张博学长分享 - 思维高度与前沿创新

所有模态本质都是一个模态：世界模态

text —— 声音

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用defusion model 生成 text

第一性原理¶

• 实现最nb的创新
• 从最基本的事实假设出发
• 思考问题的本质
• 忘记权威，老师、leader、师兄说的都是错的
• 两点之间直线最短
• 你要提出好的问题，并思考问题的本质
• 每天晚上强迫自己思考：世界上最本质的问题是什么？我能做怎么样的创新
• 在每天骑车、跑步中想出的点子
• 本质的创新
• 思维上不要懒惰：因为世界是公平的
• 提出好的问题：思考世界上最重要的问题是什么
• 一个思维方式：世界的本质是什么，从而预测未来

Microsoft 招人原则（Microsoft research 对好学生的定义）：

• 数学好
  • 对知识有最最本质的理解和思考，例如什么是行列式？行列式的物理意义是什么？
  • 真的懂，真的理解
  • 刷绩点历年卷无用的
• 代码能力好
  • 到处是ACM金牌
  • 真的有coding速度，算法能力
• 态度好
  • 持续学习思考
  • 中国学生最不缺这个

是一种techneque 但是好学生 ！= 卓越

学习方法：

• 少看中国的语言，看英文原版
• 看 MIT /stanford 的课程
• 看每一个邻域的圣经：例如MIT Gilbert 的线性代数、一门课
• 问问raw newgemini 推荐的公开课
• 例如CV :CS231 NLP：CS232

• 什么是软件开发、瀑布流开发

• 代码能力：实践

沈向洋

我从顶尖团队学习到的/卓越的人的特征¶

Growth mindset¶

• 永远要持续学习，持续的努力
• 永远不是人生的巅峰
• 读博，去微软，去字节，去deepseek
• 名言：把人生 / 职业当作一个快跑（快速学习、提升）注定失败
• 每天进步
• “我每天都在持续看书持续学习”
• 梁文峰之前做幻方已经财富自由，雷军也是
• 高瓴资本张磊：流水不争先，争的是滔滔不绝

长期主义¶

• 00后的通病：短期过分优化一个目标而忽略长期价值的考虑
• 思考我自己是否是真正在创造价值，当价值足够大，salary就是附属产品
• deepseek就是擅长长期主义，meta出lama2就提高了国内大模型门槛而dpsk长期主义（AGI）

专注¶

• 人/企业不可能十项全能
• 在一个方向构建很大的压强
• 《从0到1》，创业必读
• 《精益创业》
• 马斯克后来才横向扩展
• 国内学界倾向于十项全能全面开花

一种勇气¶

• “我是一个最执拗的人，从而开创了一个方向”
• 在微软不被领导认可
• 自回归的范式，误差一定会累计 —— difussion
• 做工作的时候要take courage
• 中国的农耕文明与美国的海洋文明，
• 从一个无聊的事情中找到乐趣，做下来
• zju比thu的学生缺少：闯劲、不确定性

拥抱不确定性¶

• 进大厂？因为师兄这样干了
• 从微软（微软工作环境极其舒服的）进dpsk，一个初创企业，招人的标准极高，但达到标准的人就会想带团队

在创业，集中了全球

• 构建ai agent，实现第三阶段的AGI

• 高瓴资本的领头，在杭州、上海、北京

• 招人的bar很高
• 工程经验
• 一般都是阿里的天才少年
• 产品10月份上线
• 过段时间xhs有report / news

在微软有很激烈的争吵，在浙大没有一点这个氛围

招人（实习生）的标准

• 不看工作经验，这和我们没有关系
• 看学习能力，例如1个月快速理解代码框架

• 看合作能力，讨论非常激烈

  • 微软升职加薪：自己创造了什么价值，对其他团队、企业、客户创造价值，sell story 从而感动别人
  • 看闯劲 产品经理是00后小哥 算法、工程是朝着既定目标去创新
  • 进大厂

怎样做选择？

• 比较喜欢挑战
• 近一年拉融资 / 讲故事 / 财务 / 股权，一年内学到的东西比过去五年学到的都多
• 构建人生的第二增长曲线
• 看到社会上的问题通过自己的创新来解决这些问题
• 做公司、startup，每天蹲在客户那里去看他们使用工具的工作流，让他们自动化
• 过去的经验 不要
• 社会上牛的人是一种
• 梁文峰：一个人蹲在成都的一个地方在那里研究股票，去coding
• 要使身边围绕着邻域里面的牛的人
• 在做选择时候，让自己身边都是牛人，周围的环境

张宏江 张亚勤 李开复

VLA

做机器人：在中国

如何做泛化：做一个机器人，把手机放桌子上，把电脑打开 / 拿起来：训练一个video data ，第三视角映射到第一视角

如何想到创新的想法：第一性原理

脑子要野一点

RL

选专业：创新的事情，基于电脑工作不要，重复性工作不要，跨域的工作不要

前端必定会AI替代

做智能，AGI，把工作直接干成

聚生智能有很多的泡沫，因为不能去泛化，没办法创新、总结等理解

只有泛化、创新不会被替代

质量 > 数量

zju博导

每个阶段尽全力