@MaxForAI: 这也是我一直反复在说的,行业发展的太快了,没有人会等你拿到你的学位,当你拿到了你的学位之后,你会发现你已经没那么有价值了。 或者说,牌桌洗牌已经完成,没有了你的位置。
摘要
讨论AI行业发展过快,读完博士学位后可能错过重大进展和财务回报,强调行业不会等人。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/05/18 18:34
这也是我一直反复在说的,行业发展的太快了,没有人会等你拿到你的学位,当你拿到了你的学位之后,你会发现你已经没那么有价值了。
或者说,牌桌洗牌已经完成,没有了你的位置。
Yinjie Wang (@YinjieW2024): The bad thing is, the AI industry is developing too fast in US for you to finish your PhD in time.🙃 By the time you graduate, you WILL MISS the chance to contribute to the major advances in LLMs, which is where the substantial financial returns are likely to come from.
相似文章
@dongxi_nlp: 好有价值的文章,最后的 6 条 take away 值得思考。 其中最后两条: 5. 数据行业远未发达。 Anthropic 和 OpenAI为单个环境花费1000万美元以上,而中国 AI 实验室基本上是“自建而非购买”心态。 6. 无数…
文章总结了AI数据行业的现状,指出数据行业尚未成熟,Anthropic和OpenAI为单个环境花费超过1000万美元,而中国AI实验室倾向于自建而非购买;此外,许多实验室虽能使用华为芯片但仍渴望更多英伟达芯片。
@ba_niu80557: https://x.com/ba_niu80557/status/2071277244287426980
文章深入分析了Anthropic因AI代码生成变得极其高效而面临的内部变化:瓶颈从“写作”转移到“验证”,传统管理、长期规划和努力衡量失效,注意力成为新的稀缺资源,工程师甚至感到孤独。这些现象预示了其他公司未来可能面临的挑战。
@VincentLogic: 如果 Ilya 判断是对的,那过去几年 AI 行业最坚固的三个共识,可能都错了: Scaling 不再是万能答案。 Benchmark 高分不等于真正智能。 RL 甚至可能在把模型越训越“笨”。 这场被称为“Ilya 消失前最后一次采访”…
Ilya Sutskever 在一次深度采访中提出,AI 行业过去几年的三个核心共识可能都是错误的:Scaling 不再是万能、Benchmark 高分不等于真正智能、RL 反而让模型变笨。他认为预训练和 RL 的红利即将耗尽,AI 已重回研究时代,真正的超智能应像天才少年一样具备强大学习能力,而非静态的知识库。
@MaxForAI: 刷到这条AI也代替不了科班出身的帖子,给我看乐了 一堆人揪着大V卡兹克居然不懂CDN这种细节较劲。 然后搁哪里沾沾自喜:"看,还是得靠我们专业科班出身的"。 不太明白这些人在沾沾自喜什么…. 前段时间胡彦斌Vibe coding做的app…
讨论AI发展让非科班人员能跨领域产出,科班人员不应固守知识差距,而应拥抱AI工具。
@KengGuangLong: https://x.com/KengGuangLong/status/2057311636348944738
微软2026年《未来工作》报告指出,生成式AI正以前所未有的速度重塑职场,但红利分配极不均匀,初级岗位受冲击最大;AI正从加速工具变为协作伙伴,人的专业判断力反而更加重要。