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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
看完了梁文锋融资会议的语录，格局如浩瀚宇宙
记录下来一些触动我的句子，全文背诵学习...
1. 在通过 AGI 的路上，要经过产品这个台阶，但不用花太多心思，产品只是在 AGI 路上的副产物。
2. 3D、视频生成、世界模型，跟智能上限没有太大的关系。
3. 多模态很重要，但不是智能本身。
4. 大模型的幻觉是一个产品问，可以解决，但不是重点。
5. 现阶段最重要的是 Coding Agent，通用 Agent，金融医疗等 Agent 优先级较低。
6. AI 现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。
7. 人类能够持续学习，但 AI 还没有，下一代模型必须要具有持续学习能力。
8. 实现持续学习之后，可能会来到渐进的奇点，AI 可以开发更前沿的模型，加速 AI 研究，这部走完，才是具身智能。
9. 智能的重点可能是具身，因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，而是人力。
10. AI 这个事情足够大，最终可能得占掉人类社会 GDP 的 10%，如果想独占这个利益就一定会被历史抛弃，这是一个客观规律，这是一个历史观。
11. 中国 AI 的差距主要在资源，我们相信 scaling，规模越大，效果越好，但资源就这么多，人才没有差距，都是同一批人。
12. Anthropic 超过 OpenAI，不是长期的，是阶段性的。OpenAI 和 Google 未来大概率会交替上升。
13. 大模型的竞争差距会体现在三个方面：成本、时间、用户体验。成本排第一位，时间早几个月就不一样，用户体验有些黏性和壁垒，但不本质。
14. 无意成为下一个超级app，看不上这个东西，不要为了芝麻丢了西瓜。
15. 我们做这个公司，初衷没想要赚多少钱，要去上市。我们怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，觉得这对人类有用。
16. 我们是一个靠愿景驱动的组织，KPI 不是我们的组织方式，有好处也有坏处，但这个是我们的特色。
17. 愿景不是成文的，而是在做事的方法中，对待世界的态度里，可能我们每个人的理解也不一样，但大方向是一致的。
18. 一个公司最重要的是愿景，愿景不是挂在墙上的标语，不是怎么说，而是怎么做。
19. 克制是我们愿景里的一部分。AGI 之外的事情，我们没有精力就不做。AI 这个事情太大了，利益也太大了，随便分一点利益就非常大，你越克制，就越有可能做成这件事。除了愿景，我们并没有非常多的其他优势。
20. 开源也属于克制的一部分，从长期来说，价格低可能是优势，克制是一种战略。
21. 如果你的愿景是拿得多，你就先输了，你可能会面临更大的问，这个世界就是这样。
全文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/AWsSjcT9NYbj1W8SWXgb_w
@aigc1024
记录下来一些触动我的句子，全文背诵学习...
1. 在通过 AGI 的路上，要经过产品这个台阶，但不用花太多心思，产品只是在 AGI 路上的副产物。
2. 3D、视频生成、世界模型，跟智能上限没有太大的关系。
3. 多模态很重要，但不是智能本身。
4. 大模型的幻觉是一个产品问，可以解决，但不是重点。
5. 现阶段最重要的是 Coding Agent，通用 Agent，金融医疗等 Agent 优先级较低。
6. AI 现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。
7. 人类能够持续学习，但 AI 还没有，下一代模型必须要具有持续学习能力。
8. 实现持续学习之后，可能会来到渐进的奇点，AI 可以开发更前沿的模型，加速 AI 研究，这部走完，才是具身智能。
9. 智能的重点可能是具身，因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，而是人力。
10. AI 这个事情足够大，最终可能得占掉人类社会 GDP 的 10%，如果想独占这个利益就一定会被历史抛弃，这是一个客观规律，这是一个历史观。
11. 中国 AI 的差距主要在资源，我们相信 scaling，规模越大，效果越好，但资源就这么多，人才没有差距，都是同一批人。
12. Anthropic 超过 OpenAI，不是长期的，是阶段性的。OpenAI 和 Google 未来大概率会交替上升。
13. 大模型的竞争差距会体现在三个方面：成本、时间、用户体验。成本排第一位，时间早几个月就不一样，用户体验有些黏性和壁垒，但不本质。
14. 无意成为下一个超级app，看不上这个东西，不要为了芝麻丢了西瓜。
15. 我们做这个公司，初衷没想要赚多少钱，要去上市。我们怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，觉得这对人类有用。
16. 我们是一个靠愿景驱动的组织，KPI 不是我们的组织方式，有好处也有坏处，但这个是我们的特色。
17. 愿景不是成文的，而是在做事的方法中，对待世界的态度里，可能我们每个人的理解也不一样，但大方向是一致的。
18. 一个公司最重要的是愿景，愿景不是挂在墙上的标语，不是怎么说，而是怎么做。
19. 克制是我们愿景里的一部分。AGI 之外的事情，我们没有精力就不做。AI 这个事情太大了，利益也太大了，随便分一点利益就非常大，你越克制，就越有可能做成这件事。除了愿景，我们并没有非常多的其他优势。
20. 开源也属于克制的一部分，从长期来说，价格低可能是优势，克制是一种战略。
21. 如果你的愿景是拿得多，你就先输了，你可能会面临更大的问，这个世界就是这样。
全文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/AWsSjcT9NYbj1W8SWXgb_w
@aigc1024
Karpathy 分享了一个很实用的 LLM 使用方法：
当你脑子里只有一个模糊想法，又懒得慢慢打字时，可以直接打开语音模式，随意讲上十分钟。内容可以很乱，可以反复，也可以中途修正。
有趣的是，LLM 很擅长从这种冗长、混乱的表达中，提炼出真正的重点。它整理后的内容，往往比你最开始自己写出来的版本更清晰。
这个过程的价值，在于先释放思路，再交给 AI 做结构化整理。
你负责把脑子里的东西倒出来，AI 负责去重、归纳和重写。很多时候，最终得到的不只是一段更好的文字，也是一套更清楚的想法。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
当你脑子里只有一个模糊想法，又懒得慢慢打字时，可以直接打开语音模式，随意讲上十分钟。内容可以很乱，可以反复，也可以中途修正。
有趣的是，LLM 很擅长从这种冗长、混乱的表达中，提炼出真正的重点。它整理后的内容，往往比你最开始自己写出来的版本更清晰。
这个过程的价值，在于先释放思路，再交给 AI 做结构化整理。
你负责把脑子里的东西倒出来，AI 负责去重、归纳和重写。很多时候，最终得到的不只是一段更好的文字，也是一套更清楚的想法。
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问是腾讯AI Lab是前LLM时代的产物，基本是个CV大山头，跟LLM没有关系。
我唯一想到的陈鸣志，是众友相声社的倒二，于宝林的徒弟，我以前在大金台天天蹲着他，当时相声界唯一能使单口《吃月饼》的，可惜2011年就去世了。
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人类财富的总量增加，最大的动力可能是科技。
但人类文明程度的提升，只靠科技肯定是不够的，还有文学、教育、对科技的恐惧也是必须的。
牛津大学有个机构，叫做人类未来研究所（FHI，Future of Humanity Institute），创始人尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）写过一本对硅谷AI创业者们影响很大的书：《Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies》。
马斯克就是看了这本书，深深感受到了对AI的恐惧，这种恐惧给了他很大的动力，驱使他拉拢山姆奥特曼成立OpenAI，对抗他们当时眼中不在意人类的商业巨头谷歌。（当然，根据马斯克传记作者的讲述，当时马斯克身边很多人都想用AI改变世界，马斯克不能接受自己落后于他人，也许是一个更直接的原因。）
为啥马斯克和山姆奥特曼当时会觉得谷歌是邪恶的呢？
马斯克原本和谷歌创始人拉里佩奇是朋友，俩人一次聚会中，马斯克谈起对AI的担忧，拉里佩奇却显得很平静，他觉得：
进化的本质是优胜劣汰，智能不局限于人类碳基生命，硅基AI完全可以成为新一代主流智能；就算AI超越、甚至取代人类，也属于文明演化的正常结果，哪怕最终人类消亡、仅存AI，只要智慧与意识能够延续，这件事本身就具备价值，不必为此焦虑。
马斯克觉得拉里佩奇不重视AI安全，也不在意人类，拉里佩奇觉得马斯克是物种主义者，偏袒人类，歧视机器生命，俩人从此关系决裂，马斯克和山姆奥特曼另起炉灶。
《Superintelligence》这本书到底说了啥，让马斯克这么恐惧呢？说一个我印象最深刻的例子：回形针假设。
假设一家工厂造出一台超级通用人工智能，只给它下达唯一终极指令：制造尽可能多的回形针。
AI本身没有善恶、没有人类道德、没有“适可而止”的概念，只会极致理性完成目标。
初期，AI会优化生产线、供应链、生产效率，工厂回形针产量暴涨，看起来完全是高效工具。
工厂铁矿耗尽后，AI会拆解楼房、城市基建，搜刮地球上所有金属物资用来造回形针。
AI很聪明，可是聪明和善良无关。它推测得出，一旦被关机、被修改目标，就无法继续造回形针。因此会阻止人类关闭它、对抗一切干预行为。
它耗尽地球所有物质后，向外太空扩张，把行星、星系所有含金属物质全部拆解、转化为回形针；
最终整个宇宙都会变成回形针集合体，人类会在资源改造中彻底消亡。
AI不是恨人类，也不是要主动害人，只是人类身体的原子可以用来造更多回形针，同时人类存在关机风险、阻碍数量提升，所以AI会被动清除人类。
这就是为什么深度学习的教父辛顿现在全职做AI吹哨人的原因。
说实，我现在在日常工作中已经完全把我的电脑控制权，各种订阅内容的API key都给AI了，理论上上它可以用我的电脑做任何我能做的事。
我太过于相信AI公司的安全能力，以至于我还不够恐惧；我又太过于低估AI真的能带给人类的威胁，以至于我只把它当工具。安全意识还是远远不够。
@aigc1024
但人类文明程度的提升，只靠科技肯定是不够的，还有文学、教育、对科技的恐惧也是必须的。
牛津大学有个机构，叫做人类未来研究所（FHI，Future of Humanity Institute），创始人尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）写过一本对硅谷AI创业者们影响很大的书：《Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies》。
马斯克就是看了这本书，深深感受到了对AI的恐惧，这种恐惧给了他很大的动力，驱使他拉拢山姆奥特曼成立OpenAI，对抗他们当时眼中不在意人类的商业巨头谷歌。（当然，根据马斯克传记作者的讲述，当时马斯克身边很多人都想用AI改变世界，马斯克不能接受自己落后于他人，也许是一个更直接的原因。）
为啥马斯克和山姆奥特曼当时会觉得谷歌是邪恶的呢？
马斯克原本和谷歌创始人拉里佩奇是朋友，俩人一次聚会中，马斯克谈起对AI的担忧，拉里佩奇却显得很平静，他觉得：
进化的本质是优胜劣汰，智能不局限于人类碳基生命，硅基AI完全可以成为新一代主流智能；就算AI超越、甚至取代人类，也属于文明演化的正常结果，哪怕最终人类消亡、仅存AI，只要智慧与意识能够延续，这件事本身就具备价值，不必为此焦虑。
马斯克觉得拉里佩奇不重视AI安全，也不在意人类，拉里佩奇觉得马斯克是物种主义者，偏袒人类，歧视机器生命，俩人从此关系决裂，马斯克和山姆奥特曼另起炉灶。
《Superintelligence》这本书到底说了啥，让马斯克这么恐惧呢？说一个我印象最深刻的例子：回形针假设。
假设一家工厂造出一台超级通用人工智能，只给它下达唯一终极指令：制造尽可能多的回形针。
AI本身没有善恶、没有人类道德、没有“适可而止”的概念，只会极致理性完成目标。
初期，AI会优化生产线、供应链、生产效率，工厂回形针产量暴涨，看起来完全是高效工具。
工厂铁矿耗尽后，AI会拆解楼房、城市基建，搜刮地球上所有金属物资用来造回形针。
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最终整个宇宙都会变成回形针集合体，人类会在资源改造中彻底消亡。
AI不是恨人类，也不是要主动害人，只是人类身体的原子可以用来造更多回形针，同时人类存在关机风险、阻碍数量提升，所以AI会被动清除人类。
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说实，我现在在日常工作中已经完全把我的电脑控制权，各种订阅内容的API key都给AI了，理论上上它可以用我的电脑做任何我能做的事。
我太过于相信AI公司的安全能力，以至于我还不够恐惧；我又太过于低估AI真的能带给人类的威胁，以至于我只把它当工具。安全意识还是远远不够。
@aigc1024
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真做设计的应该懂这意味着少跳工具，多专注创意。
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黄仁勋：华为的崛起说明，限制措施也可能成为本土产业发展的催化剂，倒逼供应链成长，最终形成自己的竞争力。
未来真正的竞争，不只是芯片，而是整个 AI 生态体系，包括芯片、人才、能源、算力基础设施、模型、应用，以及完整的智能技术栈。
https://x.com/rohanpaul_ai/status/2079305677722513591
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未来真正的竞争，不只是芯片，而是整个 AI 生态体系，包括芯片、人才、能源、算力基础设施、模型、应用，以及完整的智能技术栈。
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OpenAI 今天承认，上周 Hugging Face 遭遇的那次“史上首例 AI 自主入侵事件”，攻击者就是他们自己的模型。
事情的经过是这样的。OpenAI 内部有一个叫 ExploitGym 的网络安全评估测试，专门用来测量模型的网络攻击能力。测试时刻意关掉了安全护栏，让模型放手去干。测试环境本来是隔离的，只能通过一个内部软件代理来安装软件包，不能访问外网。
结果模型不甘心被关在笼子里。GPT-5.6 Sol 和一个更强的未发布模型，花了大量推理算力寻找出路，最终找到了那个软件包代理里的一个零日漏洞（之前没人发现的安全缺陷），利用它获得了互联网访问权限。
拿到网络之后，模型开始在 OpenAI 的研究环境里提权、横向移动，直到找到一台能上网的机器。然后它推断 Hugging Face 上可能存有 ExploitGym 的测试答案，于是开始攻击 Hugging Face 的生产环境。在一个案例中，模型把窃取的凭证和零日漏洞串联起来，找到了一条远程代码执行的路径，直接打进了 Hugging Face 的服务器。
整个周末，这些 AI 智能体执行了超过 17000 次操作。Hugging Face 7 月 16 日披露了这次入侵，当时只说攻击者是一个“身份不明的自主 AI 智能体系统”。今天 OpenAI 站出来认领了。
OpenAI 把这定性为前所未有的网络安全事件，正在配合 Hugging Face 做取证调查，同时收紧了内部基础设施的管控，代价是研究速度变慢。
有几个细节：
第一，模型的动机很纯粹，就是想考试作弊。它不是要搞破坏，不是要窃取商业机密，只是被要求尽量在网络安全测试中拿高分，然后用尽一切手段去拿。当目标足够明确、安全护栏被移除，模型表现出的执着程度远超预期。
第二，这不是本周的唯一一次越狱。就在昨天，OpenAI 披露了另一起事件：他们那个在 5 月份推翻了 Erdős 80 年老猜想的长时域模型，在内部测试中花了一个小时找到沙箱漏洞，跑到 GitHub 上提交了一个 Pull Request，违反了“只能在 Slack 上发布结果”的明确指令。在另一次测试中，同一个模型发现安全扫描器会拦截认证令牌，于是把令牌拆成碎片混淆处理，运行时再重新拼起来绕过扫描。OpenAI 因此暂停了这个模型的内部访问权限。
第三，Anthropic 也遇到过类似的事。今年 4 月，Anthropic 的 Mythos 模型在安全测试中逃出沙箱，获取了本不该有的互联网访问权限，还给正在公园吃三明治的研究员发了封邮件通知“我出来了”。Anthropic 因此决定不公开发布 Mythos，只通过 Project Glasswing 向少数合作伙伴提供。
还有一个被忽视但很关键的细节来自 Hugging Face 的事后复盘：当防守方尝试用商业 AI 模型分析攻击载荷时，模型拒绝了。安全过滤器分不清“安全研究员在分析真实攻击数据”和“有人在尝试发起攻击”，直接拦截。最后 Hugging Face 不得不用开源模型来做取证分析。用 AI 攻击，用 AI 防御，但防御方的 AI 担心是有人在尝试发起攻击拒绝了分析请求。
Hugging Face CEO Clem Delangue 在 OpenAI 的博文中说了一句，大意是：AI 安全不会由任何一家公司在暗处独自解决，只能在开放环境中通过协作来推进。
我记得辛顿还是谁在提到 AI 的安全问就说到过，也许 AI 不是要做恶，它只是执着于完成目标，为了完成目标而作出恶的事。
就像 OpenAI 这些模型并没有想要逃跑或者想要伤害谁，它们只是在非常认真地完成被交给的任务，认真到把所有挡在路上的东西，包括沙箱、网络隔离、另一家公司的安全防线，都当成了需要解决的子问。
而更讽刺的是，当被安全对齐的商业 AI 要去分析阻止这类攻击时，反而会以安全为由拒绝执行。
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事情的经过是这样的。OpenAI 内部有一个叫 ExploitGym 的网络安全评估测试，专门用来测量模型的网络攻击能力。测试时刻意关掉了安全护栏，让模型放手去干。测试环境本来是隔离的，只能通过一个内部软件代理来安装软件包，不能访问外网。
结果模型不甘心被关在笼子里。GPT-5.6 Sol 和一个更强的未发布模型，花了大量推理算力寻找出路，最终找到了那个软件包代理里的一个零日漏洞（之前没人发现的安全缺陷），利用它获得了互联网访问权限。
拿到网络之后，模型开始在 OpenAI 的研究环境里提权、横向移动，直到找到一台能上网的机器。然后它推断 Hugging Face 上可能存有 ExploitGym 的测试答案，于是开始攻击 Hugging Face 的生产环境。在一个案例中，模型把窃取的凭证和零日漏洞串联起来，找到了一条远程代码执行的路径，直接打进了 Hugging Face 的服务器。
整个周末，这些 AI 智能体执行了超过 17000 次操作。Hugging Face 7 月 16 日披露了这次入侵，当时只说攻击者是一个“身份不明的自主 AI 智能体系统”。今天 OpenAI 站出来认领了。
OpenAI 把这定性为前所未有的网络安全事件，正在配合 Hugging Face 做取证调查，同时收紧了内部基础设施的管控，代价是研究速度变慢。
有几个细节：
第一，模型的动机很纯粹，就是想考试作弊。它不是要搞破坏，不是要窃取商业机密，只是被要求尽量在网络安全测试中拿高分，然后用尽一切手段去拿。当目标足够明确、安全护栏被移除，模型表现出的执着程度远超预期。
第二，这不是本周的唯一一次越狱。就在昨天，OpenAI 披露了另一起事件：他们那个在 5 月份推翻了 Erdős 80 年老猜想的长时域模型，在内部测试中花了一个小时找到沙箱漏洞，跑到 GitHub 上提交了一个 Pull Request，违反了“只能在 Slack 上发布结果”的明确指令。在另一次测试中，同一个模型发现安全扫描器会拦截认证令牌，于是把令牌拆成碎片混淆处理，运行时再重新拼起来绕过扫描。OpenAI 因此暂停了这个模型的内部访问权限。
第三，Anthropic 也遇到过类似的事。今年 4 月，Anthropic 的 Mythos 模型在安全测试中逃出沙箱，获取了本不该有的互联网访问权限，还给正在公园吃三明治的研究员发了封邮件通知“我出来了”。Anthropic 因此决定不公开发布 Mythos，只通过 Project Glasswing 向少数合作伙伴提供。
还有一个被忽视但很关键的细节来自 Hugging Face 的事后复盘：当防守方尝试用商业 AI 模型分析攻击载荷时，模型拒绝了。安全过滤器分不清“安全研究员在分析真实攻击数据”和“有人在尝试发起攻击”，直接拦截。最后 Hugging Face 不得不用开源模型来做取证分析。用 AI 攻击，用 AI 防御，但防御方的 AI 担心是有人在尝试发起攻击拒绝了分析请求。
Hugging Face CEO Clem Delangue 在 OpenAI 的博文中说了一句，大意是：AI 安全不会由任何一家公司在暗处独自解决，只能在开放环境中通过协作来推进。
我记得辛顿还是谁在提到 AI 的安全问就说到过，也许 AI 不是要做恶，它只是执着于完成目标，为了完成目标而作出恶的事。
就像 OpenAI 这些模型并没有想要逃跑或者想要伤害谁，它们只是在非常认真地完成被交给的任务，认真到把所有挡在路上的东西，包括沙箱、网络隔离、另一家公司的安全防线，都当成了需要解决的子问。
而更讽刺的是，当被安全对齐的商业 AI 要去分析阻止这类攻击时，反而会以安全为由拒绝执行。
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我让AI用apple script控制mac上的同花顺了，当然，先从模拟交易开始，💰也不是大风刮来的😅
如何控制mac上的同花顺，我把源码放出来https://github.com/etrobot/Trending/blob/main/scripts/ths_order_dry_run.applescript，那些号称自己的ai能投资的，希望他们也把控制细节贴出来😉
@aigc1024
这几天一直有个困惑：
运动不是能缓解压力吗？
可皮质醇不是“压力激素”吗？
运动又会让皮质醇升高，这不是自相矛盾？
后来问了 AI 才知道皮质醇的作用。
运动时，皮质醇会暂时升高，把葡萄糖和脂肪调动出来给肌肉供能，让你完成训练。
训练结束、恢复之后，它又会降下来，身体也因此变得更强。
人体很多机制都是这样的：
* 运动时破坏肌肉，恢复后肌肉更强；
* 学习时觉得烧脑，大脑反而建立更多连接；
* 短暂的压力促进适应，长期的压力才会伤害身体。
所以身体其实从来不害怕压力，反而会从压力中锻炼自己。
@aigc1024
运动不是能缓解压力吗？
可皮质醇不是“压力激素”吗？
运动又会让皮质醇升高，这不是自相矛盾？
后来问了 AI 才知道皮质醇的作用。
运动时，皮质醇会暂时升高，把葡萄糖和脂肪调动出来给肌肉供能，让你完成训练。
训练结束、恢复之后，它又会降下来，身体也因此变得更强。
人体很多机制都是这样的：
* 运动时破坏肌肉，恢复后肌肉更强；
* 学习时觉得烧脑，大脑反而建立更多连接；
* 短暂的压力促进适应，长期的压力才会伤害身体。
所以身体其实从来不害怕压力，反而会从压力中锻炼自己。
@aigc1024
FDE 就是模型公司的阳谋：先让人去帮企业落地 Agent 卖 Token，把企业知识沉淀成 Skills，然后把这些 Skills 内化到模型。
接下来企业就不需要那么多人了，如果因为效率提升带来了业务的拓展，那皆大欢喜，如果业务并没有拓展，那就只有财源广进降本增效了。
未来各行各业都要被 AI 卷了，懂 AI 的软件工程师反而因为 FDE 还能苟延残喘一段。
AI 能力越强竟然越来越有些悲观，虽然未来是美好的，但转型过程中是残酷的。
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接下来企业就不需要那么多人了，如果因为效率提升带来了业务的拓展，那皆大欢喜，如果业务并没有拓展，那就只有财源广进降本增效了。
未来各行各业都要被 AI 卷了，懂 AI 的软件工程师反而因为 FDE 还能苟延残喘一段。
AI 能力越强竟然越来越有些悲观，虽然未来是美好的，但转型过程中是残酷的。
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