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宝玉
1周前
扎克伯格讲了一个特别精彩的观点:在打造AI团队时,人并不是越多越好。好比在厨房里煮一道菜,厨师再多,炖汤的时间也不会更快。 最近一次访谈里,扎克伯格揭开了Meta打造AI顶尖团队背后的独特秘诀。听上去,这更像是在组织一支精锐的“突击小分队”,而不是管理庞大的研发部门。 一场“小而精”的科学实验 “你真正想做的,”扎克伯格开门见山,“是把它看作一场小而精的集体科学实验。也就是说,你需要的团队越小越好,小到团队里的每个人,都能把整个项目的全貌清晰地装进自己脑子里。” 扎克伯格也强调,并非所有项目都适合这种模式。比如,Meta赖以生存的动态信息流(Feed)和广告推荐系统,就是典型的“大兵团作战”:通过不断增加人员,整体产出就能持续提高。即便每个人带来的边际贡献会逐渐减少,但总量依旧可观。 “在那种大团队里,即便你身边同事的实验失败了,也不会明显拖慢你的节奏。”他说。 但大语言模型的开发,则截然不同。 “它更像是一艘小船,需要团队成员紧密协作,”扎克伯格生动地比喻道,“你希望船上的人尽可能少,每个人都能完全掌握全局,拿出最顶尖的工作状态。这意味着,船上每个座位都无比珍贵,一票难求。” 扁平化管理,拒绝“技术退化” 为了维持这支小团队的顶尖战斗力,扎克伯格明确指出,要尽量避免团队管理的层级过多。 “我们不想让团队内部形成复杂的管理层次,”他说,“因为一旦某个人转入管理角色,即使几个月前他还是一线科研大牛,技术能力也会迅速衰退。” 因此,Meta推崇的是一种“人数精简、人才密度极高、管理结构极度扁平”的团队模式。在扎克伯格看来,这样的团队才是真正能够打赢硬仗的精锐之师。 CEO亲自下场,但只做两件事 当被问到他本人在团队中的角色时,扎克伯格谦虚地承认,自己并不是AI科学家。他的作用只有两个,却至关重要——招揽世界顶尖人才,提供最优质的资源保障。 “我的首要任务,就是吸引全球最厉害的AI研究者加入Meta,”他说。为了达成这个目标,他花了大量时间与世界范围内的顶尖科学家和行业专家面对面交谈,去了解谁最适合Meta,以及Meta是否能在他们职业生涯的重要节点上,提供最好的机会。 扎克伯格补充道:“第二件我非常关注的事情,是确保我们的人均算力(compute per researcher)远远超过其他任何实验室。”他自信满满地说,“目前来看,在人均算力方面,我们确实遥遥领先。” 扎克伯格也坦言,这种大手笔投入的底气,来自Meta强劲的商业模式和稳健的盈利能力。 采访者笑着调侃道:“你们利润还不错吧?” 扎克伯格也笑了:“嗯,还算可观。” “所以你可以直接打电话给老黄(英伟达CEO黄仁勋),跟他说:‘请再来点GPU?’” “哈哈,倒也没那么简单,”扎克伯格开了个玩笑,“不过通常我都是用智能眼镜给他发短信的。”
#扎克伯格
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#扁平化管理
#Meta
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henu王凯
1个月前
有意思,这个调研类的Agent有点新意:恰好我准备今天写下《规划你的AI团队——深度研究》,我一直在用GPT、Gemini等深度研究功能和ChatGPT Agent功能来做信息的系统性梳理,
谷歌Deep Research:AI操作系统雏形?· 79 条信息
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#ChatGPT Agent
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henu王凯
1个月前
推荐两篇非常棒的文章:恰好我一直想写“深度研究”(作为“规划你的AI团队”系列最新一篇),这篇Meta、Uber等前战略/分析负责人的分享非常不错。 我个人对深度研究的使用范围还是比较窄的:局限在金融、市场
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#金融市场
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henu王凯
3个月前
用Cursor真的很上瘾,如果不是要写《规划你的AI团队》我可能也不没啥动力捡起来Cursor,但编程确实很重要,未来每个人的AI团队都需要有基础的编程能力,所以我就认真试了下Cursor。我总结个5分钟让毫无编程经验的人上手的逻辑:
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henu王凯
3个月前
我在总结、梳理《规划你的AI团队》系列思考,结合我最近用Agent越来越多、刷到的新Agent越来越多,我发现Agent的使用门槛是非常高的,它能让擅长提出好任务的人更具竞争力/让视野窄的人相对赋能不足:
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#竞争力
#技术门槛
#视野
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henu王凯
3个月前
《规划你的AI团队》系列开篇:我理解的目前企业、团队也是为人类之间协作而设计的,不一定完全适用于人类与AI之间的协作,比如人类微小team极少有顾问,但我们可以拥有几十个AI顾问。所以我们需要推翻很多原有惯性思考人与AI间的协作、团队构成。 可以延伸的问题非常多:通用任务场景,效率最高的“人
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Michael Anti
7个月前
我用了下Grok 3,基本上和DeepSeek R1一样,蛮好用的。马斯克AI团队,还是不错的。
#Grok 3
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#马斯克
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