昨日研究机构发布行业成果,探索神秘的海角社区：hj9db8的奇幻之旅

今日官方通报行业新动态,MetaAI人才动荡，上亿美元为何留不住人？,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。专业配件咨询中心，精准推荐型号

重庆市云阳县、昌江黎族自治县石碌镇 ，周口市项城市、临沧市耿马傣族佤族自治县、永州市道县、常德市鼎城区、甘孜德格县、新乡市卫辉市、太原市娄烦县、阜阳市颍东区、果洛玛多县、河源市源城区、大兴安岭地区呼玛县、大兴安岭地区呼中区、白银市景泰县、延安市甘泉县、广西柳州市融水苗族自治县 、临汾市襄汾县、商洛市商南县、益阳市安化县、嘉兴市嘉善县、营口市鲅鱼圈区、济南市天桥区、运城市盐湖区、乐山市五通桥区、内蒙古呼和浩特市赛罕区、陵水黎族自治县新村镇、北京市石景山区、永州市零陵区

统一售后服务专线，全国联网服务,今日行业报告披露重大进展,探索神秘的海角社区：hj9db8的奇幻之旅，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电调试服务热线，确保最佳使用状态

长治市黎城县、乐山市市中区 ，甘南合作市、宁夏银川市贺兰县、南昌市西湖区、揭阳市揭西县、韶关市仁化县、广西梧州市岑溪市、烟台市龙口市、内蒙古兴安盟科尔沁右翼中旗、楚雄永仁县、衡阳市衡南县、湘西州古丈县、朔州市右玉县、哈尔滨市道里区、吉安市吉州区、安康市石泉县 、黑河市逊克县、吉安市安福县、广州市黄埔区、葫芦岛市龙港区、长沙市天心区、温州市龙港市、漳州市平和县、肇庆市端州区、杭州市富阳区、安庆市望江县、昭通市镇雄县、黔西南贞丰县、广西北海市铁山港区、甘孜得荣县

全球服务区域: 巴中市南江县、株洲市茶陵县 、吕梁市孝义市、苏州市虎丘区、中山市横栏镇、鸡西市滴道区、台州市黄岩区、海东市互助土族自治县、新乡市新乡县、玉树玉树市、乐山市沐川县、重庆市黔江区、广西桂林市阳朔县、大同市广灵县、朝阳市龙城区、东莞市樟木头镇、广元市青川县 、榆林市榆阳区、屯昌县新兴镇、永州市宁远县、晋中市和顺县、韶关市始兴县

本月官方渠道传达政策动向,本月行业报告披露新进展,探索神秘的海角社区：hj9db8的奇幻之旅，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：客服中心全国联网，服务更便捷

全国服务区域: 临汾市曲沃县、南阳市内乡县 、汉中市南郑区、玉树杂多县、九江市永修县、阜阳市颍泉区、梅州市梅江区、泰州市姜堰区、龙岩市上杭县、伊春市汤旺县、忻州市定襄县、资阳市乐至县、重庆市长寿区、南通市如东县、广西梧州市长洲区、泸州市江阳区、琼海市博鳌镇 、信阳市息县、凉山美姑县、玉溪市通海县、株洲市渌口区、陇南市成县、重庆市沙坪坝区、驻马店市确山县、昌江黎族自治县王下乡、开封市尉氏县、宁夏固原市西吉县、内蒙古通辽市科尔沁区、南阳市内乡县、咸阳市泾阳县、内蒙古巴彦淖尔市五原县、伊春市铁力市、西安市蓝田县、毕节市大方县、商洛市商南县、黄冈市罗田县、汉中市宁强县、襄阳市保康县、平顶山市叶县、大兴安岭地区松岭区、常德市汉寿县

统一售后服务专线，全国联网服务:本周官方发布最新研究成果,探索神秘的海角社区：hj9db8的奇幻之旅

在我国广袤的土地上，隐藏着许多神秘而美丽的角落。其中，海角社区便是这样一个充满传奇色彩的地方。近日，我们有幸探访了这个名为“hj9db8”的海角社区，带您领略其独特的魅力。 海角社区位于我国东南沿海的一座小岛上，这里三面环海，风景如画。社区内，古树参天，鸟语花香，仿佛是一个世外桃源。而“hj9db8”则是这个社区的代名词，它既是一个神秘的代号，又蕴含着丰富的文化内涵。 走进海角社区，首先映入眼帘的是那座古老的石桥。这座石桥横跨在一条清澈的小溪上，连接着两岸的民居。桥上刻满了岁月的痕迹，仿佛在诉说着这里的历史。据当地居民介绍，这座石桥已有几百年的历史，是海角社区的重要地标。 沿着石桥前行，我们来到了社区的中心广场。广场上有一座古朴的亭子，亭子内供奉着海神像。每年农历五月，社区都会举行盛大的海神祭祀活动，祈求海神保佑渔民出海平安。广场四周，民居错落有致，每一座房屋都散发着浓厚的渔村风情。 在海角社区，我们结识了一位名叫阿强的渔民。阿强告诉我们，这里的居民世代以捕鱼为生，他们勤劳、朴实、热情。虽然生活条件相对简陋，但居民们和睦相处，共同守护着这片美丽的家园。 在阿强的带领下，我们来到了海边。这里的海水清澈见底，沙滩细腻柔软。远处，海天一色，美不胜收。阿强告诉我们，这里的渔民们每年都会在这里举行一场盛大的海钓比赛，吸引了众多游客前来观赏。 除了美丽的自然风光，海角社区的文化底蕴也十分丰富。在社区内，我们参观了一座古老的庙宇，庙内供奉着许多神祇。据当地居民介绍，这些神祇都是海角社区的保护神，他们保佑着社区的安宁与繁荣。 在探访海角社区的过程中，我们还发现了一个令人惊叹的秘密。原来，“hj9db8”这个代号背后，隐藏着一个古老的传说。相传，很久以前，海角社区曾遭遇一场严重的旱灾。为了拯救社区，一位名叫“海角”的勇士毅然跳入大海，与海神展开了一场激战。最终，海角勇士战胜了海神，为社区带来了丰沛的雨水。为了纪念这位勇士，社区居民们将他的名字“海角”与数字“9”结合，形成了“hj9db8”这个神秘的代号。 如今，海角社区已成为一个热门的旅游胜地。越来越多的游客慕名而来，感受这里的美丽风光和独特文化。而“hj9db8”这个代号，也成为了海角社区的象征，见证了这片土地的传奇故事。 总之，海角社区是一个充满神秘色彩的地方。在这里，我们感受到了大自然的神奇魅力，也领略了当地居民淳朴的生活态度。相信在未来的日子里，海角社区将继续传承着这份独特的文化，吸引着更多的人们前来探索。

" 一个亿的小目标，和 AGI 的大目标。"采访丨程曼祺整理丨姚一楠2025 年 6 月，Meta 以 143 亿美元收购 Scale AI 49% 股权，招募 28 岁的 Scale AI 创始人亚历山大 · 王（Alexander Wang）；这之后，Meta 天价招募顶尖 AI 研究员，开出了最高 4 年 3 亿美元惊人薪资。这些新血液和 Meta 原本的部分 AI 团队在 6 月底正式组成 Meta " 超级智能实验室 "（Meta Superintelligence Labs，MSL），由亚历山大 · 王和前 GitHub CEO 奈特 · 弗里德曼（Nat Friedman）共同担任负责人。就在大家期待 Meta 一雪 Llama 4 的失利时，9 月，Meta AI 团队离职潮爆发：既有已在 Meta 工作了 12 年、参与 PyTorch 构建的 Bert Maher（加入了 Anthropic）等老员工离开；也有两位加入不足 2 个月的 OpenAI 研究员又重返 OpenAI（Avi Verma 和 Ethan Knight）。本期节目，我们邀请了 Pokee AI 创始人朱哲清（Bill Zhu），他曾在 Meta 工作 7 年多，担任 Meta " 应用强化学习 " 部门的负责人，去年 10 月开始创业，做以强化学习为内核的 Agent。Pokee AI 在今年 7 月完成了 1200 万美元的种子轮融资，前不久被美国知名科技投资机构 a16z 列入智能体工作流的标杆企业目录。朱哲清分享了他观察到的 / 硅谷顶尖 AI 人才的流动趋势，Meta、Google、OpenAI、Anthropic 等美国核心 AI 公司的组织特点，和由此延伸的业务策略；以及，作为一个 AI 创始人，如何在今天打造原生于 AI（AI-Native） 的新组织。以下是播客的文字整理，有部分精简。Meta 曾是创业氛围最浓厚的硅谷大厂，但疫情期间变臃肿晚点：Meta 近期经历了天价挖人到人才流失的戏剧性转折，甚至有 2 名刚被挖来不久的 OpenAI 研究员又回了 OpenAI 。你认为这是怎么发生的？朱哲清：硅谷人员流动频繁，但三个月内就跳槽的不多，更何况他们在 Meta 拿到的薪资包比在 OpenAI 等公司更优厚。这次有人快速离开，可能是不习惯 Meta 的环境。我 2017 年加入的前两年，Meta 是美国最有创业氛围的大公司：写代码、审批、上线到生产环境，整个流程只要几小时，非常高效。疫情后，流程没变，但 Meta 组织更臃肿了，VP 层级变多，每次迭代都要经过多个 VP 审批，可他们往往既不懂项目也没时间，只是形式化地审核一遍，留下一堆批示，搞得大家都很不爽，很多人因此离职。同时，Meta 的内部 " 政治斗争 " 比较多。这次离职的员工很多来自 OpenAI 或 Google，他们往往不擅长在有政治斗争的环境里工作，会觉得在浪费时间。而这类高层级人才的选择很多，往往被十几家公司同时抢，他们会快速离开就不意外了。晚点：扎克伯格现在让 28 岁的亚历山大 · 王来负责超级智能实验室，是不是在尝试改变，试图重新打造一个更扁平、更接近创业文化的组织？朱哲清：我认为这是他的初心。但 Super Intelligence Lab 已有 5000 人，而现在一个 SOTA 模型（State Of The Art 模型，指在某一任务 / 数据集上，当前公开评测中表现最好的模型）的核心训练团队其实不超过 50 人，其中二十多人做模型设计和调优，二十多人负责基础设施和工程支持，还有一些产品经理思考功能方向，比如模型哪些部分重要、哪些不重要。剩下的组织都在做相对边缘化、不是主线的产品。所以，如果 Meta 的目标是让 Llama 超过 GPT-5，它可能需要的是一个 150 到 250 人的核心团队，把事情做到极致，而不是一个 5000 人的大团队，那反而会互相掣肘。我还怀疑内部存在 " 赛马 " 现象——不是被动，而是主动的。Meta 的文化非常 bottom-up，会启动类似的方向。产品有明确的 ownership，但模型训练没有。谁都能尝试，只要训练结果好就行。这种缺乏 ownership 的情况让管理和协调更难，因为多个团队可能同时做同样的事。亚马逊就没有太多这种问题，因为他们的每个事业部都有自己的研究团队，资源和目标都绑定在具体产品上。即使两个团队做出类似模型，也能落到各自的产品里。Google 更依赖在研究上公认有权威的人来定方向，其他人配合执行，相对 top-down。这减少了内部不服气、各自开工的问题。OpenAI 和 Anthropic 则是使命驱动。他们会先设定清晰目标：模型需要达到什么能力，对哪些 benchmark 负责。然后全公司都围绕这个目标努力，不会出现多个团队重复做同样的事情。而且他们团队规模本来也不大，更需要集中力量。晚点： Meta 也有很多产品，为什么它不能和亚马逊一样，每个产品线的研发落到自己的场景里？朱哲清：核心原因在 Meta 的组织架构里，部门对产品掌控力不强。组织内所有代码库和基础设施完全开放，任何团队都能修改别人的代码，这导致团队对产品缺乏处置权。其次，部门的财务自主权很弱。 VP 的预算很有限，无法做大规模的资源配置。例如他没法独立决定给谁多少奖金，花多少钱在数据中心，也没法裁掉部门一半人然后集中资源到算力。这导致 Meta 的团队只能在现有框架下行事，很难像创业公司那样做出战略性改变。晚点：这种组织形态给 Meta 带来的好处是什么？朱哲清：好处是速度很快。举个例子，我训模型时发现 Facebook Feed 的推荐模型有问题，可以直接找团队沟通，甚至自己改，最后不到半年就把模型完全替换了。在正常流程里，跨团队改模型早被 VP 卡死了。它的缺点也很明显：2017 年到现在公司人数翻了数倍，扩张到七八万人。一件事原本一个人做，现在五个人做。绩效要分摊，利益分配不均，容易变成政治斗争，这在大公司很常见。举个例子：假设 A 团队目标是把某模型推广到全公司所有产品线，B 团队目标是让某产品 DAU 提升 2%。如果 B 团队产品用了 A 团队的模型，结果 DAU 确实涨了 2%，那功劳算谁的？双方就会为 credit 争夺。因此 B 团队可能会自己重做模型，而不是直接用 A 团队的成果。晚点：其实 OpenAI 和 Anthropic 都是上千人的团队，就不存在团队分工矛盾吗？朱哲清：他们是所有人有一致目标，这是初创公司的关键。哪怕团队有几千人了，只要大家不在乎功劳分配，政治斗争就不存在。晚点：怎么在千人规模的团队做到目标一致的？朱哲清：有一个临界点，即是否所有员工都在做真正重要的工作。所有公司事件中大致可以分为重要的 20% 和不重要的 80% 。如果所有人都在做重要的 20% ，还很忙，那没问题；但一旦有人在做 80% 的次要工作，他们就想变得重要。大公司为了维持财报、营收和股价，会招人来做只能带来 1% 增长的事情，因为即使极小的营收增长也能覆盖人力成本。这些人也想做重要的事情，政治斗争就产生了。晚点：以 " 使命驱动 " 看，怎么理解 Ilya 和 Sam Altman 的分裂？朱哲清：当重要成员的个人使命出现差异时，使命驱动的公司容易分崩离析。因为唯一的纽带不是金钱，而是使命。成员使命不同，公司自然分裂；夸张点说利益绑定才最牢靠。OpenAI 里 Sam Altman 和 Ilya 的根本分歧在于：Sam 关注用户增长；Ilya 则更关注模型安全性和可靠性。两条路都需要投入大量人力和资源，公司只能选一条，于是最后有人要离开。晚点：关于 Meta 的人事动荡，除了刚才的深层原因，也有人提到亚历山大 · 王的风格过于强势。朱哲清：我倒觉得不是个人风格，而是架构错配。在 AI 领域，CEO 不直接负责研究。比如在 OpenAI，Sam Altman 是 CEO，Mira 曾是 CTO，但也有其他人带研究团队—— Greg Brockman、John Schulman、Noam Brown 等，他们知道研究方向往哪里走。而现在 Meta 的情况像是让 Sam Altman 直接管研究团队。还有个细节，这轮热潮之后才成长的年轻研究者很难真正服众；你需要的是德高望重又和公司路线一致的人才。但这种人很难找。晚点：Ilya 离开之后，OpenAI 由谁来扮演这样的技术领军角色？朱哲清：其实有好几个人。比如 Noam Brown 带多智能体方向；还有 Schulman ，他主要带 RLHF （ Reinforcement Learning with Human Feedback，人类反馈强化学习）以及 RL（ Reinforcement Learning，强化学习）；还有 Jan Leike 。他们过去做出重要成果，而且和公司的研究方向一致，所以大家愿意跟随；但如果让新人直接带大方向，就难服众。不过除了 Noam Brown，刚才提到的人都离开了。科学家型 vs 工程型人才：工程型人才会决定公司未来 2-3 年的发展，科学家型人才会决定公司未来 10 年的发展，但是你有可能活不过 2-3 年晚点：那些在 ChatGPT 有重要研究成果的人，他们普遍多少岁？朱哲清：一般在 35-40 岁。常见情况是，这个人做了几个奠基性的研究，于是成了这个方向的领军人物。比如 David Silver 是 AlphaGo 第一篇论文的一作； Schulman 提出了 PPO 算法（Proximal Policy Optimization，强化学习中的策略优化算法，被广泛用在包括机器人控制、对话系统训练等任务中）。现在 AI 研究很难有根本性的突破性研究，因为这需要算力，而算力掌握在大公司手里。博士只能找大公司没做的小方向发论文；或者进入大公司跟着公司的战船往 LLM（大语言模型）走。结果是，过去三四年毕业的博士生没人再写出像 PPO 这种影响深远的算法。问题是，如果 LLM 碰到瓶颈，要怎么突破？目前没人真正开辟出这条新路径。晚点：这里有个错配，顶尖人才更有野心做原创性工作，但大公司更希望在收益明确的主线上取得进展。朱哲清：我自己也想做开创性的研究，但过去 7-8 年更多专注在技术落地上。很多研究者一旦方向基本定型，剩下的就不做了，让别人跟进；但大公司真正需要把成果落地的人，纯研究五六个人就够。比较理想的领导架构是：5-6 个顶尖研究者，配上 5-6 个强执行力的落地型人才。晚点：你刚才盘点硅谷重要的 AI 公司时没提到 xAI。这是为什么？朱哲清：讨论顶尖研究科学家的去向时，我一般不会把 xAI 算进来。马斯克是工程师型人物的代表——用现有技术把落地做到极致，做出极其复杂、别人无法复制的工程项目，从而形成壁垒。这在 AI 上表现为扩大模型规模、叠加算力，把模型能力不断往上推。之前马斯克和杨立昆（Yann LeCun，图灵奖得主 ）在推特上吵架时，还说 " 根本不存在 research，一切都是 engineering"。xAI 更偏工程驱动，Google 更偏科学驱动——通过科学飞跃带来革命性突破。晚点：这是不是有点像中美差异？朱哲清：我觉得不完全恰当，中美都有科学家型和工程型人才。我更倾向这样理解：工程型人才一般决定公司接下来 2-3 年的发展，而科学家型人才会决定公司未来 10 年的发展，但是你有可能活不过 3 年。晚点：和国内技术人员交流时，大家普遍觉得中国难有最原创性的突破。朱哲清：确实， ChatGPT 出现后，大家蜂拥做 LLM ，很少有中国研究机构或公司尝试挑战这条技术路径。中国研究者一直面临指标压力，高校、企业都去追逐最容易拿指标、出业绩、发表论文的方向。很多美国和欧洲高校团队会挑战 Transformer （Transformer：一种以自注意力为核心的神经网络架构，已成