专访前FAIR研究总监田渊栋：Meta裁员之后，对AI的一些遗憾与思考

一看就知道是强者的发型[笑哭]

♥ 374 ↩ 4

一线的研究人员很容易因为自己的研究风格陷入一种对于自身审美的过度泛化，从而对AI发展产生错误判断。这在过去几年整个AI行业普遍存在的对AI发展速度的低估已经能看出来了。仅仅一年半左右以前，大部分AI领域的研究人员都觉得LLM发展已经到头了，所谓的scaling law已经失效，结果2024年底reasoning model一推出来，立马就把LLM的能力往前推进了一大步。2025年LLM直接攻克了IMO金牌、ICPC金牌（当然，AI怀疑论者要说拿IMO金牌也是记答案那我无话可说），这在一年前都是大多数人想都不敢想的事情。现在又开始老调重弹。 田渊栋当然是优秀的研究人员，但看起来也陷入了类似的陷阱。如果只走LLM路线，AGI可能是需要几十年。但问题是AI领域的发展从来都没有只发展LLM。在我看来，LLM只是AI能够运作的一个基础组件，类似于修房子需要的基础材料，我没听说过只发展建筑材料就能修出鸟巢水立方的。基础材料的发展将会极大加速AI的进展，但如何结构化地组织和使用基础材料也是同样重要的事情。在AI领域这就是Agentic Framework要做的事情，并且现在还处在早期探索阶段。最近陶哲轩和Deepmind的团队合作发了一个manuscript，AlphaEvolve的新版本已经在67个数学问题上进行了测试，其中有好几个都得到了比已知结果更好的结果，很多个问题都找到了人类已经找到的最佳结果，另一些问题虽然没有解决，但是思路却启发了陶哲轩本人去解决。按照人类的标准，AlphaEvolve当前就已经达到了非顶尖数学家的水平（不考虑产出率，只考虑产出质量）。更可怕的是这还是在ChatGPT刚推出3年、reasoning model刚推出一年、Agentic AI还在起步阶段就已经达到的水准。 而一旦Agentic AI能够成熟，开始独立解决问题，那么它们就会以难以想象的速度开始产生新的可靠数据，这些数据又能反哺LLM基础模型的发展。这就是所谓的AI的自我进化，Scaling law在里面根本不起到决定性作用。 所以说LLM陷入瓶颈之类的，很多都把AI的发展完全锚定在了LLM、还是LLM基础模型之上，以为基础模型进展变慢了就等于AI进展变慢了。事实上，如果考虑到解决长流程任务的串行本质，基础模型后面每提升一个台阶，就意味着Agentic AI的能力上限将会提高一大步。

♥ 195 ↩ 45

田渊栋2005年获得上海交通大学计算机系学士学位，2008年在上海交通大学取得硕士学位，2013年在美国卡内基梅隆大学机器人研究所获得博士学位。

♥ 144 ↩ 4

看起来田老师被裁员后还没找到新工作，趁这段时间换换心情也很不错，在前沿行业卷的很累，能获得一个小假期是很美的。

♥ 75 ↩ 30

我在咨询行业。到目前为止，AI替代的职位就是偏junior的那些。豆包、deepseek在做资料整理，甚至进阶建议上非常非常的出色。一个助理要干2天的工作，免费的AI模型几分钟就做好。后面自己再改改，就可以作为最终成品交付了。对于企业经营者来说，是实打实的省了很多钱。

♥ 65 ↩ 23

学习：不要去追热点而要跟注重自己的兴趣。互联网普及之前从大学才能学东西，但现在大家从网上加AI立即就能学，总有人比你追的快学的快，所以选择学习的方向时不要盲从热点。 创业：先设立一个看似不可能的目标，这样会让你有比较清晰的努力的方向

♥ 55 ↩ 3

平庸的提问会得到平庸的回答。101具有insight的提问，大大提升了采访的水准[支持]

♥ 50 ↩ 1

说一个暴论，互联网的大厂叙事基本结束了。小团队专精特新将爆发出来。

♥ 44 ↩ 4

说到『人只需要一两个样本...』，人又何尝不是经过了万亿年预训练得到现在的泛化能力呢？大脑像是无数次迭代后极其高效智能的模型架构。大脑和大模型的最基本单元不过是结构简单的细胞和逻辑门，我还是很看好未来的模型能力的，碳基那么多不可逾越的先进性

♥ 43 ↩ 10

从元宇宙到大模型，扎克伯格一直在声势浩大地整烂活，公司营收全靠广告撑着，我的评价是美国李彦宏，不如百度，百度至少还有全栈AI解决方案拿得出手

♥ 33 ↩ 5

我想看llya的采访

♥ 26 ↩ 2

感觉由一线研发经验的人产生的抽象的感觉，是很有参考意义的。不论是悲观的还是乐观的。

♥ 22 ↩ 1

101和101播客的访谈真的是超高质量，有面子请到这么多各行业大佬，话题也相当有深度。无奈曲高和寡，仅几十万的关注，这与付出太不匹配了，亏本啊！那些时政区靠耍嘴皮子树新蜂（tree new bee）吃立场饭的，随随便便都能几百万粉，实在为101意难平啊。

♥ 22 ↩ 5

这人脉太可怕了

♥ 19

华人工程师和科学家在美国AI产业重要性远超你们想象，可以说绝大部分AI核心算法都有华人的重要贡献，而一个公司的AI团队就如大佬说的那样，可能核心算法团队也就十几个人，其他都是帮助标注数据训练的，所以在AI这块单纯堆人力没什么卵用，还不如多买几张GPU

♥ 18 ↩ 3

刚刚，杨立昆也离职了！

♥ 16 ↩ 1

他好像写了本科幻小说？

♥ 16 ↩ 2

我对田渊栋首次印象是alphago横扫围棋的时候，扎克伯格发的一条推特，大意就是他旁边就坐着田渊栋，他对这个竞争感到安心

♥ 15 ↩ 2

To be honest,发现阿B的评论主要分为，没看视频就开始评论，屁股大战开始和网友战斗两大类，更有意思的是，这种真正有内容的视频，他的播放和视频数据却很差，甚至比不过油管儿一个非中文母语的平台。在科技领域的UP主当中，仍是娱乐性强而非内容高质的创作者有更高曝光度。我想起来，我们现在见过不少美式红脖子的反智言论，有人嘲笑他们怎么会相信这么逆天的阴谋论，现在想想，其实内地海外都差不多，只不过我们的反智阴谋论通过别的方式呈现出来了，此外还有更多知其一不知其二的高中初中生通过对世界形成的刻板印象来愤愤不平宣扬那些not even wrong的令人无语的论证推理过程，傲慢和预设的立场mess up了讨论的环境[点赞]

♥ 15 ↩ 3