科学
言论
- 大家可能会问，是不是不停地训练模型，智能就越来越强？其实也不是。2025年初，DeepSeek 出来，真是横空出世。大家原来在学术界、产业界都没有料到 DeepSeek 会突然出来，而且性能确实很强，一下子让很多人感到很震撼。我们当时就想一个问题，也许在 DeepSeek 这种范式下，Chat（对话）差不多算是解决了。也就是说我们做得再好，在 Chat 上可能做到最后跟 DeepSeek 差不多。或许我们可以再个性化一点，变成有情感的 Chat，或者再复杂一点，但是总的来讲，这个范式可能基本到头了，剩下更多的反而是工程和技术的问题。那么，AI 下一步朝哪个方向发展？我们当时的想法是，让每个人能够用 AI 做一件事情，这可能是下一个范式，原来是 Chat，现在是真的做事了。当时有两个方向，一个是编程，做 Coding、做 Agent；另一个是用 AI 来帮我们做研究，类似于 DeepResearch，甚至写一个复杂的研究报告。我们现在的选择是把 Coding、Agentic、Reasoning 这三个能力整合在一起。 – 唐杰在AGI-Next前沿峰会谈新范式的开始
- 人们陷入困境有三个主要原因：（1）行动力不足，（2）行动方向错误，（3）等待天上掉馅饼（幻想问题会缓解而拒绝采取行动）。 – So you wanna de-bog yourself
- 我从未见过哪个群体比程序员更热衷于分享知识。其他行业都是严守知识、保守秘密，程序员则是免费提供源代码、书籍、博客文章、演示文稿、视频教程等等。编程领域没有什么神圣不可侵犯的东西。如果你想学习，你可以找到免费书籍、完整的源代码、论坛、聊天室、邮件列表、线下聚会、博客文章、视频讲座、教程以及你可能需要的一切资源。尽管举手，总会有人乐于助人，倾囊相授。 – How I Learned Everything I Know About Programming
- 如果你想批评大型组织的运作方式，首先要了解它们为何如此运作。否则，批评会显得尖锐，但却毫无意义。 – Common misunderstandings about large software companies
- 卡马克的天才：只要想到了用位操作搞浮点数（当然这一步需要对IEEE 754的深入了解和数学直觉，以及天才地灵光一现），接下来“怎么用位操作搞出个近似值”还是很符合数学认知的，再接下来用牛顿迭代法更是顺理成章。这个快速平方根倒数算法是天才不是巫术。据说，开发3D引擎的时候，卡马克实在受不了办公室吵闹和恶作剧，就搬到酒店住了一个月进行开发，期间从图书馆借了几十本数学书进行研究，这个数字就是从书上得来的，具体细节他也没有仔细研究，反正有效. – 知乎：有哪些算法一开始像在瞎搞，实际上却蕴含着更深层的逻辑？
- 人类的作用是设计出一个系统：找到新的模式，帮助 AI 有效工作，证明正在构建的软件产品是稳健有效的。剩下的事情就都交给 AI，这样效率最高。我认为，这个解释令人信服。这个公司很小，但在短短几个月内就开发出了可以运行的产品。团队当中有些人拥有超过20年的软件开发经验，曾参与过开发可靠性要求极高的系统，所以他们并非抱着天真无知的心态选择了”黑箱编程”。 – Simon Willison’s Weblog:Dark Factory
- 你学过的、使用过的每种语言和技术，即使会过时，也是有价值的，它们都会让下一种语言或技术更容易学习。 – They lied to you. Building software is really hard.
- 习惯了 AI 编程之后，有一天，我震惊地发现，自己竟然如此轻易地掉进了陷阱。我已经变得对自己的代码库一无所知，也懒得自己去修复。只要用上了 AI，我就心情愉快，AI 让我感觉自己更聪明、更高效、掌控一切。一旦离开了 AI，我才发现这一切都只是幻觉。 – I tried coding with AI, I became lazy and stupid
- AI 带来的问题，不在于机器人即将到来，而在于你不知道自己究竟应该擅长什么。 – Your Job Isn’t Disappearing. It’s Shrinking Around You in Real Time
- AI 公司总是说，由于他们的工具，人们可以专注于更高价值的工作。但是，没人能够定义，高价值工作究竟是什么工作。 – Your Job Isn’t Disappearing. It’s Shrinking Around You in Real Time
观点
21 Lessons From 14 Years at Google
大约14年前，我加入谷歌，以为这份工作就是编写优秀的代码。
这个想法部分正确。但随着时间的推移，我越来越意识到，真正成功的工程师不一定是最优秀的程序员，而是懂得驾驭代码之外一切的人。
下面就是我得到的经验教训。有些教训是我走了几个月的弯路得到的，还有一些需要数年才完全领悟。它们都与具体的技术无关—-技术变化太快，根本无关紧要。
（1）工程师想在大公司生存，必须学会沟通。
因为在大公司，团队是组织的基本单位，推进项目必须跟其他团队沟通。项目越大，你花在跟其他人、其他团队沟通的时间就越多，比编写代码的时间还多。大多数”慢”的团队实际上是不沟通的团队。
为了顺利沟通，清晰是第一位的要求。它不仅可以加快沟通，还能降低代码风险。最优秀的工程师都会用清晰易懂的代码来代替炫技。
为了提高表达的清晰性，你可以尝试写作和去教别人。如果你能用简单的语言解释某件事，你就是真的理解它了。
（2）想要得到晋升，必须有人为你说话。
职业生涯初期，我曾认为优秀的工作成果代表了一切，但我错了。代码默默地躺在代码库里，不会为你说话。
那些对你至关重要的会议，你本人很可能没有机会参加。你需要你的经理、同事在会上提到你、推荐你。他们可能这样做，也可能不会。
平时工作中，你尽量不要为自己增加阻力。如果开会的时候，你赢得每一场辩论，很可能就是在积累无声的阻力。你之所以”赢”，不是因为你说服了别人，而是因为他们不再与你争论，放弃了，将会在其他场合表达这种不满。
（3）专注于你能控制的事情，忽略你无法控制的事情。
很多事情，你改变不了，不要为这种事情烦恼。这不是被动接受，而是策略性分配精力。如果你把精力浪费在无法改变的事情上，就等于放弃改变那些原本可以改变的事情。
（4）简化工作往往可以提高绩效。
当系统运行缓慢时，人们的第一反应是增加缓存层、并行处理和更智能的算法。有时这样做没错，但我发现，删除不必要的工作几乎总是更有效果。下次进行优化之前，你要先问问自己这项工作是否应该存在。
（5）时间比金钱更有价值，你要抓紧时间。
职业生涯初期，你用时间换取金钱，各种事情都做—-这无可厚非。但到了某个阶段，情况就完全不同了，你会开始意识到，时间才是不可再生资源。你要专注于那些对你最重要的事情，放弃其他事情。
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