AI写代码太可怕了。亲测现在的Claude + Cursor，已经达到直接原地起项目框架，一句话写function，半自动debug，半自动部署的程度。
一个人一星期，就能上线一个产品。对于产品落地标准的项目，目前仍要求用户具有一定技术能力。

预测未来的2-5年在米国 ，不仅junior级别程序员受到冲击，人才需求大幅缩水，senior一些的岗位也无法幸免。
这件事情已经在发生了。据Indeed公布的数据（图二），米国发布程序员招聘帖的数目从2022年顶峰以来大幅下降。
我认为长期受欢迎的，会是
🔺有领域内经验、能拿下单子的创业者
🔺能拆解复杂技术的程序员
🔺有审美能力的设计师

与此同时，欣欣在Sensortower等统计网站看到，过去独立开发者能达到的盈利有限，然而从去年开始，一人公司、小团队获得上百万刀营收的情况越来越多。
我们现在处在技术奇点的前夕，技术人在这个时间节点应当发挥优势，完成资源积累和转型。
#人工智能# #硅谷# #创业# #程序员就业#

去年有幸在北京拜访张祥雨，老师从第一性原理出发分享了好多，包括为什么llm做不了乘法，还有合成数据的局限性。
这个播客的信息密度非常高，很多地方要展开来讲都能讲一节课。比如“生成和理解是一体的”，我从中受到启发，在posttrain训练模型时加入长内容总结的任务，提高模型理解上下文的能力。

随着时间，创投巨佬们的共识也可能被证伪。
记得21年左右硅谷流行的观点是，社交平台会垂直化，也目睹了某友轰轰烈烈搞游戏社交的全过程。结果发现，即使人们兴趣点不一样，还是喜欢挤在同一个平台玩。
大模型这一波也有一些共识被推翻，比如当OpenAI一骑绝尘的时候，第二和第三还有多少价值。结果发现大模型也是可以有侧重点和多样性的，更别说还能泛化到写代码等等的场景。
对于第一个例子的判断，让我绕开了一些方向性的错误。对第二个例子的判断，直接让我低估值入手Anthropic。
最后吐个槽吧，YC对C端产品的助力还是有限。我是想不明白，差不多时间发布的产品，至少50万🔪在手的团队 vs. 我们0预算纯有机增长，还比不过我们在一堆封号和K站之后的流量成绩😂

米国的服务业有多离谱呢？
1000刀一晚的酒店，要个一次性牙刷都不一定有，纯看运气。
一盘沙拉三十刀，要自己走过去端，想结账发现一个服务员都找不到😂

AI产品加了个每日限额，挺高的，没想到一些用户不仅用满，还评分吐槽说免费额度不够用～
经验：soft paywall很重要。让用户看ads增加使用额度，既可以筛选出没有耐心而付费的用户，又能让愿意看ads的用户得到更多额度。

我会选Cursor。使用过程中能感受到是做了很多自己的优化的，好比一个更懂产品经理语言的程序员。短期无人超越，长期有更大想象空间。
是的OF更加稳，但是按照这个投资逻辑，所有的天使投资B轮以前的轮次都不存在了，直接去投电商就完事了。

只有我感觉Mistral系列 是个很无趣的大模型吗？能从对话感受到训练数据就没有这一块的，nerd的感觉。传说中的法国人的浪漫在哪里？
Claude的偏见很重。不是政治正确方面的偏见，而是你告诉它一件事，它凭只言片语说了一大段，然后你一句话反转，它再反过来给你编一大段。ChatGPT分析这种完全反转的情况就要淡定很多。
Deepseek写代码那就跟我喝了酒似的，啥飘忽忽的幻觉都开始往外冒，所以在windsurf里不要钱。
#AI工作流

有的程序员，写的代码就和中药一样：
不work了，不知道为什么；work了，也不知道为什么。。。

欣分享《如何把大语言模型训傻》😂
首先，找个参数小的模型作为基础，最好10B以下的。
Finetune喂非常少且质量很差的数据。针对几个system prompt反复合成数据，且要是用户写不出来的那种。
推理使用和finetune完全不一样的预设提示词。如果能和训练数据有逻辑矛盾就更好了，比如训练时回答全是大篇大论，提示词让它只能说2-3句话。
这样AI就完全不知道应该干啥，智力明显降低，开始胡言乱语。

（提示：想得到厉害的模型需要把我说的反过来做。并且posttrain的数据分布非常重要！）

下回讲讲 你以为的 vs 实际的【数据飞轮】

终于迁移到AWS了！
最近流量猛增，运维压力很大。在我们的AI产品各种宕机、出bug之后，还有源源不断的用户注册使用......🥹