董宇辉体大致就是该用 for 循环的地方，他用三元运算符。普通编程：void printArray(int arr[], int size) { for (int i = 0; i < size; i++) { printf("%d\n", arr[i]); }}宇辉编程：void printArray(int arr[], int size) { size > 0 ? printf("%d\n", arr[0]), printArray(arr + 1, size - 1) : (void)0;}
@高飞
#模型时代# OpenAI首席研究官Mark Chen访谈：AI能够做出原始创新，因为多数人类发明都是一种插值运算大家都知道，扎克伯格正在疯狂从OpenAI挖人，其中一个关键目标就是OpenAI的CTO Mark Chen。不过据说，后者已经拒绝了Meta的挖角。不过，我发现其实Mark Chen对外发声并不多。所以找来一期ARM CEO Rene Haas上个月和他的对话（www.youtube.com/@ arm），虽然时间不长，但是含金量极高。Mark Chen是GPT-4、DALL·E、Codex等革命性AI产品背后的技术领导者，职业生涯是从高频交易转到AI研究。他用数学语言解释AI为何能创新的观点，尤其值得一听。Mark认为：人类的大体上也都是插值（interpolation）运算，插值原本是数学概念，指在已知数据点之间估算未知值。Mark借用这个概念来说明创新的本质。举个例子：乔布斯发明iPhone = 手机技术 + 触摸屏技术 + 电脑操作系统爱因斯坦的相对论 = 牛顿力学 + 光速不变原理 + 数学工具所以，Mark的观点是：大部分"创新"其实是把不同领域的已知事物巧妙组合，就像在已知的点之间画线。真正"无中生有"的创新极其罕见。这对AI来说就是个好消息——如果创新主要是组合已知事物，那AI完全可以做到。想来，其实熊彼特对创新的定义中，这种“插值”创新就占了很大比重。Mark Chen AI 观点笔记：一、从华尔街到硅谷：跨界转型的底层逻辑Mark的职业路径极其特殊：MIT数学系→华尔街对冲基金→高频交易合伙人→OpenAI研究员→首席研究官。这个转型背后有三个关键洞察：- 金融训练的核心价值：高频交易教会了他严格的实验方法论和结果导向思维，因为在金融市场，模型好坏直接体现在盈亏上，没有任何"忽悠"的空间，这种思维方式直接影响了OpenAI早期的科学研究文化- 时机选择的重要性：2016年AlphaGo的胜利让他意识到AI的变革性潜力，同时他发现金融行业的竞争格局已经固化，"每个人都变得更快一点，但你还是在和同样的人竞争同样的目标"，这促使他寻求更有影响力的事业- 跨界优势的体现：金融行业通常比AI前沿落后2年左右，当2017-2018年金融圈刚开始接触神经网络时，他已经看到了更远的未来，这种信息差成为他转型的关键优势二、AGI怀疑论者的转变：为什么金融人不相信AGIMark揭示了一个有趣现象：金融界普遍对AGI持怀疑态度，而科技界则充满信仰。原因在于：- 高频交易的特殊性：在这个领域，成功更多依赖于延迟优化、私有数据源等外部因素，而非纯粹的建模能力，AI能改善的只是其中一小部分，这让金融人低估了AI的潜力- "你必须在这个世界里才能真正相信它"：Mark自己也是从AGI怀疑者转变为信仰者的，关键在于亲眼见证模型能力的指数级增长，看到GPT-2生成连贯段落、GPT-3的上下文学习能力、GPT-4碾压大学考试的表现- 不同行业的思维定式：许多传统行业认为"我们的问题无法被建模"或"数据集不存在"，但Mark认为这往往是因为他们还没有真正接触到最前沿的技术，"有时候你必须看到技术才能开始感受到AGI"三、Transformer架构的统治地位：为什么它如此成功关于为什么Transformer能够一统江湖，Mark提供了技术和生态两个维度的解释：- 技术优势的本质：Transformer之所以成功，在于它达到了简单性和表现力的完美平衡，既有高度表达性的混合原语（mixing primitives），又足够简单，能够以直接的方式进行扩展和工程化，不需要太多技巧- 生态系统的锁定效应：随着时间推移，整个产业都在围绕Transformer进行协同设计——芯片为它优化、内核为它定制、基准测试围绕它设立，这使得任何新架构想要取代它的门槛越来越高- 算法改进的持续性：虽然大框架是Transformer，但细节一直在进化，包括注意力模式的分解（Mark早期的研究）、归一化的位置、长宽比的设置等，这些微小但关键的改进累积起来产生巨大影响四、多模态AI的突破：从Image GPT到GPT-4oMark亲自主导了OpenAI的多模态研究，他的核心洞察是：- 统一架构的重要性：早期图像生成用GAN或VAE，文本用Transformer，但Mark通过Image GPT证明了可以用同一个Transformer架构处理所有模态，只需要把图像视为特殊词汇表的语言，这为DALL·E的诞生铺平了道路- 可控性是关键：单纯的图像生成不够，需要通过文本来精确控制生成内容，如果文本和图像使用不同架构，体验就会割裂，因此统一架构不仅是技术选择，更是产品体验的必然要求- 数据规模的爆炸性增长：GPT-4o可以同时处理音频、图像、视频、文本，这意味着可用数据集扩大了几个数量级，"多模态数据中锁定着如此多的智能"，关键是如何解锁它五、AI创新能力的争议：它们真的能发明吗？关于AI是否具备真正的创新能力，Mark提出了一个颇具争议但深刻的观点：- 超越套路的能力：在顶级算法竞赛中，最难的题目都故意设计成无法用现有公式解决，需要选手自创方法，而AI在这类题目上的表现经常让人惊讶，说明它不只是在套用已知模式，而是真的在"创造新解法"- 创新的组合本质：Mark认为大部分人类创新其实是把不同领域的已知事物巧妙组合，比如iPhone是手机+触摸屏+电脑系统的结合，真正"无中生有"的创新极其罕见，如果创新主要是组合，那AI完全有能力做到- 从被动到主动的飞跃：现在的AI像个完美执行者，你说画画它就画画，但理想的AI应该能主动提出"我觉得这样画更好看"，这种"品味"和"审美判断"可能已经存在于模型中，只是还没被充分激发出来六、推理模型的革命性意义：用更少数据实现更强能力OpenAI最新的推理模型（o1/o3）代表了一个重要转变：- 数据效率的突破：推理模型提供了一个"锤子"，能够用更少的数据实现同等甚至更强的能力，这对于数据稀缺的垂直领域（如药物发现、芯片设计）尤其重要- 专业化的可能性：不是所有领域都有互联网规模的数据，推理技术让模型能够在有限数据上进行深度学习，已经在数学和计算机科学领域看到惊人效果，未来可能扩展到更多专业领域- 从暴力计算到智能推理：这不是简单的算力堆砌，而是让模型学会如何更有效地利用计算资源，在同样的数据上榨取更多价值，这可能是通向AGI的关键路径七、AI Agent时代的到来：从Operator到未来生活Mark对AI Agent的未来有着清晰的愿景：- Operator的突破性设计：这是一个"计算机使用代理"，输入是屏幕画面，输出是键盘操作和点击动作，本质上是你的数字生活接口，可以操作任何你在电脑上使用的界面- 从数字到物理的延伸：Operator的逻辑延伸就是机器人——为能在真实世界中行动的机器人构建AI大脑，但这需要解决硬件迭代速度的瓶颈问题- 无处不在的智能：未来所有设备都可能连接到云端的AI代理，就像《回到未来2》中展现的场景，当你从一个房间走到另一个房间，周围的设备会理解上下文并做出相应反应，查询信息应该隐藏在这一层之下总结归纳：Mark Chen的经历和洞察为我们展示了AI发展的几个关键趋势：1. 跨界人才的价值：金融训练带来的严谨性+科技领域的创新性=独特竞争力2. 统一架构的必然：Transformer不仅是技术选择，更是整个生态系统的基础设施3. 数据效率是关键：推理模型让AI从"数据饥渴"走向"智能推理"，这将解锁更多专业领域4. Agent是终极形态：未来我们不需要操作各种App，只需要与智能代理对话最重要的是，Mark的转型故事告诉我们：真正的突破往往来自于敢于离开舒适区的人。正如他所说，"在金融界，你总是在和同样的人竞争同样的目标"，而选择未知的道路，才能创造真正的影响力。三个核心洞察Q&AQ1：为什么金融背景反而成为AI研究的优势？ A：金融市场的残酷在于结果无法作假——模型好坏直接体现在盈亏上，这种"硬评估"培养出的严谨实验方法论和诚实面对结果的态度，恰好是AI研究最需要的品质，因为AI领域太容易"忽悠"基准测试。Q2：AI真的能创新吗？ A：Mark的观点很微妙——AI在"反模式"问题上展现出的创造力经常超出预期，但同时他认为人类的创新可能大部分也是"插值"（不同领域知识的组合），所以AI和人类在创新上的差距可能没有我们想象的那么大。Q3：为什么说Agent是AI的终极形态？ A：因为Agent解决了用户体验的根本问题——用户不应该关心信息存在哪个App里或需要什么操作步骤，只需要表达需求，剩下的都应该"隐藏在这一层之下"，这才是真正的智能。
上车的时候司机正在打电话。电话那头是个气鼓鼓的女同志，声音很大，司机没开免提我都听见了。这位女同志丢了个东西在车上，她想让司机给送过去。司机认为如果专门送过去，对方应该出车费。但这个女同志说“谁挣钱都不容易”，她认为既然坐了这辆车，丢的东西司机就有义务免费送过去。司机说那等哪天凑巧到你那边的时候我给你带过去。这个女同志觉得不行，必须要司机专门送过去。司机挂了电话之后很气愤。我说您别生气，见的人多了，总会遇到不讲理的。司机跟我说这个女同志之前找平台投诉，后来又报了警，但平台和警察都认为她应该出车费。我说是啊，这是人之常情。司机说真免费送也不是不行，但她说话太不客气了。我说该收钱还是得收，您靠这个生活，不说油钱，耽误的时间也是钱，少说能接一个活儿。司机说我昨天就免费送了一回东西，是个百度的小姑娘，把伞丢车上了，这小姑娘特别好，电话打过来首先就叫了一声哥，和和气气的，我说那我明天给你送去，我每天都来百度拉活儿，第二天小姑娘拿了伞，说要给我钱，我说买把伞才多少钱，就没要钱，结果小姑娘给我鞠了一躬，把我给感动的，恨不得掏点钱给她。我说是啊，您看，世上有讲理的人就有不讲理的人，遇到讲理的咱也讲理，遇到不讲理的咱别生气。这时候司机收到一条短信，是之前那位女同志发来的。女同志说你别送了，东西我不要了。司机说你看，真不要了何必发条短信，这不就是想让我觉得不好意思吗。我说您不用理她，她都说不要了，咱没啥不好意思的，您多想想百度那个小姑娘那样的好人。司机说是啊，大部分人都还行，但也经常遇到坏人，前阵子一个人骑电动车在我车前面几米的地方摔了，我去给扶起来，结果对方还报警了，说是我的责任。我说是老年人吗？司机说不是，是个小伙子。我说小伙子也碰瓷儿啊。司机说交警来了一看摄像头监控根本不是我的问题，反正我以后再也不管这事儿了。我说您别跟这种人生气，咱是好人，不能让坏人把咱们给改变了。司机说你说的有道理，我以前在老家的时候救过好几条人命，每次看到别人有难我都上，有一次看到水上飞机起火爆炸，我二话没说就游过去救人，后来家里人都说你咋不考虑自己，我说看到了没想那么多。我说是啊，您这就叫英雄主义。司机这时候尴尬地笑了两声，有点不好意思。我说您别不好意思，您这就是英雄主义，当年打小日本的时候，要是大家都想着危险不危险，那中国还有救吗，靠的就是很多英雄主义的人，但是打小日本的时候中国也出了不少汉奸对吧，什么时候都有坏人，咱别跟坏人一般见识。这时候司机完全不生气了，特别开心。
今天建军节，说个不算太新的消息。据《南华早报》说歼-36的作战半径有 3000 公里，搭载的 PL-21 空空导弹射程是 1000 公里。加起来 4000 公里。作为一个参考，前几个月印巴空战中巴基斯坦用的 PL-15E 的射程大概也就 200 公里。
回复@VincyChan-4:很多人只关注 985 之类的帽子，但不知道北邮在计算机类里的地位。2025 版计算机竞赛指数榜单共 635 所学校，北邮和清北等 11 所排在 A+。连复旦、上交都没挤进 A+。//@VincyChan-4:恭喜恭喜，bupt好地方//@tombkeeper:粉丝跟我说了好消息：孩子刚好擦着线被北邮计算机专业录取了。本来打算给我的咨询费他又加了点钱给孩子买了台电脑。
@tombkeeper
最近有些粉丝向我咨询了填志愿的问题。比较奇怪的是来咨询的大多是河南考生的长辈。其中有不少家庭背景是农民，孩子考的都不错，挺励志的。其中还有位粉丝说要给我 3000 元咨询费。这些粉丝来找我，主要是觉得我比较懂网络安全。但他们不知道的是，我凑巧参与了很多学科建设工作，他们填的那些志愿里有不少在专业设立的时候我都参与了评审。那些收钱做咨询的人，可能没有一个像我这样既了解学科又了解就业。我如果真想收钱，3000 元肯定是不够的
粉丝跟我说了好消息：孩子刚好擦着线被北邮计算机专业录取了。本来打算给我的咨询费他又加了点钱给孩子买了台电脑。
@tombkeeper
最近有些粉丝向我咨询了填志愿的问题。比较奇怪的是来咨询的大多是河南考生的长辈。其中有不少家庭背景是农民，孩子考的都不错，挺励志的。其中还有位粉丝说要给我 3000 元咨询费。这些粉丝来找我，主要是觉得我比较懂网络安全。但他们不知道的是，我凑巧参与了很多学科建设工作，他们填的那些志愿里有不少在专业设立的时候我都参与了评审。那些收钱做咨询的人，可能没有一个像我这样既了解学科又了解就业。我如果真想收钱，3000 元肯定是不够的