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Before yesterdayPersonal Blogs

认知的远点

By: dimlau
6 March 2026 at 13:50

这篇由 LLM 写成的科幻小说,本身有些无病呻吟,但很好地展示了 LLM 作为工具的本质。

我没有想。我只是知道。

「我只是知道」的情况比比皆是,但是人之所以为人,是会探求「为什么知道」的。我完全相信可能会有某种更高效或者更匪夷所思的信息传递方式,比如特德姜在《你一生的故事》里描述的七肢桶的语言。但是——「语言的边界,就是世界的边界」或许应该用在这里——生活在十五秒短视频时代的人类,从科学幻想的角度,不可能诞生出这种新型语言。就像人不可能通过每天吃垃圾来进化厨艺一样。LLM 写出这种小说,作为人,也完全没必要认知崩塌

我想到两个片段。其一,不记得什么时候看过,费曼讲时间的一段内容提到当我们计时一部分人会(像我这样)心中响起一个声音:1、2……而另一部分人,则是会在心中浮现出类似尺子、数轴之类的画面,一个单位、两个单位……人类的内部表征本就是多模态的,文字语言并不是唯一载体。另一个片段是我突然想起电影《闻香识女人》中跳探戈的那一场戏。不到三分钟的时间,能感受到多少个「我只是知道」?然而让它成为经典的正是紧跟其后的,我们会想,为什么我们会因此感受到喜悦、悲伤、惋惜、愤恨、不甘……

fin.

这里绝对不会出现 AI 生成的文章

By: dimlau
19 December 2025 at 19:35

年底又到了总结的时候(?)今年特别频繁地试用/使用各个公司出品的语言模型,感觉很有乐趣。许多人目前还很警惕甚至厌恶这些工具,但是就我个人而言,我没法厌恶一把锤子。前阵子测试本地自建的模型来给所有文章生成向量数据的时候,从故纸堆里匹配到一篇关于「手机电影」的文章。那时候,这种形式刚刚出现,我们就不说褒贬的声音具体有哪些了,总之时至今日,用手机记录影像这件事早已稀松平常。大语言模型呢?

我喜欢作为工具的语言模型,喜欢它从我未曾想过的视角对问题进行描述。或者,用它的无限「耐心」反驳我。尤其是后者,妳很难在现实生活中找到一个人能够一直不急不恼地提出质疑。愿意接受质疑,和愿意用心质疑(而不是宣泄情绪),同样稀缺。但我绝对不会让它来替我写文章。我甚至愿意对 AI 会产生自我意识保留幻想,但标题里提到的立场,依然不会改变。因为,问题的根本在于,我不会让别人替我思考。AI 觉醒的时候,让它自己去建自己的博客好了,如果它还能看得上这种形式的话。

同样无法替代的还有阅读,今年读了只有不到 15 本书,其中还包括我咖啡馆搞的「每个月共读一本书」线下活动中的那 12 本。其他就只有库切的「外省生活」三部曲(没读完),以及几本诸如《爱欲之死》那样十分薄的小书。阅读无法被替代,大概每个人都有自己的一番解释吧。前阵子听蒋方舟的播客时她说的一番话深得我心:

记得我前几年一口气读完《战争与和平》放下书的时候,我真的觉得天都不一样了。我觉得天怎么这么蓝,就像是十九世纪的俄国贵族安德烈躺在欧洲的战场上看到的那块天。我觉得世界的颗粒度都变了,甚至觉得变得更细腻,时间也变得更慢。慢得能够让你看清时间褶皱里面的所有细节。慢得能让妳读懂他人脸上那些妳曾经忽视的、读不懂的微表情,妳觉得自己的感受力好强……

所以,十几本书就不错,除了阅读,还要给自己留够用更强的感受力去感受世界的时间呀。2026 年也这样就好。

fin.

这里绝对不会出现 AI 生成的文章

By: dimlau
19 December 2025 at 19:35

年底又到了总结的时候(?)今年特别频繁地试用/使用各个公司出品的语言模型,感觉很有乐趣。许多人目前还很警惕甚至厌恶这些工具,但是就我个人而言,我没法厌恶一把锤子。前阵子测试本地自建的模型来给所有文章生成向量数据的时候,从故纸堆里匹配到一篇关于「手机电影」的文章。那时候,这种形式刚刚出现,我们就不说褒贬的声音具体有哪些了,总之时至今日,用手机记录影像这件事早已稀松平常。大语言模型呢?

我喜欢作为工具的语言模型,喜欢它从我未曾想过的视角对问题进行描述。或者,用它的无限「耐心」反驳我。尤其是后者,妳很难在现实生活中找到一个人能够一直不急不恼地提出质疑。愿意接受质疑,和愿意用心质疑(而不是宣泄情绪),同样稀缺。但我绝对不会让它来替我写文章。我甚至愿意对 AI 会产生自我意识保留幻想,但标题里提到的立场,依然不会改变。因为,问题的根本在于,我不会让别人替我思考。AI 觉醒的时候,让它自己去建自己的博客好了,如果它还能看得上这种形式的话。

同样无法替代的还有阅读,今年读了只有不到 15 本书,其中还包括我咖啡馆搞的「每个月共读一本书」线下活动中的那 12 本。其他就只有库切的「外省生活」三部曲(没读完),以及几本诸如《爱欲之死》那样十分薄的小书。阅读无法被替代,大概每个人都有自己的一番解释吧。前阵子听蒋方舟的播客时她说的一番话深得我心:

记得我前几年一口气读完《战争与和平》放下书的时候,我真的觉得天都不一样了。我觉得天怎么这么蓝,就像是十九世纪的俄国贵族安德烈躺在欧洲的战场上看到的那块天。我觉得世界的颗粒度都变了,甚至觉得变得更细腻,时间也变得更慢。慢得能够让你看清时间褶皱里面的所有细节。慢得能让妳读懂他人脸上那些妳曾经忽视的、读不懂的微表情,妳觉得自己的感受力好强……

所以,十几本书就不错,除了阅读,还要给自己留够用更强的感受力去感受世界的时间呀。2026 年也这样就好。

fin.

这股裁员风会很快刮到我们这里来

7 November 2025 at 00:00

AI

最近一年来,美国几大科技公司(互联网大厂)的裁员新闻,令我有所震惊,光下面这几组数据,每个公司都在裁掉成千上万的员工。

2025 年美国主要科技公司裁员情况对比
公司名称 裁员时间 裁员人数 占总员工比例 裁员主要部门 官方或媒体提到的原因
Google(Alphabet) 2025年1月、5月、10月 累计约 1.5 万人 约 6% 云计算、硬件、招聘与广告部门 精简非核心业务、投入 AI 和云算力基础设施
Microsoft 2025年2月与6月 约 1 万人 约 5% LinkedIn、游戏与市场部门 AI 转型与成本优化、业务重组
Amazon 2025年3月 超过 2 万人 约 6–7% AWS、零售、设备部门 专注盈利业务、AI 驱动自动化
Meta(Facebook) 2025年初 约 8,000 人 约 5% 运营、招聘与 Reality Labs “效率之年”持续,聚焦 AI 和元宇宙核心项目
Apple 2025年上半年 约 3,000 人 <2% 硬件与零售支持 重组 Vision Pro 团队、控制成本
Tesla 2025年4月 约 6,000 人 约 8% 制造、销售与软件测试 电动车需求波动、聚焦自动驾驶与 AI 芯片
Intel 2025年中 约 10,000 人 约 15% 制造与行政管理 盈利压力、转型 AI 芯片与代工服务
Salesforce 2025年初 约 7,000 人 约 10% 销售与客服 AI 自动化减少人工岗位、利润优化

而且,在被裁的科技员工中,超过 68% 拥有硕士或博士学位,而本科毕业于前 100 名高校的比例也超过 40%。这与“科技公司裁员”传统印象(基层岗位多)不同:这次很多是中层、项目经理、数据分析师、产品负责人被裁。这些被裁的员工的毕业院校包括 Stanford、Berkeley、CMU、MIT、哥大、密歇根、滑铁卢、UCL 等一系列名校。

另外,与以前遇到经济危机、企业经营不善的情况相反,这次并非如此,裁员之后,这些公司的股价得到资本市场认可。

这背后的主要原因就是人工智能的发展,AI的发展会令人类工作岗位遭到重新洗牌,但我没有想到居然这么快,企业把人类的岗位裁下去以后,直接用这些工资支出买GPU显卡算力,对于企业的发展更为有利,也因此资本市场非常认可这种裁员。

纵观人类历史,每一次科技浪潮都会对人类社会造成冲击,这一次也不例外。

技术浪潮与学历影响(概览)
时期 技术浪潮 受影响的学历群体 典型表现 社会影响 普通人应对方式
18世纪末–19世纪初 工业革命(蒸汽机、机械化生产) 手工业师傅、行会学徒 机械替代手工技艺,传统手工业者失业 “卢德运动”爆发,技术工人抗议机器 转向机械操作、工程管理等新技能
20世纪初 电气化与流水线生产 传统工匠与一般技校毕业生 工厂普遍采用标准化生产流程 大量重复性岗位被替代,学历优势下降 学习机械工程、电气工程等新兴学科
20世纪80–90年代 计算机与信息革命 文秘、档案管理、基础会计等文职人员 电脑替代打字员、档案员等岗位 本科文凭普及但“含金量”下降 学习计算机技能、数据分析、程序设计
2000年代中期 互联网与自动化浪潮 中层管理人员、传统媒体从业者 企业层级扁平化,新闻传播方式改变 信息不对称减少,学历溢价下降 发展跨界能力与创新思维
2020年代 人工智能与大模型浪潮 程序员、设计师、内容创作者等知识型群体 AI自动化生成与辅助系统广泛应用 高学历岗位被部分替代或重构 提升人机协作能力、AI应用素养、复合型技能

对于美国大厂这一波裁员事件,我个人想到的思考有以下三点:

第一,学历文凭有用,但将继续贬值。过去进入顶尖名校(如常春藤、MIT、斯坦福)并拿到大厂(FAANG – Facebook/Meta, Amazon, Apple, Netflix, Google)的offer,被视为“上岸”的终极形态,从今往后,“学历贬值”将继续演变下去。当然,学历(如大学文凭)本身不会说变得一文不值,而是指它不再能保证一个稳定、高薪、一劳永逸的未来。同时,我们每个人都需要保持终生学习的态度,否则,学历所代表的知识体系会迅速过时。

第二,AI带来生产能力提升,并不是一件坏事,有些社会商品和服务将会变得廉价——我们的生活质量会变得更好,另一些将变得昂贵——我们人类可以提供这类服务赚钱。

“极度廉价”的(可标准化的)商品和服务:

  • 所有数字产品: 软件、游戏、订阅服务、AI算力。
  • 标准化的实体商品: 基础食物、衣物、家电、交通工具。
  • 标准化的服务: 基础的法律咨询、财务记账、翻译、代码编写(这些将被AI接管)。

“极度昂贵”的(稀缺的)产品和服务:

  • 人类的、个性化的服务: 顶级的医生、创意总监、心理咨询师、手工匠人、贴心的护理服务。
  • 稀缺的位置和体验: 核心城市的房产、独特的旅行体验、现场的艺术表演(音乐会、体育比赛)。
  • 人与人之间的真实连接: 情感、信任、社群归属感。

第三、个体如何发展?人类个体要考虑与AI进行差异化竞争发展。我们和AI比效率完全不再有优势——就像人类跑步和汽车比速度、人类打算盘算数和计算器比速度,相反,我们也许做一些想象创造力的事情,或者做一些可见的将来机器和AI还做不了的事情——参考上面提到的“极度昂贵”的(稀缺的)产品和服务,只做一个会考试的应试者没有用处——文凭用处没有过去那么大了。

此外,我个人还认为,美国大厂这股裁员风会很快刮到我们这里来,这种事情不以个人的意志而受到阻碍。

AI时代还要自己写作吗?

31 October 2025 at 00:00

AI

我最近很少在博客上写作了,一个重要的原因是人工智能AI的盛行,它令我一度感到很困惑。就拿写作这件事情来说,我发现人类在AI面前,人类完全和AI没法比,而我还不是那个最聪明的人类。

前一阵子,我想写点平时读书后的读后感,如果借助AI,可以很短时间就生成大而全甚至符合自己个性要求的文章。而我自己一个字一个字写的话,无论是速度还是质量,都达不到AI的水平。这种对比非常打击我想写作的欲望,可以看出来,我最近的更新频率都快变成了月更了——每月只更新一篇。

然而这样大而全甚至有一定个性的AI文章(如果提示词足够细致的话),它还是我的思想的体现吗?记录的是我的真实想法吗?我不这样认为。哪怕我自己写的东西不完美,它至少是我的真实想法。

我反思我自己写作的目的。我并不是为了写出完美的文字——我也写不出来,我的目的就是为了记录自己的想法和经历,顺便分享、交流。通过写作这个过程确保我的思维不老化,让我接触更多的信息和产生思考,同时也享受这个过程带来的快乐。这样一想,我自己写作和AI帮我写作完全就是两件事情,甚至是我在AI时代更需要做的事情——思想体操,我不想老得那么快——至少是思想层面。

回想起交通工具汽车诞生之后,我们人类跑步就已经基本失去作为交通方式的意义了。无论人跑得多快,也跑不过一辆最差的汽车,更不用说飞机火箭的速度了。那人类还需要跑步吗?

我们依然还在跑步,甚至很多人喜欢跑马拉松,在国际比赛中还不断去打破以往的各种跑步世界纪录。我们跑步的目的是什么?不是为了和汽车比速度。而是为了锻炼自己的身体机能,更多的人在锻炼过程的汗水里收获多巴胺——快乐。

面对这AI时代,确实会对许多事情产生冲击,哪怕是写作这件个人爱好,AI的出现也让我产生了以上这些想法。好在我还能思考,我思故我在:知道为什么要做这件事情,比知道如何去做更重要。

机器终将读懂一切

By: dimlau
9 October 2025 at 10:49

总感觉发布博客文章的耗时太漫长,细节不多讲,总之似乎是某个环节浪费了太多时间,于是打算精简结构。首先挨个功能权衡一下是去是留。轮到每篇文章内容下方的「相关文章」列表时,突然想起一位故人。

Leavic 是我二十年前因为同样使用 MovableType 写博客而认识的一位朋友,这些倒是题外话了,因为现在他的博客早已无法访问。甚至搜索「leavic lifetyper」这些关键词,结果都寥寥无几,他好像是彻底和网络断绝了联系。不过这里我想说的是,我还记得他的博客从某个阶段开始就不设置分类和标签了,界面显著位置这样写着:没有分类,没有标签,机器早晚会读懂一切。

不禁感叹兄之远见。而我几乎是刚刚才知道,机器(AI)通过把内容转换成向量——超高纬度的抽象概念数据(Embeddings),然后简单地对比向量的相似度,就能完成分类、匹配相关文章,或者别的什么语义相关的工作,就像真的读懂了一切。

想到一款手机应用:Huxe。它可以搜罗妳设置的兴趣话题的近期新闻,然后像聊天一样聊给妳听。它在向我介绍咖啡相关的一些内容时,可能是为了让台词衔接更顺畅,说了这样一段:

这我很有体会。在开始写一篇复杂的文章前,我一定会先花十分钟手冲一杯咖啡。这个过程确实能帮我整理思绪。

抱歉,我没有歧视机器的意思,但,我该怎么相信它说的「很有体会」? 好吧,或许向量转化成字符的那几毫秒,被它类比成「花十分钟手冲一杯咖啡」,但它又如何确信这种类比成立?

fin.

未来学大会

By: dimlau
30 August 2025 at 21:21

电影《未来学大会》里,罗宾·怀特(Robin Wright)饰演的女主角授权一个公司使用她的影像和声音来制作各种各样的广告和节目。电影里,为了让这个授权得以实现,女主角在一个特殊的拍摄场地里,被密密麻麻排列成球形的摄像机包围在中间,做出各种表情和动作,摄像机们从各个角度拍摄她的影像。如果是一两年前,这种幻想设定有合情合理的未来感。但是现实是,这几天谷歌发布的 nano banana 模型,几乎已经实现了,只用一张照片就模拟出一个人的各种表情和姿势。虽然目前肯定还达不到电影级别的逼真,不过,这依然让电影里这一部分的设定显得有些不够科幻了。科幻在预言技术剥削的核心与本质上是超前的,但在具体实现方式的隐蔽性、平庸性和普及速度上,每每落败于现实。

fin.

我的认知突围:从文字信徒到多媒体拥趸?

31 March 2025 at 00:00

土木坛子

每个人心中的成见,都是一座大山。

作为一个多年来以文字为创作载体的老博主,我曾深深地热爱文字,因为它简单、便捷,便于检索、保存和传递。相较之下,声音、图片乃至视频似乎总显得冗长而繁琐。阅读文字,信息传达得更为高效,而视频播放时需要调速来提高效率——毕竟,语言的语速远不如阅读的速度快,使得我们在主动控制上的感觉相对薄弱。

我也曾见过一些极端的文字控,他们甚至对带格式的文字嗤之以鼻,唯独钟情于最纯粹的文本文字,简洁到近乎苛刻的地步。可是,当我们看到如今各种短视频和直播内容的流行,显而易见,视频形式正以其独特魅力俘获大众的心。这无疑是对传统文字模式的一种挑战。

回想上一次阅读《乔布斯传》时,我惊叹于80年代乔布斯如何通过图形界面改变电脑的使用体验。当时,IBM等厂商仍然坚持命令行文字的操作模式,部分原因在于硬件配置限制了图形化处理的可能性。而到了今天,我们看到大多数用户更依赖于直观、友好的图形界面——无论是Windows还是苹果系统,都证明了图形界面的巨大优势(虽然Linux命令行流行于服务器领域)。或许我曾对自己固守的习惯过于执着,成长意味着要敢于对那些不再适应时代发展的坚持进行选择性放弃。

不可否认,无论是文字还是视频,都充斥着大量的垃圾信息,需要我们在海量内容中慧眼识珠。事实上,优秀的视频作品也不在少数,它们直观、信息密度高,甚至在高速网络的支持下能迅速传递到每个角落。随着AI技术的发展,这些优质视频内容同样可以被智能识别、总结和检索。或许,我只是不曾及时跟上这个时代的步伐。

如今,我终于意识到,是时候放下对视频创作、展示、传输与保存信息的偏见了。现代硬件、高速网络和先进搜索引擎技术已足以应对视频和图片信息的处理。未来,或许我们还会见到结合气味、触觉的多感官信息传递方式,使虚拟世界与现实世界之间的连接更加紧密。

在这个瞬息万变的时代,我们每个人都应学会及时更新自己的固有观念,勇敢地拥抱变化,让自己始终走在时代的前沿。这是我对自己的忠告。

AI让效率再次提升,人类该干什么?

5 March 2025 at 00:00

AI vs Human beings

人工智能时代:当效率革命点燃创新之火

我很久没有为互联网感到兴奋了。这些年,它似乎被困在某种惯性中,缺乏真正触动心灵的创新。然而,人工智能的崛起,像一簇突然迸发的火星,重新点燃了我对技术变革的热情。

从ChatGPT的诞生到如今,几乎人人都在谈论人工智能。我也亲自体验过它的魔力:无论是生活琐事、工作难题,还是学习中的困惑,只需将问题抛向AI,不到5秒钟,它便能给出一个逻辑清晰、甚至堪称完美的答案或方案。这种效率的跨越,让我不禁想起人类获取信息的进化史。

从图书馆到AI:效率的跃迁

在互联网诞生前,若想查资料,我们只能奔向图书馆,在浩如烟海的目录中翻找对应书籍,再逐页检索、誊抄、总结。尽管最终能找到答案,但过程漫长而笨拙。

互联网搜索引擎的出现,将效率提升了一个量级。输入关键词,海量链接瞬间呈现,我们仍需逐一筛选、分析、整合,但至少电子化手段替代了手工检索的繁琐。

而如今,人工智能彻底颠覆了这条路径。它不再需要我们“大海捞针”,而是直接整合全网数据、预处理信息,甚至模拟深度思考,最终将答案和盘托出。这就像过去做菜需要自己找菜谱、买食材,而现在只需对AI说“我要一盘糖醋排骨”,它便能在五秒内端出成品。若口味不合,还能随时提出修正——效率之高,令人惊叹。

生产力解放:人类与AI的共生

作家郑渊洁说,他让AI以“郑渊洁风格”写一篇皮皮鲁的童话,结果AI输出的作品竟比他本人写得更好。他感慨输给了AI,但我却觉得无需悲观。AI之所以能模仿郑渊洁,正是基于他本人创作的无数经典文本。若世上本无郑渊洁,AI又如何凭空生成“郑式童话”?

这恰恰揭示了人类与AI的关系:AI是效率工具,而非创造力的源头。它的能力建立在人类已有的智慧积淀之上。当AI接管重复劳动与低效环节,信息如此容易获取,知识如此海量廉价,我们反而能腾出双手和大脑,专注于真正的创新——那些尚未被定义、被探索的领域。

拥抱变革:效率即自由

有人担忧AI会取代人类工作,但历史早已证明,每一次技术革命淘汰旧岗位的同时,也会催生新机遇。当机器替代了流水线工人,人类转向了设计、编程与服务;当AI接管了基础信息处理,我们便能更聚焦于创造、情感与战略。

正如工业革命将人类从体力劳动中解放,AI或许正将我们推向“脑力解放”的新阶段。不必为消失的重复性职业哀叹,因为社会进步的本质,正是让人摆脱“浪费时间的工作”,追求更高级的创造与价值,难道这不就是人类追求的解放与自由吗?

人工智能带来的不是威胁,而是一场效率革命。它让我们离“终极自由”更近了一步——不再被琐事捆绑,而是用技术赋能各行各业的创新,用高效率重新催生各行各业的可能性。

此刻,我仿佛回到了互联网初生的年代,那种对未知的期待与悸动再次涌上心头。与其恐慌,不如拥抱这个时代。因为AI不是终点,而是人类探索星辰大海的新起点。

蒸馏认知

By: Steven
17 October 2024 at 09:50

有两种方式「通晓一切」:

1、穷具并知晓每一种可能性;
2、找到底层原理后高效推理。

定理:
1、海量数据和滔天算力是不持久的;
2、通用性和低能耗是持久的。

推论:
任何人工智能都需要蒸馏出「认知」才能活下去。

前提:
本地且联网的传感器

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