Builder from @Tsinghua_Uni/@Kimi_Moonshot Angel-backed by F&F Capital (pre-product) Former CEO(Chief Erhu Officer🎶) of a band
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每次和朋友出来吃饭，都会被拷打关于“蒸”的问题
这个我真不知道😅
也许Nathan的人脉比我知道的多。
youtu.be/BKuK0M6oDTI?si=FsPg…
诶趁粉丝少：你们推崇的deepseek super-agent“论文”在我看来就是一坨
“说点大家不知道的😅”
但我又意识到真的有人是蒙在鼓里的：
几年前我还关注了“小林”看各种面经和总结，学到了很多，帮助我找到了实习
claude code源码泄露那天又看到小林更新了，很可惜在我看来他就是在胡说八道🤔
当年来kimi确实是对的
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现在的VC都把创业公司“小天才”的数量当作一个估值feature，导致很多neo lab，甚至模型厂，都有很强的招天才高中生的动力。
另一方面，我国又有很强的搞素质教育的需求，且很多年以来一直找不到合适的方法，经常被形式主义的素质教育项目浪费时间和金钱而困扰。
朋友们，我发现这是一个很好的生意。🤫🤫🤫🤫
说一个暴论，Pi Agent除了确实省Token以外其实很烂。
一样的 Astra/Opus 模型在 Pi 上面就会变唐
就像你可以说linux kernel很酷，但是没有哪个嘉豪公司会给员工标配Linux系统工作
某些工程选择太极端了。。。
这是一个挺有意思的例子。
我认识的如 @wili_eth 老师，年初给我讲了显卡机柜，最近又研究医疗、能源，怎么能快速学会这么多东西呢？更何况还要真金白银投注下去。
如何先理解一个崭新行业的逻辑和语言，然后了解学习前沿现状，最后还要快速准确找到edge。。。😇
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#AI #EV #Supercharger
不论是做 AI 研发，还是相关产业研究的朋友，都应当学一下@natolambert 的这个课程：rlhfbook.com/
设备允许的话还应该做一下其中的实验，虽然只是小模型，但也可以感受一下 RL 的流程
了解行业全貌才能够更及时、准确地判断行业方向，否则 Alex Wang 也不会意识到数据的机会并创建 Scale AI 了
学习并不容易，但是值得。
最近两年最大的错误就是因为有了 AI 而放弃了曾经 “困难模式” 的学习习惯了
Many thanks to @natolambert for their contributions to the community and industry!
🫡🫡🫡🫡🫡
不论是做 AI 研发，还是相关产业研究的朋友，都应当学一下这个课程：rlhfbook.com/
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学习并不容易，但是值得。
最近两年最大的错误就是因为有了 AI 而放弃了曾经 “困难模式” 的学习习惯了
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