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早上看到玉伯分享的链接，记者问固态电池商业化的问题，曾旒群给了一个没想到到的答案。
很多人期望一个技术上来就能百万级用户，这违反了很多原理，但是很多人喜欢这样问。
要到这一点离不开技术+产品+商业都成熟的契机。
而随着时间增加的只有年龄，不一定有事件。
另一个朋友MAX也提到了，当代很多成熟的人具备的都是skills，也就是有很多经验，而模型时代了，模型参数和掌握模型能力也就是harness工程也同样离不开。
所以就没有人和AI的取代与否的讨论了。
回到开头，全方位思考问题，而不是二极管回答争热度，减少焦虑，谋事在人 成事在天。
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很多人期望一个技术上来就能百万级用户，这违反了很多原理，但是很多人喜欢这样问。
要到这一点离不开技术+产品+商业都成熟的契机。
而随着时间增加的只有年龄，不一定有事件。
另一个朋友MAX也提到了，当代很多成熟的人具备的都是skills，也就是有很多经验，而模型时代了，模型参数和掌握模型能力也就是harness工程也同样离不开。
所以就没有人和AI的取代与否的讨论了。
回到开头，全方位思考问题，而不是二极管回答争热度，减少焦虑，谋事在人 成事在天。
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TIME100 AI 2026 公布了 100 位影响 AI 的人物。我们整理后发现，其中有 16 位华人（海外华裔也算在内，不等于中国国籍）。
他们的背景值得细看。这 16 个人的专业和工作方向，比"学计算机、做大模型"这个公众印象丰富得多。
14 人专业可分类，只有 6 人含计算机
16 人中，14 人的本科专业能从公开资料中确认。
含计算机或软件专业 6 人：Mark Chen（MIT 数学与计算机科学）、梁汝波（南开 软件工程）、吴泳铭（浙工大 计算机）、杨植麟（清华 计算机科学）、张鹏（清华 计算机科学与技术）、肖弘（华中科大 软件工程）。
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他们的背景值得细看。这 16 个人的专业和工作方向，比"学计算机、做大模型"这个公众印象丰富得多。
14 人专业可分类，只有 6 人含计算机
16 人中，14 人的本科专业能从公开资料中确认。
含计算机或软件专业 6 人：Mark Chen（MIT 数学与计算机科学）、梁汝波（南开 软件工程）、吴泳铭（浙工大 计算机）、杨植麟（清华 计算机科学）、张鹏（清华 计算机科学与技术）、肖弘（华中科大 软件工程）。
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Anthropic 说 Claude 自主设计出了蛋白质分子。但 Claude 一个蛋白模型都没训练，它调用的是七个别人做的开源工具。那七个工具里，谁被用得最多？我把官方公开的一千三百多行原始记录按工具拆了一遍：
字节的 PXDesign，358 个设计，占全部的 27.1%。第二名是诺奖得主 David Baker 实验室的 RFdiffusion3，268 个。字节比第二名多三分之一。
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字节的 PXDesign，358 个设计，占全部的 27.1%。第二名是诺奖得主 David Baker 实验室的 RFdiffusion3，268 个。字节比第二名多三分之一。
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Ivan刘: 用Claude skills图解Claude蛋白质。
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