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當(dāng)前位置:

Kimi翻盤搶人大戰(zhàn)與真“格戴雨森”復(fù)盤2025AI 中場戰(zhàn):;事

來源:紅網(wǎng) 作者:鄂怡君 編輯:罕凝陽 2025-08-04 02:16:10
時刻新聞
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堵飛荷

“又一個登月時刻?”

這一期的主題是2025年中的AI復(fù)盤與展望。

節(jié)目分成了兩次錄制。第一次是在7月18日,真格基金管理合伙人戴雨森與晚點(diǎn)科技報(bào)道負(fù)責(zé)人程曼祺,圍繞月之暗面剛發(fā)布的KimiK2、AI應(yīng)用普及的新動向,以及近幾個月持續(xù)升溫的搶人大戰(zhàn),做了一次中場回顧。

第二次是在7月21日,我們補(bǔ)充聊了剛剛發(fā)生的新進(jìn)展:7月18日,OpenAI發(fā)布了ChatGPTAgent;7月19日,OpenAI又宣布,一個尚未公開的通用大語言模型,首次達(dá)到了IMO國際數(shù)學(xué)奧林匹克金牌水準(zhǔn);7月22日,GoogleDeepMind也宣布,他們的GeminiDeepThink模型取得了同樣成績。這之前,只有GoogleDeepMind曾用為數(shù)學(xué)調(diào)優(yōu)的模型達(dá)到銀牌。

兩年半前,曾寫下《通用人工智能的火花》的現(xiàn)OpenAI研究員SébastienBubeck形容,通用大語言模型拿下IMO金牌,或許會成為AI的一個「登月時刻」。

這場已持續(xù)兩年多的AI競速從未放緩,模型能力與應(yīng)用創(chuàng)新交替上升,而兩者的進(jìn)化速度,可能都在被低估。

全球的AI社區(qū)仍處于EarlyAdopter(早期采用者)階段。他們愿意試錯、愿意反饋。當(dāng)你拿出一個好產(chǎn)品,并以開放的態(tài)度對待用戶時,無論是DeepSeek、Kimi、Manus還是Genspark,都已經(jīng)證明:來自各地的用戶不僅會欣賞、支持你,甚至?xí)鲃訋湍愀倪M(jìn)產(chǎn)品。

回看KimiK2的故事,也能看到「投人」這件事在AI時代被重新認(rèn)識的過程。Kimi從一開始就是一個以技術(shù)視野和技術(shù)能力為底的團(tuán)隊(duì)。2023年,AI風(fēng)向幾乎月月在變,但楊植麟的團(tuán)隊(duì)押中了長文本這個方向,并基于此做出了第一個具備搜索能力的版本。這是一場面向未來的下注。

AI正在讓人們?nèi)L試那些原本不會做的事。這次IMO金牌事件更讓我們看清AGI即將到來的信號。如果說過去我們只是遠(yuǎn)遠(yuǎn)望見一輛冒煙的火車,如今,已經(jīng)能清楚地聽見它的轟鳴聲了。

2025年,屬于各行各業(yè)的「李世石時刻」,可能才剛剛開始。

OpenAI拿下IMO金牌,又一個李世石時刻

晚點(diǎn):最近有哪幾件重要的事值得展開聊聊?

戴雨森:確實(shí)過去這個周末發(fā)生了很多事情。我覺得最重要的一件是OpenAI的一個新模型,在IMO(國際數(shù)學(xué)奧林匹克)2025年的題目上獲得了金牌級別的成績。具體來說是六道題做對了五道。

這個為什么重要呢?因?yàn)榘凑誒penAI的描述,這是一個沒有聯(lián)網(wǎng)的通用大語言模型,并且沒有針對數(shù)學(xué)做特別優(yōu)化,也沒有用任何CodeInterpreter一類的工具。它完成的是IMO的證明題,而且OpenAI找了三位IMO的金牌得主來交叉驗(yàn)證,確認(rèn)這些解答是對的。

當(dāng)然,這個結(jié)果也引發(fā)了一些爭議。比如有些人指出它還沒有經(jīng)過官方認(rèn)證,因此不一定有效。陶哲軒也說,IMO題目的解法路徑會有很多不同,最終得分也會不一樣。

注:7月22日當(dāng)晚,GoogleDeepMindCEODemisHassabis在X上發(fā)帖強(qiáng)調(diào),這一結(jié)果已經(jīng)獲得了奧賽組委會官方認(rèn)定。

但不管怎樣,這個結(jié)果是一個劃時代的進(jìn)展。語言模型沒有經(jīng)過特別的數(shù)學(xué)優(yōu)化,只在離線環(huán)境中就能解出IMO級別的證明題。像之前Google用AlphaGeometry是為數(shù)學(xué)專門設(shè)計(jì)的模型,還借助了形式化驗(yàn)證方法,并不具備泛化能力。

晚點(diǎn):這剛好是一年前的事,2024年7月Google的AlphaGeometry達(dá)到了IMO銀牌的水準(zhǔn),當(dāng)時差一點(diǎn)到金牌。但那不是通用大語言模型,而這次OpenAI說是通用大模型。

戴雨森:對,而且今年這個時間點(diǎn)正好是IMO出題的時間,OpenAI是題目一出就做了,所以也不存在模型訓(xùn)練時提前見過這些題的情況。

雖然過去一年語言模型已經(jīng)有很多進(jìn)展,但像數(shù)學(xué)證明這樣的任務(wù),尤其是IMO這類題,屬于hardtoverify的問題類型。驗(yàn)證一個答案是否正確本身就非常難。

這類問題一直以來都被認(rèn)為是當(dāng)前語言模型難以勝任的任務(wù)。并且現(xiàn)實(shí)中世界上大部分真正的問題,事先都是沒有標(biāo)準(zhǔn)答案和解法的。所以當(dāng)一個語言模型可以在沒有任何特別調(diào)教的前提下,解出這類高難度的題,達(dá)到人類頂尖水平時,這意味著它的思考能力確實(shí)上了一個臺階。

OpenAI也提到,這種能力可以通過延長思考時間進(jìn)一步提升,這也驗(yàn)證了inferencescalinglaw(推理擴(kuò)展定律)。

我們以前聊過,除了pre-training,還有post-training和inferencescalinglaw。這次的結(jié)果說明:

LLM的泛化能力很強(qiáng),能解決我們原來認(rèn)為解決不了的問題;

模型能力越強(qiáng),可應(yīng)用的場景越多,所創(chuàng)造的價值也越大;

IMO的證明題和現(xiàn)實(shí)中的某些理科的問題在形式邏輯上很相似,都是證明題。LLM既然能做前者,也許說明它離發(fā)現(xiàn)新知識的能力也不遠(yuǎn)了。

目前它肯定還不能解決像哥德爾猜想這種超難問題,但發(fā)現(xiàn)理科新知識這件事,可能已經(jīng)是一步之遙了。

還有一個八卦:據(jù)說這次OpenAI使用的模型和GPT-4o是同一個底層模型。也就是說,取得這個成績并不是因?yàn)榈讓幽P陀泻艽筇嵘?,而是在post-training和inference階段做出了優(yōu)化。后續(xù)的優(yōu)化空間給整個AI發(fā)展帶來了很多想象。

晚點(diǎn):你是從一些技術(shù)人員那聽來的描述是嗎?

戴雨森:對,簡單打聽了一下。這事情也就24小時之內(nèi)發(fā)生的,但我感受非常強(qiáng)烈。

這讓我想到2023年3月微軟那篇論文《SparksofAGI》,當(dāng)時他們測試GPT-4的預(yù)發(fā)布版本,感嘆從中看到了AGI的火花。那篇文章也就兩年半前,而現(xiàn)在我們已經(jīng)走到了能解IMO的地步。兩年半在科技進(jìn)步史中是很短的時間,甚至比很多創(chuàng)業(yè)公司從種子輪到產(chǎn)品發(fā)布還短。

那篇文章的作者后來加入了OpenAI,他在看到這次OpenAI模型獲得IMO金牌成績后說,這是「AI的登月時刻」。

一個「只是預(yù)測下一個詞」的語言模型,在沒有任何工具輔助的情況下,能夠完成一個只有極少數(shù)天才人類才能做出的有創(chuàng)造性的數(shù)學(xué)證明。這確實(shí)說明AI的能力已經(jīng)到了一個新的高度。

我們年初錄節(jié)目《和戴雨森長聊AIAgent》時也說過:2024年會是很多行業(yè)迎來「李世石時刻」的一年。所謂「李世石時刻」,就是AI在某個領(lǐng)域超越了人類最強(qiáng)水平。

我們已經(jīng)在圍棋、編程、數(shù)學(xué)推理等領(lǐng)域看到這種情況不斷出現(xiàn)。接下來還會有更多這樣的時刻等待著我們,解決我們原本以為還很難、很遠(yuǎn)的問題。

晚點(diǎn):而且我還看到一個信息:似乎不止OpenAI做到了。因?yàn)镺penAI發(fā)這個消息之后,一個Google的研究員也在X(原Twitter)上發(fā)帖,說OpenAI搶先發(fā)布了。

戴雨森:我們也在拭目以待。好像GoogleDeepMind也做到了金牌,但我們不知道是不是用通用模型實(shí)現(xiàn)的。如果真是通用模型,那就說明這個能力已經(jīng)不只是一家掌握的。這種技術(shù)一旦擴(kuò)散開來,會帶來推理能力的大幅提升,不管是哪個模型廠商都會從中受益。

注:7月22日,GoogleDeepMind宣布,GeminiDeepThink模型獲得官方認(rèn)證的IMO金牌,并公開了具體解題過程。這一通用模型僅用純自然語言(英語)完成了解題。

晚點(diǎn):你和國內(nèi)一些從業(yè)者交流過,他們對這個成果是感到吃驚,還是覺得其實(shí)也在預(yù)期之中?

戴雨森:我覺得方向大家早就知道,是朝著更強(qiáng)reasoning能力去的。誰都知道reasoning能力提升了,模型就能解更難的題。但現(xiàn)在就能做到確實(shí)還是讓人很震驚。我聊到一些中國最頂尖的研究者,他們也表示非常驚訝。但就像原子彈一樣:爆炸那一刻起,大家知道這件事情可以做到,就已經(jīng)離做出來不遠(yuǎn)了。

晚點(diǎn):從技術(shù)進(jìn)展的角度看,圍棋、編程、數(shù)學(xué)是三個典型的「李世石時刻」。你怎么看這三個的不同影響?

戴雨森:數(shù)學(xué)推理其實(shí)比編程更難。

編程屬于好驗(yàn)證的問題。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在編程上容易成功,一大原因是因?yàn)樗膔eward清晰。代碼能運(yùn)行、能通過testcase就說明結(jié)果是對的。

但數(shù)學(xué)證明題的判卷是非常復(fù)雜的。IMO就是典型的「hardtoproduce,hardtoverify」的問題。

圍棋是一個雙方信息公開且完備、勝負(fù)明確的任務(wù),非常適合強(qiáng)化學(xué)習(xí);編程也是結(jié)構(gòu)化任務(wù),而且很多代碼是已有人寫過的,拼裝比全新創(chuàng)造多。

但數(shù)學(xué)是理工科的基礎(chǔ),它的推理是很多學(xué)科的根基。而且不依賴自然世界實(shí)驗(yàn),只靠邏輯思維。所以AI能解IMO級別的證明題,意味著理工科很多知識生成方式可能都要改變,帶來的科學(xué)進(jìn)步可能比編程還大。

晚點(diǎn):你覺得這個應(yīng)用影響會更大?

戴雨森:有可能更大。因?yàn)榫幊态F(xiàn)在替代的是一些重復(fù)性較高的初級工作,比如VibeCoding大部分還是復(fù)制粘貼一些前端代碼。但數(shù)學(xué)推理帶來的是非常強(qiáng)的思考和潛在的新知識發(fā)現(xiàn)能力。顯然,這是更值錢的部分。

AI會不斷替代簡單任務(wù),而人類往更有價值、更難的方向走。但現(xiàn)在AI正在追著人類解決那些最有價值的難題。

這就是為什么我說這次IMO金牌事件讓我更清晰地看到了AGI即將到來的信號。如果以前是遠(yuǎn)處看到一輛冒煙的火車,現(xiàn)在已經(jīng)能聽到它的轟鳴聲了。

晚點(diǎn):有人在X(原Twitter)上說強(qiáng)化學(xué)習(xí)現(xiàn)在也能處理那些獎勵反饋不是很直接的領(lǐng)域。這可能是這次進(jìn)展背后更大的突破之一。還有人提到「驗(yàn)證的非對稱性」,說有些任務(wù)你做出來的時間可能比驗(yàn)證時間還短。IMO數(shù)學(xué)題就屬于這種類型。

戴雨森:對,以前很多任務(wù)是「hardtoproduce,easytoverify」,比如寫代碼。但現(xiàn)在變成了「hardtoproduce,hardtoverify」。

晚點(diǎn):不過有人認(rèn)為,在這些驗(yàn)證成本高的任務(wù)上,AI還很難完全替代人,因?yàn)樽罱K還得靠人來判斷。

戴雨森:有可能。但光是給出證明這一點(diǎn),其實(shí)就已經(jīng)是質(zhì)的飛躍?,F(xiàn)在我們還不知道所有細(xì)節(jié),但我們期待更多公開信息,或其他模型公司復(fù)刻類似成果。按照目前AI的發(fā)展速度,只要一件事被做到,那它就已經(jīng)不是遙不可及的難題了。

ChatGPTAgent發(fā)布,「殼」的價值在于context

晚點(diǎn):7月18日凌晨,OpenAI發(fā)布了ChatGPTAgent。不過和Manus不同,這個Agent讓很多人其實(shí)覺得有點(diǎn)失望,沒有那么驚艷。

戴雨森:我覺得這反映了OpenAI作為AI的領(lǐng)頭羊、最大的AI應(yīng)用公司,他們也把Agent作為重要的方向。就像我們年初就開始討論的:理解目標(biāo)、拆解規(guī)劃、編程使用工具、對結(jié)果進(jìn)行復(fù)盤和反思。從一開始的構(gòu)想,到Devin、Manus等第一波產(chǎn)品的出現(xiàn),再到ChatGPTAgent的發(fā)布,Agent確實(shí)逐漸成為了AI應(yīng)用的共識,變成了大家聚焦的方向。

晚點(diǎn):有人說「OpenAI發(fā)了一個Manus」,你怎么看?

戴雨森:我們不會這么想。我覺得不能低估OpenAI。他們有最多的人、最多的卡、最多的用戶,在安全性上也做了很多考量,加了很多額外約束。其實(shí)ChatGPTAgent的能力是被限制得很死的,這是負(fù)責(zé)任的表現(xiàn)。

這個產(chǎn)品也是他們第一個在AI安全性評估中被列為「高危險級別」的,說明他們確實(shí)擔(dān)心這類Agent會遇到比如釣魚網(wǎng)站、或者生物武器信息等風(fēng)險(詳見OpenAI發(fā)布的ChatGPTagentSystemCard)。當(dāng)公司變大,就會變得更謹(jǐn)慎;這也反過來說明了創(chuàng)業(yè)公司的行動力快、敢于突破的機(jī)會所在。

晚點(diǎn):我覺得「發(fā)了個Manus」的說法也不一定是說效果不好,更多是說產(chǎn)品形態(tài)。它其實(shí)把Operator和DeepResearch結(jié)合起來了,形態(tài)上有點(diǎn)像Manus或Genspark。

戴雨森:是的,Manus確實(shí)探索出了一個方向:讓AI在做什么可以被直觀看到,讓人理解背景,否則如果只看到最后的結(jié)果,會很困擾。所以我們看到Manus、Genspark、Kimi,還有MiniMax等中國團(tuán)隊(duì)也在針對OpenAI的Task,用自己已經(jīng)發(fā)布的線上Agent做對比。不得不說,這些公司的產(chǎn)品在很多維度上的表現(xiàn),比如做PPT的任務(wù),確實(shí)比ChatGPTAgent要好。

晚點(diǎn):ChatGPTAgent做出來的PPT真的有點(diǎn)丑。

戴雨森:但這讓我有幾個啟發(fā):

第一,中國團(tuán)隊(duì)在產(chǎn)品力上確實(shí)不錯。移動互聯(lián)網(wǎng)時代就有很多例子,比如TikTok、Shein、剪映,中國團(tuán)隊(duì)確實(shí)做出了很多好產(chǎn)品。

第二,所謂的「套殼」產(chǎn)品,也就是調(diào)用API的應(yīng)用,并不會就一定被modelnative產(chǎn)品吊打。之前大家以為OpenAI下場,訓(xùn)練的模型能端到端處理,就能完全替代第三方。但其實(shí)不然,尤其Agent需要更多context和工具,很多都依賴殼和應(yīng)用本身提供的環(huán)境。

Manus分享的那篇關(guān)于ContextEngineering的文章《如何系統(tǒng)性打造AIAgent的上下文工程?》就收到很多好評。因?yàn)檫@就是一個大家現(xiàn)在都在解決的問題,里面有很多實(shí)踐是需要時間和經(jīng)驗(yàn)的。

我理解,ContextEngineering最早是來自于PromptEngineering。PromptEngineering就是給AI一個命令、一個任務(wù),然后AI自己去做事。這很像傳統(tǒng)管理方式:老板布置任務(wù),員工去執(zhí)行。而像Netflix、字節(jié)等先進(jìn)公司強(qiáng)調(diào)的「Context,notcontrol」,意味著要給員工更多上下文和授權(quán),才能更好完成任務(wù)。ContextEngineering也是類似的道理:我們要給模型提供的是能夠幫助它更好完成任務(wù)的上下文。

第一個層面,就是單個session,看我們怎么提供更好的上下文、更好的數(shù)據(jù)、以更適合模型操作的格式去處理它。

第二個層面,是多session或跨session的個性化記憶:比如說今天做了什么,明天再做對應(yīng)的事,用戶的偏好、習(xí)慣、工作經(jīng)驗(yàn),能不能累積?這個長期可能成為護(hù)城河。因?yàn)橥瑯拥哪P停l有更好的上下文,它就更懂我。

第三個層面,是產(chǎn)品設(shè)計(jì)本身可以提供模型原本獲取不到的上下文。比如大家設(shè)想的一個還沒做出來的產(chǎn)品:戴個眼鏡可以實(shí)時看到周圍世界。這樣的context是模型自己無法產(chǎn)生的,必須通過好的硬件與軟件設(shè)計(jì)來實(shí)現(xiàn),也說明了產(chǎn)品層的價值。

晚點(diǎn):你說的眼鏡能看到的數(shù)據(jù),是現(xiàn)在所有互聯(lián)網(wǎng)巨頭都沒有的。

戴雨森:對。所以從ChatGPTAgent的發(fā)布,我覺得可以看到三點(diǎn):

第一,Agent方向逐漸達(dá)成共識;

第二,創(chuàng)業(yè)公司在模型核心巨頭面前,依然有靈活性、先發(fā)優(yōu)勢和競爭力;

第三,進(jìn)一步印證了我們之前說的兩個被低估:模型進(jìn)步速度被低估了,產(chǎn)品「殼」的價值也被低估了。

模型這條線,OpenAI這周剛拿下了IMO金牌,說明它的進(jìn)步速度還是很快。而OpenAI自己做的ChatGPTAgent還有很大提升空間,說明「殼」的價值也非常重要。所以我覺得模型和應(yīng)用都被低估了。

晚點(diǎn):你剛說的context的價值特別好。它其實(shí)和管理學(xué)也打通了,比如Netflix的那本書《NoRulesRules》最開始就講了這個邏輯。AI確實(shí)很像一個人,你要教它、要給上下文,比起給它具體指令,這可能是更好的方式。

戴雨森:第一階段大家都在寫更好的prompt,就像老板寫brief。后來發(fā)現(xiàn)要加更多示例、更好的上下文、更適合模型工作的環(huán)境。這其中有很多具體技巧。Manus的文章就分享了很多。我想說的是,更多的Context帶來模型能力的提升,也反映出我們對AI的使用越來越深入,產(chǎn)品本身也越來越完善。以前一句prompt就能跑,現(xiàn)在產(chǎn)品本身要承擔(dān)更多事情,產(chǎn)品公司的價值也在這里體現(xiàn)。

晚點(diǎn):你覺得這一層的應(yīng)用價值,什么時候會被模型本身做掉?是不是等到模型具備在線學(xué)習(xí)能力、能不斷吸收新的上下文的時候?

戴雨森:也得看你的產(chǎn)品有沒有用戶input。如果沒有用戶輸入,那模型再怎么學(xué)習(xí)也沒法學(xué)到用戶自己獨(dú)特的東西。

晚點(diǎn):所以是不是又回到一個曾經(jīng)被否認(rèn)的邏輯?以前移動互聯(lián)網(wǎng)時代,用戶越多,數(shù)據(jù)反饋越多,推薦越準(zhǔn),有一個數(shù)據(jù)飛輪。但后來大家覺得大模型里用戶輸入對模型智能提升沒啥幫助。但你剛剛的意思是:用戶輸入對上下文是有幫助的。

戴雨森:這是兩個不同的問題。大家說的數(shù)據(jù)飛輪失效,指的是用戶的聊天記錄不能提升模型智能。這我同意。因?yàn)楝F(xiàn)在模型的智能已經(jīng)超過普通人。你跟它聊些日常話題,沒法提升它的能力。

最開始模型通過RLHF(人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí))來學(xué)習(xí)人類偏好,現(xiàn)在來看普通人反饋意義不大。比如AI都能解IMO的題了,為什么還要在意普通人覺得哪個答案更好?所以對于有標(biāo)準(zhǔn)答案的任務(wù),用戶輸入越來越?jīng)]什么價值。

但如果是完成一個具體工作,比如Agent在完成人類工作時、怎么更好達(dá)成目標(biāo),這時用戶的輸入和喜好當(dāng)然有用。

晚點(diǎn):所以用戶數(shù)據(jù)其實(shí)對產(chǎn)品體驗(yàn)是有幫助的,但不一定能直接提升模型能力?

戴雨森:是的,尤其是在智能能力或者那種有標(biāo)準(zhǔn)答案的任務(wù)上。最開始大模型可以看作是對大量人類平均智能的一種壓縮。當(dāng)時特德·姜(TedChiang)不是就說過,語言模型本質(zhì)上是對互聯(lián)網(wǎng)的模糊壓縮嗎?但現(xiàn)在,它顯然已經(jīng)超越了普通人的水平,達(dá)到了某種超人水平。在這個階段,簡單的數(shù)據(jù)可能就沒那么有用了。

晚點(diǎn):現(xiàn)在這個時間點(diǎn),是越早做Agent越好嗎?因?yàn)槟惴e累的用戶上下文越多,價值也越大。之前大家可能擔(dān)心新的強(qiáng)模型會把已有產(chǎn)品淹沒掉。

戴雨森:如果你沒有上下文、沒有環(huán)境,最后只是調(diào)模型,那確實(shí)可能被新模型取代。

AI應(yīng)用普及:最重要的、被高估的、被低估的

晚點(diǎn):上次我們聊是二月份,轉(zhuǎn)眼到現(xiàn)在差不多五個月了。今年已經(jīng)過去一半,回頭看,你覺得2025年上半年AI領(lǐng)域發(fā)生的幾件最重要的事是什么?

戴雨森:整體來說,AI已經(jīng)從一個偏研究性質(zhì)、看起來很新穎但實(shí)用性有限的技術(shù),進(jìn)入到了主流市場。上半年我認(rèn)為有幾個重大進(jìn)展。

第一,是AI在編程領(lǐng)域的突破。Coding已經(jīng)成為AI應(yīng)用的重中之重。我今天還聽說OpenAI現(xiàn)在已經(jīng)有三個業(yè)務(wù)線:GPT、API和Coding。用戶也發(fā)現(xiàn)AIcoding產(chǎn)品非常有用,也愿意為此付費(fèi)。Cursor等AI編程工具的成長速度就是一個代表。ClaudeCode也有人稱是L3或Agent級別的產(chǎn)品,能比人類寫得更快更好,代碼更優(yōu)雅,還能處理更大的代碼庫。所以AI在編程領(lǐng)域已經(jīng)正式跨越鴻溝,進(jìn)入了主流市場。

第二,是o3在四月的正式發(fā)布,伴隨著ChatGPT用戶的高速增長,這是推理模型的持續(xù)演進(jìn)。從去年下半年開始我們就看到OpenAI推出o1、R1,到今年的o3,它標(biāo)志著推理問答、題解這些能力從科研層面進(jìn)入到了普通用戶可以使用的產(chǎn)品,是真正的落地了。

ChatGPT的用戶增長還在持續(xù),這一波也受益于o3推理能力的提升。我們也看到年初中國這邊的突破,比如R1是國內(nèi)在reasoning上邁出的重要一步,KimiResearcher也是第一個廣泛可用的deepresearch類產(chǎn)品,用戶反饋很好。AI在這個領(lǐng)域已經(jīng)比絕大多數(shù)人做得更好了,也是跨越鴻溝。

第三,是Agent應(yīng)用開始普及。比如Devin是第一個讓人看到L3Agentprototype的產(chǎn)品。Manus和Genspark都是在三月發(fā)布,ClaudeCode也在不斷完善。我們看到隨著模型在推理、編程、工具使用這三大能力的增強(qiáng),出現(xiàn)了第一批具備完整Agent形態(tài)的產(chǎn)品:它們能接收模糊目標(biāo),自主調(diào)用工具,尋找解決方案,評估任務(wù)進(jìn)度,并最終完成任務(wù)。雖然它們還不算主流,但已經(jīng)進(jìn)入EarlyAdopter階段,部分場景下用戶非常愿意用。盡管還有不少問題,但Agent已經(jīng)變得有用了,這是上半年AI應(yīng)用領(lǐng)域最重要的進(jìn)展之一。

第四,是多模態(tài)能力的快速進(jìn)步,尤其是圖像生成。從早期像玩具一樣的工具,變成了實(shí)實(shí)在在的生產(chǎn)力工具。比如ChatGPT的圖像生成對語義的跟隨非常好,能準(zhǔn)確理解用戶意圖?,F(xiàn)在很多人用AI來畫漫畫、畫流程圖、做視覺內(nèi)容。這種生成能力的提升已經(jīng)變得非常實(shí)用。

晚點(diǎn):它也能支持Agent做出更豐富的輸出,對吧?

戴雨森:對,因?yàn)樗闹噶罡S能力越來越強(qiáng),能更好滿足用戶需求。原來是像抽卡那樣的不確定性,現(xiàn)在已經(jīng)越來越好了。直播頭像好多都變成了AI生成的。

Veo3也是一個很厲害的模型。它加入語音配音后,我發(fā)了個朋友圈感嘆,它生成的世界已經(jīng)接近真相難辨的虛擬世界了。Veo3第一次讓我有一種跨越恐怖谷的感覺,真假難辨。

第五,是搶人大戰(zhàn)。無論是Meta的大規(guī)模挖人,還是創(chuàng)業(yè)公司瘋狂融資,再到Windsurf最近收購的drama,都說明硅谷對人才的爭奪和資本競爭進(jìn)入了一個新的階段。我們在國內(nèi)也感受到類似熱度:融資額上升、項(xiàng)目搶手、一個月融資幾輪的情況又出現(xiàn)了。這背后是因?yàn)榇蠹艺娴目吹搅薃I正在落地,不再只是概念,很多已經(jīng)實(shí)實(shí)在在地產(chǎn)生收入了。

晚點(diǎn):你關(guān)注的主線還是圍繞AI的應(yīng)用普及,技術(shù)的變化是原動力,對嗎?

戴雨森:我們認(rèn)為模型基礎(chǔ)能力的提升是解鎖應(yīng)用場景的關(guān)鍵。模型能力配合好的產(chǎn)品設(shè)計(jì),才能真正釋放價值。一個真正有價值的AI應(yīng)用,一定能通過某種方式讓用戶付費(fèi),比如訂閱或按工作交付。所以我們特別關(guān)注AI在提升生產(chǎn)力方面的價值,尤其是在數(shù)字世界里的應(yīng)用??梢钥吹轿覀兺兜暮芏嗍茿IAgent或者AI生產(chǎn)力方向的項(xiàng)目,因?yàn)檫@是當(dāng)下最能真正幫用戶解決問題的場景。

晚點(diǎn):除了你說的應(yīng)用這條主線,其實(shí)AI硬件也很熱,比如機(jī)器人,具身智能其實(shí)也在AI產(chǎn)業(yè)鏈上。

戴雨森:是的,但我認(rèn)為上半年有一個被高估的方向,就是人形機(jī)器人。特斯拉最近下調(diào)了對Optimus的生產(chǎn)預(yù)期,我覺得很有代表性。

去年我就說過,大家對Optimus進(jìn)工廠打螺絲的期待值太高了。當(dāng)時有人說2025年特斯拉就能有一萬個機(jī)器人進(jìn)廠干活,這完全低估了manipulation(操作控制)的難度?,F(xiàn)在我們看到的一些demo確實(shí)越來越好,比如疊衣服,但真的要機(jī)器人做出一杯咖啡,還是非常難的。

當(dāng)然,我認(rèn)為這個領(lǐng)域還在快速發(fā)展,在未來幾年可能會看到manipulation的「ChatGPT時刻」突破,但如果期待2025年就能大規(guī)模落地,我覺得是大大高估了。

技術(shù)的發(fā)展不能拔苗助長,必須經(jīng)歷:方向確定、逐漸放大、形成產(chǎn)品、再到大規(guī)模落地,這幾個階段,沒法跳過。機(jī)器人目前顯然還處在早期探索階段。

晚點(diǎn):另一方面,你覺得這半年有沒有一些被低估的事情、公司或者現(xiàn)象?

戴雨森:我覺得首先,應(yīng)用的價值還是在被低估的。一年前,大家還在講模型公司會顛覆應(yīng)用公司,說「應(yīng)用只是套殼」,這個業(yè)務(wù)模式不成立。當(dāng)時不管是Manus、Genspark,還是很多其他公司,都經(jīng)歷了不少質(zhì)疑,說:「你是一個殼公司,有沒有長期價值?是不是模型一升級你就完了?」

現(xiàn)在這個爭論雖然還在繼續(xù),但顯然不是模型升級了應(yīng)用公司就會完蛋。相反,好的應(yīng)用公司是期待模型升級的,這樣可以讓用戶享受更強(qiáng)大的體驗(yàn)?!笟ぁ沟膬r值仍被低估了。

第二,優(yōu)秀團(tuán)隊(duì)的價值也在被低估。不管是Kimi、Manus,還是Genspark,我們歸根結(jié)底是投人。

大家之前可能不會料到,肖弘能做出一個世界級的AI應(yīng)用。而幾天前發(fā)布的KimiK2,在7月15日這個時間點(diǎn),可以說是全球最強(qiáng)的開源大模型,沒有之一。它在coding、Agent工作流和中文寫作等方面的表現(xiàn),確實(shí)優(yōu)于Claude。當(dāng)然,Claude是在年初發(fā)布的,但在AI這個領(lǐng)域,六個月就相當(dāng)于很久了。

OpenRouter上的調(diào)用數(shù)據(jù)顯示,K2剛上線沒幾天,昨天還在編程類目里排第13,今天就升到了第10,前面是Claude、Gemini、GPT。這種上升速度是非常快的,說明用戶反饋非常好。但現(xiàn)在大家其實(shí)已經(jīng)對benchmark麻木了,對吧?我們更看重實(shí)際用戶的使用反饋。

比如Perplexity的創(chuàng)始人就在推特上說,他們團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開始調(diào)研在Perplexity上引入K2,也明確表示:Kimi做得非常好。

Kimi是最典型的例子,但不是唯一的。我們也討論過DeepSeek后他們團(tuán)隊(duì)的轉(zhuǎn)型問題,Kimi背后的Moonshot也經(jīng)歷了很多復(fù)盤,并集中精力攻堅(jiān)下一代模型。我覺得外界太容易在很早期就下結(jié)論,比如說DeepSeek出來的六小龍公司是不是都不行了。但實(shí)際上,如果一個團(tuán)隊(duì)足夠穩(wěn)定,有優(yōu)秀人才、有資源、有意志,那他們的主觀能動性和突破空間遠(yuǎn)遠(yuǎn)被低估了。

第三,我覺得模型能力進(jìn)化的速度也被低估了。比如現(xiàn)在已經(jīng)有傳言說GPT-5很快就要發(fā),它可能是一個原生多模態(tài)、推理能力非常強(qiáng)、具備高級Agent能力的模型。

現(xiàn)在新產(chǎn)品發(fā)布的時候往往會被噴,說畫了大餅但實(shí)際上產(chǎn)品體驗(yàn)沒有那么好。但好的應(yīng)用公司需要為6到12個月后的模型設(shè)計(jì)。比如Cursor一開始發(fā)布的時候,當(dāng)時的模型還無法實(shí)現(xiàn)它的完整愿景,直到Claude3.5Sonnet出來,Cursor才真正成為一個好用的產(chǎn)品。

Manus在設(shè)計(jì)時能用的最好模型是Sonnet3.5,發(fā)布時Sonnet3.7剛上線,Manus因此能夠完成一些更復(fù)雜的任務(wù),之后Claude4,Gemini2.5Pro等新模型的發(fā)布也進(jìn)一步提升了Manus的表現(xiàn)。也許再需要1-2個模型的大版本迭代,才能夠充分讓主流用戶感受到Agent帶來的生產(chǎn)力提升。

所以我們認(rèn)為,未來模型的能力提升仍然非常快,也許很快就會有讓大家震驚的發(fā)布出現(xiàn)。那時,模型增長和應(yīng)用價值可能都將超出市場預(yù)期,整個AI發(fā)展節(jié)奏也會再度加快。

晚點(diǎn):這半年還有一個我之前沒有想到的新變化,就是最近非常激烈的外賣大戰(zhàn)。因?yàn)橥赓u大戰(zhàn)這件事情牽扯了好幾個巨頭的精力和資源,包括阿里、美團(tuán)和京東。你覺得這個會怎么影響中國的AI的格局,或者說對創(chuàng)業(yè)公司來說,它可能會有什么影響?

戴雨森:現(xiàn)在看其實(shí)還是兩個戰(zhàn)場。從長期看,可能會對資源投入產(chǎn)生一些影響。

但我看阿里云的增速預(yù)期還是挺高的。今天Jensen還宣布可以重新向中國銷售H100。我們看到,今年美國這邊的IDC和云服務(wù)增長得非常快,因?yàn)閼?yīng)用落地之后推理的用量會大幅增長。

我認(rèn)為中國市場的發(fā)展路徑也會是類似的。當(dāng)Kimi、字節(jié)、DeepSeek等公司推出更好的模型后,更多場景被解鎖,推理的算力需求也會很快爆發(fā)。知識工作者在中美其實(shí)都很像,大家都用Office、都要搜索、都用deepresearch工具,在美國市場已經(jīng)驗(yàn)證的這些需求場景在中國遲早也會爆發(fā)。

當(dāng)然這跟外賣大戰(zhàn)沒什么直接關(guān)系。但比如說阿里云、火山云這些中國云服務(wù)商,可能也會經(jīng)歷一次美國那樣的增長過程。

從DeepSeek出發(fā),不同公司各有演進(jìn)之路

晚點(diǎn):我們接下來圍繞一些具體的方向聊聊,你覺得為什么DeepSeek還沒發(fā)布R2?

戴雨森:哈哈,這個現(xiàn)在還是挺神秘的,我們也只能通過一些外圍信息去了解。我聽說現(xiàn)在V4還在訓(xùn)練階段。因?yàn)樗麄儺?dāng)時是先發(fā)了一個V3,然后再發(fā)R1,那現(xiàn)在V4都還沒補(bǔ)發(fā),聽說還在訓(xùn)練中,那R2的發(fā)布時間可能就要等到V4之后了。但我相信DeepSeek肯定在做很多有意思的創(chuàng)新。我們也和里面的一些同學(xué)聊過,知道他們的創(chuàng)新能力是非常強(qiáng)的。不過我覺得他們也確實(shí)會受到算力資源的限制。畢竟卡的總量是有限的,而且他們發(fā)布模型之后,還有大量的算力要用來做推理(inference)。

晚點(diǎn):對,我覺得他們現(xiàn)在可能也在思考模型或者智能未來的演進(jìn)方向,基本上還是不做多模態(tài)。

戴雨森:對,這其實(shí)反映了一個很現(xiàn)實(shí)的情況:DeepSeek的資源沒有多到可以在所有領(lǐng)域?qū)?biāo)SOTA。所以就像Claude背后的Anthropic一樣,他們要做一些判斷:哪些方向在當(dāng)前階段最重要、最能出結(jié)果,然后集中資源突破;而對于一些尚不明朗的方向,他們可以等等,等到思路更清晰之后,再利用自己的工程能力和團(tuán)隊(duì)的努力趕上。

而字節(jié)Seed現(xiàn)在可能是在試圖做到全面領(lǐng)先:他們有Edge組去做最前沿的研究,有Focus組去沖擊SOTA,還有Base組去做服務(wù)產(chǎn)品應(yīng)用。這種是全棧型的布局。

相比之下,DeepSeek更有選擇性,比如重點(diǎn)突破模型智能。當(dāng)資源不那么充足時,確實(shí)需要做一些取舍。像Seed這樣的組織結(jié)構(gòu),把Edge、Focus、Base三個方向明確分開,我覺得是更明確的。

晚點(diǎn):對,他們現(xiàn)在就是這種比較明確的分工結(jié)構(gòu)。Edge一開始列了五個方向,現(xiàn)在可能已經(jīng)擴(kuò)展到了十幾個項(xiàng)目,確實(shí)挺厲害的。

戴雨森:我覺得把應(yīng)用和研究分開,再把研究中的SOTA和Frontier部分繼續(xù)細(xì)分,是比較對的做法。之前大家可能就是分成Frontier和AppliedResearch,但那時候資源不夠,組織的職責(zé)也不夠明確。普遍的問題是:如果你讓一個模型團(tuán)隊(duì)既要做前沿研究、追趕SOTA,甚至超越SOTA,同時又要滿足App的落地需求,這兩個目標(biāo)是很容易沖突的。

Kimi在過去半年其實(shí)也總結(jié)了很多這方面的經(jīng)驗(yàn)。如果有個大用戶量的應(yīng)用在線上,需要花大量精力去維護(hù),處理各種cornercase,修bug。但這些工作其實(shí)對推動下一代模型、挑戰(zhàn)SOTA的幫助是有限的。今年就沒有投入太多精力在K1的迭代和應(yīng)用功能上,而是專注于做下一代模型,來拓展模型智能的邊界。

晚點(diǎn):這也是我們以前反復(fù)會問大模型創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)始人的一個問題:你一邊做模型,一邊做產(chǎn)品,中間的精力怎么分配?

戴雨森:目前來看,我覺得還是要先把一個方向做到極致。比如你如果是做應(yīng)用的,那就假設(shè)自己能用上最好的模型,誰最強(qiáng)、最合適就用誰。但如果你是做模型的,那目標(biāo)就是讓自己的模型保持在SOTA水準(zhǔn),在某個具體領(lǐng)域做到最強(qiáng)。

投人的價值,K2如何逆風(fēng)翻盤

晚點(diǎn):我想聊一下KimiK2。今年年初DeepSeek引發(fā)熱潮后,Kimi內(nèi)部也有了一個比較明確的目標(biāo),就是要追求SOTA。在這個目標(biāo)下,K2應(yīng)該是他們做出方向調(diào)整后第一個比較重磅的成果。你對這個過程是怎么理解的?

戴雨森:我想先講個小故事。前幾天,暗涌在良渚組織了一個圓桌,把投資了Kimi和MiniMax的投資人都請到一塊。我還開玩笑說,這像是一個「同情局」,仿佛我們投了大模型公司,很慘該被同情。但我覺得,其實(shí)真正體現(xiàn)一個團(tuán)隊(duì)能力的,是他們面對挑戰(zhàn)時的應(yīng)對方式,以及是否堅(jiān)持自己的路線去做有價值的創(chuàng)新。

順風(fēng)的時候有順風(fēng)的打法,逆風(fēng)的時候也有逆風(fēng)的打法。像MiniMax,他們專注自己的方向,現(xiàn)在也在推進(jìn)上市流程。這就是他們面對挑戰(zhàn)的方式。當(dāng)然,也有一些公司在逆風(fēng)中內(nèi)部團(tuán)隊(duì)發(fā)生較大變化,甚至業(yè)務(wù)方向都有調(diào)整。但我覺得Kimi特別的一點(diǎn),是他們的團(tuán)隊(duì)非常穩(wěn)定。如果你看他們的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)或核心成員,幾乎沒有大的變動。

晚點(diǎn):這其實(shí)就是我第一個好奇的點(diǎn)。現(xiàn)在很多公司到了聯(lián)合創(chuàng)始人或核心業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人層面,都會有一些變化,但Kimi基本沒怎么變。

戴雨森:這可能跟他們的團(tuán)隊(duì)組成有關(guān)。Kimi的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)一直是以植麟為核心,而且成員是清華的老同學(xué),之間合作很多,甚至是室友還一起玩過樂隊(duì)。并不是因?yàn)橐龃竽P凸静排R時組起來的。

晚點(diǎn):我查閱資料時發(fā)現(xiàn),當(dāng)年楊植麟去評特獎的時候,有一張照片是他們系的一些同學(xué)舉著橫幅去支持他。幾位他們系的師弟師妹都會說楊植麟在當(dāng)時就是一個讓大家覺得、非常有號召力的人。

戴雨森:沒錯,這也是我們從一開始就決定投資他們的重要原因之一。這個團(tuán)隊(duì)不僅有技術(shù),而是有很長的共同信任。創(chuàng)業(yè)會經(jīng)歷很多挑戰(zhàn),如同壓力測試,在面對挑戰(zhàn)的時候,團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定和方向聚焦會很重要。

Kimi這個團(tuán)隊(duì)從一開始就是以技術(shù)基因和技術(shù)視野作為核心能力的。很多人可能已經(jīng)忘了,在2023年的時候,AI的變化太快,幾乎每個月都有新風(fēng)向。當(dāng)時,Kimi就對長文本這個方向做出了很重要的判斷,選擇做了一個具備長文本能力的模型,并基于這個推出了帶搜索能力的Kimi第一個版本。

那時大量的AIchatbot其實(shí)是沒有搜索功能的。沒有搜索,模型的用途就會受到很大限制,比如你隨便問一個「現(xiàn)在的美國總統(tǒng)是誰」,它都可能答不上來。

Kimi團(tuán)隊(duì)當(dāng)時對長文本技術(shù)方向的判斷就展現(xiàn)了他們非常強(qiáng)的技術(shù)vision。到了2025年,AI更強(qiáng)調(diào)Agent能力、復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行、以及處理更大的代碼庫,大家才真正意識到長文本的重要性。如果你真的要讓AI做一個Agent,完成一個復(fù)雜任務(wù),它不能只是執(zhí)行100步就歇了。回頭看,其實(shí)這也驗(yàn)證了植麟判斷上的準(zhǔn)確。

所以我覺得他們團(tuán)隊(duì)身上,有三個特別重要的品質(zhì):

第一是團(tuán)隊(duì)的穩(wěn)定性。這來自于成員之間長期的淵源和信任。

第二是對技術(shù)方向的堅(jiān)持。他們不是看到哪個火就往哪兒跟風(fēng),比如陪伴火了去做陪伴,多模態(tài)火了又去做多模態(tài)。很多方向都可以做,但真正有積累的是那些持續(xù)做一件事的團(tuán)隊(duì)。

第三是他們一直保持的技術(shù)敏感度和洞察力。這個在技術(shù)變化的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上尤其重要。

當(dāng)然R1的成功也確實(shí)給了行業(yè)很多啟發(fā),這一點(diǎn)毫無疑問。當(dāng)時很多人看到R1,有個流行說法是:「pre-training不重要,post-training才重要?!沟艺J(rèn)為R1的基礎(chǔ)是V3,這恰好說明好的基礎(chǔ)模型很重要,pre-training和整體架構(gòu)優(yōu)化可以帶來模型能力的提升。K2現(xiàn)在還是個non-reasoning的模型,已經(jīng)呈現(xiàn)出很好的能力,這也說明pre-training依然很重要。

開源也很重要?,F(xiàn)在全球AI社區(qū)正處于EarlyAdopter(早期采用者)階段,通過開源優(yōu)秀的模型和產(chǎn)品給社區(qū)提供價值的團(tuán)隊(duì),很容易得到熱心的回應(yīng)。我們在DeepSeek、K2,以及我們sponsor的vLLM、ControlNET等開源項(xiàng)目中看到,只要不斷拿出好的產(chǎn)品,保持對用戶開放交流的態(tài)度,世界各地的用戶都會欣賞、支持你,甚至主動幫你改進(jìn)問題。但只是開源不本質(zhì),本質(zhì)是開源好的東西,不是開源就一定好,社區(qū)覺得好才是核心。

晚點(diǎn):說到開源,因?yàn)镵2是1萬億參數(shù),開源社區(qū)里能真正部署的人很少。

戴雨森:K2主要的場景不是在本地機(jī)器部署,事實(shí)上要在本地滿血跑DeepseekR1也不簡單。開源的核心不在于本地部署,而是讓大家對模型有更多自主把控。

晚點(diǎn):你能總結(jié)下他們?yōu)槭裁茨茏龀鯧2這種級別模型?現(xiàn)實(shí)過程中遇到了哪些挑戰(zhàn)?外部輿論把他們放在低谷,是否帶來很大壓力,比如人才流失?我指的不光是核心層,還有一線工程師。

戴雨森:這里肯定有人流失,但Kimi有兩點(diǎn)優(yōu)勢:第一,核心層很穩(wěn)定;第二,很多年輕同事愿意留在Kimi。

我覺得大家留下不只是因?yàn)殄X,更因?yàn)槟軐W(xué)到東西,能干成自己覺得厲害的事。這符合Kimi核心團(tuán)隊(duì)的基因。

之前做投放時討論過,他們做投放不是強(qiáng)項(xiàng),但現(xiàn)在是回歸了初心,做團(tuán)隊(duì)能力最強(qiáng)的方向。我覺得這很重要。面對外部市場壓力,首先不要亂,要聚焦自己最擅長、最能做好、最有意義的事情。知乎上也有好幾位Kimi的研究員寫了參與K2的很多感想。

技術(shù)變化:推理、編程、工具使用

晚點(diǎn):在技術(shù)領(lǐng)域,你會比較關(guān)注哪些變化?

戴雨森:我們之前聊到過,我認(rèn)為解鎖AI生產(chǎn)力的三大主線是reasoning、coding和tooluse。

在reasoning方面,我們看到了o3、o4mini的發(fā)布,還有后來的o3pro。雖然這些模型在一些榜單上表現(xiàn)進(jìn)展不大,但我們自己的使用體驗(yàn)是,o3相比o1是一個明顯的大臺階,o3pro在推理長度和邏輯連貫性上也越來越好?,F(xiàn)在很多模型在reasoning的細(xì)節(jié)上都有進(jìn)步,比如細(xì)節(jié)的幻覺減少,推理結(jié)果更嚴(yán)謹(jǐn)。

同時我們還看到,一些小一點(diǎn)的模型也開始具備很強(qiáng)的reasoning能力。像GPQA或AIME這些反應(yīng)模型reasoning能力的指標(biāo)都非常高。K2在這方面也表現(xiàn)不錯。

晚點(diǎn):我們之前和一些人交流,比如阿里云CTO周靖人,他并不覺得像o系列的更新是特別大的范式變化。他認(rèn)為這還是在大模型原有方法框架內(nèi)的自然延展。

戴雨森:這個我同意。如果這些模型還是Transformer架構(gòu),那它們就還是在現(xiàn)有范式內(nèi)演進(jìn)。大家現(xiàn)在都在期待下一個Transformer是什么。

不過有時候,一個技術(shù)范式就可以走得很遠(yuǎn)。就像高速公路可以用幾十年,不一定非要每年都有顛覆式的架構(gòu)變化才叫創(chuàng)新,實(shí)際上,如果每年都有顛覆式的技術(shù)發(fā)生,那說明這個行業(yè)還很不穩(wěn)定,反而不一定適合產(chǎn)業(yè)落地。今年我們在產(chǎn)業(yè)上真正能用到的技術(shù),并不是從0到1的變化,更像是從1到10,甚至從5到8的進(jìn)化。像reasoning的進(jìn)步,就是從很好變成非常好。

在coding上,Sonnet3.5已經(jīng)很不錯了,但context長度還不夠,自我糾錯能力也一般。Sonnet3.7和4跑在ClaudeCode上效果非常好。對復(fù)雜代碼、長代碼段,它們常常一步就能做對。這不是從0到1,而是從7到10的質(zhì)量提升。

晚點(diǎn):在基礎(chǔ)模型的競爭上,Google最近的勢頭也很強(qiáng)。過去兩年OpenAI橫空出世時,Google給人感覺有點(diǎn)被打懵。但現(xiàn)在Gemini2.5的口碑和實(shí)際使用反饋都很好。

戴雨森:確實(shí),Google技術(shù)積累深厚,人才密度高,又非常有錢,算力也很充沛。所以我們今年明顯感覺到Google的邊際變化是很大的。

模型層面,Google的Gemini2.5表現(xiàn)非常好。云服務(wù)層面,提供同樣的ClaudeAPI推理服務(wù)上,GCP的表現(xiàn)其實(shí)更好,這背后也離不開TPU的支持。Google的實(shí)力很強(qiáng),是現(xiàn)在模型領(lǐng)域前三名中非常有競爭力的一家。

但他們現(xiàn)在也有一個現(xiàn)實(shí)問題,就是Google的搜索主業(yè)正在承壓。因?yàn)閾?dān)心AI對搜索廣告帶來沖擊,所以它的股價一直在震蕩。我覺得這就是一個典型例子:老業(yè)務(wù)在受損,而新業(yè)務(wù)增長又很快。這最終會怎么演化,我覺得可能還需要一兩年才能看清。

應(yīng)用的生長,讓AI不止于問答

晚點(diǎn):這也回到了你之前提到的一個主題:模型和上層應(yīng)用之間的關(guān)系,現(xiàn)在這個關(guān)系還在演變。

戴雨森:應(yīng)用的價值首先取決于模型本身,也就是模型廠商固化在權(quán)重里的那些基礎(chǔ)能力。模型的推理能力、編程能力越強(qiáng),應(yīng)用所能釋放的價值就越大。但權(quán)重一旦固定,內(nèi)容就是死的,而問題是動態(tài)的,所以需要引入context,現(xiàn)在流行的contextengineeringvspromptengineering也說明了prompt模型并不夠,還需要更多更好的context。

我認(rèn)為context可以分為三層:

第一層是通用信息,比如「今天的天氣怎么樣?」這類模型本身是沒有的,需要通過搜索等方式動態(tài)獲取。雖然現(xiàn)在也有模型能做簡單的搜索工作,但這需要給模型配備合適的工具。

第二層是組織層面,比如公司內(nèi)部有哪些流程、文檔、已有的知識積累。這些信息模型本身也不知道,需要通過應(yīng)用層與模型協(xié)作,讓模型指導(dǎo)人去調(diào)用這些信息。比如一個人和AI的對話歷史、個人偏好、背景信息等,這些模型也不具備,必須由應(yīng)用層來提供。

所以context這一層是由應(yīng)用來提供的,它的質(zhì)量會對AI應(yīng)用的表現(xiàn)帶來巨大差別。

AI的目標(biāo)不只是成為一個問答機(jī)器,最終它是要真正幫用戶完成事情。那在做事情的時候,它能調(diào)用哪些工具、影響什么結(jié)果,這些也是由應(yīng)用層公司提供的。比如產(chǎn)品提供了哪些公有或私有的MCP工具,或者最終AI能把它的輸出結(jié)果部署在什么環(huán)境上。

所以我覺得模型其實(shí)只是最底層的那一塊。只是因?yàn)樵贑hatGPT剛出來的時候,我們大多數(shù)使用場景都是在「問」模型,也就是提取它通過壓縮已有知識獲得的回答。比如問一個事實(shí)類的問題,這種情況下確實(shí)主要靠模型本身。但當(dāng)任務(wù)更復(fù)雜、模型的智力需要與context、甚至environment配合才能發(fā)揮作用時,那就是「殼」的價值了。

晚點(diǎn):所以你覺得這是一個很自然的演化路徑?也沒必要非得強(qiáng)化「我們就是做模型」這件事?

戴雨森:對,模型肯定很重要,但只靠模型本身可能不足以真正釋放出全部的價值。

晚點(diǎn):一年前大家怎么看Google?一個失意者?

戴雨森:大家那時候肯定覺得Google有點(diǎn)落后,被OpenAI搶了風(fēng)頭,很多人才也選擇出走。但后來Google的聯(lián)合創(chuàng)始人SergeyBrin回歸公司之后,很多事情發(fā)生了變化。比如有傳聞?wù)fGoogle收購的Character.ai創(chuàng)始人NoamShazeer回去后親自改了一個bug,直接讓模型性能大幅提升。真假不確定,但關(guān)鍵人才確實(shí)能解決問題。

晚點(diǎn):所以Google能快速追趕,可能不僅是技術(shù),也有組織方式、投入強(qiáng)度的變化?

戴雨森:對,他們對這件事是真的非常重視。我聽說Gemini團(tuán)隊(duì)加班也很厲害,原本大家覺得Google是養(yǎng)老公司,但現(xiàn)在他們也很拼。

晚點(diǎn):模型競爭其實(shí)激活了很多聰明人,追求的成就感也回來了。

戴雨森:我覺得是的。這幾家公司的創(chuàng)始人都非常重視AI,現(xiàn)在已經(jīng)不是「AI會不會落地」的問題了,而是必須贏。

不管是Zuckerberg、SergeyBrin,還是OpenAI和Anthropic的團(tuán)隊(duì),他們都看到AGI已經(jīng)迫在眉睫,意識到這件事的重要性,愿意花錢、愿意投入資源。

最近YCombinator的創(chuàng)業(yè)營也提到,現(xiàn)在做任何公司,都應(yīng)該以「AGI兩年內(nèi)實(shí)現(xiàn)」為前提假設(shè)。你要思考:假設(shè)AGI兩年內(nèi)實(shí)現(xiàn),那你的公司該怎么做?

當(dāng)然AGI到底是什么還有很多爭議,但毫無疑問巨大的變化正在發(fā)生,而且是快速發(fā)生?,F(xiàn)在硅谷學(xué)計(jì)算機(jī)的學(xué)生找工作都變難了,因?yàn)槌跫壋绦騿T的工作已經(jīng)被AI替代了很多,很多變化是實(shí)實(shí)在在發(fā)生的。

晚點(diǎn):我們回到你說的三條主線。我們講了推理和編程,現(xiàn)在講工具使用。最近像KimiK2和Grok都在訓(xùn)練階段就加入了使用工具的能力。這是新趨勢嗎?

戴雨森:現(xiàn)在AI使用工具主要有兩條路線:

像MCP這樣,走API接口方式;

通過視覺模擬AI操作已有軟件。

這兩種方式都有人在做,現(xiàn)在像MCP這樣的生態(tài)已經(jīng)建立起來了,越來越多為AI搭建的工具變得可用。又比如Manus和OpenAI的Operator用的是沙盒虛擬機(jī)里面的瀏覽器、通過視覺操作瀏覽器等已有的軟件,模擬人類的使用過程,目的是讓AI更好地調(diào)用已有軟件的功能。

能夠使用人類的工具完成任務(wù),我覺得這是讓AI真正變有用非常重要的一件事。

Agent讓每個人學(xué)會當(dāng)好老板

晚點(diǎn):其實(shí)在OpenAI最開始規(guī)劃的五個階段里面,第三個階段就是推理之后的Agent。

戴雨森:對,之前張祥雨有個播客講得特別好,我很認(rèn)同他的分析。第一個階段是chatbot,對應(yīng)ChatGPT;第二個階段是reasoning,對應(yīng)o系列模型;第三階段的Agent對應(yīng)的是Agent-native模型,但目前好像還沒有真正出現(xiàn)。

在Agent的定義中,目標(biāo)是AI自己去尋找的,但目前目標(biāo)仍由人給定。Agent是說,我給你一個目標(biāo)后,它去預(yù)測使用工具的序列,選擇什么工具完成任務(wù)。它可能還沒做到像給員工完成任務(wù)那樣,自己拆分任務(wù)和定義目標(biāo)。

現(xiàn)在AIAgent這一類產(chǎn)品還處于非常早期階段。比如Manus才剛推出幾個月,但我覺得一年甚至半年后,隨著模型能力提升,這類產(chǎn)品的能力會大幅增強(qiáng)。

我想說的是,不同公司因?yàn)橘Y源稟賦不同,解決Agent這個問題的方式也會有差異。我們盡量不做預(yù)判,不認(rèn)為我們能夠預(yù)先知曉未來。比如Kimi的看法是ModelasAgent,通過模型訓(xùn)練中加入大量端到端的工具使用數(shù)據(jù),讓模型本身具備強(qiáng)大的工具調(diào)用能力。而同樣是調(diào)用閉源模型API的產(chǎn)品。Manus提出了「lessstructure,moreintelligence」,但有時結(jié)構(gòu)化也能提升工作效率。Genspark就專門做了針對PPT場景的slide生成功能,引入了一系列優(yōu)化工作效果的方法。

晚點(diǎn):這兩種角度都對。對用戶來說,有些場景有大致流程,結(jié)果更可控,成本也會更低。

戴雨森:因?yàn)橛脩粢氖亲詈蟮慕Y(jié)果,而不同的公司想實(shí)現(xiàn)這個結(jié)果,可能有各種不同的路徑。有的靈活但成本高,有的固定但成本低。所以大家解同一道題,用不同方法都合理。

晚點(diǎn):你說的最大趨勢無疑還是Agent?

戴雨森:是AI對生產(chǎn)力的提升,想讓AI把生產(chǎn)力真的提高,就得讓AI承擔(dān)更多工作。像ClaudeCode、Manus等Agent產(chǎn)品,核心理念是人不做事,AI做事。

有人說這是類似自動駕駛L3級別的產(chǎn)品,人不動方向盤,車自動駕駛。我們發(fā)現(xiàn)寫代碼的工程師一開始喜歡Cursor,因?yàn)樗€是讓你在熟悉的IDE里面寫代碼,但Manus發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品經(jīng)理用Cursor去完成任務(wù)不怎么看代碼,只是看右邊的對話框,所以他們把對話框放到主要的位置,做出了一個更加適合非程序員人群使用的Agent。

隨著模型能力的進(jìn)步,ClaudeCode更極致,用戶不能寫代碼,只能告訴AI你要做什么,其他的AI去完成。所以L3或Agent意味著AI去作為執(zhí)行主角,而用戶要學(xué)會當(dāng)AI的好老板。

晚點(diǎn):這對很多人來說挺難,是門檻。AI做事不滿意,你讓它做幾次都不行。

戴雨森:以前我創(chuàng)業(yè)時也這么想,所有事我都親自做。后來發(fā)現(xiàn)這不是好管理方式,我應(yīng)該賦能下屬,讓他們知道我要什么,讓他們有主觀能動性。

以后人類指揮AI可能也是這樣,這可能是人類歷史上第一次要培養(yǎng)一個工具。以前培養(yǎng)人很難,大部分人是被培養(yǎng)的,很少有人有能力或機(jī)會去培養(yǎng)一個下屬。但現(xiàn)在每個人可能都要學(xué)會如何給AI下命令,如何培養(yǎng)AI去更好完成工作。

晚點(diǎn):你提到Manus、Genspark這類通用Agent的用戶群都比較廣泛。你們怎么觀察垂直場景里的Agent?

戴雨森:通用是因?yàn)楫?dāng)前模型能力偏通用,但肯定會逐漸涌現(xiàn)某些垂直場景。

我覺得一個好的產(chǎn)品,最后肯定還是要有清晰的定位,要在某些領(lǐng)域做到絕對的第一名,才能擁有長期價值?;蛘哒f我們目標(biāo)不是追求通用,而是從通用開始,逐漸發(fā)展收斂到一些核心場景。

技術(shù)革命的早期發(fā)展階段,往往大家都在嘗試,也不知道新技術(shù)適合做什么,最后看什么效果最好。例如蒸汽機(jī)剛被發(fā)明時,最開始是用于抽煤礦的水,后來發(fā)現(xiàn)用來驅(qū)動火車和紡織機(jī)更好。蒸汽機(jī)也是一個「通用技術(shù)」,但最后最大的價值可能來自幾個具體場景。

我覺得現(xiàn)在coding、做PPT這類的officework、deepresearch三者毋庸置疑是已經(jīng)涌現(xiàn)出來的重要方向。

晚點(diǎn):有個話題挺有意思。國內(nèi)大家討論通用產(chǎn)品,覺得這是大公司的必爭之地。但跟國外投資人聊,他們反而對SuperApp的可能性更感興趣,關(guān)心怎么打敗OpenAI和Google。

戴雨森:如果你有機(jī)會挑戰(zhàn)大公司,那是好事,至少有資格參與奧運(yùn)會,比不參與強(qiáng)。

很有意思的一件事是,Manus出現(xiàn)后,有很多人說它沒壁壘,用開源框架一個周末就能搞出來。但現(xiàn)在過了這么多個周末,還沒看到任何一個類似的應(yīng)用能真正做好的。

我覺得在全球市場,大家對真正的創(chuàng)新還是尊重的,不會直接復(fù)制完全一模一樣的產(chǎn)品??赡軙梃b交互或呈現(xiàn)思路,比如AI在干活的表現(xiàn)形式,但不會直接像素級復(fù)制。在全球化競爭里,先發(fā)優(yōu)勢會帶來很多口碑和傳播優(yōu)勢,這也是對創(chuàng)新者的建獎勵。

每月1000美金的AI產(chǎn)品訂閱

晚點(diǎn):你算過現(xiàn)在一個月在AI產(chǎn)品訂閱上花多少錢嗎?

戴雨森:大概接近1000美金。Manus是200美金,Genspark是200美金,ChatGPT、Gemini、Grok這些也都差不多各200美金。我買的基本上都是高級方案。

我一直有個理念,新產(chǎn)品就要多試試,很多時候花點(diǎn)錢試一試并不過分。很多AI產(chǎn)品的革命之處不能只看報(bào)道,得親身去用。當(dāng)你能看到一個未來的時候,你會產(chǎn)生很多的靈感。

我們?nèi)路菥陀^察到,Manus上線后推理用量暴漲,Agent產(chǎn)品的token用量相比Chatbot是顯著增長。當(dāng)時二級市場很多人還在質(zhì)疑英偉達(dá),覺得哪怕全世界所有人都用chatbot,推理需求也根本沒那么大,用不了那么多算力。

但其實(shí)這就像撥號上網(wǎng)時代,一開始所有人都在聊QQ,不需要那么多帶寬。但有了寬帶網(wǎng)之后,大家就要在線上看4K視頻了。模型能力越強(qiáng),可以解鎖的場景越多,token使用就越多。

晚點(diǎn):2023年,黃仁勛在英偉達(dá)內(nèi)部講話中說,他們的市值目標(biāo)是2萬億美元。當(dāng)時英偉達(dá)剛剛突破1萬億。我們還在討論他這口氣是不是太大。結(jié)果今年已經(jīng)突破4萬億了。

戴雨森:他很快可能會到5萬億。因?yàn)閠oken向生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化趨勢才剛剛開始。

這就像火車開動了,就不會突然又停下來了。我們現(xiàn)在還在不斷發(fā)現(xiàn)AI新的使用場景。比如說一個工程師原來一天可以寫100行代碼,現(xiàn)在有了Cursor、ClaudeCode,可能寫的代碼是原來的10x,能解決更多以前沒想過要解決的問題。又比如有了ChatGPT和Manus,你會問的問題也會變多。

很多以前不知道該問誰的問題,現(xiàn)在可以用AI來解決。給用戶帶來的生產(chǎn)力提升,導(dǎo)致用戶更愿意付費(fèi)。

晚點(diǎn):目前生產(chǎn)力場景的token消耗是非常高的?

戴雨森:生產(chǎn)力可以以10倍,100倍的速度增長。和AI閑聊再怎么聊,一天就那么多時間,這是我們以前講的attentionisallyouneed。如果你要的是用戶注意力,它是有限的,并且是和抖音,Tiktok、小紅書一起去爭奪的注意力。

但在生產(chǎn)力場景,用戶需求的上限很高,可以從問一個問題變成問100個問題,需要的算力可以漲100倍。

晚點(diǎn):而且單位時間內(nèi)token消耗的復(fù)雜度也在迅速提升,比如我要消費(fèi)的內(nèi)容、視覺信息可能也變得更復(fù)雜。

戴雨森:在未來你可以問AI之前沒想到的非常復(fù)雜的問題,我給你舉個很簡單的例子。比如美股二級市場的朋友,在財(cái)報(bào)季時一天可能要關(guān)注五六家公司發(fā)業(yè)績。凌晨四點(diǎn)起床看財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)、代入模型做對比、聽電話會議、分析CEO的展望,都是他們的日常。

原來他們不可能同時聽多個財(cái)報(bào)會,只能靠招更多人或挑重點(diǎn)去選擇。但現(xiàn)在有了AI,雖然目前還不能完全跑通全流程,但6-12個月內(nèi)就有可能讓一個分析師同時覆蓋50家股票的財(cái)報(bào)。

AI可以幫他們看財(cái)報(bào)、聽電話會議記筆記、回答事前準(zhǔn)備好的問題、總結(jié)CEO回答、寫報(bào)告。這些原來因?yàn)椤缸霾坏健共艣]放到你的工作時間表里的事情現(xiàn)在AI能完成了,需求就自然增長了。

就像飛機(jī)出現(xiàn)之前,沒有人會說「我今天要飛美國出差」。但飛機(jī)一旦存在,新的需求就出現(xiàn)了。AI也一樣,它讓你開始做那些你原本不會想做的事。

晚點(diǎn):時間是有限的。但單位時間內(nèi)娛樂內(nèi)容的復(fù)雜度、感官刺激可能會大幅提升,這也是以前難以想象的。

戴雨森:對,確實(shí)難以想象。但我想說的是,生產(chǎn)力的價值是直接可衡量的。比如AI幫我賺100塊錢,我為它付1塊或者10塊。

而且我們觀察到一個很有意思的現(xiàn)象:當(dāng)AI按token用量計(jì)費(fèi)后,很多人是希望用得更多的。因?yàn)樗_實(shí)在幫你完成工作,比如幫你寫了更多代碼。

這本來就是你自己要做、要花時間花錢雇人做的事,現(xiàn)在AI幫你完成了,它就有價值。

硅谷Acqui-hire搶人大戰(zhàn)

晚點(diǎn):關(guān)于最近這場「搶人大戰(zhàn)」你有沒有什么看法?

戴雨森:確實(shí)最近有很多人被挖走,也有人接到電話但沒去。大量優(yōu)秀人才被disruptive(顛覆性)級別的薪資挖走。

這種挖角不管是對被挖團(tuán)隊(duì),還是Meta自己原有的團(tuán)隊(duì),都是非常大的沖擊。在硅谷幾乎所有頂尖公司都在發(fā)生類似動蕩。被挖的人所在團(tuán)隊(duì)軍心難免動搖,留下的人也開始質(zhì)疑:是不是自己也該漲薪?

這種高薪挖人當(dāng)然是人才價值的體現(xiàn),但越是頂級人才,也越需要時間和環(huán)境來磨合,才能真正形成合力。歷史上失敗的例子也很多,所以對于這些組織來說,這既是機(jī)會,也是一場挑戰(zhàn)。

晚點(diǎn):你覺得搶人競爭算良心嗎?

戴雨森:我覺得這也是體現(xiàn)了創(chuàng)始人的精神,就是他愿意不惜代價去爭取人才。如果花錢能解決的事,我就花錢辦。我覺得這也反映了人才確實(shí)很重要。

晚點(diǎn):壓力主要是在硅谷嗎?不過從另一面看,這也給創(chuàng)業(yè)公司提供了不錯的退出機(jī)會。

戴雨森:但是這種退出可能不夠大。有的人覺得公司賣個幾億美元就挺好,有人則想做千億美元公司。創(chuàng)業(yè)公司也需要更多彈藥去和Meta這樣的大廠競爭。比如說Cursor之前融了很多錢,我們一度還覺得融這么多錢做什么,現(xiàn)在看到他們要面對的是更多錢補(bǔ)貼用戶用token,招人也要更高成本,所以融資更多很合理?,F(xiàn)在競爭無論是補(bǔ)貼還是人才都升級了。頂級人才也有很多選擇,對很多創(chuàng)業(yè)公司來說,加入戰(zhàn)局的門檻和水位都在提升。

晚點(diǎn):硅谷這種人才收購(Acqui-hire)很流行,主要是為了繞過反壟斷限制,也反映了競爭多激烈。

戴雨森:大家都想加快節(jié)奏,因?yàn)殄X太多了。幾家巨頭賬上都有大量現(xiàn)金,這些錢投下去,如果能用錢換時間和競爭優(yōu)勢,對他們來說就是簡單的事情。

Benchmark鈍化,突破智能的邊界

晚點(diǎn):最后這一部分,我想問一些你的感受。從GPT-3到現(xiàn)在,已經(jīng)有兩年半時間了。你目前對什么事情還是特別好奇?

戴雨森:我好奇的事情始終還有很多。首先是如何衡量智能的邊界。

你想,ChatGPT剛出來的時候,人類還能指出它的回答問題所在。但現(xiàn)在無論是它研究的內(nèi)容本身還是文筆,普通人類越來越難發(fā)現(xiàn)它的缺陷了。當(dāng)人類智能被逐漸接近的時候,你怎么衡量一個或許比你更聰明、更深度思考、記憶力更強(qiáng)的存在?

關(guān)于如何衡量智能,我的好朋友姚順雨他寫了篇文章《下半場》提到,未來AI的benchmark會越來越重要,現(xiàn)在的benchmark已經(jīng)鈍化,不能準(zhǔn)確區(qū)分模型差異。比如說一個benchmark得85分和90分,真的能反映模型的區(qū)別嗎?Kimi的經(jīng)驗(yàn)也說明,內(nèi)部制定好的benchmark也很重要,模型訓(xùn)練,關(guān)鍵是如何衡量結(jié)果。內(nèi)部benchmark的水平質(zhì)量往往決定了模型的質(zhì)量。

所以我覺得如何衡量智能、如何探索智能邊界依然非常重要?,F(xiàn)在我們還能勉強(qiáng)說用一用模型,「VibeTesting」,能感受到模型的能力好壞,但再過幾年,前五名的模型可能都比你聰明的時候,你怎么去評估誰更好?

晚點(diǎn):所以怎么去衡量智能的邊界?

戴雨森:第二個我想說的是,我一直反復(fù)思考生產(chǎn)力這個邏輯。每個人擁有大量生產(chǎn)力之后,對于個人、組織、乃至世界的影響是什么?

對個人來說,超級個人。一個人能做的事情越來越多:從做小貓補(bǔ)光燈這樣的小app,到開發(fā)游戲,甚至到SamAltman預(yù)言的「一個人的獨(dú)角獸公司」完全可能實(shí)現(xiàn)。當(dāng)年Instagram被收購時只有13個人,在AI時代,13個人到3個人是完全有可能的。

這意味著人和人之間差距會變得很大。當(dāng)每個人都擁有無限聰明的助手,以及像Manus這種可以日夜無休幫你打工的「賽博牛馬」時,有人能很好地利用它創(chuàng)造巨大價值,有人可能沒有產(chǎn)生那么大價值,所以成長速度差異會進(jìn)一步拉大。

對組織來說,一是小組織可以變得很強(qiáng)大,二是大組織能通過先進(jìn)技術(shù)管理更大、更復(fù)雜的業(yè)務(wù)。比如美團(tuán)管理幾百萬騎手,業(yè)務(wù)非常復(fù)雜,如果沒有先進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)通信和管理技術(shù),根本無法實(shí)現(xiàn)。加入AI后,大公司的管理人數(shù)、業(yè)務(wù)復(fù)雜度和深度都會再升一個臺階。

世界是由各種組織驅(qū)動的,組織能力邊界的提升對世界影響巨大。進(jìn)一步來說,當(dāng)整體生產(chǎn)力大幅提升,而人與人、組織與組織之間差距變大時,如何在效率和公平間尋求平衡?AI最初是最聰明的人制作工具給頭部用戶用,但這些精英產(chǎn)生的價值如何反哺普通大眾?即便一個普通人不是特別努力學(xué)AI,我們?nèi)绾巫孉I產(chǎn)品越來越易用,讓普通人也能從中獲益?

晚點(diǎn):AI還會帶來隱私暴露和虛假信息泛濫,讓真實(shí)界限變得模糊。

戴雨森:對,現(xiàn)在你很難區(qū)分什么是真實(shí)的文章。我現(xiàn)在還能讀出DeepSeek的味道,但一年后可能分辨不出,或者說,可能已經(jīng)有很多AI寫的文章我已經(jīng)分辨不出來了,我能分辨出來的只是那些還偽裝得不夠好的。大家都知道AI會引用虛假內(nèi)容,但關(guān)鍵什么是虛假呢?真假的界限也越來越模糊了。

我一直在想,人類最大的限制是什么?我這邊覺得是大腦的功率,大腦功率大約20瓦,人類智能的上限就是這么多。而AI可以很快接近甚至突破這個上限。智能越多,我們用它做什么,人與AI的角色分工如何,這些都是我們很快要面對和調(diào)整的問題。

有時候我覺得有點(diǎn)可怕,因?yàn)榇蟮淖兓呀?jīng)到來,只是大家還在逐漸感受到它。比如對程序員影響特別直接,普通初級程序員如果不用AI,未來兩年后找到工作會非常困難。但一年的時間人是很難做出改變的。而更多的職業(yè)可能也會在很短的時間內(nèi)受到極大的沖擊。

Talkischeap,Showmetheproduct

晚點(diǎn):你會對什么事感到疲倦?

戴雨森:我覺得第一個疲倦的是過度營銷。過去幾年有一個趨勢,就是很多產(chǎn)品在過度營銷,各種「震驚體」,但好的產(chǎn)品比如說Manus,幾乎沒花錢營銷,但大家誤以為它花了很多錢。

之前AI的進(jìn)步主要是模型的進(jìn)步,普通用戶還無法在產(chǎn)品中體驗(yàn),因此研究員和媒體擁有很大的解釋權(quán)。但現(xiàn)在模型已經(jīng)開始轉(zhuǎn)化成應(yīng)用了。那時候我在即刻發(fā)了一條說:「Talkischeap,showmeyourproduct.」

現(xiàn)在很多AI模型的核心能力最終都要轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品,用戶能真正用得起來,AI才有生命力。很多講故事、炒作的公司,不如專注做好產(chǎn)品。我們看到現(xiàn)在發(fā)展好的AI公司大多做到了這一點(diǎn),拿出真正對客戶有價值的產(chǎn)品。

晚點(diǎn):你今年內(nèi)想驗(yàn)證的是什么問題?

戴雨森:一個是AIL3級別的Agent應(yīng)用能不能快速達(dá)到完成實(shí)際工作的程度。比如Manus我們都在用,用戶也在付費(fèi),但有時一個任務(wù)只能完成七八十分,還需人補(bǔ)充到100分。ClaudeCode相比之前的codingagent,逐漸能做到一次完成,不用修改就能上線。

未來幾個月到年底,我相信Agent的能力還會有很大提升。到那時,可能你給AI一條指令,它就能埋頭干完,甚至一次就干好了。

晚點(diǎn):我現(xiàn)在用AI感覺是得刻意多用它。因?yàn)榻o它比較復(fù)雜的任務(wù)時,它完成得不完美。

戴雨森:這是普遍現(xiàn)象。好的AI產(chǎn)品一定是為未來的模型設(shè)計(jì)的。Cursor上線兩三年了,但直到Sonnet3.5出來的時候才開始火,等3.7出來后才爆發(fā)增長。

Manus也是一樣,剛上線時很多任務(wù)其實(shí)也做得不好,但6個月、12個月后,新一代模型會讓它表現(xiàn)更好。所以你要為未來設(shè)計(jì),而不是為當(dāng)下就能獲得的模型設(shè)計(jì)。

晚點(diǎn):這對普通用戶可能反直覺,但我理解,這是快速發(fā)展階段。普及到主流用戶時,大家仍追求開箱即用。

戴雨森:其實(shí)也不一定,比如我們之前發(fā)的《Manus對談YouTube聯(lián)創(chuàng)陳士駿》,Youtube的聯(lián)合創(chuàng)始人Steve他說YouTube出來時是為未來寬帶設(shè)計(jì)的,2005年那時候美國剛開始普及寬帶,因此一開始的體驗(yàn)并不是那么好。同樣短視頻平臺如抖音快手上線時,也是為一兩年后的智能手機(jī)和4G普及設(shè)計(jì)的。AI也是這樣,你要永遠(yuǎn)提前走一步,喬布斯曾經(jīng)說過「要去冰球?qū)巴牡胤健埂?/p>

晚點(diǎn):所以你想驗(yàn)證的是,到年底看產(chǎn)品能否高度自動化完成任務(wù),不再需要人參與?

戴雨森:比如現(xiàn)在Agent完成任務(wù)的成功率可能是20%,能不能到70-80%?這會讓前沿用戶對工作的定義和AI使用方式發(fā)生巨大變化。

另外我好奇的是,隨著用戶使用AI產(chǎn)品的變多,記憶會帶來多大變化。AI應(yīng)用長期壁壘是什么?我覺得很重要的是記憶和個性化?,F(xiàn)在記憶個性化對結(jié)果影響有限,但長期來看,我們希望它像員工或助手,隨著使用時長增加,越來越了解你,變得不可替代。這是我們想看到的進(jìn)步。

晚點(diǎn):這個進(jìn)步不能光靠模型是嗎?記憶需要不斷互動,給AI個人層面上下文。

戴雨森:一方面是在線學(xué)習(xí)(onlinelearning),模型在使用中學(xué)習(xí)。另一方面需要你給它更多數(shù)據(jù)、文件、上下文,應(yīng)用設(shè)計(jì)非常重要。模型和應(yīng)用要協(xié)同合作。

我覺得我們對未來創(chuàng)新要有更多期待和包容,對中國團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新和發(fā)展能力要更有信心和支持。

創(chuàng)業(yè)新浪潮的新觀察

晚點(diǎn):你們現(xiàn)在特別關(guān)注的團(tuán)隊(duì)是什么類型的人?還有哪些地方有新創(chuàng)始人在出現(xiàn)?

戴雨森:今年我們看到,想出來創(chuàng)業(yè)的人多了很多。一兩年前大家還在相信未來應(yīng)用會落地,現(xiàn)在已經(jīng)看到有Manus這個例子,大家堆的都是金玉在前。所以大家肯定會想,「那我也許也可以」,這一定是一個更多的過程。我們看到很多不管是研究員,還是大廠里的年輕人,都蠢蠢欲動。

晚點(diǎn):你最近在看什么比較好玩的書,或者有沒有作品想分享?

戴雨森:我想推薦《33號遠(yuǎn)征隊(duì)》。這是一個游戲,由一家法國創(chuàng)業(yè)公司開發(fā)。故事設(shè)定在一個虛擬世界,有一個神「繪母」,每年在天邊的一個石頭上寫下一個數(shù)字,這塊石頭叫Monolith。

她從一百開始倒計(jì)時,每寫一個數(shù)字,對應(yīng)年齡達(dá)到那個數(shù)字的人就會死去,全部消失。第一年是100,第二年是99,如此類推,一波一波的人死去。于是人類開始反抗,每年組織剩余年齡差一歲的人組成遠(yuǎn)征隊(duì),想挑戰(zhàn)并打破這個魔咒,但一直沒有成功。今年繪母寫下了33,33歲的人將在明年此刻死去,于是第33號遠(yuǎn)征隊(duì)出發(fā)了。

前幾天是Manus創(chuàng)始人肖弘的33歲生日,我就推薦他玩這個游戲。這個游戲講述了一個滿33歲的人如何出海挑戰(zhàn)天命的故事。游戲團(tuán)隊(duì)也是33個人,是一個創(chuàng)業(yè)公司開發(fā)的,創(chuàng)始人曾在育碧(Ubisoft)工作。他在那里覺得無聊,于是出來做了這款游戲。

《黑神話·悟空》是中國的大IP,結(jié)合中國的文化積淀和先進(jìn)技術(shù)制作的精品作品?!?3號遠(yuǎn)征隊(duì)》也是一個法國浪漫主義設(shè)定,藝術(shù)與先進(jìn)技術(shù)結(jié)合帶來的優(yōu)秀作品,它的情節(jié),畫面,音樂等都非常非常棒,這是我今年非常喜歡玩的游戲,我認(rèn)為非常有希望沖擊年度游戲。

題圖來源:真格基金

權(quán)威解讀:2025年高考英語全國卷試題解析(節(jié)選)

6月8日,教育部教育考試院發(fā)布了2025年高考英語試卷的命題思路和解析|。試題命制依據(jù)高校人才選拔要求和國家課程標(biāo)準(zhǔn),結(jié)合各地高中英語教學(xué)的實(shí)際,通過精心選材、科學(xué)設(shè)題,考查學(xué)生綜合語言運(yùn)用能力,正向引導(dǎo)基礎(chǔ)教育英語教學(xué)|。落實(shí)立德樹人,強(qiáng)化高考育人導(dǎo)向2025年高考英語試題通過情境化設(shè)計(jì),將價值引領(lǐng)滲透于關(guān)鍵能力等會說-——。
2020年高考全國卷I英語試卷及參考答案全國卷I適用地區(qū):安徽、湖北、福建、湖南、山西、河北、江西、廣東、河南

2020年高考「全國一卷」英語真題及標(biāo)準(zhǔn)答案!(官方高清)

2020年高考「全國一卷」英語真題及標(biāo)準(zhǔn)答案!官方高清)2020年高考【全國一卷】英語真題及標(biāo)準(zhǔn)答案! (官方高清)
今年的新高考英語全國卷1語法填空從語言上來說,難度較大,有很多生僻詞匯和長難句。如果讀不懂文章,弄不清句式結(jié)構(gòu)會很影響做題。深度解析語法填空的解題技巧和解題思路,提高語法填空的解題能力。第二節(jié)(共10 小題;每小題1.5 分,滿分15 分)閱讀下面短文,在空白處填入1 個適當(dāng)?shù)膯卧~或括號內(nèi)希望你能滿意——-。

假使你寫2025年高考英語全國一卷讀后續(xù)寫

1.share是什么——|。 wish是什么|-。與是什么。分享2.host a small gathering舉辦一場小型聚會by hosting a small gathering方式狀語3.have是什么|——。in order使是什么。井然有序while my job was是什么-——。狀語從句(表示對比)4.count on指望,預(yù)計(jì)I hadn't counted on定語從句(修飾thing)5.a ball of fire.一團(tuán)火焰(火球),精力充沛的人是什么————。
2022年新高考英語全國卷1閱讀理解D篇,語言較為復(fù)雜,包含很多長難句和一些較生僻的詞匯,話題也不是很熟悉,難度較大,但掌握一定的做題方法,可大大降低解題的難度_|。Human speech contains more than 2,000 different sounds, from the common “m”and “a”to the rare clicks of some southern African 說完了_。

來源:紅網(wǎng)

作者:麻英慧

編輯:戲悅可

本文為紅辣椒評論 原創(chuàng)文章,僅系作者個人觀點(diǎn),不代表紅網(wǎng)立場。轉(zhuǎn)載請附原文出處鏈接和本聲明。

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