冷知识:
特斯拉汽车销量只有BYD的三分之一多些
而市值却接近后者的10倍
2014年后印尼禁止出口镍矿石。它不卖矿,只卖加工产品,所以大量中国企业进入印尼。包括青山体系、华友体系、中伟、格林美、德龙等,中国不仅带去资金。更是把高压酸浸、火法冶炼、不锈钢、电池前驱体、工业园运营、港口、电厂等整个产业链都带过去了。
几年下来,印尼迅速成为全球最大的镍生产基地。
随着产业形成,印尼政府认为“我们有技术了”,一众政客催生产业政策变化。包括提高矿业税、调整矿山配额、提高本地持股要求、要求更多本地加工、鼓励本地资本接盘、希望提高产业链本土化,而且中企项目的审批速度也开始下降,中国企业的政策风险陡然增加。
生意嘛,彼此互惠,谁也不是做慈善的,但你要是觉得自己有能力半路打劫,过河拆桥,那你就低估中国人了。为啥中企宁可拆设备也不卖?这不是钱的问题,而是自动控制程序、工艺参数、冶炼经验、自动化系统、设备配套等产业能力全部在生产线上。如果整线出售,等于把多年积累一起卖掉。这不仅是知识产权,更是产业安全。
卖那点二手货的渣渣钱,收回成本都不够,更别说敏感的技术外溢风险。把设备留下,人员留下,工艺留下,培养未来新的竞争者?你做什么美梦?
这里辟谣一下西媒的“针对中国稀土产业报复”的谣言,中企在印尼真正涉及的是镍产业,不是稀土。虽然镍、钴、锂、稀土都属于新能源产业链,但这是不同产业。印尼是全球最大的镍资源国,不是全球最大的稀土资源国。
印尼你真觉得自己翅膀很硬?2023年过后全球镍价格一路下跌,利润明显下降。而且新能源汽车销售不可能没有起伏,所以电池产业扩产并不紧迫,加上欧美推动去中国化供应链,印尼就想既保留中国投资,又争取欧美市场。这种既要又要的盘算,你以为你是大聪明?
在全球第一工业制造国面前你玩心眼?有矿就能掌握产业?资源只是要素之一,中国企业掌握的是什么?是冶炼工艺,是工程建设,是自动化,是成套装备,是化工配套,是电池材料,这些能力不是你一两年就能复制的,更不是你能拿去讨好西方的筹码。
生意又不是你一家能做,如果投资环境发生根本变化,中企宁愿退出也不会低价出售核心资产,宁可折损甚至赔钱也要把企业带走,这叫什么?中国人的骨气!
印尼白眼狼的这波操作正好帮中国规避产业风险。目前中国在印尼的企业有的退出,有的暂停项目扩建,有的在观望,只有少量继续投资。中国商务部和外交部,你们的骨头硬不硬?能不能为中企开拓新的投资市场?全国人民等你们的表现。
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因忘记蒸馏员工,不得不返聘。美国福特汽车近期承认,之前高估了 AI 的价值,原本以为它能降本增效,结果很多经验丰富的工程师提前离开后,AI 没学到足够的经验,导致汽车质量出现问题。
后来他们陆续返聘了约 350 名资深工程师,来教 AI,传授自己的经验知识。
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AI正在改变普通人的学习路径,大学已经彻底没用了。只要有了AI和学习思维,任何专业壁垒都可以打破。
我侄子在北京,师范大学中文系在读,用AI做出了一个月活100万的互联网产品,融了1个亿,
我表妹中专毕业,以前是做美甲的,自己用AI学习了半年,掌握了临床知识,现在在江西三甲医院天天切肿瘤,
我堂弟初中辍学,以前在山东跟着他二叔做建材装修生意,后来用了AI学习CAD建模,现在进了比亚迪做机械架构师,年薪200多万,手底下管着20个清华博士,
这20个清华博士以前都没听过AI是什么东西,我堂弟空降过去给他们当领导,这20个人直接震惊了,居然有这么厉害的东西,现在我堂弟天天教这些清华博士们用AI,管着他们来设计汽车。
AI真的是普通人翻身改命的最好机会,有了学习思维和AI工具,普通人真的可以打破专业和知识的壁垒,获得成功和机遇。
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不同行业的成本转嫁能力差异显著,这决定了它们在PPI上涨期间的盈利表现。上游的能源和资本品行业作为大宗商品价格上涨的直接受益者,利润增厚最为明显;拥有较强定价权的航运和耐用消费品行业也能有效传导成本压力。相比之下,中游的化工、汽车和科技硬件行业仅能实现部分成本转嫁,而议价能力较弱的下游食品饮料、消费者服务及公用事业等行业,则通常会因投入成本上升而受到负面冲击。
来源:瑞银(《中国股票策略:AI交易的拥挤程度如何,以及投资者关注的其他常见问题》,详细内容请见《财经图集》知识星球)
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第五,拥抱失败并快速迭代。
马斯克并不害怕失败,他更倾向于把失败看成数据和反馈。
火箭试飞爆炸,汽车量产受阻,自动化生产线出问题,这些失败在他眼里都不是终点,而是系统哪里需要改进的信号。
他的逻辑是,如果一件事从来没有失败过,说明创新的力度可能还不够。每一次失败,都能暴露一个问题,每修正一个问题,系统就会变得更强。
第六,跨学科融合知识。
马斯克最特别的地方,在于他能把不同领域的知识放在一起使用。
因为他掌握的是基础原理,所以学科边界对他的限制没有那么强,他可以把软件行业的迭代逻辑用到汽车制造,也可以把物理学,工程学,神经科学放进同一个问题里思考。
当一个人能看透不同领域背后的底层联系,就更容易在别人看不到的地方找到新机会。
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GPT 5.5 现在写东西质量真的不错了,刚翻译了一篇文章(
--- 译文 ---
我为什么写作
作者:埃里克·布莱尔
从很小的时候起,也许是五六岁,我就知道,等我长大了,我应该成为一个作家。大约在十七岁到二十四岁之间,我曾试着放弃这个念头。但我心里很清楚,那是在违背自己真正的天性;迟早有一天,我还是得坐下来写书。
我在三个孩子中排行中间,前后兄弟姐妹都和我相差五岁。八岁以前,我几乎没见过父亲。因为这个,也因为其他一些原因,我多少有点孤僻。很快,我养成了一些讨人嫌的小毛病,整个学生时代都不怎么受欢迎。孤独的孩子常常会编故事,也会和想象中的人说话;我想,从一开始,我的文学野心就和这种被孤立、被低估的感觉纠缠在一起。我知道自己有驾驭文字的能力,也有直面难堪事实的能力。于是,我像是给自己造出了一个私人世界,可以在里面弥补现实生活里的失败,甚至悄悄“扳回一城”。不过,整个童年和少年时代,我真正写到纸上的严肃作品——也就是我认真想写出来的东西——加起来恐怕不到六页。
我四五岁时写过第一首诗,是我口述,母亲替我记下来的。我已经不记得内容了,只记得那首诗写的是一只老虎,而且老虎有“像椅子一样的牙齿”。这倒是个还不错的说法,但我猜那首诗大概抄袭了布莱克的《老虎,老虎》(William Blake 的名诗 *The Tyger*,英国浪漫主义诗歌中的经典作品)。十一岁时,1914—1918年的战争爆发(即第一次世界大战),我写了一首爱国诗,刊登在本地报纸上。两年后,基奇纳去世,我又写了一首,也登了出来。后来稍大一点,我时不时写一些很糟糕、通常也没写完的“自然诗”,风格模仿乔治王朝派(Georgian style,20世纪初英国诗歌中一种偏重田园、自然和抒情描写的风格)。我还大约试过两次写短篇小说,结果惨不忍睹。那些年里,我真正落到纸上的、想要称为“严肃创作”的东西,全部加起来就是这些。
不过,在那段时间里,我其实一直在某种意义上从事文学活动。首先,是那些按要求写出来的东西:我写得很快,很轻松,但自己并没有多少乐趣。除了学校作业,我还写 *vers d’occasion*(应景诗),也就是半滑稽的诗。现在回想起来,我当年写得快得惊人——十四岁时,我模仿阿里斯托芬(Aristophanes,古希腊喜剧诗人),大约一周就写出了一整部押韵剧。我也帮忙编辑学校杂志,有印刷版,也有手抄版。那些杂志简直是你能想象到的最可怜的滑稽仿作。我对它们花的心思,远不如我今天会花在最廉价的新闻稿上的心思。但与此同时,在十五年甚至更久的时间里,我还做着另一种完全不同的文学练习:我在脑子里编一个关于自己的连续“故事”,像一部只存在于心里的日记。
我相信,很多儿童和少年都有这种习惯。很小的时候,我会想象自己是罗宾汉之类的人物,把自己想成惊险冒险故事里的英雄。但很快,我的“故事”就不再是那种粗糙的自恋幻想,而越来越变成对我正在做什么、看到什么的描写。有时候,我脑子里会一连几分钟出现这样的句子:“他推开门,走进房间。一束黄色的阳光透过细棉布窗帘,斜斜落在桌上;桌上有一只半开的火柴盒,放在墨水瓶旁边。他右手插在口袋里,走向窗边。楼下街上,一只玳瑁猫正在追逐一片枯叶。”诸如此类。这个习惯一直持续到我大约二十五岁,贯穿了我那些“非文学”的岁月。虽然我必须寻找合适的词,而且确实也在寻找,但这种描写的努力似乎几乎不是出于我的意愿,而像是受到了某种外部力量的驱使。我想,这个“故事”大概反映了我在不同年龄崇拜过的不同作家的风格。不过据我记得,它始终都有同一种细致入微的描写特质。
十六岁左右,我突然发现了文字本身的快乐,也就是词语的声音和联想所带来的快乐。*《失乐园》*里的两行诗——
> So hee with difficulty and labour hard
> Moved on: with difficulty and labour hee,
>
> (他艰难地、辛苦而沉重地
> 向前移动:艰难地、辛苦地,他——)
如今看来,我并不觉得这两行有多么了不起,但当时它们让我脊背发颤。而且,把 “he” 写成 “hee” 的古式拼法,也让我格外愉快。至于描写事物的需要,我早已经非常熟悉了。由此可见,当时如果说我想写书,我想写的大概是哪一类书:巨大的自然主义小说,结局不幸,充满细节描写和醒目的比喻,也充满华丽辞藻段落(purple passages,指为了文采而文采、常常显得夸张空洞的文字),其中一些词语被使用,部分只是为了它们的声音。事实上,我完成的第一部长篇小说 *《缅甸岁月》*,是在三十岁时写成的,但构思早得多,它大体上就是这样一本书。
我交代这些背景,是因为我认为,如果不了解一个作家早年的成长,就很难判断他的写作动机。作家的题材会由他所处的时代决定——至少在我们这样动荡、革命性的时代,这一点是成立的——但在他真正开始写作之前,他已经形成了一种情感态度,而这种态度他永远无法完全摆脱。毫无疑问,他的任务是约束自己的气质,避免卡在某个幼稚阶段,或陷入某种扭曲情绪里。可是,如果他彻底摆脱了早年的影响,也就等于扼杀了自己写作的冲动。暂且把谋生的需要放在一边,我认为,写作至少有四种重要动机,尤其是写散文时。这些动机在每个作家身上都以不同程度存在;同一个作家身上,它们的比例也会随着他所处的环境而变化。它们是:
(一)纯粹的自我意识。
想显得聪明,想被人谈论,想死后被人记住,想向童年时轻视自己的成年人讨回一点公道,等等。假装这不是写作动机,是虚伪的;而且它还是一种很强的动机。作家和科学家、艺术家、政治家、律师、军人、成功商人一样,都有这种特征——简言之,这属于人类中最冒尖的那一层。绝大多数人并不是特别自私。大约三十岁以后,他们会放弃个人野心;很多情况下,他们几乎连“自己是一个独立个体”的感觉都放弃了,主要为别人而活,或者干脆被苦役般的日常生活压没了。但也有少数有天赋、意志强的人,决心一直按照自己的方式生活到底,作家就属于这一类。总体来说,严肃作家比新闻记者更虚荣、更自我中心,不过他们对钱的兴趣要少一些。
(二)审美热情。
看见外部世界中的美,或者看见词语及其恰当排列中的美。一个声音撞上另一个声音时带来的快感,优秀散文的坚实感,或者一个好故事的节奏。想把某种自己觉得珍贵、不该被错过的体验分享出去。许多作家的审美动机很弱,但即使是写政治小册子的人,或者写教科书的人,也会有自己偏爱的词语和短语,并非出于实用原因,而只是喜欢它们;或者,他可能会特别在意排版、页边距的宽度等。只要不是铁路指南那种层级的书,任何一本书都不可能完全没有审美考量。
(三)历史冲动。
想看清事物本来的样子,想找出真实事实,并把它们保存下来,供后人使用。
(四)政治目的。
这里的“政治”一词取最广泛的意义。也就是说,想把世界推向某个方向,想改变别人对于“人类应该努力建设什么样的社会”的看法。再说一次,没有一本书真正摆脱了政治倾向。认为艺术不应该和政治有任何关系,这本身就是一种政治态度。
可以看出,这几种冲动必然会彼此冲突,而且会因人而异、因时而变。按我的本性来说——也就是把“本性”理解成一个人刚成年时达到的状态——我身上前三种动机应该会压过第四种。如果生活在一个和平时代,我也许会写华丽的书,或者只是描写性的书,甚至可能几乎意识不到自己的政治立场。但现实是,我被迫变成了某种论战小册子作者(pamphleteer,指写政治宣传或论争文章的人)。
起初,我在一个不适合自己的职业里待了五年,也就是在缅甸的印度帝国警察部队。后来,我又经历了贫困和失败感。这加强了我天生对权威的憎恶,也让我第一次充分意识到工人阶级的存在。而缅甸的工作则让我对帝国主义的本质有了一些了解。不过,这些经历还不足以让我形成准确的政治方向。接着,希特勒出现了,西班牙内战爆发了,等等。到1935年底,我仍然没能做出坚定的判断。我记得自己在那一年写过一首小诗,表达当时的困境:
> 两百年前,我本可以
> 做个快乐的乡村牧师,
> 宣讲永恒的末日,
> 看着我的核桃树生长。
>
> 可惜我偏偏生在邪恶的年代,
> 错过了那座惬意的避风港;
> 我的上唇已经长出胡子,
> 而如今的神职人员全都刮得干干净净。
>
> 再往后,日子也曾不错,
> 我们那时很容易满足;
> 我们把烦乱的思绪
> 摇睡在树木的怀里。
>
> 我们曾无知却坦然承认
> 那些如今必须掩饰的欢愉;
> 苹果枝上的绿雀
> 也能让我的敌人发抖。
>
> 可女孩的肚腹和杏子,
> 阴凉溪水里的拟鲤,
> 黎明时飞起的马和鸭子,
> 如今全都只是一场梦。
>
> 再也不许做梦;
> 我们残害自己的快乐,或把它藏起;
> 马是用铬钢造的,
> 小胖子们会骑在它们背上。
>
> 我是那条从未反抗的虫,
> 是没有后宫的阉人;
> 在牧师和政委之间,
> 我像尤金·阿拉姆一样行走;(Eugene Aram,18世纪英国一起著名谋杀案中的人物,后来常被文学作品写成被罪感纠缠的人)
>
> 政委正在替我算命,
> 收音机还在播放;
> 可牧师答应给我一辆奥斯汀7型车,(Austin Seven,英国早期著名小型汽车)
> 因为达吉总会买单。
>
> 我梦见自己住在大理石厅堂,(“I dreamt I dwelt in marble halls” 是19世纪歌剧中的著名唱段)
> 醒来却发现那是真的;
> 我不是为这样的时代而生;
> 史密斯是吗?琼斯是吗?你是吗?
1936—1937年的西班牙战争和其他事件,让天平最终倾斜。从那以后,我知道自己站在哪里。自1936年以来,我写下的每一行严肃文字,无论直接还是间接,都是在反对极权主义,并支持我所理解的民主社会主义。在我们这样的时代,还以为自己可以回避这些题材,在我看来是荒唐的。每个人都会以这样或那样的形式写到它们。问题只在于你站在哪一边,以及你采取什么方式。一个人越清楚自己的政治倾向,就越有可能在采取政治行动时,不牺牲自己的审美和思想上的诚实。
过去十年里,我最想做的事,是把政治写作变成一门艺术。我的出发点始终是一种立场感,一种对不公的感受。我坐下来写一本书时,并不会对自己说:“我要创作一件艺术品。”我之所以写,是因为有某个谎言我想揭穿,有某个事实我想让人注意到;我最初关心的,是让别人听见。但是,如果写一本书,甚至写一篇长篇杂志文章,本身不能同时成为一种审美体验,我也不可能完成它。任何愿意研究我作品的人都会发现,即使在我写得最像宣传的时候,其中也包含许多职业政客会认为无关紧要的东西。我不能,也不想,完全抛弃童年时期形成的世界观。只要我还活着,而且健康,我就会继续强烈地在意散文风格,继续热爱地球表面,继续从坚实的物体和无用的零碎知识中获得乐趣。压抑自己的这一面毫无用处。真正的任务,是把我根深蒂固的喜好和厌恶,同这个时代强加给我们所有人的、根本上属于公共领域而非个人领域的活动调和起来。
这并不容易。它带来结构上的问题,也带来语言上的问题;同时,它还以一种新的方式提出了诚实的问题。让我只举一个比较粗糙层面的困难作为例子。我关于西班牙内战的书 *《向加泰罗尼亚致敬》*,当然是一本坦率的政治书,但总体上,它写得有一定的克制,也顾及形式。我确实很努力,想在不违背文学本能的前提下讲出全部真相。但书中有一整章很长,里面充满了报纸引文之类的材料,为那些被指控与佛朗哥合谋的托洛茨基派辩护。托洛茨基派(Trotskyists,苏联革命家托洛茨基的追随者,在当时左翼阵营内部常遭斯大林主义者攻击);佛朗哥(Franco,西班牙内战中民族主义阵营领袖,后来成为独裁者)。显然,这样一章过上一两年后,对任何普通读者都会失去兴趣,也必然会毁掉这本书。一位我尊重的批评家曾训了我一通。他说:“你为什么要把那些东西放进去?你把一本本来可能很好的书,变成了新闻报道。”他说得没错。但我当时不可能不那样做。我碰巧知道一件事,而英国很少有人被允许知道:无辜的人正在遭受虚假指控。如果我没有为此感到愤怒,我根本就不会写那本书。
这个问题会以这样或那样的形式反复出现。语言的问题更微妙,谈起来会太长。我只想说,近些年来,我一直试图写得少一些画面上的华丽,多一些准确。不管怎样,我发现,当你把某种写作风格打磨成熟时,你也总已经从那种风格里长出来了。*《动物农场》* 是第一本书,在写它时,我完全清楚自己正在尝试把政治目的和艺术目的融合成一个整体。我已经七年没有写小说了,但希望不久之后能再写一部。它肯定会失败,每一本书都是失败的。但我确实相当清楚自己想写的是哪一种书。
回头看前面这一两页,我发现自己好像把写作动机说得全是出于公共精神。我不想让读者最后留下这种印象。所有作家都虚荣、自私、懒惰,而在他们动机的最深处,还藏着一个谜。写一本书是一场可怕而耗人的搏斗,就像经历一场漫长而痛苦的疾病。除非有某种自己既无法抗拒、也无法理解的“心魔”在驱赶,一个人绝不会主动承担这样的事。也许,谁知道呢,那种心魔不过就是婴儿哭闹着要人注意的同一种本能。然而,同样真实的是:如果一个人不持续努力抹去自己的个性,就写不出什么可读的东西。好的散文像一块窗玻璃。我无法确定自己哪一种动机最强,但我知道哪一种动机值得追随。回看自己的作品,我发现,每当我缺乏*政治*目的时,我写出来的书总是没有生命力,也总会滑向华丽空洞的段落、没有意义的句子、装饰性的形容词,以及各种虚假的漂亮话。
*Gangrel*,第4期,1946年夏
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来源:[奥威尔基金会](
--- 翻译提示词 ---
请将以下英文文章,重写成通俗流畅、引人入胜的简体中文。
核心要求:
- 读者与风格: 面向对AI感兴趣的普通读者。风格要像讲故事,清晰易懂,而不是写学术论文。
- 准确第一: 核心事实、数据和逻辑必须与原文完全一致。
- 行文流畅: 优先使用地道的中文语序。将英文长句拆解为更自然的中文短句。
- 术语标准: 专业术语使用行业公认的标准翻译(如 `overfitting` -> `过拟合`)。第一次出现时,在译文后用括号加注英文原文。
- 保留格式: 保持原文的标题、粗体、斜体、图片等Markdown格式。
- 尊重原意:保持原有的结构、意思不变,不要过度引申发散,保持原文结尾不要续写
- 适当解读:如果是普通人难懂的专业术语或因为文化差异导致的难以理解,做出更多的注释以更好的理解,注释部分用括号包裹并加粗
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Elon Musk 的意思是:目前特斯拉在中国的表现还没有完全释放潜力,因为监督式FSD尚未获批,同时销量受限于上海工厂的产能,而不是市场需求或竞争压力;一旦自动驾驶功能开放、产能提升,特斯拉的竞争力还会进一步增强,这也是对Jim Farley“特斯拉不是主要对手”这一说法的间接回应。
前福特 CEO Jim Farley说:
“如果你是美国人,并且希望我们在汽车行业击败中国,那么你们应该关注的对象不一定是 Tesla。这并不是在否定特斯拉——他们做得很好——但他们其实并没有推出真正意义上的新一代车型。
对我们来说,在成本、竞争力、供应链、制造能力以及整车知识产权方面,行业里最强的对手其实是 BYD。
在美国下一轮电动车消费周期中,消费者想要的是皮卡、SUV等多种车型,而且他们希望价格在3万美元,而不是5万美元。就像比赛刚开始,他们希望的是“买得起”的车。
中国带给我们的‘礼物’就是,让我们对他们的进步既敬畏又警惕,从而不能再敷衍了事。我们必须发挥美国人擅长的一点:用创新去和世界最强者竞争。”
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Demis Hassabis 神级天才的思维脉络
在人工智能与科学交汇的前沿,Demis Hassabis 提出了一条极具颠覆性的路径。他认为,自然界并非我们表象中那般混乱无序,而是隐藏着深层次的结构性秩序。理解世界,不必总是从演绎推理和方程建立起步,而应从感知数据中压缩出可调度的结构,借此进行预测和推演,进而反向建构理论。这一主张不仅重塑了科学研究的技术路径,更触动了我们对知识建构本身的认知方式。
一、结构压缩优先:从 Veo 看理解的重定义
Demis 的这一认知在 DeepMind 的视频生成模型 Veo 上得到了直观体现。Veo 模型并未学习任何显式的物理方程,却能够凭借观察大量自然视频数据,在没有编程预设规则的前提下,生成逼真且具有高度物理一致性的动态画面,例如汽车驶过积水时水花飞溅、玻璃破碎后的细节反馈。这是一种典型的“现象压缩式理解”路径:AI 通过在高熵视频流中提取出稳定可复用的结构压痕,实现对物理现象的预测能力。
我们由此必须追问:如果一个模型能够在不知晓动量守恒的前提下准确预测水花的下一帧状态,它是否“理解了物理”?Demis 的回答是明确的——理解的核心,不在于是否掌握方程,而在于是否能压缩现象为结构,并借此形成调度性强的预测路径。
二、信息先于物质:可学习宇宙假说
在这一架构下,Demis 提出了他的核心哲学命题:信息先于物质。即,物理世界的本质是一种信息性结构,而非能量或粒子。我们所观察到的规律,其底层机制是信息的组织方式。
他进一步提出“可学习宇宙假说”:任何自然界中反复出现的模式,都存在一个可被经典图灵机有效压缩与学习的结构路径。这意味着,我们无需总是从第一性原理出发建构模型,而可以通过 AI 对大量数据的结构化吸收,形成一种预测优先的认知框架。
三、自然流形:结构稀疏的低维空间
AlphaFold 的成功证明了这一哲学判断的工程可行性。蛋白质的理论构象空间高达 10^300,传统方法根本无法穷举。然而自然界中,蛋白质往往能在毫秒级自动完成折叠,说明它们并不是随机地在空间中漂移,而是沿着一条被“压缩演化”的低维流形展开。
Demis 将这种现象称作“自然偏好的低维结构空间”,也就是流形(manifold)。AI 的任务不再是模拟所有路径,而是在数据中采集这一稀疏、稳定、可导航的结构区域。这使得 AI 不必理解所有机制,便能通过结构导航完成预测,从而以压缩路径替代穷举机制。
四、AI First Science:新范式的科研工作流
在 2024 年诺贝尔奖演讲中,Demis 明确提出了“AI First Science”的科研范式:不再从理论建模出发,而是先训练模型,让其学习压缩结构;接着由这些结构驱动调度,再反向解释形成机制。
他提出的科学工作流如下:训练 → 压缩 → 调度 → 解释。此路径彻底颠覆了过去数百年“建模—推导—验证”的科学流程,转而采用“预测—拟合—反演”的演化方法。
在这个范式中,梯度的含义也发生转变。它不再是传统微积分中的导数,而是指数据中隐含的可学习方向信号。这种梯度可能是离散的、统计的、甚至语义的,但它们都构成了一种“方向向量场”,AI 可以在其中找到“走了会变好”的结构路径。
五、结构提出者:AI 从解答者变为猜想引擎
更为震撼的是,Demis 不满足于让 AI 解题,而是要它成为结构猜想的提出者。AlphaGo 的第 37 手,是这一目标的原点:一手无人类预期的棋步,首次展现 AI 提出结构创新的能力。从那一刻起,Demis 开始布局他的“结构发现引擎”路线图。
这一进化路径包括 AlphaGo、AlphaZero、AlphaFold、AlphaTensor、AlphaDev、AlphaGeometry、AlphaProof,每一个系统都试图在不同领域内自动识别高维结构中的压缩路径,并从中提出新的结构问题、优化路径甚至定理猜想。
Demis 将这种 AI 的猜想能力界定为“sweet spot”——即 AI 所提出的结构刚好超出人类直觉边界,但仍在可理解、可验证的范围内。这是 AI 与人类协作的最佳认知区:AI 提出、预测、压缩,人类验证、解释、整合。
六、结构文明的起点:聪明的普通人可及
更令人欣慰的是,Demis 并未将这场科学革命锁死在象牙塔,而是以开源的方式将这些结构性工具逐步释放至公众。AlphaFold 的结构数据库向全球开放,AlphaDev 的算法进入 LLVM 编译器,AlphaProof 与 Lean 数学社区共同构建定理验证系统,这一切都在昭示一个转折点的到来:提出问题,人人可为。
这也意味着,科学创意将首次脱离“天才垄断”,进入“结构协作”。未来的科研者不再需要天赋异禀或名校背书,而是要具备三种能力:理解结构、调度工具、表达路径。Demis 本人就是这种跨界结构型认知者的代表——他从游戏设计师走来,用压缩思维与策略构建,引领科学认知系统的结构重构。
今天的科学,不再是“高不可攀的圣殿”,而是“结构化的工作流”。理解 Demis 的思维路径,就是提前参与这场认知文明的革命。从 Move 37 到 Conjecture Engine,从图灵机到猜想母体,我们已抵达一个时代的起点——在这个时代里,结构就是语言,猜想就是代码,科学的未来,属于会调度结构的你。
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