#科技评论

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勃勃OC
1个月前
作为国内Top2毕业、某大厂工作、自动驾驶业内人士，看了12分钟王志安最新视频，实在看不下去了 科技类话题王局以后别聊了，你的视频大部分十分精彩。但是一涉及到理工内容就有质的问题。如果是你团队编辑的内容的话，建议把这个方向的编辑换了。如果是你个人做的，建议你请一个理工从业者作为编辑。瞬间能想起来的包括姜萍那期，还有近期杭州污水等等。这是因为理科和文科人士底层的逻辑是不同的，这类看不下去的视频的共性，就是拿一个明显外行的逻辑来套一件事的“模版”感。输出一些具体参考： 1) 姜萍事件不能拿“普通人不应该自证其罪”的逻辑来套，因为科学的根基是“可证伪”，任何人都可以质疑，理工领域的发布者有义务接收质疑并给出整个逻辑链条证明其有效性。这中精神建议看一下B站“耿同学”相关的视频，不然他质疑的各种论文造假，一句“你拍到我造假的视频了？你没证据凭什么质疑我”，就可以统统挡回了。 2) 污水处理的问题本质不是水的源头是不是发生了什富营养化，因为我们讨论的不是“河水”为什么臭了，而是“自来水”为什么臭了。这里接受质疑的是“自来水体系”。自来水系统工作正常的指标，就是保证其产出的水是符合健康标准的，即使上游有人投毒，也应该在水源检测、水处理加工、出水检测等环节进行处理。除非可以证明说，这其中的臭味物质，在我们的自来水标准里是允许过量存在的，所以系统对这一物质无需处理。否则，难道发现水源有人投毒，自来水系统也可以说：“哦，原来有人中毒，不是因为自来水厂的原因，是水源地有人投毒的原因”，然后继续供水。这里面一定涉及到多个环节的重大事故，将原因归咎于上游水污染反而是【某些人】最希望出现的结论； 3）自驾测试不是在做“科学实验”，不能拿初中物理级别的“控制变量法”的逻辑来套。这是产品的验证试验，普通人买产品大部分是按默认参数、在自然环境来使用的。所有的国标定制标准，都应该是“试验环境”尽量贴近用户真实环境，而不是用户要按照指定环境来使用。所比如充电宝容易爆炸，难道要怪用户，没有在32摄氏度以下使用，没有在充电4h25min的时候断电，没有保证充电宝不磕碰，没有循环充电1000次以后停止使用？只要有爆炸隐患的，就要召回。否则自动驾驶也太好做了，我只要将所有系统参数，都在“设置”选项里开一个可以改变的参数，这样不管你未来出任何事故，我相信都能找到你某个参数设置的不合理，“没有改”，从而导致你出了问题，不是我自动驾驶的问题。 所以这类话题，如果不是分别被【某巴巴】、【杭某政府】、【某遥遥领先】充钱了，希望王局能反思一下你视频里的内容是否正确。作为观众本无权利要求发布者保证所有内容的正确，更无理由要求发布者按照自己的喜好、逻辑偏好来发布，但是作为喜欢你、希望能帮助你的观众，还是选择进言，因为希望你的视频越来越好，毕竟我还指望着看你的视频呢。 后续补充：其实我这个本来是写给王志安个人的，但是youtube找了半天没有私信功能，只好发到评论区。大家对我的批评不打紧，因为我也不是干媒体的，就是个日常小号小透明而已。大家的赞如果能帮助王志安看到这个评论最好了，但是不希望对王老师造成负面影响。相信王志安粉丝都是有批判和反思精神的，不会觉得讨论是在黑王老师。 但是大家对我评论的批评，能发现很多人并没有分清“专业人士”和“外行”评论的区别，所以担心因为我表述的情绪性，王老师没有get到我的点，所以补充一个“印航171坠毁”的案例： 外行自媒体： （第一轮）媒体给出坠毁视频 -> 好像襟翼没打开/起落架收错收了襟翼（因为毕竟大家都坐过飞机，大概了解襟翼）； （第二轮）WSJ媒体透露FDR记录“油门间隔1秒被关掉”+舱音记录仪“为什么切断燃油” -> 推测是飞行员关闭 行内人士： youtuber疯狂机长詹姆士的观点是 （第一轮） a) 787不忘记起飞检查表会报警，检查表必然会发现襟翼没放； b) 即使襟翼不放，飞机要么起不来，起来了就不会再掉下去； c) 787单发重飞的时候，襟翼从20收到5，都可以保证飞起来。而双发都在的时候，即使襟翼从5收到0，飞机也不会掉下来。 d) 襟翼杆跟汽车档杆一样，收错第一反应是放回去，而不是叫mayday . e) 787有一个Slat Autogap and Slat Pregap的襟翼的保护机制，在错误区间收不回去，失速区间会迅速补偿 f) 787起飞襟翼一般放在5，视觉上不太看得出来=> 所以大概率是双发失效而不是没放襟翼； （第二轮） a) 787襟翼是副机长执飞，拉杆过程中手拿不开去关油门； b）机长或者副驾驶想自杀，一偏驾驶杆就行了，用不着关油门，更不会努力保持最后几秒飞机近乎完美姿态坠毁； c）FDR只能记录油门被关闭，不一定是人操作的，人操作需要提起-放下，一定会在CVR中录下明显的咔哒声，而报告中没有提及。 d) 波音787关于发动机GEnx-1B曾于2021年发布的Service Bulletin，提到EEC上的MN4芯片1万次震动后可能会脱焊失效，导致推力丢失，现象与本次事件类似 => 所以大概率是非驾驶员自杀 姑且不论詹姆士的推论是否正确，能发现两者的明显区别是：外行人士因为不掌握背景信息，其所有推理的起点只能是被别人输出的部分信息，然后“调动自己全部的智慧”进行进一步推理；而专业人士因为对相应领域有基本的全面掌握，则可以从正面来进行完整的逻辑推理，而不是听风就是雨。 类似的，王老师在“天水铅中毒”视频里给出一个非常非常专业的技巧，就是官方公告不会“造假”，而是通过“选择性真相”误导观众。同样的道理更适合科学领域，业内人士糊弄外行人士，可以通过只释放部分消息的方法，想让你推导到什么结论，你自己就会推导到什么结论。 所以，其他评论里也提到了，王老师关于科技类的视频，有一种从别人嚼过的信息拿过来再进行推理的浓厚“半吊子”感。 反而，王老师在做社会类视频的时候就不会犯这些错误，而是从“附近居民和其他幼儿园的血铅正常”、“中毒症状是急性中毒而非慢性中毒”等推导出确实是厨师愚蠢，而不是附近工业污染。 并从报告“没有说的部分”，推导出天水事件的毒物疑似“柠檬铬黄”，并发出检验“血铬超标”的提醒，这样才会让人觉得专业和信服。
#王志安 #科技评论 #专业性 #逻辑推理 #信息不对称
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我得说，这个观点/认知我在23年初刚刚接触ai并用它写过一点点代码后就有了，我很难想象到了25年中才有人终于写文章正经说，在我看来这种文章早在23年初就应该出现（我之所以自己没写也是因为我不常写博客，并且我觉得在那个时候写，一定会被人骂“你就是见不得ai好，你前端要被ai已死了，你还想回光返照一下”），简直离谱，只能说大部分拿ai写代码的要么全在吹，要么就是本来就不怎么会写代码的。。。直到前两个月，我发了几篇推文说，你都想从事程序员/软件开发了，难道仅仅因为ai能写，你就拿不出半年时间学一下，把基本功打好吗？
#AI #代码 #科技评论 #人工智能 #技术趋势
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Mr Panda
3个月前
今年的wwdc 一年都不专业，这可是全世界市值最强的公司，他们有着全世界最好的设计师、工程师、产品经理， 结果就给我们看这些东西。 ipad os 真是太能忽悠了，在我看来苹果公司就是想继续让用户既买macbook， 又要买ipad 。
#WWDC2023 #苹果公司 #iPadOS #科技评论 #产品设计
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Mr Panda
6个月前
吴军在他的一篇专栏文章里，提到人形机器人是一个伪命题，就是人的执念，其实解决不了什么问题。
#吴军 #人形机器人 #伪命题 #专栏文章 #科技评论
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***土隹
6个月前
大半年过去了，回头再看当初苹果在AI上吹的牛，原来库克说的Apple Intelligence就是你可以在Apple产品里使用别人家的AI。
#苹果 #AI #库克 #Apple intelligence #科技评论
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Susan/STEM MOM
8个月前
Dave's Garage对于Deepseek 的评价，10个小时破百万。他还是不错的，算是我的硬核博主单。 Title: Deepseek R1 Explained by a Retired Microsoft Engineer Author: Dave's Garage Upload Date: 2025-01-28T02:47:25Z URL: Let me help break this detailed technical presentation into time blocks, providing context for each section to help build a comprehensive understanding: 0:00-2:30 Introduction and Context Setting Dave Plumber, a retired Microsoft engineer from the MS-DOS and Windows 95 era, introduces Deep Seek R1 as a "Sputnik moment" in AI development. He frames this Chinese open-source AI model as a significant technological milestone that's challenging Western assumptions about AI dominance. 2:30-5:00 Economic Impact and Market Significance A critical discussion of how Deep Seek R1's reported $6 million development cost has rattled the tech industry, particularly affecting Nvidia and Microsoft stock prices. The presenter draws an apt analogy: it's like building a Ferrari in your garage using Chevy parts, which challenges the entire premium AI development ecosystem. 5:00-8:30 Technical Architecture Explanation Details Deep Seek R1's fundamental architecture as a distilled language model. Dave explains how it leverages larger AI models like GPT-4 or Meta's Llama as scaffolding, using an insightful apprenticeship analogy to explain model distillation - where a smaller model learns from larger ones without needing to replicate their entire knowledge base. 8:30-12:00 Training Methodology Deep Dive Explores how Deep Seek R1 combines insights from multiple AI architectures, comparing it to assembling a panel of experts to train one exceptional student. This section includes practical demonstrations of the model's capabilities, including its handling of sensitive topics like Tiananmen Square. 12:00-15:30 Hardware Requirements and Accessibility Detailed discussion of running Deep Seek R1 on various hardware configurations, from high-end AMD Threadrippers to consumer-grade MacBooks and even $249 Ora Nano systems. This section emphasizes the model's accessibility compared to traditional AI infrastructure requirements. 15:30-19:00 Limitations and Trade-offs Thoughtful analysis of the model's potential drawbacks, including increased likelihood of hallucinations and limitations in specialized knowledge domains. Dave draws parallels to the early personal computing era, suggesting Deep Seek R1 might represent a similar democratizing force in AI. 19:00-22:30 Global Implications and Competition Examines how Deep Seek R1's release affects the global AI landscape, particularly its impact on American tech companies and their business models. Discusses the potential democratization of AI access worldwide. 22:30-25:00 Critical Analysis and Skepticism Addresses skepticism about Deep Seek's development claims, including the possibility of undisclosed state-level support and strategic implications for global AI competition. 25:00-27:00 Conclusion and Channel Information Wraps up with final thoughts on Deep Seek R1's significance and includes standard YouTube engagement requests and information about Dave's other content, including his book on autism spectrum experiences. This timeline breakdown reveals how Dave skillfully builds from basic concepts to complex implications, helping viewers understand both the technical and strategic significance of Deep Seek R1 in the evolving AI landscape.
#DeepSeek #Dave's Garage #硬核博主 #科技评论 #软件评测