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11期研究生 贴吧
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🐆 #NMB48# information 🐆 【🎙本日の公演スケジュール】 15:00-/18:00- #11期生お披露目公演# 【 🕺出演メンバー】 MC:池田典愛、平山真衣 11期研究生(赤松昊、岡腰星来、桜井ひまり、善家侑莉花、高橋樹奈、田中れい、谷口詩乃、西住美咲妃、福原琴美、籔内陽花、和田承子) 【⚡️DMM LIVE! ON DEMAND】
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Familyの皆さん!! SKE48 Team LIVE 2023 at DIAMOND HALLのFCチケット先行スタートしました!! 12月13日(水) チームE 12月14日(木) チームS 12月15日(金) チームKⅡ ※全公演OA:11期&12期研究生 <受付期間> 10月23日(月)22:00〜10月31日(火)23:59 #SKE48#
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こんばんは〜! なゆゆこと小松奈侑です! 明後日 1/11 のイベントでは、 なんと 振袖 を着ます👘✨ 当日券もあるので、 「ちょっと気になるかも…!」という方も大歓迎です🫶 直接会えたら嬉しいな〜💕 #STU48_4期研究生# #小松奈侑#
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坂崎愛です 先日は幕張メッセでのイベントありがとうございました! 11/15、11/16は#STU48LiveTour2025# 香川公演ということで思い出の写真を♡ RPも遅ればせながらさせて頂きました🙇‍♂️ 本当にありがとうございました! #STU48_4期研究生# #坂崎愛# #道保琉南# #石松陽菜# #髙村栞里# #小松奈侑# #坂木叶愛#
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#林美澪# です🍓 11/17(水)18:00〜 #斉藤真木子# さんと、配信番組 #はやたくん家# に出演させて頂きます! #セブンパーク天美# 「AMAMI PLUS」での有料観覧と有料配信があるので是非チェックしてみて下さいね☺️ 有観客。。ドキドキ。。(〃ω〃) #SKE48# #10期研究生# #12歳#
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一个初中生当着张雪峰的面说:“以后满大街都是研究生,读书还有啥用?出来不照样送外卖?”张雪峰直接回了句:“孩子,你这笔账算反了。”就拿送外卖来说。 ​没读过多少书的人,骑上电动车,手机一响就接单,跟着导航送到地方,挣几块就完了。送完一单往台阶上一坐,刷刷短视频,等着下一单。 ​读过书的人,就算同样送外卖,格局也早已不一样。一样的车子、一样的餐箱。他会琢磨:这条街中午订单多,隔壁街区为啥只晚上热闹?能不能把周边商家整合起来,拿下整片区域的专属配送?我曾在2025年采访过两个外卖骑手,他们的故事完美印证了张雪峰的话。32岁的李磊只有初中学历,干外卖五年,每天雷打不动跑12小时,月收入稳定在7000元左右。 ​他说自己从没想过别的,“接单、送餐、等单”就是全部生活,刷短视频是唯一的娱乐,偶尔抱怨油价涨了、平台抽成高了,却从没想过改变现状。另一个是29岁的王宇,985本科毕业,因创业失败欠下债务,2024年加入外卖行业。他只干了8个月,却把这份工作做成了“创业预演”。 ​他每天提前半小时到岗,用Excel记录不同时段、不同区域的订单密度,分析出写字楼中午11点半到1点、居民区晚上6点到8点是高峰期,而老城区的早餐订单比新城区多30%。他还主动和12家商家谈合作,承诺优先配送、超时赔付,拿到了专属配送权,单量比普通骑手多40%,月收入稳定在1.2万元以上 。 ​​更关键的是思维方式的差异。李磊遇到电梯故障,只会打电话给顾客道歉,然后爬楼梯送餐,超时了就自认倒霉。王宇却会记录每次故障时间,发现某小区电梯每周三上午9点到11点维修,之后遇到这个时段的订单,他会提前联系顾客沟通,甚至主动提出帮买饮料补偿等待时间,不仅很少超时,还收获了大量好评,成为平台“金牌骑手”。 ​​张雪峰在后续的演讲中补充道:“读书不是为了让你不送外卖,而是让你送外卖时,能看到别人看不到的机会,拥有随时离开外卖行业的能力。” ​这句话在2026年的就业数据中得到印证——中国社科院报告显示,外卖骑手中本科及以上学历占比已达7.1%,但这些高学历骑手平均从业时间仅8.3个月,远低于整体骑手的2.1年,他们大多是过渡性就业,最终会转向运营、管理或自主创业岗位。 ​​深圳的一位美团区域经理透露,他们2025年招聘的32名基层管理者中,有19人曾有外卖骑手经历,其中12人拥有本科及以上学历,这些人凭借对配送流程的深刻理解和数据分析能力,很快成为团队核心。而初中及以下学历的骑手,晋升为管理者的比例不足1%。 ​​王宇的故事还在继续。2025年底,他用送外卖攒下的钱和数据分析得出的商业计划,成功吸引了50万元投资,成立了自己的同城配送公司,专门服务本地连锁餐饮品牌。他现在的员工里,就有当初一起送外卖的李磊,李磊负责仓库管理,月薪涨到了9000元。王宇说:“如果不是大学学的市场营销和数据分析,我可能现在还在街头等单,根本想不到能开公司。” ​​这就是读书的意义——它不会直接给你高薪工作,却会给你分析问题、解决问题的能力;它不会让你避免吃苦,却会让你在吃苦时看到希望;它不会保证你成功,却会让你拥有更多选择的权利。2026年高校毕业生达1179万人,就业压力确实存在,但数据显示,本科毕业生平均起薪比专科高38%,研究生比本科高45%,而这些差距会随着工作年限的增长持续扩大。 ​​张雪峰的话戳中了很多人的心,却也引来争议。有人说这是“学历焦虑”的贩卖,有人认为职业无高低贵贱。但不可否认的是,在竞争激烈的社会中,学历依然是最公平的筛选标准,读书依然是普通人改变命运成本最低的路径。就像王宇和李磊,同样送外卖,一个把它当成谋生手段,一个把它当成跳板,最终走向了完全不同的人生。 ​​那个提问的初中生后来怎么样了?据说他听完张雪峰的话后沉默了很久,回去后主动要求父母报了补习班。他或许还不能完全理解读书的意义,但至少明白了一点:同样的起点,不同的认知,会走出不同的人生轨迹。 读书不是为了逃避生活,而是为了更好地面对生活。就算有一天真的满大街都是研究生,那些真正把知识转化为能力的人,依然会脱颖而出。毕竟,决定人生高度的,从来不是学历本身,而是学历背后的思维方式和学习能力。
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负薪者冻毙于途,卖浆者渴死于道。织锦者身着粗布,种粮者食不果腹 今天和一个OG见完面之后,这四句话跃然纸上,也是无数仍然活跃在 Web3 一线的从业者的心声。我转发了一年多前我作为吹哨人给行业写的推,虽然预测对了结果,但这不是任何从业者想要的结果。没有人想过这件事会发生。但它正在发生。没有人愿意发声。所以我来斗胆发声。 引子 这周在上海,去了 Sun 在虹桥做的 MuShanghai。 整整一个月的活动,分了 4 个主题周——biotech、AI、culture、robotics。全球 2000 多人报名,最后筛了 800 多人到现场,从 Stanford 创业者,到前 OpenAI 工程师、YC、HF0、Frontier Tower 的 Jacob。Sun 和 Sunny 三个人加上一个二十人的志愿者组,干了一件全中国可能只有他们能干的事——把签证、国际网络、政府关系全部打通,做出了一个真正意义上的 global gateway。光这一点,已经值得行业每一个人给他们鼓掌。这是从 crypto 社区走向多元化社区最成功的一个团队。 但走完几圈,我心里的感受是复杂的。现场接近一半的参会者是 crypto 背景的人。他们身上贴的新标签是 biotech founder、AI agent builder、robotics 创业者、文化策展人。有些人是真的在探索下一段旅程,有些人是在体面地准备离开 crypto。这是这个行业的人正在展开的一场伟大的自救——以一种我从来没见过的方式。 正文 1/ 这两年我比任何时候都更悲观,但也比任何时候更不愿意放弃 最近见了很多人,听了很多事。这个行业的问题已经不是熊市的问题,是整个生态系统的正反馈机制坏了。 我把这些零散的观察、对话、反思整理出来。不是吐槽,是希望更多人一起把这件事扛起来。 2/ "小概率坏事件"正在批量发生 我最近在读概率论。我们这些老人都习惯用周期去理解市场——上个周期有 alt season,这个周期也会有。但今年所有原本被低估的小概率事件正在同时发生: 中国 Web3 大开发者,50–60% 流向了 AI。走的人基本不会再回来 几千个项目融了上百亿美金,没几个真正出圈的应用 华尔街、特朗普、主权基金把比特币拿走,原生 builder 的位置越来越窄 美国基金募资发展蓬勃,亚洲生态系统遇到生存危机,创业者流血上币离场,投资人退场 不是周期没来,是这一代周期的剧本和过去完全不同了。 3/ 关于以太坊:我不悲观,但我担心 以太坊的改革已经到了刻不容缓的时候。 过去最好的几个时间窗口——21 年的牛市、22 年的转折——本来是推动应用创新、做出超级应用的最佳时机,行业内最大的注意力、最多的钱、最优秀的人才都聚集在那个窗口里。但当时的方向押在了 ZK、L2 这些技术叙事上。技术方向本身没有错,错的是在大众市场最该出现大众产品的时间点上,把所有的资源堆到了小众的方向。 现在到了熊市,再想推一个超级应用出来,比那两年难十倍。 以太坊价格的疲软,本质上是整个 Web3 的疲软。因为以太坊承载了行业最多的资本、最多的人才、最多的注意力。它能不能再次起来,关乎几百万从业者的未来。 4/ Vitalik 可能正生活在一个巨大的信息茧房里 我最近一个很强的感受是:围绕 Vitalik 的人,大多不敢直接告诉他行业有多艰难、以太坊真实的困境在哪里。 利益寻租的群体越来越多,小圈子和圈层文化越来越严重。新的方向、新的机会出来,往往沿着原有那个圈子的纽带向外延伸。普通社区、普通从业者,很难有机会和 Vitalik 正常交流、反馈意见。社区的不满和抱怨被层层过滤,被拒之门外。 这不是某个人的错。是一个组织在快速膨胀到 200+ 人之后,反馈机制没有跟上。但温水煮青蛙的代价,最后会落在每一个还在这个生态里 build 的人身上。 5/ 从业者没有正反馈,社会和下一代似乎都不认可 这是这一代从业者最真实的共同处境,跨越地理: 中国,行业被定位为灰产,常常和传销绑在一起;香港,因为一连串交易所跑路事件,从业者默认被当骗子;新加坡,crypto 被认为是不入流的行业;美国,相比 AI 创业者,crypto 从业者几乎没有社交身份。 我听到从业者说他上高中的孩子不愿意学钱包私钥,认为他父亲做的事业拿不上台面。许多创始人作为家长不敢在学校家长会说自己做什么。下一代根本不觉得这是一个值得参与的事业。 当一个行业连"我从事它"这件事都说不出口,它的接班人问题就不再是抽象的,是迫在眉睫的。 6/ 接班人问题正在到来 以太坊第一代核心开发者大多组建了家庭、有了孩子。这是非常自然的人生阶段,没办法像十年前那样一天写十几个小时的代码。 但下一代在哪里? 我们尝试过:高校的研究生博士生、Web2 大厂的工程师、早期社区的极客。可是在 AI 这么蓬勃的时代,我们拿什么留住他们?比特大陆和字节当年同时招应届生,薪资差不多——10 年后股权回报差了几千万。这一代年轻人看着上一代的结局,凭什么会选 crypto 而不是 AI? 而且我们不只是要留住下一代,还要和 AI 直接抢人才。Solana、以太坊、AI 实验室、机器人公司在同一个池子里捞人。crypto 一线项目给的 package 已经很难再有竞争力。 接班人不会自己长出来。它需要系统性的培养:crypto school、研究 grant、开发者基金、长期 mentor 机制。Paradigm、a16z、AllianceDAO、ResearchHub 在做。中文区也必须有人做。 7/ 对 Vitalik 的一点期待 我想用鼓励的方式说这件事,因为攻击没意义。 Vitalik 是这个行业最有影响力的创业者。他不只是首席科学家,他是行业方向的灯塔。在以太坊最关键的转型期,他需要重新回归创业一线。不是回到 2014 年的他,是带着这些年的反思、回归创业初心的他。 熊市是最适合 build 出下一代产品的时机。他需要把核心开发者、社区、第二代年轻人重新凝聚起来,一起朝着下一个 10 年迈进。 他周围必须有能直接告诉他真实情况的人。 8/ 中美 OG 的分岔:生态系统的造血能力 去年我写过《不要让赌场吞噬大教堂》,对比过这两条路径。今天必须再说一次: 中国创业团队的融资环境极其严峻。亚洲市场化基金 90% 处于水深火热。这意味着亚洲 Web3 生态没有造血能力。一旦顶尖的几支基金撑不住,整个生态系统就会塌方。 中美 OG 在拿到行业第一桶金之后的选择差异,今天看格外刺眼。美国的 OG 大多还在建设——Rune、Hayden、胡安这一批人,是在持续把财富回投到生态。中国的 OG,大多数赚到钱之后选择套现离场,一部分转去投资 AI,更少的人在做真正的下一代建设。 这不是道德指责。我希望中国 OG 在得到行业恩惠之后,能够回头帮助新一代年轻人。建立一个完善的生态系统、形成正反馈循环,是这个行业活下去的唯一方式。 9/ 从业者怎么活下来 大部分web3公司和机构会在接下来AI浪潮和悲观行情下继续裁员30%以上,因此活下来比什么都重要。 讲完体系问题,回到个人。我自己也在这个泥潭里,所以我想分享几点。 找到合理性。 你为什么还在这里?不是为了 token 价格,不是为了 KOL 流量。是因为你相信这件事,是因为你过去得到过这个行业的恩惠,是因为你的团队和投资人需要你。把这个"为什么"想清楚,剩下的事会有方向。 让工作和生活充实。 行业的低气压会渗透到每一天的情绪。不要让 token 价格定义你的自我价值。多读书、多见线下的朋友、多花时间陪家人、做一些和市场无关的事情。这是熊市最重要的功课。 直面困难,但别让失望发酵成放弃。 现在社区的情绪不是"危机感",是"失望"。这两个词的区别是——危机感意味着想改变,失望意味着想放弃。要努力让自己留在前者。 学新东西。 我自己也在学 AI。这周在 MuShanghai 看到那么多 crypto 从业者贴上新标签去探索 biotech、AI、robotics,我心里其实是感动的。能力到了我们就能选,能力不到只能被选。Web3 仍然是 IOSG 最重要的业务,我们不会放弃。当然这不影响我用AI来武装和提高我们的工作流和加强我们的武器。 找到自己的小联盟和信心小团体。 5、6 位/家经过历史验证、风格成熟的朋友/机构深度结盟。教育、资金、人才网络,缺什么补什么。自救比等救世主重要。 学会和自己和解。 这一点我自己也还在练习。这个市场没有奖励那些做正确事情的人,奖励了一批骗子,奖励了一批投机者。这个事实是真的。但你做这件事的意义,不应该被市场定价。允许自己在熊市里失败、允许自己情绪低落、允许自己做一些"看起来没有产出"的事情。这不是放弃,是为下一段旅程蓄力。 10/ 我们需要更多灯塔 行业最缺的不是钱,不是技术,是灯塔。 不是只有 Vitalik 一个人需要做灯塔。每一个还留在这里、还相信这件事的人,都可以成为灯塔——给一个困惑的年轻 founder 三十分钟、给一个 runway 见底的团队一份 grant、给一个被裁员的工程师一份 referral、写一篇真诚的反思而不是华丽的 narrative。 每一束光照得不远。但加在一起,就是黑暗中那些还在前行的人不放弃的理由。 像 Sun 这样的人在做。像老胡这样的人在每个月默默给一笔钱支持那些非主流的探索。每一个人都在自己能做的事上努力着。 11/ 写给每个看到这条内容的人 如果你是 OG:行业给过你的,请回头给一份给下一代。不是几百万的大手笔,是一个 mailing list、一份 referral、一笔直接打给市场化基金管理人、一份给到困境创业者的 EIR 资助。年轻一代需要的是相信"build 这件事还值得做"。 如果你是 founder:不要孤军奋战。把真实处境告诉值得信任的人。 如果你是 builder/researcher:继续 build。不是用爱发电的那种 build,是把自己的劳动换成应得回报的那种 build。让下一代相信这件事在职业意义上仍然成立。 12/ 收尾 请每一个看到这条内容的人,把它转发给你认识的 OG。让他们去照亮别人。别忘记这个行业过去给他们带来的恩惠。 呼吁更多的 OG 和行业领袖找回责任感,为行业发声,资助更多创业者,让下一代有机会继续建设 Web3——不止是用爱发电。 赌场吞不吞噬大教堂,不是 Vitalik 一个人的事,不是 EF 一个组织的事。是我们每一个还留在这里的人共同的事。 很多人问我这个周期他们如何熬下去,所有的压力推着他们离场,很多时候选择就是一步之遥,许多年轻人需要一个老OG告诉他们如何熬过熊市。但我知道,如果我们这一代人不站出来,那么下一代根本不会有“站出来”的选项。 做点是点。 写于Fig&Olive
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又收到一个Portfolio的核心开发者离开行业投身AI应用创业,行业内最有声望的个人和组织都在把注意力放在meme,说实话打好这一战又如何?AGI是历史最宏大的叙事,所有最优秀的人才只要用心观察,他们一定会被吸引。如果加密世界的大家们的目标是让更多优秀的人离开,最后让web3成为一个大赌场,那他们的成功还值得那么闪耀吗?许多创业者和开发者的目标不止是发财,他们想做出改变世界的应用,想给历史留下印记和被认可。当整个环境所有人都不去追求真正的理想和价值的时候,这些人就会离开。真的希望大家们可以更有担当一些,优秀的人在什么行业都会发光,当他们在AI届发光了,他们也就不会再回来币圈了,那个时候我们失去的不止是人才,而是币圈失落的一个时代。
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最近开始尝试鞭策Manus给我干活儿(为此今天怒而充值40美金)(事实证明Free-trial给的额度还是太太太少了)😼 一直都想做一个竞品分析框架的小站点,但是用几个Agent工具横评了一下,效果还是不理想,打算和其他朋友还是研究一下workflow+Agent结合的形式 好在Manus对于现成数据的整理 & 优化 & 搜集做的还是不错,因为前几个月有陪跑的项目细细拆解了Higgsfield,而这家的成长路径又真的十分值得Startup的朋友们参考 & 借鉴 于是借助Manus的力量,把 Higgsfield 2023.11-2025.12期间的官网"变形记"做成了一个可以看到原始网页快照的「时间线」 再次回顾的时候依然会深深感慨:看一个成功品牌的「来时路」,远比看它当下的风光,更为重要🙌 简单来说,Higgsfield 的官网进化是个完整的"四部曲": 1️⃣ 技术牛掰症期 (2023.11) 开局很经典:"Built a platform to train your own Llama 70B or Mistral for free." 面向极客,强调免费和技术底层。很酷,也很 2D,当然也是真的不赚钱 2️⃣ 大众探索期 (2024.4 - 2024.10) 价值主张开始"下沉",转身拥抱社交媒体创作者。 从 "Democratize social media creation for everyone" 到 "Be the star and create your own story"。 这半年多里,官网内容疯狂扩张(加到14屏!),大量测试模板和场景,积攒了快速上新的肌肉记忆。但整体很谨慎,要邀请码,没价格表,属于「小步快跑,快速迭代,谨慎花钱」(在这个阶段把基本功打的非常扎实!) 3️⃣ 收敛与筑墙期 (2024.12 - 2025.3) 试探性推出子品牌 ReelMagic(打"多智能体平台"概念),但最终价值主张收敛到一个锋利的小切口:"MOTION CONTROLS"。 官网变得极致聚焦,首页全是场景案例,只强调这一个长板,用来构建心智和壁垒。品牌色调和订阅价格($9-$49)也在这时完全定型,从探索进入了商业构建期。 4️⃣ 全能平台期 (2025.12) 最新阶段,官网标题变成了朴素的 "AI Video Generator & Image Generator"。 意味着它进入了"生态与规模"阶段:展示的是一个整合了 Kling、Sora 等多种模型的综合平台。卖的不再是单个功能,而是"可能性"和端到端的解决方案。 拆完一遍后,几个核心感受与大家共勉: • 叙事重心的成功迁移:完整走通了 技术 → 创作 → 动作控制(痛点 & PMF)→ 生态 的路径。每一步在为更广阔的用户价值做铺垫。 • 壁垒是分层构建的:先尝试用"一张自拍"抓大众,再用"运动控制"留核心,后用"平台生态"做规模。用户分层和变现分层也在随着时间逐步迭代。 • 增长有惊人的耐心和节奏:2024年几乎是"Waitlist 之年",耐心积累需求;2025年中期才通过「速度即战略」(8周12次更新)和「创作者即渠道」(0广告预算,靠15%佣金激励)实现爆发。完美诠释「信号不明时极致谨慎,找到杠杆后全力投入」的智慧。 而总结下来,会发现那些"祛魅"的提醒依然有效: 1️⃣ 开局千万不要陷入盲目「技术自嗨」:技术是门票/手段,而非目的/终局(掌握技术壁垒也很关键,因为好的技术才能用以打磨丝滑的用户体验) 2️⃣ 允许做加法,但必须敢做减法。从14屏的疯狂探索,收缩到单点打透期间3屏的极致聚焦,是比扩张更关键的勇气 3️⃣ 用户心智只能记住一个点:一个120分的点,远比十个90分的点更有力量 4️⃣ 耐心是稀缺品:真正的爆发增长,往往发生在「漫长的需求积累」之后。「可持续发展」的节奏,远比盲目冲刺/花钱「来的ROI要高」 每次拆解这种案例,FOMO都会不自觉的更少一点。意识到自己不会的东西还有很多。 创业期间会有很多经典的坑,前辈踩过,自己也踩过。 但是没有关系,踩过后马上迭代改进🔁,才会迎来更好的结果。 只要每个阶段都比上一个阶段「积累更深,结果更好」,就是对「创业历程」的阶段性「正反馈」 大家其实都有过"技术牛掰却赚不到钱"的尴尬,有过疯狂做加法的迷茫,最后历尽千帆,才找到那个值得 All-in 的锋利点。 这个时间线本身,也是用 Manus 做"产品考古"的一次尝试。把散落的信息"编织"起来后,蜕变的节奏感在艺术感的呈现下反而更加清晰。 欢迎来玩玩这个动态版,来感受一波Higgsfield完整的「进化弧光」 👇
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金融人狂喜,Anthropic 开源了金融全家桶 兄弟们,Anthropic 悄悄在 GitHub 开源了一个金融行业的 AI 工具仓库,我翻了一遍 README 直接惊了。 简单说就是:投行、研究、PE、财富管理、基金运营的常见工作流,他们全给你写好了 AI 代理和技能包。 亮点速览: • Pitch Agent:从 comps 到 LBO 到 PPT,全自动生成 • Model Builder:DCF、三张表直接在 Excel 里搭,不用手敲公式 • Earnings Reviewer:财报出了直接喂进去,自动更新模型 • GL Reconciler:对账找差异不用人肉,效率拉满 • 11 个数据连接器:FactSet、S&P、Morningstar 都接上了,数据源不用愁 使用方式超简单: 可以装 Cowork 插件,也可以用 API 部署,还能在 Excel/PPT/Word 里直接用(微软 365 插件) 技术栈?不存在的 全是 Markdown 和 JSON,零编译。Fork 下来改改提示词就是你自己的,二次开发门槛极低。 Apache 2.0 协议,免费商用,这点很关键。 说实话看完感觉金融民工的春天要来了,以前搭模型写 memo 做 deck 的时间可以省一大半。 当然提醒一句,所有输出都需要专业人士审核,不能直接当投资建议用,工具是工具,决策还得靠自己。 往期GitHub合集: 项目地址放评论区了👇
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转译:西方忘了怎么造东西,现在也快忘了怎么写代码 作者:Denis Stetskov 2023 年,在巴黎航展上,雷神公司的总裁站在台上,讲起他们为了重启“毒刺”导弹(Stinger)生产线,到底费了多大劲。 他们把一批 70 多岁的老工程师请了回来,让这些老人教年轻员工怎么造一枚导弹。图纸还是卡特总统时代画在纸上的老图纸。测试设备已经在仓库里躺了很多年。导弹的鼻锥还得靠手工安装,方法和 40 年前一模一样。 五角大楼已经 20 年没买过新的“毒刺”了。然后,俄罗斯入侵乌克兰,局势一下变了:所有人突然都需要这种导弹。 可生产线早就关了。电子元件已经过时。导引头组件也停产了。2022 年 5 月下的订单,要到 2026 年才能交付。 整整 4 年。 不是因为没钱,而是因为真正知道怎么造它的人,十年前就退休了,而且没人接上。 我在乌克兰带工程团队。我的团队见到的是这个问题的另一面。不是工厂车间,而是战场上接收武器的那一端。 当雷神还在努力根据 40 年前的蓝图重启生产时,美国已经在向乌克兰运送成千上万枚“毒刺”。RTX 首席执行官 Greg Hayes 说,10 个月的战争,消耗掉了相当于 13 年产量的“毒刺”。 这种模式,我太熟悉了。它现在正在我的行业里重演。 一百万发炮弹,没人造得出来 2023 年 3 月,欧盟承诺在 12 个月内向乌克兰提供 100 万发炮弹。 当时,欧洲一整年的炮弹产能只有 23 万发。而乌克兰每天就要消耗 5000 到 7000 发。 任何人拿个计算器算一下,都知道这事根本不可能。 到了最后期限,欧洲只交付了大约一半。马克龙后来称,最初那个承诺太鲁莽。由 9 个国家、11 家媒体联合发起的一项调查发现,欧洲真实的生产能力大概只有欧盟官方说法的三分之一。 那 100 万发炮弹的目标,直到 2024 年 12 月才真正完成,比原计划晚了 9 个月。 问题不是某一个环节卡住了。是每一个环节都卡住了。 法国在 2007 年就停止了国内发射药生产,整整 17 年没有继续做。欧洲唯一一家主要 TNT 生产商在波兰。德国自己的弹药储备只够用两天。丹麦一家 Nammo 工厂在 2020 年关闭,后来不得不从零开始重启。 整个欧洲国防工业,长期以来都被优化成一种模式:生产少量、昂贵、定制化的产品。没人为大规模生产做准备。也没人为危机做准备。 美国也好不到哪里去。 155 毫米炮弹壳主要靠宾夕法尼亚州斯克兰顿的一家工厂;爆炸物填装则依赖爱荷华州的一处设施;美国从 1986 年起就没有本土 TNT 生产了。 后来砸进去几十亿美元,产量依然没达到目标的一半。 要么合并,要么死 这不是偶然。 1993 年,五角大楼告诉国防企业的 CEO 们:要么合并,要么死。 于是,51 家主要国防承包商最终缩成了 5 家。战术导弹供应商从 13 家变成 3 家。造船厂从 8 家变成 2 家。国防工业劳动力从 320 万人降到 110 万人,砍掉了 65%。 弹药供应链到处都是单点故障(single point of failure,指一个环节出问题就会拖垮整个系统)。 155 毫米炮弹壳只有一家制造商,位于加州科切拉,而那里就在圣安德烈亚斯断层上。发射药装药也只有加拿大的一处设施能做。 整个系统被优化到成本最低,却几乎没有任何应急余量。 纸面上看,很高效。 现实里,只差一个坏日子,就会崩。 知识一旦死去,就很难复活 再看 Fogbank。 Fogbank 是一种用于核弹头的机密材料。它在 1975 年到 1989 年间生产,后来生产设施被关闭。 多年后,美国政府为了一个核弹头寿命延长项目,需要重新制造 Fogbank。结果他们发现,自己已经不会做了。 美国政府问责局(GAO)的一份报告指出,几乎所有掌握生产经验的人,要么退休了,要么去世了,要么离开了相关机构。留下来的记录也很少。 经历了 6900 万美元的成本超支,以及数年的失败尝试后,他们终于做出了可用的 Fogbank。 然后,又发现新批次太“纯”了。 原来的生产工艺里,曾经有一种无意中产生的杂质,而这种杂质对材料功能至关重要。可没人知道这件事。 负责复现的工程师不知道。几十年前做出原始材料的工人也不知道。 洛斯阿拉莫斯把它称为原始工艺中的“无意识依赖”(unknowing dependency):这个环节很关键,但当年没人意识到它关键。 一个核武器项目,竟然失去了制造自己发明出来的材料的能力。 更可怕的是,知识并不只是随着人离开而流失。它从一开始就没有被任何人真正完整理解过。 (更正:原文最初版本曾写道,当年制造 Fogbank 的工人知道这种杂质的存在。事实并非如此。他们也不知道。这个依赖关系是无意形成的,这反而让“知识流失”的论点更强,而不是更弱。感谢评论区的 John F. 指出这一点。) 同一套剧本 我读到 Fogbank 的故事时,立刻认出了这个模式。 我说的不是核材料本身,而是那个熟悉的剧本: 花几十年建立起一种能力。 找到一个更便宜的替代方案。 让人才梯队慢慢萎缩。 享受节省下来的成本。 然后,当危机突然要求你拿回那种能力时,看着一切崩塌。 在国防工业里,那个替代方案叫“和平红利”(peace dividend,指冷战结束后减少军费、把资源转向民用经济的收益)。 在软件行业里,它叫 AI。 我之前写过“人才管道崩塌”的问题。招聘数据、初级工程师到资深工程师之间的断层,都已经有很多证据。还有“理解力危机”:人们会让 AI 写代码,却越来越不理解代码本身。 但我之前一直没有找到一个足够贴切的历史类比。 现在我找到了。 而这个类比告诉我们的东西,是招聘数据看不出来的:重建一种能力,到底需要多久。 重建能力永远需要很多年 国防工业里,每一次大规模恢复产能,哪怕是相对简单的系统,也要 3 到 5 年。复杂系统则要 5 到 10 年。 “毒刺”:从下单到交付,至少 30 个月。 “标枪”(Javelin):花了 4 年半,产量还没翻倍。 155 毫米炮弹:投入 50 亿美元,4 年过去仍没达到目标。 法国直到 2024 年才重启发射药生产,而距离它关闭国内生产线,已经过去了 17 年。 钱从来不是最大的限制。 知识才是。 兰德公司(RAND)发现,潜艇设计中有 10% 的技术技能,需要 10 年在岗经验才能培养出来,有时还得建立在博士学位之后。国防工业里的技术工种,学徒期通常要 2 到 4 年;要达到能当主管的水平,则需要 5 到 8 年。 现在,把这套时间线放到软件行业里。 一个初级开发者,需要 3 到 5 年,才能成长为合格的中级工程师。 需要 5 到 8 年,才能成为资深工程师。 需要 10 年甚至更久,才能成为首席工程师或架构师。 这条时间线,不能靠砸钱压缩。 也不能靠 AI 压缩。 METR 做过一项随机对照试验(randomized controlled trial,医学和社会科学中常用的一种严谨实验方法):经验丰富的开发者使用 AI 编程工具后,在真实开源任务上反而慢了 19%。 开始前,他们预测 AI 会让自己快 24%。结果现实和预期之间,相差了 43 个百分点。 研究人员后来想做后续实验时,相当一部分开发者拒绝参加——如果实验要求他们在没有 AI 的情况下工作,他们就不愿意。他们已经无法想象回到不用 AI 的状态。 账单总会来的 软件行业现在正进入同一种“优化”的第三年。 Salesforce 说,2025 年不会再招聘更多软件工程师。LeadDev 的一项调查发现,54% 的工程负责人认为,从长期看,AI 编程助手会减少初级工程师招聘。计算研究协会(CRA)对大学计算机院系的调查显示,62% 的院系报告今年入学人数下降。 我在代码审查里已经看到了这个问题。 现在,审查才是瓶颈。 AI 生成代码很快。 人类审查代码很慢。 于是行业的答案也很可预测:让 AI 去审查 AI 写的代码。 我不会这么做。 我改造了我们的拉取请求模板(pull request template,开发者提交代码变更时填写的说明模板)。现在,每个 PR 都必须说明:改了什么,为什么改,这属于哪类变更,以及修改前后的截图。 也就是说,我们要给审查者提供结构化上下文,不能让审查者靠猜。 我还在每个项目里安排专门的审查人员。更多双眼睛,就有更多机会发现模型漏掉的问题。 但这些仍然解决不了更深层的麻烦。 现在真正需要的能力已经变了。 光有技术能力不够。你还需要能主动负责、能清楚沟通取舍、能反驳机器给出的糟糕建议——哪怕那台机器说话听起来无比自信。 这些其实是领导力。 我们上一轮招聘就能说明这种人有多稀缺:2253 名候选人,2069 人被淘汰,最终录用 4 人。转化率只有 0.18%。 既有技术能力,又有判断力、能看出 AI 什么时候错了的人,在市场上几乎已经不存在了。 我们会记录一切。 Site Books、SDD、RVS 报告、带完整测试覆盖的样板模块……这些今天都有用,因为读这些文档的人,本身具备足够的工程能力,知道该怎么行动。 可如果以后读文档的人不具备这种能力,会怎样? 坦白说,我不知道。 也许 5 年后的 AI 足够强,这些问题就不重要了。也许问题仍然可控。我没法预测 2031 年模型会强到什么程度。 但危机不会提前给你发日历邀请。 没人预料到 2022 年欧洲会爆发全面陆地战争。国防工业有 30 年时间做准备,但它没有。 就连 Fogbank 当年也有记录。只是记录不够。更糟的是,原来的工人甚至没有完全理解自己的工艺。 5 到 10 年后,我们会需要资深工程师。 我们会需要那种真正理解系统全貌的人;需要能在凌晨两点调试分布式故障的人;需要携带着那些代码库里根本不存在的组织知识的人。 可这些工程师现在还不存在,因为我们没有在培养他们。 本该现在学习成长的初级工程师,要么根本没有被雇用,要么正在形成一项由美国国防部资助的劳动力研究称为“AI 中介能力”(AI-mediated competence)的东西。 他们会提示 AI。 但他们说不出 AI 错在哪里。 这就是代码行业的 Fogbank。 当初级工程师跳过调试,跳过那些塑造能力的犯错过程,他们就无法建立隐性知识(tacit expertise,指难以写成文档、只能通过实践积累的经验性能力)。 等我这一代工程师退休时,这些知识不会转移给 AI。 它只会消失。 西方已经犯过一次这样的错误。账单在乌克兰到期了。 我知道这听起来像什么。我也知道,我之前已经写过人才管道的问题。 但国防工业这个例子,不是为了重复同一个论点。它是为了展示:如果行业现在对 AI 的期待落空,会发生什么。 “毒刺”、“标枪”、Fogbank、那一百万发没人造得出来的炮弹——这就是把赌注押在“优化”上,结果赌错之后要付出的代价。 而我们现在,正在软件工程上押下同样的赌注。 也许 AI 会变得足够强,这场赌局最后会赢。 也许不会。 当年的国防工业,也以为和平会永远持续下去。 来源:
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