xiaohack's Blog - AI大模型
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items: 35岁程序员，26年后面的路子咋走？
items: 亚太 CDN 大会直击：火山引擎提出应用加速的演进，AI 大模型成关键驱动力
items: 实体识别标注：让机器读懂关键信息
items: 阿里云 CIO 全面深度解析：企业 AI 大模型落地实践「 RIDE 方法论」
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35岁程序员，26年后面的路子咋走？
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date: 2026-01-26T13:31:44+08:00
description: 不要侥幸，35 岁以上的程序员不好找工作， 这是一个既定事实首先无论是什么渠道， 对于普通人来说 35+ 的程序员， 不好就业， 就是一个既定事实。 甚至都不一定与自己的工作经历、学历 有多大的关系。甚至我知道很多 35+ 的老哥们， 经验丰富， 985 大学毕业， 依然不好找工作， 这个不是个例。我们不过多探究为何 35+ 的程序员不好就业， 我们可能需要更多关注， 怎么在这种大背景下「绝地求生」这些方向可以让 35+ 程序员依然抢手“35 岁危机”并非绝对，大量 35 岁以上的程序员仍能保持职业竞争力，甚至更受青睐，核心在于是否具备“不可替代性”： 技术深度型：在某一细分领域（如底层架构、算法优化、安全攻防）有深耕，成为行业公认的技术专家。例如，专注于分布式系统设计、AI 大模型工程化的资深工程师，35 岁后反而因经验稀缺而抢手。 业务融合型：熟悉特定行业（如金融、医疗、制造业）的业务逻辑，能将技术与行业需求深度结合。例如，懂银行业务的支付系统架构师、懂医疗流程的医疗信息化专家，年龄增长带来的业务经验反而成为优势。 管理转型型：从技术岗转型为技术管理（如 CTO、技术总监、团队负责人），具备带团队、做决策、对接业务的能力。这类岗位更看重“经验沉淀”和“资源整合能力”，35-45 岁往往是黄金期。 技术管理型 - 有坑首先看看「管理型」， 我感觉上面三个「绝地求生」方向， 管理方向， 反而是最不考虑的， 其实很简单， 现在大社会都是紧缩模式，只有出局的业务，没有新业务开展了。 那么这个时候， 就出现一个更加严重的问题， 「技术管理系」岗位， 一个萝卜一个坑， 甚至可以说， 你无论技术有多牛逼， 但是没有那个坑位， 可能永远都上不去。甚至还有一个比较搞笑的现象，都是很多中小公司离开一线很久的技术 leader ， 找不到坑位了， 再想着来投递技术岗， 技术上基本上生疏很久了， 基本上很难再就业。 这种人真不在少数。深耕技术性 - 有利有弊这个其实是一个非常好的方向， 但是这种人往往都是大头兵， 或者叫做高级工具人。 首先需要花非常多的时间和精力去做深耕技术， 要时刻保持最前沿的技术储备， 最充沛的精力， 最丰富的热情。然后要去干最累的活儿， 干最难的事儿， 但是不一定有好结果。 很简单， 这个业务线没了， 那也只能去找下一份工作。 而且大头兵， 很容易为业务背锅。都是高级打工仔了， 做的好， 是应该的， 做的不好就得背锅。而且还要想办法跟 AI 做差异性竞争。 很简单， 做了一个非常好的工作架构， 然后 AI 可以用非常低的成本做替代， 那就白干了。上面说了那么多缺点， 这个方向就真的那么不堪吗？其实也不是， 只要努力， 肯吃苦， 至少下限还是很高的。 因为这个路子， 就跟上大学一样，你只要一直读书， 肯吃苦， 就能上到 博士 。 做深耕技术也是一样的， 只要肯努力， 耐得住寂寞， 一直死磕下去， 基本上在一个方向都能有几刷子的。 对于迷茫型和努力型同学，这个也是最佳直选。所以有利有弊， 各位同学可自行斟酌。业务融合型 - 性价比之王技术的价值最终要落地到业务中，30 + 程序员若能将技术能力与具体行业的业务逻辑深度绑定，会比 “纯技术专家” 更难被替代 —— 因为年轻人可以快速学会技术，但吃透一个行业的业务规则（如金融风控逻辑、医疗流程规范、制造业供应链协同）往往需要 5 年以上的沉淀。这个才是我真正想跟大家聊一聊的方向。机-会技术大厂，前端-后端-测试，全国均有机-会，感兴趣可以试试。待遇和稳定性都还不错~精通技术的业务专家成长之路“技术 + 业务” 复合岗，核心是 让技术能力成为 “解读业务、解决业务痛点” 的工具，而非终点。这种转型的价值在于：业务逻辑的沉淀周期长（5-10 年），年轻人可快速学会技术，但难以短期吃透行业规则，这正是 30 + 程序员的经验红利。以下从 “有价值的业务方向”“业务理解训练方法”“避坑要点” 三个维度展开，附具体实操步骤：一、值得深耕的“技术+业务”方向（附核心业务逻辑与技术结合点）选择业务方向的关键标准：业务逻辑复杂（有门槛）、监管严格（需经验规避风险）、技术与业务深度绑定（技术优化能直接带来业务收益）。以下是几个高价值领域：金融科技（银行/保险/证券）核心业务逻辑：金融行业的本质是“风险定价+资金流转”，涉及复杂的监管规则（如央行反洗钱、银保监会合规要求）、用户分层（高净值客户vs大众客户）、业务流程（信贷审批、理赔核保、交易清算）。技术结合点： 信贷领域：用AI模型优化风控（需理解“逾期率”“不良率”等业务指标，以及征信数据、行为数据如何影响授信）； 交易领域：低延迟交易系统（需理解股票/期货的“撮合规则”“涨跌停限制”，技术优化直接影响交易成功率）； 保险领域：智能核保系统（需理解…

亚太 CDN 大会直击：火山引擎提出应用加速的演进，AI 大模型成关键驱动力
type: item
date: 2026-01-23T16:48:47+08:00
description: 2026 年 1 月 20 日，第十五届亚太 CDN 产业大会暨年度颁奖盛典在北京隆重举行。作为 CDN 领域极具影响力的行业盛会，大会汇聚产、学、研、用领域领袖与专家，聚焦数智新时代下内容分发网络的技术创新与产业变革。火山引擎视频云边缘产品线高级解决方案总监许思安受邀出席，发表《AI 时代下应用加速的演进》主题演讲，深度解析火山引擎边缘云核心能力、AI 大模型融合场景及 CDN 未来演进形态，凭借扎实的技术沉淀与前瞻视野引发全场关注。从“抖音同款”到生态赋能，火山引擎边缘云的技术进阶之路演讲开篇，许思安详细介绍了火山引擎的发展历程与平台定位。作为字节跳动旗下云原生 AI 服务平台，火山引擎早期以“抖音同款内容云技术”为核心标签，2025 年起全面升级为面向更广泛机构的技术服务提供商，这一转变既是市场需求的必然回应，也是平台能力的全面进阶。谈及核心竞争力，许思安强调，火山引擎 CDN 商业化虽始于 2021 年，但依托字节跳动原生技术底座，构建了自主研发的边缘云平台，融合预估算理与边缘网络，实现“让云计算数据无处不在”的核心目标。目前，平台已形成涵盖 RTC、CDN SaaS、IGA 等产品的丰富矩阵：RTC 针对国内外不同场景优化技术方案，底层资源统一适配；CDN SaaS 实现多厂商能力抽象整合，达成管控配置与质量监控一体化；IGA 则从传统分发向全链路加速延伸，提供 7 层全栈加速、3-4 层加速及跨境加速等多元化解决方案，精准覆盖非缓存类加速需求。三大场景：AI 大模型深度融合，解锁加速服务新价值在 AI 技术爆发的背景下，火山引擎积极探索边缘云与大模型的融合路径，许思安重点分享了三大核心业务场景：联合加速方案：传输效率与访问稳定双提升火山引擎联合豆包大模型打造全栈加速解决方案，具备多重核心优势：兼容 SSE、SaaS 等 AI 常用协议，适配多样化业务需求；通过智能选路、精准缓存等技术优化网络传输效率；集成跨境专线加速与 Web 请求分析能力，在边缘层高效处理并发请求，既保护原点安全，又提升访问稳定性。实测数据显示，该方案可使丢包率降低 5%-10%，延时缩短 10%-30%，目前已在火山引擎官网 RTC 产品矩阵中正式上线。veFaaS 服务：Agent 适配与安全防护双强化针对在火山引擎 veFaaS 服务上部署 agent 的客户，平台通过玩机产品适配提供 GS SDK，优化智能购物等业务逻辑。同时，借助 ACP 请求经内网访问火山引擎 refuse 服务，既有效抵御公网攻击，为源站单向服务构建安全屏障，又显著提升访问效率，降低网络延时。AI 应用开发部署平台：轻量化设计与开发者赋能双推进聚焦 AI 应用落地痛点，火山引擎打造一键式开发部署平台，整合自身加速、安全防护与观测能力。平台支持模板创建、导入及本地上传等多种开发模式，集成 AI 插件生态，可一键部署代码并调用火山方舟、千川等大模型，大幅降低开发者工作量。目前已覆盖家居、安防等多个场景，为行业 AI 应用落地提供高效支撑。三阶演进：AI 时代 CDN 加速网的未来形态谈及 CDN 行业的发展趋势，许思安提出“优化 - 变化 - 变革”三阶演进模型，描绘 AI 时代加速网络的未来蓝图：优化阶段：AI 驱动全链路效率升级通过 AI 技术实现四大优化：智能调度基于用户行为与网络状态预判热点，提升缓存命中率；传输优化动态调整视频码率等策略，替代传统固化方案；智能运维构建全局决策系统，实现异常识别与故障自愈，提升容灾切换效率；安全防护从被动防御转向主动感知，形成快速响应机制。变化阶段：从分发节点到边缘计算单元硬件层方面，CDN 节点将升级为集计算、存储、网络安全于一体的边缘计算单元，优化 CPU、GPU 等算力配置；软件层从中心化分布向边缘协同分布式平台演进，部署容器引擎并优化节点间通讯资源；场景层面，承载内容从互联网内容拓展至 AIGC 生成数据、车联网数据等全行业低时延数据。变革阶段：语义缓存 + 边缘推理的深度融合许思安强调，CDN 的核心突破将是从基于内容哈希的静态缓存，升级为基于语义理解的智能缓存。这一变革将在多场景落地：AIGC 头像生成场景缓存热门提示词接口，大模型聊天机器人场景缓存常见问题响应，AI 推理 API 场景精准分配请求至边缘单元，IOT 设备场景剔除无效数据、聚合同类数据。未来，语义缓存与边缘推理的深度结合，将形成 "场景化精准处理" 的新型架构，大幅降低 AI 请求响应时间与后端算力成本。双奖加持：行业认可火山引擎技术实力本次大会颁奖环节，火山引擎凭借在 AI 基础设施领域的卓越技术创新、完善解决方案及行业影响力，以及在 CDN 领域的深耕细作与突出服务表现，一举斩获“AI 基础设施标杆奖”与“CDN 行业先锋奖”两项重磅荣誉，充分彰…

实体识别标注：让机器读懂关键信息
type: item
date: 2026-01-23T16:31:04+08:00
description: 当我们向AI大模型提问，或是让它总结一份资料时，大模型之所以能精准回应，核心就在于它能从海量文本中快速“抓出”关键信息。而让大模型具备这种“文本识物”能力的基础，正是实体识别标注。作为自然语言处理（NLP）与AI大模型训练的核心数据支撑技术，实体识别标注通过对文本中的关键元素进行精细化标注，为机器搭建起“理解文本语义、提取核心信息”的学习框架。一、AI大模型的文本关键信息提取器实体识别标注，是指在AI大模型训练场景下，对文本数据中的实体进行定位、分类与属性标注的过程。这里的“实体”，通俗来说就是文本中具有特定含义的“关键元素”，是构成文本语义的核心单元，比如人名、地名、机构名、时间、数字、专业术语等。例如，在句子“2020年，曼孚科技在杭州推出了新一代AI数据标注平台”中，“2020年”（时间实体）、“曼孚科技”（机构实体）、“杭州”（地名实体）、“新一代AI数据标注平台”（产品实体）都是需要标注的核心实体。与普通文本标注（如文本分类、情感分析标注）不同，实体识别标注的核心目标是“精准定位+明确分类”，不仅要找到文本中的实体位置（即标注实体的起止字符），还要明确实体的类型的属性，让机器知道“这个元素是什么”。如果把AI大模型理解文本的过程比作“整理文件”，实体识别标注就像是给文件中的关键信息贴上“分类标签”，让机器能快速抓取核心内容，而非逐字逐句“阅读”全部文本。作为AI大模型实现文本理解、信息提取、语义交互的关键， 实体识别标注的核心价值体现在三大层面：1、夯实语义理解基础实体是文本语义的“锚点”，通过标注实体的类型与关系，让机器理解文本的核心逻辑。比如通过标注“曼孚科技”（机构）与“AI数据标注平台”（产品）的“推出”关系，机器能明白“曼孚科技是该产品的研发主体”。2、提升信息提取效率让大模型具备快速从海量文本中提取关键信息的能力，比如从10万份医疗病历中快速提取“高血压患者”“阿司匹林”“用药剂量”等实体，从千份商务合同中抓取“甲方”“乙方”“违约责任”等核心实体。3、支撑多场景语义交互为大模型的问答、摘要、翻译、知识图谱构建等功能提供数据支撑。比如用户问“谁在杭州推出了AI标注平台”，大模型能通过标注数据快速定位“曼孚科技”这一核心实体并给出答案。二、从“定位分类”到“深度理解”实体识别标注并非简单的“圈选文本+贴标签”，而是一套融合“语言学知识、行业规则、技术工具”的精细化体系。根据AI大模型的训练需求，其技术细节可分为“基础层、进阶层、复杂场景层”等多个维度，同时配套标准化的标注流程与质量管控机制。1、基础层：实体定位与类型标注这是实体识别标注的最基础环节，目标是“精准找到实体、明确实体类型”，是后续所有标注工作的前提。包含两个关键步骤：1）实体边界定位标注即精准标注文本中实体的起止位置，确保实体边界无偏差。例如，在句子“浙江省杭州市西湖区的雷峰塔是著名景点”中，“浙江省杭州市西湖区”（地名实体）的边界需从“浙”字开始，到“区”字结束，不能遗漏“浙江省”或多包含“的”字。标注方式通常采用“字符索引标注”，即记录实体在文本中的起始字符位置与结束字符位置，确保机器能精准定位实体在文本中的位置。2）实体类型分类标注在定位实体边界后，需为实体标注对应的类型。根据不同场景之间的差异，实体类型大致可分为“通用类型”与“行业定制类型”两类：通用实体类型：适用于大多数文本场景，常见类型包括：人名：如“张三”“马斯克”“李白”；地名：如“北京”“西湖”“太平洋”；机构名：如“曼孚科技”“清华大学”“联合国”；时间：如“2024年5月20日”“上周三”“凌晨3点”；数字：如“100万”“3.14”“五十”；日期：如“2025年”“100周年”；产品名：如“iPhone 15”“华为Mate60”“新一代AI标注平台”；事件名：如“杭州亚运会”“世界杯”“双十一购物节”。行业定制实体类型：针对医疗、金融、法律、自动驾驶等垂直领域的个性化需求，定制专属实体类型。例如：医疗领域：疾病名（如“高血压”“肺癌”）、药物名（如“阿司匹林”“布洛芬”）、症状名（如“头痛”“发烧”）、检查项目（如“血常规”“CT扫描”）；金融领域：金融产品（如“股票”“基金”“理财产品”）、机构类型（如“银行”“证券公司”“保险公司”）、交易术语（如“开户”“转账”“平仓”）；法律领域：法律条款（如“民法典第101条”）、当事人（如“原告”“被告”“代理人”）、法律文书（如“判决书”“起诉状”）；自动驾驶领域：道路元素（如“红绿灯”“斑马线”“人行道”）、车辆信息（如“小轿车”“货车”“非机动车”）、交通标志（如“限速60”“禁止通行”）。2、进阶层：让机器理解“实体关联”仅完成定位与分类，还不足以让大模型深度理解文本语义。在复杂场景下，还需要标注实体的属性与实体间…

阿里云 CIO 全面深度解析：企业 AI 大模型落地实践「 RIDE 方法论」
type: item
date: 2026-01-19T18:17:10+08:00
description: 据麦肯锡发布的《The state of AI in 2025》全球调研报告揭示，88% 的企业已在至少一个业务职能中常规使用 AI（如 IT、营销、知识管理），但 62% 仍处于实验或试点阶段，仅有少量实现企业级的规模化部署。我们可以理解为，当下企业的 AI 落地正呈现“高采用、低价值”的典型特征，多数企业卡在试点到规模化之间。麦肯锡《The state of AI in 2025》报告AI 应用进入深水区，竞争的核心已经转向规模化的落地能力，而非技术本身。这也指向一个重要问题：当下的 CIO 群体，想真正实践 AI 大模型在企业的有效落地，实现规模化价值，要化解过程中的诸多坑点与难点。本文整理自阿里云智能集团副总裁、 CIO 蒋林泉在 AICon 2025 年 8 月所分享的 “阿里云大模型应用落地实践之路”，并完整呈现他对企业 AI 落地的经典方法论“RIDE”和数字人案例。文中，通过规模化上线的 28 个数字人的成功实践经验，分享从组织共识挑战、业务机会识别，到 AI 指标衡量，再到产品工程落地的体系化思考，以蒋林泉的第一视角，解析企业 AI 真实落地的系统路径。第一视角观察这是我自担任阿里云 CIO 三年以来，第一次对外发表演讲。此次分享浓缩我过去三年在阿里云带领团队推进数字化与智能化进程中沉淀的案例与经验。在担任 CIO 之前，我主要负责阿里云飞天核心系统的产品和研发工作，当时对外的演讲内容更多围绕飞天和阿里云的产品，角色也更偏向于“乙方”的产研身份。而今天，以阿里云 CIO 的身份首次对外演讲，更多是站在“应用开发者”的角度，分享如何在企业内部场景中推进数字化和智能化落地的一些实践与体会。阿里云智能集团副总裁、 CIO 蒋林泉过去两三年，我带领团队致力于推动 AI 大模型在企业各类场景中的落地应用，在这个过程中有很多感触。想先谈一下，在这个阶段里的一些观察和思考。在当今时代，我们常常会思考一个问题：一个人或者一个组织发展得这么好，到底是时代的原因，还是自己努力的原因？其实最主要还是时代的原因。我们能够发展到今天，很大程度上是因为坐在了一个很好的“电梯”。比如搭上了中国这个电梯，中国互联网的电梯，以及我所在的阿里巴巴这个平台的电梯。平台本身发展得很好，在上面自然也发展得很好。换句话说，在电梯里做俯卧撑，还是在平地上做俯卧撑？两者达到的高度是不一样的。个人努力固然重要，但更重要的是平台。我认为，在这个时代，AI 就是那个最大的电梯。无论是组织还是个人，有没有搭上 AI 这趟电梯，将直接决定在未来能够达到的高度。ARK INVEST 报告根据 ARK INVEST 以往的一份调研报告预测，到 2030 年，算力性能相较于现在将增长 1000 倍。这是什么概念？在 AI 时代之前，我们常常讲摩尔定律，技术性能大约每 18 个月翻一番。而在 AI 时代，技术发展的速度被极大地加快了。如果不能及时搭上 AI 这趟高速电梯，大概率会落后于时代。基于这样的认识，我们发现，无论是企业还是个人，都开始逐渐意识到 AI 的重要性。意识到这一点后，许多企业，包括 CEO 和业务部门，开始变得焦虑起来。这就涉及到，这一轮科技革命与以往的科技革命最大的不同之处。在整个信息技术产业中，无论是 PC 互联网还是移动互联网时代，技术在企业中的应用过程是一个渐进的过程，非常循序渐进。那个时候，企业的 CEO 看到业界的炒作、厂商的炒作，都比较冷静，可以慢慢来。然而，这一次的情况却截然不同。我觉得这是第一次，企业 CEO 和业务部门比 IT 团队、比供应商还“上头”。因此，我们可以说，现在企业内部最大的矛盾，就是业务部门在社交媒体、PR 渠道里看到的 AI，往往呈现出一些“炸裂”、“梦幻”的效果，而 IT 部门或者说 CIO，在实际生产力上的发展却是不均衡、不充分的。这种矛盾体现得非常突出。在阿里巴巴集团内部，以及我与业界几十位 CIO 交流的过程中，观察到，在企业内部，这种现象大量存在。企业中会涌现出很多 Idea，做出很多 Demo，上线很多技术平台，一个团队里，恨不得要搭好几套 Dify 平台，各种智能体平台都在搭建。但是，在这些过程中，还是技术主导比较突出，更多是拿着平台去做 Demo，业务方的参与往往比较浅层。这类现象在企业里是比较过剩的，可以说整个企业都充斥着类似的情况。与此同时，我在企业中普遍观察到，很多方面的投入都严重不足：是否真正深入到业务本身去做价值识别，或去正确地定义产品，以及如何开展知识工程（注意，这里我们不再仅仅是传统的软件工程，而是知识工程），还有我们强调的业务专家知识动员。因此，我们认为，如果要在企业里真正用好 AI，并且产生实际的业务结果，就要做非常大的投入。恰好，在这个领域，我们做了很多探索和实践。阿里云企业大模型应…

阿里云 CIO 全面深度解析：企业 AI 大模型落地实践「 RIDE 方法论」
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date: 2026-01-19T12:14:31+08:00
description: 据麦肯锡发布的《The state of AI in 2025》全球调研报告揭示，88% 的企业已在至少一个业务职能中常规使用 AI（如 IT、营销、知识管理），但 62% 仍处于实验或试点阶段，仅有少量实现企业级的规模化部署。我们可以理解为，当下企业的 AI 落地正呈现“高采用、低价值”的典型特征，多数企业卡在试点到规模化之间。麦肯锡《The state of AI in 2025》报告AI 应用进入深水区，竞争的核心已经转向规模化的落地能力，而非技术本身。这也指向一个重要问题：当下的 CIO 群体，想真正实践 AI 大模型在企业的有效落地，实现规模化价值，要化解过程中的诸多坑点与难点。本文整理自阿里云智能集团副总裁、 CIO 蒋林泉在 AICon 2025 年 8 月所分享的 “阿里云大模型应用落地实践之路”，并完整呈现他对企业 AI 落地的经典方法论“RIDE”和数字人案例。文中，通过规模化上线的 28 个数字人的成功实践经验，分享从组织共识挑战、业务机会识别，到 AI 指标衡量，再到产品工程落地的体系化思考，以蒋林泉的第一视角，解析企业 AI 真实落地的系统路径。第一视角观察这是我自担任阿里云 CIO 三年以来，第一次对外发表演讲。此次分享浓缩我过去三年在阿里云带领团队推进数字化与智能化进程中沉淀的案例与经验。在担任 CIO 之前，我主要负责阿里云飞天核心系统的产品和研发工作，当时对外的演讲内容更多围绕飞天和阿里云的产品，角色也更偏向于“乙方”的产研身份。而今天，以阿里云 CIO 的身份首次对外演讲，更多是站在“应用开发者”的角度，分享如何在企业内部场景中推进数字化和智能化落地的一些实践与体会。阿里云智能集团副总裁、 CIO 蒋林泉过去两三年，我带领团队致力于推动 AI 大模型在企业各类场景中的落地应用，在这个过程中有很多感触。想先谈一下，在这个阶段里的一些观察和思考。在当今时代，我们常常会思考一个问题：一个人或者一个组织发展得这么好，到底是时代的原因，还是自己努力的原因？其实最主要还是时代的原因。我们能够发展到今天，很大程度上是因为坐在了一个很好的“电梯”。比如搭上了中国这个电梯，中国互联网的电梯，以及我所在的阿里巴巴这个平台的电梯。平台本身发展得很好，在上面自然也发展得很好。换句话说，在电梯里做俯卧撑，还是在平地上做俯卧撑？两者达到的高度是不一样的。个人努力固然重要，但更重要的是平台。我认为，在这个时代，AI 就是那个最大的电梯。无论是组织还是个人，有没有搭上 AI 这趟电梯，将直接决定在未来能够达到的高度。ARK INVEST 报告根据 ARK INVEST 以往的一份调研报告预测，到 2030 年，算力性能相较于现在将增长 1000 倍。这是什么概念？在 AI 时代之前，我们常常讲摩尔定律，技术性能大约每 18 个月翻一番。而在 AI 时代，技术发展的速度被极大地加快了。如果不能及时搭上 AI 这趟高速电梯，大概率会落后于时代。基于这样的认识，我们发现，无论是企业还是个人，都开始逐渐意识到 AI 的重要性。意识到这一点后，许多企业，包括 CEO 和业务部门，开始变得焦虑起来。这就涉及到，这一轮科技革命与以往的科技革命最大的不同之处。在整个信息技术产业中，无论是 PC 互联网还是移动互联网时代，技术在企业中的应用过程是一个渐进的过程，非常循序渐进。那个时候，企业的 CEO 看到业界的炒作、厂商的炒作，都比较冷静，可以慢慢来。然而，这一次的情况却截然不同。我觉得这是第一次，企业 CEO 和业务部门比 IT 团队、比供应商还“上头”。因此，我们可以说，现在企业内部最大的矛盾，就是业务部门在社交媒体、PR 渠道里看到的 AI，往往呈现出一些“炸裂”、“梦幻”的效果，而 IT 部门或者说 CIO，在实际生产力上的发展却是不均衡、不充分的。这种矛盾体现得非常突出。在阿里巴巴集团内部，以及我与业界几十位 CIO 交流的过程中，观察到，在企业内部，这种现象大量存在。企业中会涌现出很多 Idea，做出很多 Demo，上线很多技术平台，一个团队里，恨不得要搭好几套 Dify 平台，各种智能体平台都在搭建。但是，在这些过程中，还是技术主导比较突出，更多是拿着平台去做 Demo，业务方的参与往往比较浅层。这类现象在企业里是比较过剩的，可以说整个企业都充斥着类似的情况。与此同时，我在企业中普遍观察到，很多方面的投入都严重不足：是否真正深入到业务本身去做价值识别，或去正确地定义产品，以及如何开展知识工程（注意，这里我们不再仅仅是传统的软件工程，而是知识工程），还有我们强调的业务专家知识动员。因此，我们认为，如果要在企业里真正用好 AI，并且产生实际的业务结果，就要做非常大的投入。恰好，在这个领域，我们做了很多探索和实践。阿里云企业大模型应…

科技爱好者周刊（第 381 期）：中国 AI 大模型领导者在想什么
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date: 2026-01-16T14:14:31+08:00
description: 这里记录每周值得分享的科技内容，周五发布。本杂志开源，欢迎投稿。另有《谁在招人》服务，发布程序员招聘信息。合作请邮件联系（[email protected]）。封面图刚刚运营的北京通州站位于地下，为了充分利用自然光，屋顶采用了透光的膜结构，上方还有一个风帆形状的保护架。（via）中国 AI 大模型领导者在想什么上周六（1月10日），北京有一场"AGI-Next 前沿峰会"，由清华大学基础模型实验室主办。中国顶尖的 AI 大模型领导者，很多都出席了。 唐杰：清华大学教授，智谱创始人 杨植麟：月之暗面 Kimi 创始人 林俊旸：阿里 Qwen 技术负责人 姚顺雨：OpenAI 前核心研究者、腾讯 AI 新部门负责人 他们谈了对大模型和中国 AI 发展的看法，网上有发言实录。内容非常多，有意思的发言也很多，下面是我摘录的部分内容。一、唐杰的发言1、智谱的起源2019年，我们开始研究，能不能让机器像人一样思考，当时就从清华成果转化，在学校的大力支持下，成立了智谱这么一家公司，我现在是智谱的首席科学家。那个时候，我们实验室在图神经网络、知识图谱方面，在国际上做的还行，但我们坚定地把这两个方向暂停了，暂时不做了，所有的人都转向做大模型。2、泛化和 Scaling我们希望机器有泛化能力，我教它一点点，它就能举一反三。就和人一样，教小孩子的时候，我们总希望教三个问题，他就会第四个、第十个，甚至连没教过的也会。怎么让机器拥有这种能力？目前为止，我们主要通过 Scaling（规模化）达到这个目标，在不同层面提高泛化能力。（1）我们最早期用 Transformer 训练模型，把所有的知识记忆下来。训练数据越多、算力越多，模型的记忆能力就越强，也就是说，它把世界上所有的知识都背下来了，并且有一定的泛化能力，可以抽象，可以做简单的推理。比如，你问中国的首都是什么？这时候模型不需要推理，它只是从知识库里拿出来。（2）第二层是把模型进行对齐和推理，让它有更复杂的推理能力，以及理解我们的意图。我们需要持续的 Scaling SFT（Supervised Fine-Tuning，监督式微调），甚至强化学习。通过人类大量的数据反馈，不断 Scaling 反馈数据，可以让模型变得更聪明、更准确。（3）今年是 RLVR（强化学习与可验证奖励）爆发年。这里的"可验证"是什么意思？比如，数学可以验证、编程可能可以验证，但更广泛地，网页好不好看，就不大好验证了，它需要人来判断。这就是为什么这个事情很难做，我们原来只能通过人类反馈数据来做，但人类反馈的数据里面噪音也非常多，而且场景也非常单一。如果我们有一个可验证的环境，这时候我们可以让机器自己去探索、自己去发现这个反馈数据，自己来成长。这是我们面临的一个挑战。3、从 Chat 到做事：新范式的开始大家可能会问，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。二、林俊旸的发言4、千问是怎么开源的千问的开源模型比较多，很多人问这是为什么？这起源于2023年8月3日，我们开源了一个小模型，它是我们内部用来做实验的 1.8B 模型。我们做预训练，资源毕竟有限，你做实验的话不能通通用 7B 的模型来验，就拿 1.8B 的来验。当时我的师弟跟我说，我们要把这个模型开源出去。我非常不理解，我说这个模型在2023年几乎是一个不可用的状态，为什么要开源出去？他跟我说 7B 很消耗机器资源，很多硕士生和博士生没有机器资源做实验，如果 1.8B 开源出去的话，很多同学就有机会毕业了，这是很好的初心。干着干着，手机厂商跑来跟我们说 7B 太大，1.8B 太小，能不能给我们干一个 3B 或 4B 的，这个容易，没有什么很难的事情。一路干下来，型号类型越来越多，跟服务大家多多少少有一点关系。5、我们的…

“死了么”APP 爆火，3 人开发成本 1500 元：不改名；姚顺雨入职腾讯后首发声；微软本月大裁员，至少涉 1.1 万人；字节实习生全面涨薪
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date: 2026-01-12T16:02:56+08:00
description: 引言：唐杰、杨植麟、林俊旸、姚顺雨聚会：AI 发展的共识和差异;“死了么”APP 爆火，开发者：用户数翻了 50 倍，尚不准备改名；消息称微软本月将启动新一轮大裁员，规模达 1.1 万至 2.2 万人；字节实习生全面涨薪，最高涨幅达 150%；马斯克：X 平台将于七天内开源其算法；消息称约翰・特努斯成库克头号苹果接班人，曾主导 iPhone Air 项目；OpenAI 预留 500 亿美元员工股权激励池；王腾官宣创业：核心成员来自小米、华为，薪资福利基本看齐大厂；京东将推出全年龄段人群 AI 玩具…… 行业热点唐杰、杨植麟、林俊旸、姚顺雨聚会：AI 发展的共识和差异 在近日的 AGI-Next 前沿峰会上，唐杰、杨植麟、林俊旸、姚顺雨等行业标杆人物，与张钹院士共同勾勒出大模型发展的新图景，围绕技术突破、行业分化、范式变革与中国 AI 的未来展开了一场思想碰撞。 在技术发展的核心议题上，各位领军者达成了“突破现有瓶颈、迈向多元智能”的共识。智谱创始人唐杰直言，中国开源大模型虽成果斐然，但与美国闭源大模型的差距可能仍在拉大，行业需保持清醒认知。他提出，大模型的下一阶段应借鉴人脑认知过程，重点突破三大能力：多模态“感统”能力，实现视觉、声音、触感等多源信息的统一感知；构建全人类“第四级记忆”，解决模型记忆与持续学习不足的问题；探索反思与自我认知，挖掘大模型自主意识的可能性。2026 年，智谱将聚焦架构创新、多模态感统等方向，推动 AI 进入长任务场景并实现具身智能，同时预判今年将成为 AI for Science 的爆发年。 月之暗面 Kimi 创始人杨植麟则从 Agentic 时代的技术架构切入，强调提升 token efficiency 与实现 long context 的双重重要性。他认为，前者能以更少 token 达到同等效果，后者可突破传统架构局限，支撑复杂 Agent 任务，二者结合方能实现更高水平的代理智能。更具启发性的是，他提出智能具有“非同质化”属性，未来的技术升级不仅是算力的堆砌，更关乎“品味”——即对 AI 价值观与形态的深层理解，这种差异性将催生出更多新颖应用场景。面对 AGI 潜在风险，杨植麟秉持开放态度，认为 AGI 是提升人类文明上限的关键工具，应在风险可控的前提下持续迭代突破。 通义 Qwen 技术负责人林俊旸则将目光投向物理世界，提出打造 Multimodal Foundation Agent 的愿景。他认为行业发展“殊途同归”，全模态模型与具身推理是核心方向，Agent 将从数字世界走向物理世界。林俊旸描绘了具体的落地场景：数字特工可实现 GUI 操作与 API 调用，物理特工则能完成斟茶倒水等实体交互动作，这种从虚拟到现实的延伸，为 AI 应用开辟了广阔空间。 作为压轴嘉宾，张钹院士从旁观者视角给出了深刻洞见。他指出，大模型当前擅长跨领域泛化，但落地应用需实现跨任务泛化，重点解决分布外、长尾场景的泛化难题，具体应推进多模态、具身交互、结构化知识对齐等六大方向。在人机关系上，他大胆质疑“机器必须与人类对齐”的传统认知，认为人类存在固有缺陷，无需让 AI 完全复刻；而 AI 治理的核心，不应是约束机器，而是规范研究者与使用者的行为。值得关注的是，张院士一改以往态度，鼓励最优秀的学生投身创业，认为人工智能时代的企业家应承担起将知识、伦理与应用转化为通用工具的使命。 圆桌对话环节，嘉宾们围绕行业分化、范式变革、Agent 战略与中国 AI 的胜算四大议题展开深度探讨。腾讯首席科学家姚顺雨从跨中美视角指出，To C 与 To B 场景的模型需求已分道扬镳：To C 用户对强智能需求有限，To B 领域则呈现“智能即生产力”的鲜明特征，模型强弱分化将愈发明显。在范式变革方面，姚顺雨提出自主学习已实际发生，只是尚未形成颠覆性感知；唐杰则预判 2026 年将出现新范式，单纯依靠扩算力、扩数据的 Scaling 模式已难以为继，创新是唯一出路。 关于中国 AI 的全球竞争力，嘉宾们既正视差距也保持信心。姚顺雨认为中国团队在快速复现与局部优化上具备优势，但缺乏敢于探索未知的“冒险家”；林俊旸坦言美国在算力投入上领先 1-2 个数量级，中国团队领先概率约为 20%，但“穷则思变”可能催生创新机会；唐杰则强调，凭借敢冒险的年轻一代、良好的发展环境与持续深耕的定力，中国 AI 有望在长期竞争中实现突破。 “死了么”APP 爆火，开发者：用户数翻了 50 倍，尚不准备改名 2026 年 1 月，郑州月境技术 3 人 95 后团队开发的 8 元付费 APP “死了么” 爆火，苹果付费软件排行榜登顶，用户数较此前翻 50 倍仍在上涨。据悉，该 APP 专为独居人群设计，2 日未签到即自动向紧急联系人发邮件，因名字有传播力、需求…