昨日官方发布最新研究成果,《村医王叔与小丽:温情治愈,人间烟火》

,20250928 16:11:05 毛寒蕾 590

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刚刚科研委员会公布突破成果:今日研究机构发布行业报告,《村医王叔与小丽:温情治愈,人间烟火》

在我国广袤的农村,有一处宁静的小村庄,这里的人们日出而作,日落而息,生活简单而纯粹。在这个村庄里,有一位深受村民爱戴的村医——王叔,以及一位年轻、活泼的女孩——小丽。他们的故事,如同一部温馨治愈的小说,充满了人间烟火气息。 王叔是一位经验丰富的老村医,他从小生长在这个村庄,对这里的每一寸土地、每一个人都充满了感情。他医术高超,心地善良,总是尽心尽力地为村民服务。而小丽,则是王叔的侄女,自幼丧母,被王叔收养。她聪明伶俐,活泼可爱,是村子里的小太阳。 小说以王叔和小丽为主角,讲述了他们共同度过的点点滴滴。故事从王叔接诊一位患有重病的村民开始。这位村民家境贫寒,生活困苦,王叔不顾个人得失,倾尽全力为他治疗。在治疗过程中,王叔和小丽建立了深厚的感情。小丽被王叔的医术和为人所感动,立志成为一名优秀的医生,为村民们解除病痛。 随着故事的发展,王叔和小丽在村子里遇到了各种各样的病人。有因劳累过度而生病的老农,有因家庭琐事而抑郁的妇女,还有因意外受伤的年轻人。王叔总是耐心倾听他们的诉说,用他那一双布满老茧的手,为村民们驱除病痛。小丽则在一旁默默地学习,逐渐成长为一名出色的护士。 在王叔和小丽的共同努力下,村子里的人们过上了幸福安康的生活。然而,幸福的生活并非一帆风顺。王叔在一次治疗过程中,不幸感染了病毒,病情日益加重。小丽得知这一消息后,悲痛欲绝。她不顾一切地照顾王叔,希望他能战胜病魔。 在病榻前,王叔对小丽说:“孩子,你一定要坚强,要继续我的事业,为村民们服务。”小丽含泪点头,她知道,这是王叔对她的期望,也是她对村民们的承诺。 经过一段时间的努力,王叔的病情终于得到了控制。他感慨万分,对小丽说:“谢谢你,孩子,是你让我看到了希望,让我感受到了生命的力量。”小丽笑着回答:“叔,这是我应该做的。” 在王叔的带领下,小丽逐渐成长为一名优秀的医生。她不仅在村子里救死扶伤,还走出大山,为更多的患者带去了希望。而王叔,则继续在村子里为村民们服务,成为了村民们心中的英雄。 《村医王叔与小丽》这部小说,以温情治愈为主线,展现了人与人之间的真挚情感。它告诉我们,生活中充满了烟火气息,只要我们用心去感受,就能找到那份属于自己的温暖。而王叔和小丽的故事,正是这种温暖的最好诠释。

" 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
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