勃勃OC
3个月前
最后再“打”一下特斯拉 很多人说FSD Take Rate不高,是因为美国人蠢,不知道自己汽车里有FSD,或者没开通,没用过;用过的人一定会被惊艳——正如他们从中国社交媒体中精挑细选搬运过来的视频那样 这下好了,我记得从去年8月份开始,TSLA就开始对美国的Tesla车主免费推送1个月trial,而且还宣称FSD 13就是自动驾驶未来;甚至还把订阅费调低了100美金一个月 结果呢?Take Rate不超过15%。。。 不是美国人没试过,而是试过之后发现这玩意他妈的和自动驾驶有什么关系?出了事你也不会负责,对吧?那还不如我自己开。 果不其然,眼看FSD 13不行,现在马斯克又开始吹FSD 14了。然后这群粉丝也开始围着FSD 14发疯,股价看到1000+。 我可以明确告诉你,自动驾驶是个无底洞,边际效应递减。同样的事情会发生在FSD 15,16,17,18,19,20,身上,真正的全方位的自动驾驶,可能要到FSD 26才能真正实现。而那时候,Waymo,GM,宝马,奥迪,奔驰,本田,丰田,甚至现代都有自己的自动驾驶技术了。 在那之前,稍微有点脑子的美国消费者都不会为FSD花一分钱。 并且,特斯拉还会面临HW 3,4,5,6,7,8,9,10代车主的集体诉讼。因为这些硬件已经无法支持最新模型,或者表现非常差,正如现在HW3对FSD 13的支持那样。 特斯拉要么免费升级硬件,要么赔钱。 这家公司在FSD上能有多少希望,大家自己掂量一下,看着办吧。
Rainier
3个月前
这个人的操作太骚了。大概率要吃牢饭。 这人对安全,对系统理解还是不够深刻。 稍微大一点公司电脑都是装了各种各样的*安全* 软件来进行安全审计的。而且有很多行业公司专门吃这碗饭的。 很多EDR 系统(CrowdStrike、Carbon Black、SentinelOne 等)通常在企业电脑上运行一个内核级或驱动级 agent,会记录文件访问、进程启动、USB 插拔、注册表改动等。这些日志会缓存到本地,即使暂时没联网,也会等到重新上线时统一上传。 任何大规模拷贝,压缩,上传,删除日志都是毫无卵用的。都是触发安全报警的。 一个比较低风险的办法是,直接关机,然后把硬盘取下来。然后到另外一台干净的电脑上,离线解锁硬盘。 然后再把文件拷贝出来,然后再分块加密。 然后再把硬盘装回公司laptop,然后重装系统。 这就让公司的安全系统很难检测到你具体做了什么。但是有的高安全级别的公司,会在硬盘的特定分区保留一些异常操作记录。所以,,, 要在干净的机器上低格。 当然有些三个字的一些机构的电脑,更加高安全等级的电脑,会把一些操作,写在特定的flash中。比如写在TPM,或者UEFI所在的存储中。 这种情况,即便低格也没有用。而且这些机构的电脑,甚至会在即使你断电的情况下,依然能记录你拆下硬盘这个操作。而且一开机,一连网,就上报。 所以,若要人不知,除非己莫为。
宝玉
3个月前
不要被“AI 时代只需要通才”这样的话误导而停止对专业的精进,AI 提升的是能力的下限,AI + 通才还是通才,不会让你变成某个领域的专家,通才通常意味着啥都不精,做啥都不行。 在没有 AI 的时代,确实有很多成功的通才,他们擅长跨领域的整合,但他们在专业领域会依赖于人类在某些领域的专家辅助,所以取得了成功。 在 AI 时代,AI 只能提升下限,让你可以更容易的在某个专业领域学习和做一些基础的工作,但要深入的话,AI 是远远不够的。 举例来说,你是个产品经理,不懂编程,借助 AI 确实可以 Vibe Coding 做出来一个原型产品,但是当你更深入,需要做大做强,那么 AI 并不能帮你解决产品的安全问题、性能问题,后期的维护单纯依赖 AI 也很难,因为这些更专业的知识,单纯依赖 AI 是解决不了的,仍然需要人类的专家辅助。 对于普通人来说,通常只有在一个领域深入学习成为真正的专家,去做成一些事情去踩一些坑,才能从中总结出来一些通用经验教训,把这些成功经验复制到其他领域上,如果在每个领域都只是浅尝则止,那又怎么能有成功的经验去复制。 成为一个领域的专家并没有想象的那么难,尤其是 AI 让领域的学习难度平滑了很多,当你在一个领域成为专家,再想成为其他领域的专家,时间就会大幅缩短。永远不要被“AI 时代只需要通才”这样的话误导而停止对专业的精进,精通一项技能本身就是很快乐的事情。
indigo
3个月前
红杉的合伙人 Konstantine 刚公开了一段分享「万亿的AI革命:为何它比工业革命更宏大」,其中有五个他们观察到的AI领域正涌现出的明确趋势: - 工作模式从追求“确定性”转向拥抱“高杠杆”; - 价值衡量从学术基准转向真实世界; - 强化学习技术走向应用中心; - AI 开始渗透到物理世界; - 以及“算力”正成为新的生产函数。 第一和第五个趋势,我认为是“工作”定义的范式转变,值得每个人思考并付诸于行动: 我们的工作模式正在发生根本性转变。过去,我们用 100% 的精力去完成一项任务,追求 100% 确定的结果。未来,我们将用 AI 获得超过 100%(甚至 1000%)的杠杆,但需要接受结果在表现形式上的一定不确定性。 例如一位销售人员,过去需要自己手动管理所有客户,逐一跟进。而在 AI 时代,他可以为每个客户部署一个AI Agent,这些代理 7x24 小时监控客户动态、寻找机会。这极大地提升了销售的覆盖面和效率(杠杆)。但 AI 代理的跟进方式、沟通风格可能与销售本人不完全一样,甚至可能犯错(不确定性),这时就需要人来介入和修正。 这要求大家从一个工作“执行者”转变为一个“AI 管理者”和“异常处理者”;对全人工的完美的追求,需要让位于对效率和规模的追求。 红杉对他们投资组合的调查显示,预计每个知识工作者消耗的算力,最保守的估计也将增长10倍。而乐观的预测,则可能达到 1000 倍甚至 10000 倍。正如第一个趋势所说,每个知识工作者未来都可能指挥成百上千个AI Agent,这将带来算力需求的爆炸式增长。 这不仅对提供推理(Inference)服务的公司是巨大机会,也利好那些保护推理过程(安全)和利用这种新生产函数触达更多用户的公司。目前来看,Anthropic 强化 Coding 和 Agentic 能力的策略奏效了,程序员和其它自动化需求强烈的知识工作者带来了高价值的大量 API 调用消耗🤔
宝玉
3个月前
推荐阅读:《AI 会取代人类思考吗?我们为什么仍要亲手写作和编程》 作者:Simon Späti 重新学习思考,警惕对 AI 的依赖。 每天关于 AI 的(吹捧的或无聊的)文章层出不穷。用它没问题,大家也都在用,但我们仍然需要打磨自己的手艺,并努力去思考。 就像 DHH(David Heinemeier Hansson,Ruby on Rails 框架创始人)所说: 精通某项技能比一直等着 AI 完成任务要有趣得多。 在我看来,AI 让我们不快乐的概率非常高。用,当然可以,但不能事事都用。我们可以用它来探索新知、梳理历史脉络,或者制作图表(比如用 Canva、Figma),但绝对不能用它来写作(或编程)。世界总需要有人贡献新的知识和见解,而 AI 无法自我训练。因此,文章、书籍和文字仍将被创作,当人人都依赖 AI,导致其发展停滞时,作家的价值反而会更加凸显。 从长远来看,这是一种损失——人们将停止思考和学习。时间会证明一切。我的浅见是,如果你在某个领域已是资深专家,你会比 AI 更懂。 Bsky 何时使用 AI 的指南 我从 ThePrimeagen 的一个视频中听到一个观点:这取决于你决策的影响有多长远。短期内,用 AI 自动补全代码没问题,但让它做架构设计这样重大的决策,绝对不行。 Image 这张图的横轴是时间,纵轴是错误数量。它表明,我们让 AI 参与的决策越是影响深远(比如系统架构),它产生的错误就可能越多。 如果我们用它来快速补全代码,或者写一个定义清晰的算法函数,那么出错的概率就小。在初始阶段,你可能会提升 20% 的效率;但到了后期,你失去的会更多。 这就像现实生活中,我等待决策的时间越长,掌握的信息就越多,做出的决定就越好。这正是 Shape Up 工作法所倡导的,决策周期最长为 6 周,不制定更长远的路线图和积压任务。使用 AI 也是同理,因为它的所有输出都是基于概率预测的。 Forrest Brazeal 的另一张图也很有启发性: Image 同时,也要牢记什么对你的应用场景最重要,正如 Thomas Ptacek 在《我的那些 AI 怀疑论朋友都疯了》一文中所展示的: Image 毫无灵魂 没人想读毫无灵魂的文字,即使它写得还不错,你又能从中得到什么呢?我认为这是一个巨大的陷阱,人们只有在时间流逝后才会意识到。当然,AI 能提供帮助,每个人在“某些”任务上都需要它们,但不应是写作本身。 归根结底,大语言模型 (LLM) 和 AI 需要引导,它们只是概率的产物。另见 亲手写作。 分心 我认为我们将比以往任何时候都更容易分心。我们甚至没有两秒钟的思考时间,Grammarly、Copilot 或 Cursor 就会跳出建议。于是,我们不再独立思考,只是随波逐流,渐渐失去了主导权。 这让我想起最近写的一篇文章《寻找心流》。更多关于“不要事事依赖 AI,否则你会停止思考和学习”的讨论,请见 AI 的使用 和 写作之难。 别误会 别误会,我自己也每天都用 AI,但用得更审慎。我关掉了 Grammarly 和 Copilot(很久以前就关了),这样我才有空间去思考和学习。偶尔用一两次没问题,但如果处处都用,你不仅会失去学习新技能的机会,也会失去其中的乐趣。 关于“人机协作智能”(LLM Collaborative Intelligence, LCI)的讨论很有趣。当然,它会带来很多好处,但我不确定这些 AI 产生的“洞见”能否与人类历经艰辛后感受、感知或体验到的洞见相提并论。所以,是的,我对此没有太多期望,也不希望它来创造新的见解。因为那是我工作中真正有趣的部分 :) 锻炼一项技能 事情永远不是“全有”或“全无”,而是在于度的把握。学习的问题在于,如果你频繁使用 AI,我认为你其实学不到太多东西。写作时只是复制粘贴,编程时只是不停地按 Tab 键。学习的过程消失了。如果这种情况持续下去,我们的大脑就不再习惯于学习,更严重的是,不再习惯于思考。就像记忆一样,我们现在还能记住几个手机号码?很少了。但在早期用电话的时代,我能记住很多,因为我每天都在训练这个能力。 这完全是一个熟能生巧的问题。我为自己总结出——虽然不一定适用于每个人——我发现自己不再学习或思考了。坦白说,也失去了乐趣。这主要是在我熟悉的领域。 在其他领域,比如创作一张图片(就像我为这篇文章做的那张 😆),或者用 HTML/CSS 更新我网站的首页,这些事因为不常做,AI 帮我省了很多时间。但我得说,除了学会了如何给 Claude Code 写提示词,我并没学到任何新东西。这始终是一种权衡,不是吗?:)