、深度学习和生成式人工智能混为一谈。 理解它们的关系，关键在于理清这层嵌套的包含逻辑： 1. 人工智能是核心目标，旨在通过计算机模拟人类的学习、推理和推理能力。 2. 机器学习是实现手段，通过算法让系统从数据中学习。 3. 深度学习是更进阶的子集，利用更复杂的架构处理更深层的信息。 4. 如今火爆的生成式人工智能、大语言模型和聊天机器人，本质上都是建立在这些基础模型之上的应用。 技术的采用曲线正在发生剧变。过去 AI 总是显得“遥不可及”，似乎永远处于 5 到 10 年后的预期中；但随着基础模型的出现，技术正从缓慢的研究阶段直接跃迁到大规模爆发阶段。 看清技术层级，才能在这一波爆发中精准捕捉价值。

想建立高质量的AI信息流，从这15个账号开始！ 这 15 个账号基本覆盖了： 研究 工程 教育 开源 产品 AGI 思考 AI 真实能力评测 @karpathy 他的推文经常提前定义 LLM 叙事。很多你两个月后在 LinkedIn 上看到的 AI 话题，可能他早就讲过了。 @fchollet Keras 作者，ARC-AGI 提出者。经常分享关于智能、本质能力、Benchmark 和 AI 局限性的深度思考。 @ylecun 深度学习先驱，Meta 首席 AI 科学家。观点很宏观，也经常有对 AI 研究路线的批判和讨论。 @AndrewYNg AI 教育领域的传奇人物。内容非常实用，覆盖机器学习建议、课程、产品落地和真实世界应用。 @rasbt Sebastian Raschka，经常分享实用 ML / LLM 实现、“从零构建”教程，以及相关书籍内容。 @dair_ai 高频更新 ML / AI 论文线程，用通俗方式拆解前沿研究，适合快速跟进 AI 进展。 @lilianweng 前 OpenAI 成员。她的 Lil’Log 风格内容非常值得看，擅长深入拆解 LLM 研究和技术细节。 @jeremyphoward 经常分享 AI / Crypto 相关观点，也长期推动实用深度学习的普及和大众教育。 @simonw Django 联合创始人。聚焦实用 LLM 工具、实验、提示词、Agent 和工程实践拆解。 @_akhaliq 持续整理最新 arXiv 论文、模型发布、开源 AI 项目和研究动态，信息流非常快。 @ID_AA_Carmack 关注 AGI 和底层优化问题，很多观点能让你重新思考“智能”和“工程”的本质。 @gwern 高质量长文作者，擅长 AI 研究笔记、深度 essays 和长期主义视角的技术观察。 @goodside 专注 LLM 评测、提示词研究和真实能力测试，经常能看到非常细的模型行为观察。 @drfeifei 计算机视觉先驱，关注以人为中心的 AI、空间智能和未来 AI 研究方向。 @demishassabis Google DeepMind CEO。长期关注通用 AI 的未来方向，也是理解 DeepMind 路线的重要窗口。 大家还有要补的吗？评论区👇👇👇👇

【6】赌场楼上的拍卖 2012年12月，太浩湖 那年的NeurIPS开在太浩湖边的一家赌场。 这是个奇怪的选择。搞机器学习的人懂概率，懂统计，没人愿意赌博。赌场恨死这帮人了——他们只住酒店，不往老虎机里塞钱。 Hinton拿到了一张VIP卡。这种卡只发给"鲸鱼"——那些会输掉大笔钱的豪赌客。 他拿着卡去VIP餐厅吃饭，服务员问："您是豪赌客吗？" Hinton说："我不赌博。" 服务员看着他，一脸不信。 楼下的赌徒们不知道，楼上正在进行一场更大的赌博。 AlexNet刚刚在ImageNet上碾压了所有对手。各大科技公司都坐不住了：Google、微软、百度……都想把Hinton和他的学生弄到手。 Hinton决定玩一个游戏。他发现，公司花在工资上的钱，和花在收购上的钱，完全是两个量级。后者大概是前者的十倍。 "那我们就让自己变成一个可以被收购的东西。" 他们注册了一家公司，叫DNN Research。公司一共三个人，没有产品，没有收入，只有技术和人。 拍卖在赌场楼上的一间会议室里进行。楼下的老虎机时不时响起铃声——有人赢钱了。楼上的规则是：每次加价一百万美元。 竞争进入白热化。几家公司轮番加价，价格一路飙升。 Hinton心里其实早就有了答案。那年夏天他在Google做实习生，太开心了。Brain团队的氛围太好了，每天都能学到新东西，遇到有趣的人。 他想去Google。 但问题是：拍卖还在继续，看起来要被另一个买家赢走了。 怎么办？ Hinton做了一个简单粗暴的决定：喊停。 "拍卖结束，"他宣布，"我们选Google。" 就这样，DNN Research卖给了Google。三个人，一个64岁，两个二十多岁，加入了二十来人的Brain团队，挤在一间比会议室还小的办公室里。 那是2012年底。没人知道这笔交易日后会意味着什么。 Hinton后来喜欢引用一个数字：2023年美国股市增长的80%，来自AI概念股。 而这一切的起点之一，是一间赌场楼上的会议室，和一场半途喊停的拍卖。

前些日子，我读了李开复老师的两本书：《AI·未来》和《AI·未来进行式》。 虽然它们不是技术书籍，但是在不同章节，解释了很多概念：人工智能、机器学习、神经网络、深度学习......这些词到底是什么意思？彼此有什么关系？ 我觉得对理解 AI 体系有帮助，就整理了出来。

人物：你的外卖，被炒菜机器人承包了 周沐洋和同事们发现，这3位很可能不是「伙伴」而是「对手」。从那天起，这家餐馆的后厨一共拥有了9口炒锅。原本，一口锅对应一位厨师，但现在，一位学徒就能同时操作3台炒菜机，不需要丰富熟练的技术，新来的人也能立刻上手。 为了达到这个目标，他们的方法是让大厨给机器人「上课」：录制下厨师炒菜的每一个细节，包括动作、技法，然后让机器人反复学习和模仿。Bevis透露，他们合作了50多位资深厨师，一道菜可能得请大厨不厌其烦地炒上几十遍。直到机器人能复制出完全一致的味道才算合格。 Bevis从技术角度拆解了这个过程。「中餐快炒有两个关键点：一个是对温度和时间的控制，也就是火候。火力太猛，菜就糊了；火力不足，菜就出水变软，不好吃。另一个是快速地搅拌，让食材均匀受热。」 「举个例子，做厨师最烦的情况是9点下班，结果9点正好来了一桌客人，那你是炒还是不炒？」周沐洋说，「可是机器人不会累，也不会说什么，你就让它炒24小时，都可以。」 而这两点，恰好都是机器的优势。炒菜机内靠多路的传感器，用算法保证永远正确的温度和时间。不断搅动的机械臂，显然比人类更快速和不知疲倦。 南城香创始人汪国玉在去年的一次公开活动中，表明已经投资了一个炒菜机项目，亲自参与研发。「炒菜机上场以后，门店效率会发生很大变化。比如午餐，我们现在卖出一份菜，价格只是中餐厅的一半，甚至只有1/3，但即便卖这个价格我也能挣钱。」 其中更关键的推手，是AI技术的成熟，加速了机器深度学习厨艺的准确度。当然，还有制造端成本的骤降。Bevis说：「你们可能想不到，一个六轴协作臂在3年前的售价要卖到17万元，2025年已经降到了几万元，原因是入场的制造商越来越多，一方面我们开模的价格下降了，另一方面大家都在卷，谁能提供更好的技术、更有性价比的服务。」 原文：

强烈推荐大家关注以下13个AI 帐号。 这13个人主要是身份是工程师、科学家。 他们几乎影响了历史发展进程。 @karpathy - Andrej Karpathy（约248万粉丝） Bio：我喜欢训练大型深度神经网络。曾任Tesla AI总监、OpenAI创始团队成员、斯坦福博士。 AI社区最受欢迎的“网红导师”，讲解极度清晰，常分享模型训练实战心得和前沿趋势，适合所有水平的学习者。 @fchollet - François Chollet（约66.5万粉丝） Bio：Keras & ARC-AGI 创建者。 Keras框架之父 + ARC通用智能基准提出者，技术深度与哲学思考结合极强，能看到最前沿的AGI思考。 @ylecun - Yann LeCun（约116万粉丝） Bio：图灵奖得主，前Meta首席AI科学家。 深度学习三巨头之一，观点犀利直接，常对行业热点发表一针见血的评论，信息含金量极高。 @AndrewYNg - Andrew Ng（约153万粉丝） Bio：Coursera联合创始人，前百度/Google Brain负责人。 AI教育界第一人，课程推荐、职业建议和落地经验极其实用，非常适合想系统学习或转行的从业者。 @rasbt - Sebastian Raschka（约44.6万粉丝） Bio：《Build a Large Language Model From Scratch》作者。 从零实现LLM的顶级实践者，代码教程和论文解读质量极高，是工程师最爱的技术干货账号。 @lilianweng - Lilian Weng（约22万粉丝） Bio：前OpenAI AI安全与机器人VP，Lil'Log博主。 AI安全、强化学习和机器人领域的深度思考者，长文综述质量顶尖，适合想深入某个细分方向的人。 @jeremyphoward - Jeremy Howard（约29.4万粉丝） Bio： 联合创始人，前Kaggle总裁。 实用深度学习倡导者，教学方法和开源工具非常接地气，风格亲切且强调“能上手”的实战派。 @simonw - Simon Willison（约18万粉丝） Bio：Datasette & Django联合创建者。 AI工程实践和LLM工具链专家，产品感和实用性极强，常分享好用的开源AI工具和工程技巧。 @ID_AA_Carmack - John Carmack（约163万粉丝） Bio：游戏传奇程序员（Doom引擎之父），现专注AGI。 极客之神，直率的技术哲学思考和跨领域洞见（游戏+火箭+AI），深度极高，启发性爆棚。 @gwern - Gwern（约7.5万粉丝） Bio：互联网研究者，挑剔的深度分析者。 粉丝虽少，但硬核程度顶级，常发布高质量AI实验、长文分析和独特观点，是“硬核爱好者”必备账号。 @goodside - Riley Goodside（约20.3万粉丝） Bio：提示工程专家，前Google DeepMind/Scale员工。 LLM提示技巧和模型行为研究最强账号之一，分享大量实用技巧+有趣截图，幽默且直接能用。 @drfeifei - Fei-Fei Li（约66.9万粉丝） Bio：ImageNet之母，Stanford HAI联合主任。 计算机视觉先驱，兼顾学术深度与AI人文/伦理视角，视野开阔且充满人文关怀。 @demishassabis - Demis Hassabis（约93万粉丝） Bio：DeepMind CEO、诺贝尔奖得主。 AlphaGo/AlphaFold之父，直接来自AGI最前沿的第一手信息和愿景，含金量最高。

如果只有100万，我会梭哈特斯拉。 自动驾驶和机器人出租车会让Tesla市值飙到5万亿美金 Optimus 机器人会让Tesla的市值最终达到25万亿美金 这不是我的预测，而是马斯克2024年采访时自己说的。 在我眼里，特斯拉已经完全不是一个卖电动车的公司 地球最强陆基生态的雏形已经形成 推动市值的第一板斧：FSD自动驾驶和无人出租车 FSD即将全面进入市场，这是TSLA目前最容易变现的AI业务 而且每辆特斯拉汽车也正在变成汽车AI机器人。 无人出租车还在小范围测试，等待大规模商业化 仅这两项业务就能把特斯拉市值带到5万亿美金，这是马斯克的原话。 推动市值的第二板斧：能源 AI的尽头是算力，算力的尽头是电力，电力的尽头是储能。 储能的毛利率远高于汽车，可达30%，无需新建发电厂就能提升能源利用率。 老马曾经说过，不看好核聚变，应重点发展太阳能和电池 特斯拉家用与商用的储能电池及太阳能业务，2026年部署量预计将要超过2025年 马斯克还说，AI的未来在太空 太空是放置AI的最低成本地点，未来2-3年内，SpaceX将发射大量太阳能供电的AI卫星。 最重要的是SpaceX未来会与特斯拉合作，共同开展太空AI太阳能计划，其中xAI是所有生态的算力大脑。 推动市值的第三板斧：Optimus机器人 特斯拉的机器人将会改变人类生产和生活。 虽然空翻和舞蹈没那么专业，但它会学习、会成长，神经和关节都在向人类进化 Optimus会做任何人类不想做的事，帮助全行业劳动力解放，机器人就是物理AI时代的代表，将让生产力史无前例爆炸式增长。 目前机器人赛道，能与特斯拉在影响力、技术、生产、价格上竞争的真正对手不多，特斯拉优势明显 根据马斯克最新采访，Optimus最晚今年底量产，虽然之前几次跳票，但进度在不断更新 据我调研的信息结果来看，这次应该是真的，拭目以待。 记录一下，目前 $TSLA 的市值是1.6万亿美金 距离5万亿美金，还有3倍，预计2到4年 距离25万亿美金，还有15.6倍，预计7到10年。 投资就是和好的公司，做时间的朋友。