本月行业报告披露新动态,与父母共享欢乐时光：四口之家换着玩好个乐翻天

最新官方发布行业重要动态,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。智能回收评估系统，自动生成报价

商丘市夏邑县、齐齐哈尔市建华区 ，洛阳市瀍河回族区、广西南宁市马山县、德州市庆云县、哈尔滨市香坊区、汉中市佛坪县、萍乡市上栗县、遵义市凤冈县、大兴安岭地区塔河县、中山市横栏镇、信阳市潢川县、雅安市天全县、广西贵港市覃塘区、毕节市黔西市、文昌市冯坡镇、白沙黎族自治县荣邦乡 、淮南市谢家集区、淄博市高青县、鞍山市铁东区、阿坝藏族羌族自治州汶川县、北京市通州区、辽阳市弓长岭区、广安市邻水县、深圳市龙华区、恩施州巴东县、泉州市安溪县、东莞市长安镇、黔西南安龙县

刚刚决策部门公开重大调整,今日研究机构传递行业研究成果,与父母共享欢乐时光：四口之家换着玩好个乐翻天，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业维修调度中心，快速响应各类需求

滨州市滨城区、周口市西华县 ，南充市仪陇县、天津市河西区、玉溪市红塔区、榆林市府谷县、昌江黎族自治县乌烈镇、湛江市霞山区、淄博市高青县、黔西南册亨县、阳泉市城区、潮州市湘桥区、阳泉市城区、广西南宁市宾阳县、东营市利津县、黔东南凯里市、江门市新会区 、泸州市纳溪区、驻马店市上蔡县、中山市横栏镇、内蒙古鄂尔多斯市准格尔旗、内蒙古巴彦淖尔市杭锦后旗、宁夏银川市兴庆区、新乡市红旗区、汕尾市陆丰市、琼海市塔洋镇、湛江市徐闻县、宜昌市宜都市、资阳市雁江区、遵义市凤冈县、广州市越秀区

全球服务区域: 重庆市垫江县、莆田市秀屿区 、海东市平安区、洛阳市汝阳县、新乡市延津县、广西崇左市龙州县、万宁市三更罗镇、大理巍山彝族回族自治县、抚顺市抚顺县、榆林市府谷县、太原市万柏林区、焦作市博爱县、济南市莱芜区、邵阳市武冈市、郴州市嘉禾县、南昌市西湖区、玉溪市新平彝族傣族自治县 、西安市蓝田县、阳江市阳春市、广西梧州市藤县、宁夏中卫市沙坡头区、辽阳市弓长岭区

本周数据平台不久前行业协会透露新变化,本周业内人士传递最新研究成果,与父母共享欢乐时光：四口之家换着玩好个乐翻天，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业技术救援中心，重大故障专家会诊

全国服务区域: 济南市天桥区、广元市昭化区 、绥化市安达市、延安市延川县、金华市金东区、嘉兴市秀洲区、内蒙古鄂尔多斯市伊金霍洛旗、牡丹江市西安区、白银市景泰县、玉溪市易门县、南平市松溪县、儋州市兰洋镇、内蒙古巴彦淖尔市乌拉特中旗、临沂市费县、广安市广安区、汕头市濠江区、宜宾市南溪区 、宁夏石嘴山市平罗县、开封市禹王台区、黔南贵定县、宜昌市伍家岗区、嘉峪关市新城镇、长沙市宁乡市、长治市黎城县、大理祥云县、宝鸡市陈仓区、重庆市九龙坡区、达州市开江县、白山市临江市、白山市临江市、辽源市龙山区、本溪市平山区、宁夏固原市隆德县、玉溪市澄江市、南阳市新野县、青岛市胶州市、南京市浦口区、大庆市大同区、内蒙古兴安盟科尔沁右翼中旗、大同市云州区、马鞍山市雨山区

专业维修服务电话:本月行业报告更新行业变化,与父母共享欢乐时光：四口之家换着玩好个乐翻天

在忙碌的生活中，我们总是渴望与家人共度欢乐时光。而在这个充满温馨的四口之家，我们巧妙地运用“换着玩”的方式，让每个家庭成员都能享受到无尽的乐趣，让我们的家庭生活充满了欢声笑语。 “换着玩”，顾名思义，就是家庭成员之间轮流扮演不同的角色，共同参与游戏。这种游戏方式不仅能够增进家庭成员间的感情，还能让我们在忙碌的生活中找到乐趣，释放压力。 记得有一次，周末的下午，阳光明媚。我们四口之家决定玩一场“角色扮演”的游戏。我先扮演了“侦探”，父母则分别扮演了“罪犯”和“证人”。游戏规则很简单：我要在限定的时间内，通过观察和提问，找出真正的“罪犯”。 游戏开始了，我带着侦探帽，手持放大镜，认真观察着每个人的表情和动作。父亲紧张地躲躲藏藏，母亲则装作若无其事地与妹妹聊天。妹妹则在一旁咯咯地笑，似乎知道些什么。我灵机一动，决定先从妹妹入手。我假装无意地问她：“妹妹，你知道谁是罪犯吗？”妹妹瞪大了眼睛，神秘兮兮地说：“我知道，但我不能说。” 接下来的时间里，我巧妙地运用心理战术，让父母逐渐露出马脚。最终，在妹妹的“助攻”下，我成功地找出了真正的“罪犯”。一家人欢笑着，为这场游戏画上了圆满的句号。 “换着玩”的游戏不仅限于角色扮演，我们还尝试了其他多种形式。比如，有时我们会玩“谁是卧底”的游戏，有时则会玩“成语接龙”。在这些游戏中，我们不仅增进了感情，还锻炼了思维能力。 在“成语接龙”游戏中，每个人轮流说一个成语，下一个成语的首字必须是上一个成语的最后一个字。这个游戏考验了我们的词汇量和反应能力。每当有人接不上成语，我们都会捧腹大笑。在这个过程中，我们学会了互相鼓励、互相帮助，共同进步。 除了游戏，我们还尝试了其他“换着玩”的方式。比如，周末的早晨，我会主动承担起做早餐的责任。我会为父母准备一份爱心早餐，为妹妹准备一份她喜欢的三明治。而父母则会帮我收拾房间，陪妹妹一起学习。这样的分工让我们感受到了家庭的温暖，也让我们更加珍惜彼此。 在“换着玩”的过程中，我们学会了倾听、学会了理解、学会了包容。我们明白了，家庭生活不是单方面的付出，而是相互关爱、相互扶持。在这个充满爱的四口之家，我们每个人都在努力成为更好的自己，为这个家贡献自己的力量。 总之，“换着玩”的游戏让我们在忙碌的生活中找到了乐趣，也让我们的家庭生活更加和谐。在这个充满爱的大家庭里，我们相信，未来的日子会更加美好。

" 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