“70年来人工智能研究最大的教训是：那些试图利用人类先验知识（如语法规则等）的方法，最终都会被那些利用海量数据和庞大算力的通用方法所击败“。
—— 摘自《The Bitter Lesson（苦涩的教训）》· Richard S. Sutton（强化学习之父）2019-03-13

2026.7.2 CNBC《Squawk Box》专访

“The basic view among enterprises: ‘I’m gonna chillax and waste my time with tokens, get no value, and they get my IP.’ That’s not shade—that’s reporting.”

• 唐杰：再学习，AI时代，认知 > 格局 > 技术 > 管理

很多人认为一个企业的成功靠管理，很对，曾今很对，但AI时代可能变了，一切都变了，天天端到端、天天扁平、天天去中层。没办法，太多事情AI变化了，更焦虑的是技术不能落后，于是工程师一下子扬眉吐气，技术大于了管理。管理还很有用，但不懂技术、甚至不深入技术，你都不知道该怎么管–管啥呢？

You can outsource your thinking, but you can’t outsource your understanding. （Andrej Karpathy， 2026.5）

思考可以外包，理解需要自己 你可以外包思考，但不能外包理解；用 AI 提效，不把决策权、判断力、因果感交出去

“以前可能是你被教育出来——教育了四年本科、两年硕士、五年博士——最终你的目的是成为一个螺丝钉，或者成为某个大机器的一个零件。”

“但是现在已经不一样了——大机器不需要你的零件了。你得自己去寻找自己的意义。
—— 摘自《再访田渊栋：46.5亿美金估值的RSI，与AI自进化》· PodDeck

• Coding is cheap, verification is expensive. – Jensen Huang 2026 年 3 月 17 日 GTC 2026 主题演讲
• AI 生成代码（打字）不值钱，验证与判断才值钱。未来工程师核心工作是定义标准、验收结果、迭代优化，而非写代码钛媒体AP… – Jensen Huang2026 年 3 月 GTC 期间华尔街 / 科技媒体访谈
• Harness（验证框架） 比模型更重要，验证成本决定 AI 落地成本钛媒体AP… – 2026 年 7 月 17 日 最新访谈（LangChain 创始人）
• 验证的本质：减少不确定性，用观测来缩小认知与现实的差距

事以密成，言以泄败。
先安静的做，成功了再说。

Peter Steinberger 最近一个月发出760w次请求，消耗token 6030亿，约130w美元

每天4w多美元，一个月130w美元/900w人民币，一年约人民币1亿+ （OpenAI）
国内模型换算1/30-1/50，约200w~300w人民币

莫问中年何所有，且看长河落日舟。

容我一生，花开一场。