02-23 08:10
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【工业】中共的下一个產业技术攻关：晶片 | Taizi Huang
2025-02-23 07:57:00
华为在消费电子领域是苹果公司最好的学生。不管是对外宣传（艺术风格），还是对内整合产业链（掌握半导体设计、操作系统核心技术，其余交给产业链上下游供应商），都是极其相似。苹果电脑用的是自己设计的 MacOS 和 M 芯片，今年也许就能看到搭载鸿蒙操作系统和麒麟芯片的华为电脑上市。有一点遗憾是，华为还没开发出新的消费电子品种（苹果公司在 iPhone 和 iPad 之后，还有 Apple Watch 和 AirPods），这方面离自己的老师还有差距（三折叠是大胆尝试，但是注定小众）。
不过学生早已出师，青出于蓝而胜于蓝。华为现在正在整合国内汽车产业链（华为五界），做汽车界的“苹果公司”；而苹果公司自己已经放弃造车（可能是无法在汽车供应链上有绝对的话语权；因而失去了进一步扩展的机会）。当前汽车的电动化、智能化浪潮下，汽车变成大号的消费电子产品；手机也已经变成新技术的测试实验室（比如 GaN 充电、高密度电池、高精度摄像头和传感器等），所以华为可以很好发挥自身在智能手机研发上的成功经验。
管中窥豹，这是中国工业崛起的一个缩影。轻资产、供应链整合、掌握核心技术，赋予美国顶尖企业（GE、波音、苹果）攫取高额利润的能力。但是金融化之后，这些能力就会反过来腐化自身，摧毁行业根基。中国是美国最好的学生，所以前车之鉴，不可不学。而个人在现代社会如此渺小，也只有乘着产业发展的东风，在产业链中找到自身的定位，才能实现自我价值和社会价值的最大化。
不过学生早已出师，青出于蓝而胜于蓝。华为现在正在整合国内汽车产业链（华为五界），做汽车界的“苹果公司”；而苹果公司自己已经放弃造车（可能是无法在汽车供应链上有绝对的话语权；因而失去了进一步扩展的机会）。当前汽车的电动化、智能化浪潮下，汽车变成大号的消费电子产品；手机也已经变成新技术的测试实验室（比如 GaN 充电、高密度电池、高精度摄像头和传感器等），所以华为可以很好发挥自身在智能手机研发上的成功经验。
管中窥豹，这是中国工业崛起的一个缩影。轻资产、供应链整合、掌握核心技术，赋予美国顶尖企业（GE、波音、苹果）攫取高额利润的能力。但是金融化之后，这些能力就会反过来腐化自身，摧毁行业根基。中国是美国最好的学生，所以前车之鉴，不可不学。而个人在现代社会如此渺小，也只有乘着产业发展的东风，在产业链中找到自身的定位，才能实现自我价值和社会价值的最大化。
【國際】【宣傳】如何破解當前歐美的宣傳攻勢 | jat
2025-02-19 20:38:00
关于日本核污水排海事件的提问
关于日本核污水排海问题，博客4年前在《再談Biden任期内的中美博弈等議題》的18、35-37楼有过讨论。鉴于自己并非核安全专业人士，我过去未与他人谈论该话题；但随着后续各种新事实出现，疑问愈多，因此来博客提问。
福岛核污水排海之初，中国外交部发声反对，海关总署暂停进口日本水产品（http://www.customs.gov.cn/customs/302249/2480148/5274475/index.html）；一年多后，进口管制措施却被重新锚定在了IAEA框架下的监测活动上（https://www.mfa.gov.cn/wjbxw_new/202409/t20240920_11493501.shtml）。据我观察，过去指责和维护日本排污行为的双方主要把争论聚焦于核污水中的放射性物质（主要是氚）含量是否达到危害海洋的程度。而我从一开始便感觉，争论双方似乎很诡异地集体忽略了一个基本的伦理问题：人类社会之所以对排污行为进行管制，往往并非因为特定排污行为本身会对地球环境造成显著改变；而是因为如若放纵不管，地球环境会因众多污染源的集体作用而变得污浊不堪。（复习旧文时，我注意到这个问题王博在《再談Biden…》一文18楼的回复中提过，而我认为这才是核心所在。）
中方宣传时可以很浅显地类比：一座修建在海边的化工厂，就算不对自身废弃物进行任何处理直接排放，（因地球海洋的自净与稀释能力）也不足以使海洋环境指标发生显著变化；但如果人类社会因此而不对工厂排污进行管制，那么地球环境就真的会显著恶化。同理，一人随地吐痰并不会给市容带来肉眼可见的变化，但社会仍有必要对民众行为实施约束。以放射性物质“稀释后含量符合标准”“环境浓度提升不显著”来正当化排污行为，好比一个在公共场合吸烟的人对身边一位被迫吸入二手烟的孕妇说：“你因为偶尔吸了几口二手烟而导致腹中胎儿出现畸形或流产的概率提升是微乎其微的。”这句话本身是事实，但显然违背了人类社会的基本伦理。
因此，是非的关键不在于污染物“含量达标”，而在于污染方是否在力所能及的范围内，付出了足够努力以实施救济。放射性物质是否达（IAEA的）标尚需长期观测，但日本政府有能力实施比排海方案外部性更小的处理方案（如地下填埋等）、却为了节省成本而拒不执行，是当下可以验证的事实。综上，我的疑问是，中方的经济反制措施似乎应当锚定于日方是否转向更合（伦/法）理的处理方案，而不是IAEA框架下监测到的海洋环境放射水平？“IAEA框架下的国际监测”完全可以靠舆论施压争取、不需要在经贸层面付出额外对价。如今中方在宣传上忽略了强调前述脉络，派一群核安全技术专家（https://www.caea.gov.cn/n6760338/n6760343/c10646569/content.html）陷在IAEA的逻辑框架里打转、却对其中显然的伦理问题和逻辑谬误视而不见，貌似验证了“社会科学对从业者的资质要求甚于理工科”。
总的来说，中国外交部、海关总署、国家原子能机构（CAEA）的决策逻辑给我感觉从前到后并不在一条管线上。我虽不清楚个中决策细节，但观感上，这好像又是一个中共技术官僚体系事前政出多门、事中左右互搏、事后进退失据的案例；其中问题的关键，可能在于相关决策人员中有人默认IAEA（以及正文提到的OPCW）等“国际组织”是一种可以让中国与黄金十亿平等使用的国际公共品。上述议题应当属于外交/宣传战的范畴，因而在此提问；不知王博如何看待相关事件的一系列发展。
关于日本核污水排海问题，博客4年前在《再談Biden任期内的中美博弈等議題》的18、35-37楼有过讨论。鉴于自己并非核安全专业人士，我过去未与他人谈论该话题；但随着后续各种新事实出现，疑问愈多，因此来博客提问。
福岛核污水排海之初，中国外交部发声反对，海关总署暂停进口日本水产品（http://www.customs.gov.cn/customs/302249/2480148/5274475/index.html）；一年多后，进口管制措施却被重新锚定在了IAEA框架下的监测活动上（https://www.mfa.gov.cn/wjbxw_new/202409/t20240920_11493501.shtml）。据我观察，过去指责和维护日本排污行为的双方主要把争论聚焦于核污水中的放射性物质（主要是氚）含量是否达到危害海洋的程度。而我从一开始便感觉，争论双方似乎很诡异地集体忽略了一个基本的伦理问题：人类社会之所以对排污行为进行管制，往往并非因为特定排污行为本身会对地球环境造成显著改变；而是因为如若放纵不管，地球环境会因众多污染源的集体作用而变得污浊不堪。（复习旧文时，我注意到这个问题王博在《再談Biden…》一文18楼的回复中提过，而我认为这才是核心所在。）
中方宣传时可以很浅显地类比：一座修建在海边的化工厂，就算不对自身废弃物进行任何处理直接排放，（因地球海洋的自净与稀释能力）也不足以使海洋环境指标发生显著变化；但如果人类社会因此而不对工厂排污进行管制，那么地球环境就真的会显著恶化。同理，一人随地吐痰并不会给市容带来肉眼可见的变化，但社会仍有必要对民众行为实施约束。以放射性物质“稀释后含量符合标准”“环境浓度提升不显著”来正当化排污行为，好比一个在公共场合吸烟的人对身边一位被迫吸入二手烟的孕妇说：“你因为偶尔吸了几口二手烟而导致腹中胎儿出现畸形或流产的概率提升是微乎其微的。”这句话本身是事实，但显然违背了人类社会的基本伦理。
因此，是非的关键不在于污染物“含量达标”，而在于污染方是否在力所能及的范围内，付出了足够努力以实施救济。放射性物质是否达（IAEA的）标尚需长期观测，但日本政府有能力实施比排海方案外部性更小的处理方案（如地下填埋等）、却为了节省成本而拒不执行，是当下可以验证的事实。综上，我的疑问是，中方的经济反制措施似乎应当锚定于日方是否转向更合（伦/法）理的处理方案，而不是IAEA框架下监测到的海洋环境放射水平？“IAEA框架下的国际监测”完全可以靠舆论施压争取、不需要在经贸层面付出额外对价。如今中方在宣传上忽略了强调前述脉络，派一群核安全技术专家（https://www.caea.gov.cn/n6760338/n6760343/c10646569/content.html）陷在IAEA的逻辑框架里打转、却对其中显然的伦理问题和逻辑谬误视而不见，貌似验证了“社会科学对从业者的资质要求甚于理工科”。
总的来说，中国外交部、海关总署、国家原子能机构（CAEA）的决策逻辑给我感觉从前到后并不在一条管线上。我虽不清楚个中决策细节，但观感上，这好像又是一个中共技术官僚体系事前政出多门、事中左右互搏、事后进退失据的案例；其中问题的关键，可能在于相关决策人员中有人默认IAEA（以及正文提到的OPCW）等“国际组织”是一种可以让中国与黄金十亿平等使用的国际公共品。上述议题应当属于外交/宣传战的范畴，因而在此提问；不知王博如何看待相关事件的一系列发展。
你對博客評論的理解，基本正確。
不過正因爲此事的核心重點，在於日本的以鄰爲壑違反了國際倫理，而昂撒帝國體系下所謂國際組織的縱容則顯示了殖民者雙標心態，所以正確對策自然是尋找一切藉口把事情鬧大，即便論述的細節不是百分之百的精確；參考我在昨天的《龍行天下》節目中反復討論的“以小謊破大謊”。
不過正因爲此事的核心重點，在於日本的以鄰爲壑違反了國際倫理，而昂撒帝國體系下所謂國際組織的縱容則顯示了殖民者雙標心態，所以正確對策自然是尋找一切藉口把事情鬧大，即便論述的細節不是百分之百的精確；參考我在昨天的《龍行天下》節目中反復討論的“以小謊破大謊”。
2025-02-22 03:39 回复
【战略】【外交】习安会有谱吗？ | 乌鹊南飞
2025-02-19 06:10:00
德国大选在即，底定总理的Merz是个更加离谱的美国走狗，在大西洋桥协会，贝莱德等任过职，尤其是最近他既否认和Afd组阁的可能，也否认和肖尔茨合作的可能性，那就只有和绿党组阁了，属于美狗+美狗。中欧自贸协定出现转折的机会基本没有了吧？
德國民衆覺醒程度遠不如法國，所以大選只會產生新一輪美狗執政，這是過去兩年多博客反復談過的定論，基本每次提到EU和德國政壇的未來展望時，都要重複一次，有什麽好問的？
【美國】域外管轄權 | 乌鹊南飞
2025-02-18 17:41:00
trump冻结了FCPA，仅仅是对这几年被美国司法部门追杀的报复吗？
不是報復，而是杜絕司法濫權。我反復説過，美國法律多如牛毛、動輒得咎，全憑司法行業掌權者自由心證、隨意決定入罪與否。在外交政策方面，FCPA是特別方便用來做政治鬥爭的工具；Trump第一任期吃過虧，所以這次提前出手，防範於未然，畢竟檢察體系很大，全部換人需要時間。
2025-02-21 07:45 回复
【海军】共军的新航母 | Taizi Huang
2025-02-13 12:06:00
复杂系统先天的定义就是不能只用还原论来做分析，所以要发明相关的数学理论，是极端困难的。我觉得随着大模型小型化、专业化，人们可以总结出一些实用的规律，研究者也可以更加低成本地对模型做实验，发现一些奇特的现象。钱学森先生对于开放的复杂巨系统，总结出一套 meta-synthesis 的研究方法，大概是说定性分析（专家讨论）->定量分析（建模、做实验）->定性和定量综合。所以可能在很长一段时间，人们都只能用唯象的方法，摸着石头过河，来分析、利用本世代的 AI。
先生您提到 Sidney Coleman，请问您在 Harvard 的时候，和 Coleman 除了聊物理，也会聊科幻吗？（我从 Coleman 的书信集《Theoretical Physics in Your Face》了解到他也是个科幻迷）
先生您提到 Sidney Coleman，请问您在 Harvard 的时候，和 Coleman 除了聊物理，也会聊科幻吗？（我从 Coleman 的书信集《Theoretical Physics in Your Face》了解到他也是个科幻迷）
是的，極度複雜的現象一般只能用Meta-analysis，而且必然須要考慮人腦的認知習慣（這是因爲現實世界中，連什麽算是複雜，都自然包含主觀判斷，例如“湧現”的重點是“質變”，但什麽算是本質？這先天就牽扯到人類主觀思維的習慣性分類），既有的Reductionism分析方法對此往往無能爲力，你只要看看物理系搞出來的現有Complexity Theory就知道他們根本連邊都沒摸着，因爲他們連上述的主觀維度都沒有正面做出考慮（計算機系倒是可以玩Complexity Theory，因爲題材可以完全抽象化、數位化，不再有主觀成分；AI是新的例外，也是理論創新的契機，不過必須跳出窠臼，去考慮主觀維度；原本應該是數學系負責邏輯方面的探索，但他們被Godel's Incompleteness Theorem哥德爾不完備定理嚇破了膽，這方面的思考早就丟給計算機科學了）。如果未來的心理邏輯學家（Phychologicians；這個學科現在並不存在）能搞懂Deep Learning是怎麽複製人腦的主觀分類，那麽必然會對創建真正的通用Complexity Theory和瞭解湧現的機制/規則有幫助。
我曾考慮拜Coleman為導師，因爲那時哈佛物理系只有他一個人還在探討量子力學的本質，而那恰是我離開高能物理界幾十年，尚且一直思考的題目。但是他的身體很不好，才50幾歲精神就有點恍惚了，後來剛70嵗就過世；這可能是因爲他極度不在乎養生，當年在哈佛物理系都是出名的，例如以下這個流傳甚廣、應該是真實發生過的笑話：“請問Coleman教授，能不能下周一早上十點給個演講？”“不行，我不想熬夜到那麽晚。”
至於科幻，我倒是沒有和他聊過。當年在波士頓，像我這樣的科幻迷會更注重Asimov，我也的確拿到他的簽名。Asimov私德並不好，男女關係搞得很亂，很可能有Sexual Harrassment的前科。然而，一方面他比起Schrodinger還是小巫見大巫（Schrodinger對人妻和蘿莉都非常有興趣，甚至可以說物理只是他的第二專業），另一方面美國文化一直都是社會達爾文主義，對弱勢群體極不友好，女性被侵犯的危險是現代中國人無法想象的，所以Asimov也只是時代和環境的產物。美國女權運動一直到1990年代才真正開始扭轉社會風氣，原本我也能夠體諒其初衷（例如在公司裏公然亂摸女同事一直到90年代後期才成爲Taboo禁忌，到2000年代仍偶有發生），但後來白左主導女權越來越矯枉過正，搞成入學和求職上的極端揠苗助長，實則為特權階級抹殺賢能和理性的藉口，反過來為腐化國家社會推波助瀾了。
我曾考慮拜Coleman為導師，因爲那時哈佛物理系只有他一個人還在探討量子力學的本質，而那恰是我離開高能物理界幾十年，尚且一直思考的題目。但是他的身體很不好，才50幾歲精神就有點恍惚了，後來剛70嵗就過世；這可能是因爲他極度不在乎養生，當年在哈佛物理系都是出名的，例如以下這個流傳甚廣、應該是真實發生過的笑話：“請問Coleman教授，能不能下周一早上十點給個演講？”“不行，我不想熬夜到那麽晚。”
至於科幻，我倒是沒有和他聊過。當年在波士頓，像我這樣的科幻迷會更注重Asimov，我也的確拿到他的簽名。Asimov私德並不好，男女關係搞得很亂，很可能有Sexual Harrassment的前科。然而，一方面他比起Schrodinger還是小巫見大巫（Schrodinger對人妻和蘿莉都非常有興趣，甚至可以說物理只是他的第二專業），另一方面美國文化一直都是社會達爾文主義，對弱勢群體極不友好，女性被侵犯的危險是現代中國人無法想象的，所以Asimov也只是時代和環境的產物。美國女權運動一直到1990年代才真正開始扭轉社會風氣，原本我也能夠體諒其初衷（例如在公司裏公然亂摸女同事一直到90年代後期才成爲Taboo禁忌，到2000年代仍偶有發生），但後來白左主導女權越來越矯枉過正，搞成入學和求職上的極端揠苗助長，實則為特權階級抹殺賢能和理性的藉口，反過來為腐化國家社會推波助瀾了。
【海军】共军的新航母 | Taizi Huang
2025-02-12 12:24:00
我发现，本世代 AI 是通过巨量堆叠简单结构（卷积、Attention等，都是表示相关性）来提取输入信息的特征，这些特征将输入的数据有损地嵌入到某个极高维的空间后，变得可以分割。所以与其说是涌现智能，不如说是特定问题终于可以用神经网络来表征了（有信息损失），换句话说，有损压缩。基于此，可以预测 AI 未来的研究方向：
1. 模型往上走，研究表征比文本更加巨量的数据；
2. 模型往下走，研究如何更好地压缩数据，比如将任务分割（稀疏化）成特定小任务。
考虑到近未来很可能出现资本荒，推论 1 作为基础科研，很难走通；推论 2 更加合理，而且可以预期有真正的经济价值：小型化后可以做分布式降成本；能部署在个人的终端机器上。
补充：上面所说的嵌入高维空间并不等同于数学上的映射，是一种模糊的唯象地描述。
1. 模型往上走，研究表征比文本更加巨量的数据；
2. 模型往下走，研究如何更好地压缩数据，比如将任务分割（稀疏化）成特定小任务。
考虑到近未来很可能出现资本荒，推论 1 作为基础科研，很难走通；推论 2 更加合理，而且可以预期有真正的经济价值：小型化后可以做分布式降成本；能部署在个人的终端机器上。
补充：上面所说的嵌入高维空间并不等同于数学上的映射，是一种模糊的唯象地描述。
本世代AI的確可以視爲有損壓縮（其實是極度非綫性的近似模擬，但所有綫性或非綫性的近似模擬，都可以算是有損壓縮），而且是類似MP3那樣的針對人類認知機制的有損壓縮。MP3壓縮過程中捨棄的信息，主要是强音背後的陪襯，人類耳朵的聼覺感知對這些背景細節特別不敏感，所以將其在壓縮過程中抛棄，幾乎不影響主觀認知下的錄音品質；將物理聲學和心理認知合起來研究，叫做Phychoacoustics心理聲學。本世代AI也很類似，它在做有損壓縮的過程中，基本遵循並複製了人類認知的歸納分類習慣，扔掉了主觀上不被在乎的排列組合；這是否代表著人腦的思維機制與Deep Learning有根本性的類似，還很難説，畢竟AI越來越像個黑匣子；“湧現”聼起來很高大上，但實際上就是“量變而後質變”，學術界對其什麽時候會發生、爲什麽發生、怎麽發生，基本一無所知。不過反正對經濟有很大的實用價值，先鑽研怎麽改進、怎麽應用，深層原理完全可以留給未來百年的學術人慢慢寫論文（不過不要以爲一百年足夠解答謎題；量子波函數塌縮，從一開始物理人就知道什麽時候會發生，30多年後Bohm解釋了爲什麽發生，單單卡在怎麽發生這一條上；又過了30多年，我在哈佛看到Sidney Coleman還在爲此抓頭髮；現在又是30多年，連Coleman這樣直面問題、認真嘗試的都沒有了，那些所謂的高能理論學家只會拿超弦和其衍生品來胡説八道）。
【戰略】【臺海】台灣的國安和產業前景 | OVL
2025-02-12 00:01:00
七公您好，好久不見，其實即便在台灣弱智的公共輿論下，隨著大陸實力的增加，還是越來越多人能夠看得清現實，遺憾的是綠營40%信息繭房太過強大，其意識形態反而與現實漸行漸遠，也就造成了台灣如今越來越對立的社會風氣，我自己就有好朋友直接在臉書上表態反對中共且不接受討論，只要討論就是直接刪除好友.... 2025是七公提過的節點，這些人看來是不撞南牆不回頭了
另外今年大陸的軍迷真的是驚喜不斷，六代機出現後，055已經從以往的小甜甜變成牛夫人，076跟預警機也是讓人驚艷不已，倒是七公提到的登錄駁船小弟還是第一次看到，沒想到這樣重大的訊號在台灣反而一點消息也沒有，不過似乎在大陸討論的人也不多，不知道是否跟官方刻意低調有關
另外今年大陸的軍迷真的是驚喜不斷，六代機出現後，055已經從以往的小甜甜變成牛夫人，076跟預警機也是讓人驚艷不已，倒是七公提到的登錄駁船小弟還是第一次看到，沒想到這樣重大的訊號在台灣反而一點消息也沒有，不過似乎在大陸討論的人也不多，不知道是否跟官方刻意低調有關
其實“2025年前後”這個節點的確應驗了：Biden政府在2022年挑起俄烏戰爭，明顯是為臺海/南海衝突做預演和鋪墊，原本的時程謀劃應該是等俄方崩解、美歐分贓完畢之後就動手，大約是2023-2024年的時段，正是10年前我所擔憂、預見的脚本。俄國在金融戰、經貿戰和軍事戰綫上的完勝，不但徹底打斷了NeoCon的原計劃，還拖過了美國政黨輪替，以致出現正文中所討論的“局勢反倒有所緩和”。
廣州船廠的新登陸駁船似乎是美國軍迷率先通過衛星照片找到的，其後的討論也因而主要發生在美國軍事論壇。目前最佳設計還在實驗探索階段，如果批量生產才是真正可怕的信號。請注意這些駁船可以串聯起來、不斷延申，直到水深足夠滾裝船停泊，所以再淺的灘頭也不成問題，台灣適合登陸的海岸綫一下子增加了很多倍。
廣州船廠的新登陸駁船似乎是美國軍迷率先通過衛星照片找到的，其後的討論也因而主要發生在美國軍事論壇。目前最佳設計還在實驗探索階段，如果批量生產才是真正可怕的信號。請注意這些駁船可以串聯起來、不斷延申，直到水深足夠滾裝船停泊，所以再淺的灘頭也不成問題，台灣適合登陸的海岸綫一下子增加了很多倍。
【海军】共军的新航母 | AbzX5
2025-02-10 04:09:00
是的! 所以我另外一层意思是, 即便是model-based的技术路线, 还能再进一步细分为两类 (1)通过人工来建立模型(围棋已经成功), 会有几百个小专业AI, 会促进就业, 会在商业上会有价值 (但达不到wintel那种级别的垄断, 可以在较小的专业领域建立优势), 工程技术上也可行(+0.5代?) (2) AI自己学习外部世界, 自动为外部世界建模(至少是常识级别), 这就难办得多了, 这是下一代AI的努力方向, 真正的Artificial general intelligence, 但现有的方法都太过于理论化理想化, 还在等待真正能落地的突破. 这也是我为什么反对声称AGI马上就要来了之类的胡说八道, 我们连细分(1)都还没怎么做, 更不要说细分(2)了.
有了中國企業領軍，研發效率要比加州那些習慣無限砸錢撒幣浪費的矽谷公司高多了，費用榨取卻大幅降低，這個世代AI的應用前景和對人類經濟產值的貢獻會因此而更加堅實廣汎。
但下一步很可能必須從基本原理上做突破，才能達到或接近AGI，而這裏就忽然從經濟價值和研發方向基本確認的產業研發變成探索未知的基礎科研，中方的管理階層對此特別愚鈍／腐敗，向來根據政治動能和公關忽悠來挑選少數幾個團隊，放任其霸占公家資源或在股市收割民衆財富，事後證明毫無貢獻，不但沒有處罰，反而算成資歷纍積，讓這些人“功成名就”，可以簡單轉移陣地、擴大規模、重新搜刮。既然事前事後的獎勵是重金、資格篩選靠政治（請注意，已經極度腐化的美國，都只有前面那個毛病，後面這個錯誤是中國獨有的，所以博客常説，中國的學術界和基礎科研管理，比歐美還要腐敗），那麽人擇出來的都是中科大潘建偉集團這樣以騙錢為唯一目的的學閥，不是理所當然的嗎？所以即便DeepSeek又一次印證了中方在產業研發上的超高效率，我對下一世代AI這類基礎科研突破發生在中國依舊不看好（當然如果衆多被不公虐待的小團隊中有人能做出來，是最好的脚本），可能必須等待別人做出來，再從產業層次截胡。然而歐美社會的衰敗還在不斷加速，一旦美元霸權坍塌，連最後的大招撒幣都不再可用，那麽要等誰來做基礎科研的突破呢？這也是爲什麽多年來我一直說中國腐敗低能的科研管理，是２１世紀人類的長期隱憂。
但下一步很可能必須從基本原理上做突破，才能達到或接近AGI，而這裏就忽然從經濟價值和研發方向基本確認的產業研發變成探索未知的基礎科研，中方的管理階層對此特別愚鈍／腐敗，向來根據政治動能和公關忽悠來挑選少數幾個團隊，放任其霸占公家資源或在股市收割民衆財富，事後證明毫無貢獻，不但沒有處罰，反而算成資歷纍積，讓這些人“功成名就”，可以簡單轉移陣地、擴大規模、重新搜刮。既然事前事後的獎勵是重金、資格篩選靠政治（請注意，已經極度腐化的美國，都只有前面那個毛病，後面這個錯誤是中國獨有的，所以博客常説，中國的學術界和基礎科研管理，比歐美還要腐敗），那麽人擇出來的都是中科大潘建偉集團這樣以騙錢為唯一目的的學閥，不是理所當然的嗎？所以即便DeepSeek又一次印證了中方在產業研發上的超高效率，我對下一世代AI這類基礎科研突破發生在中國依舊不看好（當然如果衆多被不公虐待的小團隊中有人能做出來，是最好的脚本），可能必須等待別人做出來，再從產業層次截胡。然而歐美社會的衰敗還在不斷加速，一旦美元霸權坍塌，連最後的大招撒幣都不再可用，那麽要等誰來做基礎科研的突破呢？這也是爲什麽多年來我一直說中國腐敗低能的科研管理，是２１世紀人類的長期隱憂。
2025-02-10 12:12 回复
【美國】【工業】737 Max必須重新認證（續） | 後註二
2025-02-10 00:00:00
後註二
剛剛在《Youtube》上看到一位航空視頻博主揭發又一項７３７Max的嚴重設計漏洞（參見《REVEALED: This System KILLS in 39 Seconds and Nothing is Being DONE!》），覺得他並不是杞人憂天，所以在此為讀者總結一番。＜/p>
他的擔憂來自２０２３年的兩起事故，都是７３７Max－８遭遇鳥擊（亦即類似濟州航空空難，但那架７３７是舊式的NG，現在出問題的是Max），然後機艙内很快烟霧彌漫，造成乘員中毒以及飛行員視界被徹底遮擋等問題。經過調查，很快將原因追溯到Max新采用的Leap－１B引擎（空客A３２０裝備Leap－１A，和商飛９１９所用的Leap－１C，也基本是同一個型號、使用同樣的核心設計）相比上世代的CFM-５６，加裝了Load Reduction Device（LRD；Leap並不是第一個采用LRD的商用引擎，我查到至少有普惠的PW４０００和GE的ＧＥｎｘ更早裝備，但LRD本身不是問題，毛病出在配套的引氣系統上，所以問題可能集中在Leap、或甚至只限７３７Max上；參閲下面的更多細節）。其設計思維類似汽車的Crumple Zone潰縮區，是故意減弱若干部件的强度，以便在鳥擊之類的事故造成扇葉受損之後，犧牲自己，讓扇葉脫離轉子主軸，以避免整個引擎因失去軸對稱平衡而震動過大、自我拆解。這個思路本身並沒有什麽錯，問題在於（至少在Leap引擎的）實際設計中，LRD的自我犧牲會連帶導致整個潤滑油箱解體，１３公升的潤滑油一次性隨著壓縮機氣流進入燃燒室，然後劇毒烟霧通過７３７Max的空調系統彌漫機艙，在３９秒内就足以在駕駛艙達到致命毒性濃度。所幸已知的兩起事故中，飛行員都很快帶上面罩；而烟霧濃度較高的那個案例中，事發飛機很幸運地剛好配備了選裝的擡頭顯示器，距離肉眼很近，所以機長雖然連儀表板都看不見，卻能勉强維持安全飛行姿態，等待引擎關閉、濃烟散去。
這裏最主要的設計失誤責任，可能不在於Leap引擎的製造商CFM，而是波音居然沒有在LRD作用後、自動關閉空調引氣系統的考慮，也沒有在飛行員教程中，加入手動關閉空調引氣的訓練。偏偏NTSB的官方報告和建議還沒有正式發表，FAA也就可以習慣性地順勢不作爲，縱容波音拖延卸責。換句話説，這個潛在問題，很像２０１９年第一起MCAS墜機後幾個月、FAA和波音的推諉不作爲，隨時有可能導致又一起致命空難。希望草根輿論的反應，能夠及時喚醒監管單位，提早避免悲劇。
【戰略】【臺海】台灣的國安和產業前景 | 狐禪
2025-02-09 15:32:00
【海军】共军的新航母 | AbzX5
2025-02-09 05:27:00
可能表达不太清晰? 澄清一下 (1) R1的进步是model-free的强化学习, 该技术路线虽然有进步, 但我并不乐观 (2) 我看好的是另一条强化学习的技术路线, 即model-based的强化学习路线, 尽管真正的突破尚未诞生, 但是我反而对此路线保持乐观. 无论如何, 这都给中国留了足够的准备时间, 所以现有结论还是不变
但這就需要人爲參與來建模了，不是嗎？除了像下棋那樣規則簡單明確、棋藝知識纍積深厚的案例之外，人爲建模先天就極爲困難，應該只能針對特定項目和任務（例如專門解歐氏幾何問題）來優化吧？那麽或許５、１０年之後，這種小專業AI可能會有幾十、上百個版本，每一個都達到或接近人類專家的水準，但要獨立研究創新還是不夠的，只能在輔助過程中偶然撿到邏輯遺漏。
2025-02-09 09:55 回复
【戰略】【臺海】台灣的國安和產業前景 | 後註一
2025-02-09 00:00:00
後註一
過去三年我評論俄烏戰事，曾反復提到其戰場形態之所以出人意料地類似一戰，是因爲兩者同樣出現了革命性裝備的廣汎應用（一戰是機槍，當前是無人機），從而產生軍事戰術的歷史轉折點，導致二戰以來所有正規軍隊都奉行的大規模機械化縱深打擊，在交戰雙方的技術水平和兵員數量並不懸殊的前提下基本失效，迫使俄烏都轉而采用一戰末期德軍開發的特攻突擊小隊戰法（指Stormtroopers；博客早年已經解釋過，這裏的“Storm”不是“暴風”而是“突擊”的意思，所以“Stormtroopers”是“特攻突擊隊”而不是“暴風部隊”，與“Stormgewehr”是“突擊步槍”而不是“暴風步槍”、“Stormgeschutz”是“突擊炮”而不是“暴風炮”同理）。
有大陸軍迷站著説話不腰疼，從開戰起就不斷嘲笑俄軍拉跨，其實那個時段的中國陸軍在裝備和理論上與俄軍並無本質上的差別：詳細來説，參與朱日和演習的解放軍部隊，與同時期攻入烏克蘭的俄軍相比，電磁戰能力可能略强些，但同樣無法壓制人數兩倍、新世代反坦克武器人手一支（此處並無文學修辭上的誇大：北約被確認在戰前提供了９萬枚，明顯超過開戰時烏軍一綫步兵的總人數）、無人機質量數量對等、北約C4ISR體系全力兜底的防守方。中方的真正強處，在於具備全球一半的工業產能和其所帶來的產業研發效率，所以雖然一樣是在學習應對戰場上的全新經驗教訓，中方裝備的升級，卻遠遠比俄方要更深入、全面、有效；例如要對抗無人機攻頂坦克，三年下來，俄軍只能把烏龜殼越做越大，而中國卻已經公開展示推銷世界首個實用化的全仰角、隨動式主動防護系統（Active Protection System，APS，型號為GL６，參見《解放军新型坦克防护系统 “黑科技”重磅升级！GL-6主动防御系统可拦截不同方向来袭目标》；美軍還在推廣之中的以色列製“Trophy”“獎杯”系統，使用有限仰角攔截器，無力應對高速和低速目標，基本專爲抵擋平射的RPG火箭彈設計，反無人機能力極爲有限）。由於中國原本就在民用無人機產業具有霸主級地位，我們可以簡單看出，在遙遠的下一場戰爭世代革命降臨之前，解放軍都將持續占有無人機和反無人機作戰的絕對優勢；正文中已經提過國軍空潛快非對稱戰法極可能因此徹底無效，而綠衛兵的諸般巷戰防禦“推演”（這兩個月身在台灣的不幸後果之一，是被極度弱智的公共輿論所環繞，包括YOUTUBE視頻推薦在内）也徒然淪爲與二戰前期意大利Mussolini諸多軍事妄想同一級別的小丑行徑。
【科研】流行病的起源（下） | 芳草鮮美落英繽紛
2025-02-07 07:44:00
過去一年裡，美國有愈來愈多禽流感病毒感染哺乳動物及人的案例 (見《Will bird flu spark a human pandemic?》https://doi.org/10.1038/d41586-025-00245-6 )，Sabine Hossenfelder 最近也談到演變為人傳人大流行的風險 ( Countries sign up for vaccines against bird flu in humans https://youtu.be/tWrUklXprIc )，不過她和其節目中的文獻沒有討論如何量化該風險。請教先生此風險如何評估？社會相關單位需要作何準備？
病原體的物種跳躍是低頻Poisson process，類似地震和山火，沒辦法針對特定時間地點事先精確預測。剛剛跳躍的病原體，通常毒性極强而傳染力較弱，這其實經常發生，只有偶然出現傳染力也很強，能威脅上層階級的，才成爲瘟疫（這個操作型定義至少適用於歐美，就像美國山火偶然燒到富人區，才成爲大新聞）；人類進入農業社會開始群居之後，平均每隔幾十年承受一次。早年交通不便，還往往可以是局部性或區域性的。１９世紀後開始有全球性瘟疫；其中專注呼吸道的在首次肆虐之後，還一再反復流行，毒性降低，最終失去對健康成年人致死能力之後，就不分類別、統稱爲感冒；只有相對較新、還有致死能力的，才依照病原體類別，細分為流感或冠狀病毒等等（我提這一點，是想提醒讀者，病原體物種跳躍而成爲瘟疫是歷史常態，並非２１世紀的新現象）。
當然，美式工業化畜牧將病原體跳躍到人體的危險又進一步提升，但世界人口總數還在不斷增加，而動物性蛋白質又是中產階級生活品質的重點成分之一，高效率、高產出的密集畜牧基本無法避免，我們只能在抗生素管理（亦即加强監管、排除過度追求利潤而整體得不償失的企業惡行）和隔離防疫等被動、治標手段上做努力。
最新的這場威脅來自N５H１禽流感，好消息是，它似乎還沒具備人傳人的傳染力，而且不像COVID那樣從人類的觀點算是全新的病毒，其表兄弟以前跳躍過了，所以有現成的疫苗可以作爲優化的基礎。壞消息是，美國社會疏鬆、政體低效，基本沒有阻滯瘟疫擴散傳播進化的能力，源自當地的病原體將會比２０２０年的Covid更容易肆虐開來，參考１９１８“西班牙”流感。
當然，美式工業化畜牧將病原體跳躍到人體的危險又進一步提升，但世界人口總數還在不斷增加，而動物性蛋白質又是中產階級生活品質的重點成分之一，高效率、高產出的密集畜牧基本無法避免，我們只能在抗生素管理（亦即加强監管、排除過度追求利潤而整體得不償失的企業惡行）和隔離防疫等被動、治標手段上做努力。
最新的這場威脅來自N５H１禽流感，好消息是，它似乎還沒具備人傳人的傳染力，而且不像COVID那樣從人類的觀點算是全新的病毒，其表兄弟以前跳躍過了，所以有現成的疫苗可以作爲優化的基礎。壞消息是，美國社會疏鬆、政體低效，基本沒有阻滯瘟疫擴散傳播進化的能力，源自當地的病原體將會比２０２０年的Covid更容易肆虐開來，參考１９１８“西班牙”流感。
【美国】美国宣传战的新困境 | arbitrage
2025-02-05 22:00:00
孟源先生您好
我是南投人在台北工作，文科生當公務員。我反覆閱讀您博客四年左右，改變我的世界觀人生觀，並認識到Lira, Sachs, Lustig等人物，謝謝您！因身邊朋友對世界的看法迥異，想借用您的博客認識志同道合的讀者，希望有緣分可以在博客找到終身伴侶，因為這是我的私人問題，若您覺得浪費博客的公共資源請刪除我的留言。我的wx:maggieliuchihhan
我是南投人在台北工作，文科生當公務員。我反覆閱讀您博客四年左右，改變我的世界觀人生觀，並認識到Lira, Sachs, Lustig等人物，謝謝您！因身邊朋友對世界的看法迥異，想借用您的博客認識志同道合的讀者，希望有緣分可以在博客找到終身伴侶，因為這是我的私人問題，若您覺得浪費博客的公共資源請刪除我的留言。我的wx:maggieliuchihhan
【戰略】【經濟】再談中美貿易戰 | criteria
2025-02-04 23:40:00
Trump上台不到一个月，中美贸易战就全面开打了。这次中方终于开始对美国在华企业进行对等反制，我还记得您在八方论坛说这才是应对贸易战的上策。值得注意的是制裁PVH集团（CK&TommyHilfiger的母公司），我看了一下2023年PVH的财报，其在华的年营业额增长高达20%，这次反制应该能起到威慑作用。
這一波應對，的確正是七八年前博客所反復强調的“對等反擊”（“對等”指强度而不是方向，例如挑選Illumina很明顯有些巧思）。當年連老讀者都有慣性疑慮，更別提大陸輿論界那些拿“大内自有高人”或“東方戰略哲學”來反對的蠢話了；顯然那些大内高人和東方戰略哲學家現在都只能改行做蹦床運動員，以便將自己的１８０°翻轉硬拗成３６０°。
這裏的邏輯思維差別，除了當年的大陸智庫和幕僚沒有正確理解美國的霸主心態和行爲模式之外，另一個被他們錯失的政策取捨考慮重點在於要做靜態還是動態博弈。前者又稱爲一次性博弈，亦即玩一把就說再見的場合，後者則是反復、持續的鬥爭。看似同樣的游戲規則，這兩者的最優解卻往往是相反的，這裏正是又一個案例：如果能確保第一場衝突之後，雙方的協議能永遠固定有效，美方絕對不會得寸進尺、重啓爭端，那麽當然可以考慮忍讓；但這明顯不符合現實，美國政客唯利是圖、毫無信用可言，所以最優應對自然必須以嚇阻爲重。然而嚇阻的作用機制正在於犧牲短期利益（經濟制裁先天就是傷敵一千、自損八百的雙刃劍，所以反制裁必然也代表著短期利益的進一步損失）、換取長期利益，所以短期内對中國經濟的影響依舊是負面的；這是當年錯誤政策的惡果，遲來的修正總比永恆的愚蠢要强些。
這裏的邏輯思維差別，除了當年的大陸智庫和幕僚沒有正確理解美國的霸主心態和行爲模式之外，另一個被他們錯失的政策取捨考慮重點在於要做靜態還是動態博弈。前者又稱爲一次性博弈，亦即玩一把就說再見的場合，後者則是反復、持續的鬥爭。看似同樣的游戲規則，這兩者的最優解卻往往是相反的，這裏正是又一個案例：如果能確保第一場衝突之後，雙方的協議能永遠固定有效，美方絕對不會得寸進尺、重啓爭端，那麽當然可以考慮忍讓；但這明顯不符合現實，美國政客唯利是圖、毫無信用可言，所以最優應對自然必須以嚇阻爲重。然而嚇阻的作用機制正在於犧牲短期利益（經濟制裁先天就是傷敵一千、自損八百的雙刃劍，所以反制裁必然也代表著短期利益的進一步損失）、換取長期利益，所以短期内對中國經濟的影響依舊是負面的；這是當年錯誤政策的惡果，遲來的修正總比永恆的愚蠢要强些。
【海军】共军的新航母 | AbzX5
2025-02-04 13:40:00
附注：请注意，尽管实际上很多时候下棋也是在同一台电脑上虚拟出来的，但是对于AI来说这种虚拟仍旧属于外部环境，而不是内部模型。凡是只能通过规定的行动来交互的就是外部环境，而能对信息全知全能的才是内部模型。简单想一下，真正在进行比赛的虚拟棋盘是不能悔棋的，但是棋手自己脑子里想象出来的棋盘，可以无限悔棋无限次尝试。棋盘模型简单明确，不需要Agent去分析学习，可以直接人工置入，是最简单的情况。
【海军】共军的新航母 | AbzX5
2025-02-04 13:35:00
之前先生在留言中提到“...只要不是像在围棋规则明确的情况下自我无限对弈...”。实际上这刚好是个值得讨论的话题，不过当时DeepSeek R1模型尚未放出，讨论只限于这一代AI。现在R1已经放出来，想借机会补充下一代AI的可能方向以及对中美博弈的影响。
我的观点是，下一代AI极有可能是model-based reinforcement learning技术路线。假如该路线走通， 会对中美博弈有什么影响？首先，一旦成功，下一代真AI就会有类似下棋无限自我对弈的能力，对数据的需求下降，但国家整体算力就有很大影响，也会有真的killing app出现。其次，粗略估计发展需要十年时间。这是只是一个粗糙的数量级估计，简单基于过去每十年会有一代技术进步，以及新一代学者需要十年左右将技术做成熟（一个博士生大概五年毕业，评副教授大概六年等等）。也就是说，中方需要在未来十年内打赢芯片产业，为下一代AI提前做好算力准备，否则又要被卡脖子。
为什么是model-based reinforcement learning？强化学习探讨的是AI Agent和Environment之间的有策略的互动关系，以最大化回报，例如AlphaGo下围棋超越了人类。强化学习才是AI的正统后续，因为它的理论框架是更完善的。
DeepSeek R1论文中有意思的发现是模型DeepSeek Zero可以只通过强化学习涌现长链推理, 所以取名Zero，以类比AlphaGo Zero。但是两者实际是不一样的，前者还远达不到后者那样自己无限下棋的能力。因为本质上AlphaGo采用的强化学习是model-based的，而DeepSeek Zero强化学习GRPO仍旧还只是model-free的。Model-based指的是AI Agent内部有对外部世界建立模型，会模拟外部环境的运行，而model-free则相反。很显然，只有AI内部建立起对外部世界的模型，你才能说AI Agent真的“理解了世界，才能在基础上做可靠的推理。这样的AI需要的训练数据也少的多，它可以大部分时间用自己内部的模型推演（思考），不需要每次行动都要和外部世界互动，获取反馈。AlphaGo就是典型的基于模型的强化学习，只不过特殊之处在于棋盘模型相对简单，可以直接人工构建在Agent中（见附注）， 并不需要自己去学习。现实中通用的AI显然要自己去学习世界模型，我们一般人类意义上的学习理解，指的都是这种需要学习世界模型的Model-based强化学习， 当然也要难的多。具体的讨论可参见Yann LeCun的相关观点。所以学术界应当探索如何让AI学习外部世界，走model-based reinforcement learning的真AI路线。
我的观点是，下一代AI极有可能是model-based reinforcement learning技术路线。假如该路线走通， 会对中美博弈有什么影响？首先，一旦成功，下一代真AI就会有类似下棋无限自我对弈的能力，对数据的需求下降，但国家整体算力就有很大影响，也会有真的killing app出现。其次，粗略估计发展需要十年时间。这是只是一个粗糙的数量级估计，简单基于过去每十年会有一代技术进步，以及新一代学者需要十年左右将技术做成熟（一个博士生大概五年毕业，评副教授大概六年等等）。也就是说，中方需要在未来十年内打赢芯片产业，为下一代AI提前做好算力准备，否则又要被卡脖子。
为什么是model-based reinforcement learning？强化学习探讨的是AI Agent和Environment之间的有策略的互动关系，以最大化回报，例如AlphaGo下围棋超越了人类。强化学习才是AI的正统后续，因为它的理论框架是更完善的。
DeepSeek R1论文中有意思的发现是模型DeepSeek Zero可以只通过强化学习涌现长链推理, 所以取名Zero，以类比AlphaGo Zero。但是两者实际是不一样的，前者还远达不到后者那样自己无限下棋的能力。因为本质上AlphaGo采用的强化学习是model-based的，而DeepSeek Zero强化学习GRPO仍旧还只是model-free的。Model-based指的是AI Agent内部有对外部世界建立模型，会模拟外部环境的运行，而model-free则相反。很显然，只有AI内部建立起对外部世界的模型，你才能说AI Agent真的“理解了世界，才能在基础上做可靠的推理。这样的AI需要的训练数据也少的多，它可以大部分时间用自己内部的模型推演（思考），不需要每次行动都要和外部世界互动，获取反馈。AlphaGo就是典型的基于模型的强化学习，只不过特殊之处在于棋盘模型相对简单，可以直接人工构建在Agent中（见附注）， 并不需要自己去学习。现实中通用的AI显然要自己去学习世界模型，我们一般人类意义上的学习理解，指的都是这种需要学习世界模型的Model-based强化学习， 当然也要难的多。具体的讨论可参见Yann LeCun的相关观点。所以学术界应当探索如何让AI学习外部世界，走model-based reinforcement learning的真AI路线。
我們上一輪討論結束沒幾天，R１就出世，當時我也立刻注意到它與Alpha Zero的類似。我同意這明顯是一個新的、重要的進步方向，但對其實用前景有多遠就沒有你樂觀了。我認爲最可能是本世代AI即便有了這個加强，依舊只能做到輔助性的工作，只不過輔助得更多更深罷了。換句話說，我的AI三論斷（１.做不到通用邏輯智能，AGI；２.中方已然成功超趕，美方無力翻盤；３.AI開發公司不會成爲商業上的Killer App，亦即超高營收、超高利潤的壟斷企業）依舊成立。請注意，我們對Killer App似乎有不同的定義。此外，中國企業原本就不像美企那樣專心致志地追求壟斷和暴利，所以（２）和（３）之間有一些先天關聯。
我的稍微悲觀來自以下幾點考慮：首先，R１這種多層推演，固然可以堆叠出更深入的邏輯探討，但也對小錯誤更加敏感；換句話說，必須能夠步步糾錯，而當前看不到任何高效糾錯的機制，連潛在的理論可能都談不上，只能寄望於出人意料的湧現，但既然是出人意料，當然是小機率事件。其次，真正的高等邏輯問題，例如博客反復示範的社科類議題，本身就含有不可約的不確定性，不止信號本身模糊，更經常含有隱性假設，例如直接統計出來的絕對機率其實是特定前提下的相對機率（參考“歷史終結論”忽略了殖民掠奪的歷史遺留），這對Reinforcement Learning特別不友好。第三，邏輯推演並不只是簡單因果規則的無限堆積。我以碳基人腦來推展邏輯智能的６０年經驗中，面臨過許許多多的佯謬和必須先擱置的問題，並且總結出一系列常用的辯證原則，例如Russell's Teapot和Occam's Razor，都不像是反復Reinforcement Learning能自創的，畢竟“學而不思則罔，思而不學則殆”，由於Reinforcement Learning的黑箱本質，它正是極端的“思而不學”。這裏的“學”指的是學習認知架構和辯證方法，AI拼命從頭實驗，自行摸索方法和原則，很難不入歧途。
我並不是說不可能有湧現突破，更不是說不必投資努力，只不過在估算研發AGI的成功機率為明確小於５０％罷了。但我也説過，只要成功機率大於１％就必須全力以赴，０.１％甚至０.０１％也值得認真對待，而本世代AI架構持續發展成AGI的機率可能大於０.１％。但AI的真正價值，在於前面提到的，對經濟活動的輔助功能，尤其是白領工作；這有近乎１００％的機率會對經濟生產做出極大的貢獻，所以即使AGI的成功機率是零，也值得國家社會全力投入。
今天有朋友私下詢問這個話題的後續，也就是上面我所提的R1多層推演時無法自我糾錯的問題，我提供給他更進一步的回復，在此和讀者分享。
因爲本世代AI沒有真正的宏觀理解能力，也沒有自我糾錯的機制，每多做一層推演，就必然有若干機率會纍積新的錯誤，於是N-層推演的有效性會隨N的增加先增高到某個最優值之後迅速衰減。數學上的近似展開也有類似現象，叫做Asymptotic Approximation或者Poincare Expansion，亦即Non-convergent Series，大一數學應該教過；與其相反、能隨N趨近無限大仍然持續優化的，則叫做Convergent Taylor Expansion，屬於高中級別。
我的稍微悲觀來自以下幾點考慮：首先，R１這種多層推演，固然可以堆叠出更深入的邏輯探討，但也對小錯誤更加敏感；換句話說，必須能夠步步糾錯，而當前看不到任何高效糾錯的機制，連潛在的理論可能都談不上，只能寄望於出人意料的湧現，但既然是出人意料，當然是小機率事件。其次，真正的高等邏輯問題，例如博客反復示範的社科類議題，本身就含有不可約的不確定性，不止信號本身模糊，更經常含有隱性假設，例如直接統計出來的絕對機率其實是特定前提下的相對機率（參考“歷史終結論”忽略了殖民掠奪的歷史遺留），這對Reinforcement Learning特別不友好。第三，邏輯推演並不只是簡單因果規則的無限堆積。我以碳基人腦來推展邏輯智能的６０年經驗中，面臨過許許多多的佯謬和必須先擱置的問題，並且總結出一系列常用的辯證原則，例如Russell's Teapot和Occam's Razor，都不像是反復Reinforcement Learning能自創的，畢竟“學而不思則罔，思而不學則殆”，由於Reinforcement Learning的黑箱本質，它正是極端的“思而不學”。這裏的“學”指的是學習認知架構和辯證方法，AI拼命從頭實驗，自行摸索方法和原則，很難不入歧途。
我並不是說不可能有湧現突破，更不是說不必投資努力，只不過在估算研發AGI的成功機率為明確小於５０％罷了。但我也説過，只要成功機率大於１％就必須全力以赴，０.１％甚至０.０１％也值得認真對待，而本世代AI架構持續發展成AGI的機率可能大於０.１％。但AI的真正價值，在於前面提到的，對經濟活動的輔助功能，尤其是白領工作；這有近乎１００％的機率會對經濟生產做出極大的貢獻，所以即使AGI的成功機率是零，也值得國家社會全力投入。
今天有朋友私下詢問這個話題的後續，也就是上面我所提的R1多層推演時無法自我糾錯的問題，我提供給他更進一步的回復，在此和讀者分享。
因爲本世代AI沒有真正的宏觀理解能力，也沒有自我糾錯的機制，每多做一層推演，就必然有若干機率會纍積新的錯誤，於是N-層推演的有效性會隨N的增加先增高到某個最優值之後迅速衰減。數學上的近似展開也有類似現象，叫做Asymptotic Approximation或者Poincare Expansion，亦即Non-convergent Series，大一數學應該教過；與其相反、能隨N趨近無限大仍然持續優化的，則叫做Convergent Taylor Expansion，屬於高中級別。
【公共健康】【財政】一個嚴重的公共健康問題 | 後註十一
2025-02-04 00:00:00
後註十一
雖然博客多年來反復討論蔗糖/果糖的健康危害在上世紀中期被蔗糖業收買學術娼妓甩鍋給脂肪的歷史，一直到有朋友私下詢問，我才想起並沒有明確列舉出處和細節，現在補上。最權威的復盤來自2016年《The Journal of the American Medical Association》《美國醫藥學會期刊》的這篇總結文章：《Sugar Industry and Coronary Heart Disease Research: A Historical Analysis of Internal Industry Documents》，只想看科普的讀者則可以參考《How the Sugar Industry Shifted Blame to Fat》或者《50 Years Ago, Sugar Industry Quietly Paid Scientists To Point Blame At Fat》。至於那些學術娼妓，包含基本所有名校，例如哈佛的Fredrick Stare和Mark Hegsted（參見《Sugar industry secretly paid for favorable Harvard research》），但影響最惡劣的，當屬Ancel Keys和他所主導的《Seven Countries Study》。
【美國】海湖莊園抄家事件幕後的美國政治鬥爭 | 後註十九
2025-02-04 00:00:00
後註十九
五天前，一架美國陸軍負責運送首都VIP的黑鷹直升機與民航機發生數十年來最慘烈的空中對撞事故。由於NTSB已經發佈初步調查公告（參見《NTSB officials share the latest details in the DC plane crash investigation and recovery efforts》），我們可以確定立即責任（Immediate responsibilities，亦即不考慮深層的背景因素，例如管理不善、規劃失當等等）基本在於黑鷹飛行員的兩個嚴重失誤：1）目視辨認追蹤民航機時，選錯了目標；2）偏離法規限定的直升機通道（Helicopter Corridor，參見下圖中的藍色粗綫，肇事的黑鷹沿Route 1由北向南飛；這條直升機通道的高度上限是200英尺，而撞機事故發生在325英尺；姑且不論只預留100英尺的容錯空間是否明智，正因爲容錯空間這麽小，直升機飛行員更應該嚴格遵守規定；我自己就曾經多次駕駛小飛機飛過曼哈頓市區邊緣哈德遜河上方低空的通用航空通道，很難想象會有那麽愚蠢而頭鐵的飛行員在夜晚的機場跑道段一公里處也敢違規）。
Trump在第一時間做出評論，認爲事故是近年來的白左DEI政策（Diversity、Equity、Inclusion，多元、平等、包容，也就是不顧能力和資格，而根據種族、性別、性取向等等政治正確標準來錄取和提拔員工）的惡果，於是立刻遭受主流媒體的嚴厲譴責批判（例如《CBC blasts Trump’s DEI comments after Potomac plane crash》）。然而美國陸軍雖然很快公佈了黑鷹三名乘員之中兩名隨機士官的身份，卻扭扭捏捏一直不肯説明軍官正駕駛（Pilot Flying）是誰，當時就有一些擁Trump博主猜測會是女性、同性戀或變性人，引發了白左網紅的口水轟炸。拖了幾天，官方才終於承認是上尉Rebecca Lobach（拖延的藉口是“徵詢家人意見”，但美軍素來無此慣例）。這個消息立刻讓MAGA網民炸了鍋，因爲Lobach不但資歷甚淺，只有450飛行小時，卻被破格提拔、委以運載政治權貴的重任，而且的確正是Biden政府拿來表彰DEI政績的招牌人物之一，擁有官方頭銜“White House military social aide”，並屢次以“傑出女性”身份受邀參與白宮宴會。所以不論旁觀者的個人主觀政治偏向，都必須接受以下的明確客觀事實：本次事故的直接罪責在於黑鷹飛行員的不適任，而這名女飛行員恰恰是Biden的DEI政確明星。
多年前我曾評論，Trump雖然是個習慣性撒謊者（Habitual Liar），但他隨口撒的那些小謊與建制派的大謊言相比，根本無足輕重；既然政客中只有他願意揭穿那些大謊言，即便堅持道德考慮的選民也有很好的理由支持MAGA。這次事件是個很好的例子：Trump反射式地批判DEI顯然不是深思熟慮、有根有據的論斷，但這樣不負責任、沒有絲毫科學嚴謹性的隨口胡説，卻能恰好揭開白左的國王新衣，反映的不是Trump自身的智慧和能力，而是美國病入膏肓、無處不糜爛的慘狀。
【國際】【宣傳】如何破解當前歐美的宣傳攻勢 | 後註三十七
2025-02-03 00:00:00
後註三十七
博客在2014-2015年起始階段的核心宗旨，在於向華語世界介紹昂撒殖民體系的真相，重點放在美國霸權的三個支柱，亦即美元、美軍和美宣。十一年下來，這些真相早已被廣爲接受，並且有了無數的二次、三次、乃至N次創作，但是剛剛看了一篇電影介紹（參見《我怀疑<哪吒2>在讽刺美帝》），依舊頗感欣喜，因爲這不但是真正面對普羅大衆的娛樂性傳播管道，而且比去年的《黑神話：悟空》更進一步，不止宣揚自身文化，還敢於批判對手，到達了1980、90年代美國霸權優勢全盛時期，好萊塢内外宣輸出的同等高度。不過這裏也隱藏著危險：中方在建立民族自信的同時，必須避免當年美方自我捧殺的思維陷阱，尤其要分清DeepSeek/華爲等科研先鋒與中科大量子計算那些金融詐騙團隊的差別，及早彌補科研和金融管理上的短板，方能開創可持續的盛世，為全人類解脫資本殖民帝國桎梏做出長久的貢獻。
【戰略】【國際】對俄烏戰爭的新觀察 | 後註五十二
2025-02-01 00:00:00
後註五十二
半年前我在回復《海湖莊園抄家事件幕後的美國政治鬥爭》一文的留言欄第16樓讀者發問時，除預期Trump當選之外，也總結其掌權執政會對俄烏戰局帶來的影響，有三個重點，都已經兌現，復盤於下：1）戰爭不會馬上結束；2）Trump會很快停止援助，請參考1月21日的新聞《Trump suspends US foreign assistance for 90 days pending reviews》；3）建制派官僚會繼續鉆漏洞提供軍援給烏克蘭，請與1月28日的這條消息《Patriot missiles from Israel sent to Ukraine through US, official says》相印證。
Trump停止對烏克蘭援助的第一個實際後果，則已經浮現在一個意料之外情理之中的方向，亦即傳媒界。原來過去三年，官方直轄傳聲筒之外的所謂烏克蘭“獨立媒體”“Independent Media”（約佔烏方新聞行業的90%，參見《Oksana Romaniuk: 90% of Ukrainian media survived thanks to grants》；其實昂撒話語術裏的“獨立”和“自由”，向來都是“不受公權力節制”的代名詞，所以自然方便成爲資本和金融殖民帝國的走狗），全部直接依靠歐美政府金援來運作，難怪他們衆口熏天、堅持仇俄。現在美國斷了狗糧，只剩來自歐盟的錢，這些傳媒公司的進賬減半，便都面臨倒閉的壓力，被迫向歐美白左民衆募捐，參見《Trump’s foreign aid freeze stranded independent media in Ukraine. Heres how you can help》。此外，專職顛覆俄國的NGO（美其名曰“Civil Society”“公民社會”）也受到類似的打擊，參見《Trump’s Foreign Aid Freeze Throws Russian Civil Society Into Crisis》。
【戰略】【臺海】台灣的國安和產業前景 | hillsmile
2025-01-31 12:51:00
王兄新年好，我山居花蓮瑞穗虎頭山，2018年與你在留言及email有幾次互動，拜服你對政經及軍事理解的格局。自2002年山居後，我幾乎與千數計交往過的人不再音訊，只因知音難覓。剛從唐的節目中知你目前在台灣，純粹想交你這個朋友，如屬有緣歡迎來寒舍喝茶論劍。愚 張輝山 敬啟 0911216549
我記得我們六年前的聯絡和互動。不過這次囘來臺灣，完全沒有北上的計劃，現在已經快要啓程返美了，博客也不是適合聊天的地方，還請直接用電郵聯係。
2025-02-02 14:59 回复
【工業】科技發展與美式自由無關 | 後註二
2025-01-31 00:00:00
後註二
十年前我在這篇正文裏論證了美式“自由”對科技的發展和進步並無助益，其後又反復在博客闡明，資本主義利潤至上的功利價值觀甚至還有强大反效果（參考針對GE、Boeing和Intel等案例的分析），追求人類極緻、突破既有界限的真正動力向來都必須是獲得足夠資源支持的理想主義；剛剛看到DeepSeek創始人的訪談（參見《DeepSeek创始人，一个“技术理想主义者”》），明顯印證了上述的道理。
可惜中國的科研管理階層受美國企管歪論荼毒甚深，不知道無已成功案例可循的科技創新要廣撒網、讓衆多有理想的學者足夠的資源和機會分頭嘗試，反而誤以爲無限砸錢效率最高（參考美國企業研發AI的效費比，例如《Meta AI in panic mode as free open-source DeepSeek gains traction and outperforms for far less》），於是乎不做嚴格客觀的審查論證，單純聽信公關傳言就將公款和股市資金集中堆積交給少數有背景、有組織、有政治動能的學閥，結果當然是這些騙子結夥吸乾資源，不但從一開始就不專注於創造實際成果，而且連帶餓死了無數真正想做有意義研究的團隊；上一代半導體大基金殷鑒不遠，中科大量子計算詐騙集團依舊猖獗，而科技部和教育部卻無反思改革，實屬國家和人類之不幸。
【戰略】【國際】簡評當前的G7對華態勢 | criteria
2025-01-29 23:55:00
王先生新年快乐，您怎么看Musk通过给AFD站台分裂欧盟，这是中欧合作的命门，这次trump幕僚水平是显而易见的提高了，是否可以认为专注将欧盟吃干抹净是美国这届政府的短期目标？
AfD在割肉喂鷹上，不會比建制派主流政黨更積極，所以從利益最大化的角度説不通；最佳解釋在於Musk作爲新進億萬富豪，屬於深層政府的局外人，對白左建制派有習慣性的厭惡。換句話說，串聯歐洲的民粹派並幫助其獲得權力，主要的考慮在於内政理念的共通性。
2025-01-31 11:21 回复
【海军】054A级护卫舰 | 乌鹊南飞
2025-01-29 21:11:00
054B仅造了两艘，054A仍在续建。是054B性价比不足，所以054A改改就够用了？还是全电系统仍有问题需要改进，类似054和054A的故事？
054B相對054A的改進不大，算不上革命性的世代差異，而中國海軍對遠洋護衛艦依舊有相當大的供需缺口，所以一方面續建054A，另一面積極測試054B，等後者的新裝備得到足夠驗證，再將訂單轉移過去；這類似當年052D剛服役，卻也同時續建了一批052C。
2025-01-31 11:18 回复
【戰略】【臺海】台灣的國安和產業前景 | 北美码农W
2025-01-28 06:07:00
王老师安好 ：
想问下 Neocon 有没有可能即使在台海战争不爆发的情况下 ，依旧找到其他理由对华金融战 ？ 川普又有多大的可能性会配合他们行动 ？
想问下 Neocon 有没有可能即使在台海战争不爆发的情况下 ，依旧找到其他理由对华金融战 ？ 川普又有多大的可能性会配合他们行动 ？
慢性的金融戰一直在進行，而且拜人民銀行全力配合之賜，對中方造成很大的經濟殺傷（參考股市和就業率）。急性的coup de grâce致命一擊（類似2022年春對俄方的出手）必須有藉口整合歐、日，同時出擊，這只有在臺海或南海戰事的前提下才可能。
2025-01-31 10:58 回复
【經濟】【學術管理】金融史觀（三）政策建議 | AbzX5
2025-01-24 13:54:00
"...當然是越急著趕撈最後幾筆、竭澤而漁，剝削和詐騙也就益加嚴重、離譜" 不好意思, 我读到忍不住笑出声来, 尤其是刚刚看到连川普家的保姆都来发行空气加密币来捞钱了, 实在是太搞笑了
美式體系先天就注定資本凌駕於政府之上；深層政府和建制派固然是歷來掌權的老財閥和他們的政客走狗所建立的俱樂部，所謂“民粹派”的Trump、Thiel和Musk一樣是富豪資本家，只不過此前被拒絕入會、稍稍霸凌過罷了。當前他們想插隊搶占權力核心，自然必須借用民氣，這是唯一可行的戰術選擇，並不代表有什麽本質上的差異或覺悟。近代歐洲國王們爲了從封建貴族手中奪取權力，也曾經聯合新興的平民中產階級；當時有像英國這樣的成功案例，靠的是殖民掠奪不斷快速增大利益大餅，而現在美國的全球殖民體系卻在崩塌，大餅反而持續縮小，所以當然不會有穩定、真誠的合作，老百姓也不可能擺脫被剝削的命運。
2025-01-31 11:17 回复
【基础科研】与《观察者网》的问答 | keyevin
2025-01-23 03:42:00
deepseekv3背后的关键技术是前天发布的R1。王先生对AI发展方向的直觉很准，R1技术的出发点是“既然不能如棋類那樣基於簡單規則、自己無限對下”，所以AIME能到80。对照多年前的讨论“Alpha Go的自我学习程式用在电玩都行不”，令人感慨。单从技术上说，R1还落后openAI半年。但这种AI范式的转变对国内硬件和操作系统的研发是机遇。PS: 国内访问udn很麻烦，所以现在才注册了个账号。
【學術管理】從假大空談新時代的學術管理 | strawrange
2025-01-22 22:23:00
最近留意到一条新闻，deepseek创始人梁文锋近期受邀参加李强主持的国务院座谈，说明上峰已经充分意识到了这次创新突破的重要性，响应很快。梁本人采访中多次表达了中国创新不足不是人才密度问题，而是组织问题。所以他不拿来主义，而是更倾向于分散、扁平的工作架构，培养刚毕业或在校高潜的年轻人，不迷信海外或者有经验的人，给年轻人充分机会小成本试错，不搞内部赛马和非升即走，试出了大家都认可的成果，再从上至下给更多资源扶植，且也没有在股市上圈钱的打算。这套整体思路跟您提到的学术管理很像，所以创新没有出现在“大厂”，反而出现在了不被关注的机构。希望这次座谈和AI的创新突破能给主政者更多启发，不要再执着于“经验”“大厂”“院士”“大项目”和“大投资”，而是充分鼓励年轻才俊挑战自我，不要搞内卷竞争和非升即走，出了成果再逐步倾斜研究经费。
是的，只要不是複製追趕別人已經做出來的東西，就不能確定路綫走到底是不是死胡同，成功的機率一般頂多1/3，更常見的是1%-10%，所以所有的創新性研發都應該以"廣撒網"為原則。這還是應用機制已經被確認的產業研發，很多應用性明確不存在的基礎科研，例如核聚變發電和量子計算，成功的機率就是零，根本不應該和產業投資有一絲的接觸。因而像是中科大/潘建偉/袁嵐峰這個團隊的日常公關謊言，講的都是“師承諾獎得主”（我自己還師承兩名諾獎得主呢，那麽是不是應該把潘建偉股市詐騙來的500億加倍發給我？）、“獲得某某資本家的獎項”（典型的“如數奉還+三七分賬”）等等，是赤裸而明顯的偷梁換柱，偏偏中國不存在正當的金融或科研管理，一般網民又只想著意淫自嗨，根本不在乎科技突破的真假。
2025-01-23 13:29 回复
【經濟】【學術管理】金融史觀（三）政策建議 | Submarine
2025-01-22 01:57:00
王博士怎么看待最近的“小红书事件”？最近因TikTok的问题，有不少美国人“逃难”到小红书，且因为AI翻译的便捷，导致中美两国网民直接无障碍沟通。中国网民惊讶于美国中下阶层竟然陷入“赤贫”边缘，医疗费用、学贷、房产税、车房贷还有飞涨的物价等等新闻闻所未闻；而“卖血”、“午餐贷”、“一个人打三份工”、“496”（早4晚9一周工作6天）等等新闻更是跌破眼镜。
我个人因为离开美国好些年，也是刚刚发现美国中下阶层的生活水准相比18年大幅下降；而高于平均线的普通中产的现金流也越发紧张。考虑到美国社会福利极差，如果继续放任通胀下去，美国中下阶层集体破产不无可能。
我个人因为离开美国好些年，也是刚刚发现美国中下阶层的生活水准相比18年大幅下降；而高于平均线的普通中产的现金流也越发紧张。考虑到美国社会福利极差，如果继续放任通胀下去，美国中下阶层集体破产不无可能。
這不是我講破嘴皮子的事嗎？小紅書只不過讓中國群衆除了像是博客這樣實話者的轉述總結（例如美國是世界第一大賣血國的事，博客去年才剛特別討論過），還能第一手接觸老新聞罷了。所以真正驚人的是，中國那些學術界和媒體界的成套謊言，居然至今才被徹底揭穿。
美國的下中產階級，也就是藍領和基層服務業，自1980年代後期（對應著產業外包和經濟金融化、虛擬化；我不是早説過，製造業不止是國力、經濟和研發的基石，更是防範貧富不均的最佳手段嗎？）開始，經通脹調整過的真實收入就一直是零或負成長了，早已成批跌出中產，所以社會和經濟才會兩極化，然後2016年才會有Trump這樣純民粹總統意外勝選。美國人民如果不是在水深火熱之中，會有能力自發看穿世界最先進的主流媒體宣傳洗腦、轉而投票給MAGA嗎？現在都2025年、霸權搖搖欲墜，財閥當然是越急著趕撈最後幾筆、竭澤而漁，剝削和詐騙也就益加嚴重、離譜。
美國的下中產階級，也就是藍領和基層服務業，自1980年代後期（對應著產業外包和經濟金融化、虛擬化；我不是早説過，製造業不止是國力、經濟和研發的基石，更是防範貧富不均的最佳手段嗎？）開始，經通脹調整過的真實收入就一直是零或負成長了，早已成批跌出中產，所以社會和經濟才會兩極化，然後2016年才會有Trump這樣純民粹總統意外勝選。美國人民如果不是在水深火熱之中，會有能力自發看穿世界最先進的主流媒體宣傳洗腦、轉而投票給MAGA嗎？現在都2025年、霸權搖搖欲墜，財閥當然是越急著趕撈最後幾筆、竭澤而漁，剝削和詐騙也就益加嚴重、離譜。
2025-01-22 11:32 回复
【國際】【宣傳】如何破解當前歐美的宣傳攻勢 | Niets
2025-01-21 10:58:00
最近大陆的APP小红书在全球网络上破圈，大量来自TikTok的“难民”涌入。大陆有关方面居然没有一刀切，甚至让小红书推出翻译功能，让人非常欣慰。中外网友纷纷对账，分享双方的生活细节，好不热闹；颇有王先生在留言栏里提到的“侦探剧”的功能，或许效果还更好：西方网民终于不用通过西方媒体的滤镜来了解中国，而中国网民也可以摆脱公殖媒体的影响，对美国老百姓真实状态祛魅。
虽然很多美国网民固然是因为讨厌TikTok被封而导致的叛逆心理（和对政府宣传的高度不信任）去下载小红书，但双方交流的种子已经埋下。哪怕最终热度褪去或是小红书被封，欧美宣传体系的根基似乎已经开始动摇了。
最后希望王先生和家人一切安好。
虽然很多美国网民固然是因为讨厌TikTok被封而导致的叛逆心理（和对政府宣传的高度不信任）去下载小红书，但双方交流的种子已经埋下。哪怕最终热度褪去或是小红书被封，欧美宣传体系的根基似乎已经开始动摇了。
最后希望王先生和家人一切安好。
小紅書的事，不必過度解讀，畢竟美國的整個政治社會體系是爲了保護資本和其他既得利益集團而高度優化的，對底層民衆的抱怨和抗議有著極多、極高的圍墻障礙，區區幾十萬、幾百萬人覺醒，不可能有什麽立即的實際影響或後果。
這裏真正有意義的，在於博客多年來努力介紹的美國内部真相，一下子又向前被推廣了一大步。另外一個比較隱性的層面，則是過去半個世紀，真正跨越國際綫而團結起來的，恰恰是資本富豪（參考美元霸權、全球化和Davos論壇等等）；這次的小紅書事件算是罕見的國際人民群衆串聯，有一點象徵性的價值。
這裏真正有意義的，在於博客多年來努力介紹的美國内部真相，一下子又向前被推廣了一大步。另外一個比較隱性的層面，則是過去半個世紀，真正跨越國際綫而團結起來的，恰恰是資本富豪（參考美元霸權、全球化和Davos論壇等等）；這次的小紅書事件算是罕見的國際人民群衆串聯，有一點象徵性的價值。
2025-01-21 13:13 回复
【戰略】【臺海】台灣的國安和產業前景 | 藍井觀天
2025-01-21 10:19:00
不好意思！我在大陸，昨天深夜知道台灣南部地震，藉此表達問候，希望您和家人在台南一切安好！
謝謝問候。
震央很淺，距離我家又只有30公里左右，超6級的强度是我一輩子親身經歷遠遠最大的震幅，算是又一項特別的人生體驗；所幸家裏什麽事都沒有，連瓶瓶罐罐都絲毫無損，就是少了幾個小時的睡眠，剛好可以用來思考生命的脆弱和短暫。
震央很淺，距離我家又只有30公里左右，超6級的强度是我一輩子親身經歷遠遠最大的震幅，算是又一項特別的人生體驗；所幸家裏什麽事都沒有，連瓶瓶罐罐都絲毫無損，就是少了幾個小時的睡眠，剛好可以用來思考生命的脆弱和短暫。
【海军】共军的新航母 | AbzX5
2025-01-21 10:19:00
哦那就简单了, 即便刨除概率估算(我是乐观认为本代AI最多还能挖两个数量级), 还有额外两条保证结论的有效性 (1)大模型技术扩散速度远远快于研发, 你会的, 我很快也会, 没有秘密武器 (2)大模型技术难以形成先发垄断优势, 对, 没有killer App
是的，博客不是技術刊物，探討AI固然照舊仔細搜集事實、以供嚴謹邏輯分析，論證的目標終究在於1）對人類社會的推進有多大；2）對中美博弈平衡有何影響。
2025-01-21 12:56 回复
【戰略】【臺海】台灣的國安和產業前景 | 貓靈子
2025-01-20 19:06:00
就個人理解:大國間的博奕,主要關鍵一是參與博奕者的國力(這在打消耗戰時有決定性的影響),二是決策團隊,尤其是負責拍板的決策者審時度勢的眼光,外加一點點的運氣(不可測的因素),所決定的.
作為玩弄陰謀與意識形態問題的老行家,美國民主黨團隊的反華策略還是有可取之處的(畢竟還不算粗製濫造),但這夥人運氣不好,一是在8年前的選舉沒贏,換了川普上台,陰謀被延宕4年, 二是他們對於俄羅斯的估計不足,普京的能力不亞於史達林(人品當然好很多),二者納比.烏林娜能力極強,輕易化解掉歐美的金融打擊,他們挑起俄烏戰爭,逼俄羅斯往中國方面一邊倒,無疑替中國增加了一個強力的盟友,實屬不智.
鑒於大頭(進一步裂解俄羅斯)吃不到,就只能吃小頭(刮歐盟的油水) ,這在金融上是大賺,但在實質的資源上卻沒有太大的收穫.美國的確是取得龐大的收益,但挑起俄烏戰爭?它尚不足以被稱為大獲全勝. 中國尚未入局,但與俄羅斯更緊密的合作,已屬不虧!比較可惜的是由於歐盟自梅克爾以後,沒有足夠優秀的領導,對中國最有利的搞成一帶一路,目前看來是搞不成了.
而以歐盟諸國領導之無能,如果馬克龍不能雄起,站出來穩定局勢,恐如王兄所言,有解體之餘.像之前尼日利亞敢對在背後操弄其政經局勢的法國起而造反, 恐也是看準法國自顧不暇.假設歐盟崩解,後續就要看俄美乃至中國的博奕策略,個人估計美國可能透過其對歐盟的傳媒滲透,誇大中俄對於一盤散沙下歐盟諸國的威脅,進一步的吞噬這些國家的荷包,榨取其剩餘價值,尤其是在俄羅斯的西部築起一道炮灰之牆,這對中俄都是不利的,而有了歐洲荷包裡的錢做補血,美國的金融業或是經濟實力有可能恢復一定的實力, 後續變得更難對付.
至於中美博奕,如能在武力,經貿,金融的戰線上全面堵住美國的進攻與陰謀,讓它找不到漏洞,則冷戰式的拚消耗,美國必敗無疑,即使它能吞下歐洲的錢,也只能輸得晚一點(前提是中國不犯錯).但漏洞一日沒有全面堵住,實際上還是有變數.
最後從理性上看,中共早點解決台灣問題,實際上是對多數台灣人有利,反正以後就靠你這個工業帝國養了,老共也不得不出這個錢,它稍微晚點,甚至採用相對溫和的手段解決掉台灣問題,最好是等台灣人大幅度的自亂陣腳後再出手更好,畢竟當人只需要半升米(意指經濟崩潰)的時候,自由民主神教就不需要了.
作為玩弄陰謀與意識形態問題的老行家,美國民主黨團隊的反華策略還是有可取之處的(畢竟還不算粗製濫造),但這夥人運氣不好,一是在8年前的選舉沒贏,換了川普上台,陰謀被延宕4年, 二是他們對於俄羅斯的估計不足,普京的能力不亞於史達林(人品當然好很多),二者納比.烏林娜能力極強,輕易化解掉歐美的金融打擊,他們挑起俄烏戰爭,逼俄羅斯往中國方面一邊倒,無疑替中國增加了一個強力的盟友,實屬不智.
鑒於大頭(進一步裂解俄羅斯)吃不到,就只能吃小頭(刮歐盟的油水) ,這在金融上是大賺,但在實質的資源上卻沒有太大的收穫.美國的確是取得龐大的收益,但挑起俄烏戰爭?它尚不足以被稱為大獲全勝. 中國尚未入局,但與俄羅斯更緊密的合作,已屬不虧!比較可惜的是由於歐盟自梅克爾以後,沒有足夠優秀的領導,對中國最有利的搞成一帶一路,目前看來是搞不成了.
而以歐盟諸國領導之無能,如果馬克龍不能雄起,站出來穩定局勢,恐如王兄所言,有解體之餘.像之前尼日利亞敢對在背後操弄其政經局勢的法國起而造反, 恐也是看準法國自顧不暇.假設歐盟崩解,後續就要看俄美乃至中國的博奕策略,個人估計美國可能透過其對歐盟的傳媒滲透,誇大中俄對於一盤散沙下歐盟諸國的威脅,進一步的吞噬這些國家的荷包,榨取其剩餘價值,尤其是在俄羅斯的西部築起一道炮灰之牆,這對中俄都是不利的,而有了歐洲荷包裡的錢做補血,美國的金融業或是經濟實力有可能恢復一定的實力, 後續變得更難對付.
至於中美博奕,如能在武力,經貿,金融的戰線上全面堵住美國的進攻與陰謀,讓它找不到漏洞,則冷戰式的拚消耗,美國必敗無疑,即使它能吞下歐洲的錢,也只能輸得晚一點(前提是中國不犯錯).但漏洞一日沒有全面堵住,實際上還是有變數.
最後從理性上看,中共早點解決台灣問題,實際上是對多數台灣人有利,反正以後就靠你這個工業帝國養了,老共也不得不出這個錢,它稍微晚點,甚至採用相對溫和的手段解決掉台灣問題,最好是等台灣人大幅度的自亂陣腳後再出手更好,畢竟當人只需要半升米(意指經濟崩潰)的時候,自由民主神教就不需要了.
你還是太高估了歐盟、尤其法國的當前處境；Macron左右橫跳多年，到去年上半年已經把自己的政治前途和歐盟的改革契機一並徹底玩完，法國不但不再是扭轉歐盟自作孽命運的希望所在，反過來成爲崩解的可能震央之一。俄烏戰爭塵埃落定之後，即使歐盟勉强續命、苟延殘喘，也會因爲實力與心態之間的落差太大，無法長期維持對中俄的敵對態勢，頂多是硬撐過美國的下一場金融危機，到2030年代不得不看清500年殖民帝國體系的全面崩塌，從而終於理解自己在新世界中的真實合理地位。
至於台灣命運演化，博客早已説過，不再討論過程細節；正文純粹只看大局，亦即强調兩個簡單事實：1）台灣的身份歸屬，100%不由自己決定，而只取決於國際霸權的更替，過去如此（日、美甚至還不是同文同種，在其治下一樣躊躇滿志，所以也不用臨時談什麽悲情來自憐自戀）、未來也如此；2）本届全球霸權更替已經完成將近2/3了。
至於台灣命運演化，博客早已説過，不再討論過程細節；正文純粹只看大局，亦即强調兩個簡單事實：1）台灣的身份歸屬，100%不由自己決定，而只取決於國際霸權的更替，過去如此（日、美甚至還不是同文同種，在其治下一樣躊躇滿志，所以也不用臨時談什麽悲情來自憐自戀）、未來也如此；2）本届全球霸權更替已經完成將近2/3了。
【海军】共军的新航母 | AbzX5
2025-01-20 14:44:00
不过现在不光有大模型, 还有小模型. 小模型是我认为最有意思的地方. 大模型动则数百billion参数, 而开源社区很多非常性能不错的模型, 通常只有2 billion左右参数(占用大概4GB内存). 这些小模型就连普通人都能点击使用, 在笔记本电脑上就能安装运行, 如果不算笔记本的电费和折旧, 费用成本为0. 这就有很大的潜力了. 这些小模型当然不能做复杂的推理, 你问他怎么造光刻机肯定不知道, 但是能做很多常识性的工作. 这就为软件开发提供了全新的角度, 即所谓的Agentic AI. 注意, Agentic AI并不是AI Agent, 而指的是软件内部的逻辑由AI控制而非传统编程代码中的If语句控制流程的应用.
比如给你一段文字描述, 让你判断嫌疑犯到底该判什么罪. 这用传统软件就很难编写这样的应用. 但是有了小模型, 你可以调用它阅读文字并回答一些列问题, 比如"这段文字中的嫌疑犯是谁, 受害者是谁", "嫌疑犯和受害者之间有哪些互动事件", 以及查阅法律文书"重伤至人一级伤残的, 一般量刑在什么范围"等等一系列精心设计的问题, 然后根据不同结果进入不同流程, 最后得到一个结果, 比如 "判十年". 比较复杂的问题都可以进一步分解为多个小问题的流程, 这样哪怕能力有限的小模型, 也足以应付. 反正小模型几乎是免费的, 多调用几次没有成本. 这对于一些服务性行业, 例如金融分析, 会计审计, 法律, 医疗诊断等等就可能有很好的应用, 这些领域往往都有一些现成固定的套路和规则, 但是又不像物理那样可以用数学公式表示. 直接做成一个软件在你笔记本上跑一跑就能得到结果. 当然怎么设计需要工程师思考结合服务领域的知识. 如果创业公司能够先发, 找一个服务行业, 不断完善积累复杂的规则和流程, 那么这些商业机密就能逐渐建立护城河. 理论上, 经验丰富的奥数教练如果能够总结出奥数题目的常见套路, 那么照此精心设计的小模型很可能反而打败昂贵的大模型, 至少在解奥数题这一特定领域.
从经济角度而言, 如果是这样, 那么花了代价做大模型的公司恐怕赚不到什么钱. 在一个无差别的竞争中, 技术进步带来的收益都会进入消费者的口袋而不是发明人的口袋. 通过做大模型并向客户提供API调用的模式无法形成垄断点. 政府特许, 网络效应, 规模效应, 品牌营销是合法建立"垄断"的方式, 可以让自己和别人的产品形成差别. 但是, 大模型公司和开源社区有很紧密联系, 技术扩散的速度很快, 你有的你竞争对手也有, 这就能难形成"垄断", 很难再现社交网络,操作系统, 搜索引擎等等时代的盈利爆款. 这些大模型公司更像是互联网泡沫破灭前的卖光纤的公司, 而不是后来的在互联网上做各种应用最后成功的公司. 这也是一个很有趣的预言.
比如给你一段文字描述, 让你判断嫌疑犯到底该判什么罪. 这用传统软件就很难编写这样的应用. 但是有了小模型, 你可以调用它阅读文字并回答一些列问题, 比如"这段文字中的嫌疑犯是谁, 受害者是谁", "嫌疑犯和受害者之间有哪些互动事件", 以及查阅法律文书"重伤至人一级伤残的, 一般量刑在什么范围"等等一系列精心设计的问题, 然后根据不同结果进入不同流程, 最后得到一个结果, 比如 "判十年". 比较复杂的问题都可以进一步分解为多个小问题的流程, 这样哪怕能力有限的小模型, 也足以应付. 反正小模型几乎是免费的, 多调用几次没有成本. 这对于一些服务性行业, 例如金融分析, 会计审计, 法律, 医疗诊断等等就可能有很好的应用, 这些领域往往都有一些现成固定的套路和规则, 但是又不像物理那样可以用数学公式表示. 直接做成一个软件在你笔记本上跑一跑就能得到结果. 当然怎么设计需要工程师思考结合服务领域的知识. 如果创业公司能够先发, 找一个服务行业, 不断完善积累复杂的规则和流程, 那么这些商业机密就能逐渐建立护城河. 理论上, 经验丰富的奥数教练如果能够总结出奥数题目的常见套路, 那么照此精心设计的小模型很可能反而打败昂贵的大模型, 至少在解奥数题这一特定领域.
从经济角度而言, 如果是这样, 那么花了代价做大模型的公司恐怕赚不到什么钱. 在一个无差别的竞争中, 技术进步带来的收益都会进入消费者的口袋而不是发明人的口袋. 通过做大模型并向客户提供API调用的模式无法形成垄断点. 政府特许, 网络效应, 规模效应, 品牌营销是合法建立"垄断"的方式, 可以让自己和别人的产品形成差别. 但是, 大模型公司和开源社区有很紧密联系, 技术扩散的速度很快, 你有的你竞争对手也有, 这就能难形成"垄断", 很难再现社交网络,操作系统, 搜索引擎等等时代的盈利爆款. 这些大模型公司更像是互联网泡沫破灭前的卖光纤的公司, 而不是后来的在互联网上做各种应用最后成功的公司. 这也是一个很有趣的预言.
Okay，謝謝這麽詳細的討論。所以你也贊成“AI還沒有而且可能不會有商業利潤上的‘Killer App’（也就是類似Wintel那樣的壟斷寡頭）”這個論斷；而AI對人類經濟的貢獻直接消散給個別消費者和白領勞工，我覺得是一件大好事。
至於奧數，預賽還有些套路（資格賽套路更簡單，例如美國的AIME，2024年Open AI解題成功率達到23%，DeepSeek V3突破到37%，是其不只節約算力、在精確度上也超越美國對手的明確指標之一），世界決賽所用的都是那些數學系教授一輩子職業生涯中偶爾所得的巧合妙題，不是根據套路臨時發明的。本世代AI萬變不離其宗，既然不能如棋類那樣基於簡單規則、自己無限對下，那麽頂多就是相當於開卷考試、拿整個互聯網的所有Petabyte濃縮成超級小抄，這是不可能達到人類選手高度的。
至於奧數，預賽還有些套路（資格賽套路更簡單，例如美國的AIME，2024年Open AI解題成功率達到23%，DeepSeek V3突破到37%，是其不只節約算力、在精確度上也超越美國對手的明確指標之一），世界決賽所用的都是那些數學系教授一輩子職業生涯中偶爾所得的巧合妙題，不是根據套路臨時發明的。本世代AI萬變不離其宗，既然不能如棋類那樣基於簡單規則、自己無限對下，那麽頂多就是相當於開卷考試、拿整個互聯網的所有Petabyte濃縮成超級小抄，這是不可能達到人類選手高度的。
2025-01-21 10:07 回复
【海军】共军的新航母 | AbzX5
2025-01-20 14:43:00
除了信息压缩角度, 模型架构上可能有进一步改进的地方, 但是要困难得多. 自然语言处理Nature Language Processing和计算机视觉Computer Vision是这一代AI发展的两个应用分支. 在CV上有个著名的生成模型stable diffusion, 可以按照用户指令生成逼真的图片. 一张600x800图片的像素大概是五十万, 如果按照NLP的做法一个一个输出token一样, 输出一个一个像素, 整个图片生成的过程将慢的无法实用. 所以CV模型结构都是放射状/树状的, 经过几轮输出, 画面从噪声中逐渐浮现出来. 能否将语言的生成过程也变成这样? 从序列一个个产生Token(花费时间O(N))变成同时多点产生Token(花费时间O(logN))? 好比要写长篇小说, 生成一个纲要, 然后同时每个写手写一部分, 这样生成的速度比一个个产生要快的多. 当然这个思路不能简单照搬, 因为一个词的信息量远比单个像素要多得多, 文字词语之间的联系可能要比图片像素间的联系更强.
大模型背后的原理仍然有待研究. 确实, 大语言模型本质上是概率猜下一个token. 但是请注意, 这只能用来解释Base model, 解释Instruct-tuned model所涌现出来的跟随指令的能力就有点牵强. 大语言模型就是通过给材料前面几个字, 尽量猜下一个字来训练模型. 但是这样训练获得的模型只是base model, 需要接下来再继续给与相对少量的问答数据训练. 精心准备的各种问答训练数据当然比未标注的海量原始训练材料少的多, 但是经过训练, 就能产生instruct-tuned 模型. 这个时候模型就涌现出神奇的特性. 能跟随各种指令完成对应任务, 有多功能性, 哪怕新指令之前并没见过. 为什么会有这种能力, 有很多解释. 可能人类的语言千变万化, 但背后的各种常见的"意图"总数是很有限的. 但是解释还是不够. 比如你可以给AI一段文字, 然后要求概括这段文字, 或者找出文中提到的主人公, AI也能一一完成, 这又怎么解释. 所以大模型并不完全是概率骗局, 当然也不是真的智能, 而是介于之间的一种其妙状态, 需要学界大力探索研究这种"涌现能力".
大模型背后的原理仍然有待研究. 确实, 大语言模型本质上是概率猜下一个token. 但是请注意, 这只能用来解释Base model, 解释Instruct-tuned model所涌现出来的跟随指令的能力就有点牵强. 大语言模型就是通过给材料前面几个字, 尽量猜下一个字来训练模型. 但是这样训练获得的模型只是base model, 需要接下来再继续给与相对少量的问答数据训练. 精心准备的各种问答训练数据当然比未标注的海量原始训练材料少的多, 但是经过训练, 就能产生instruct-tuned 模型. 这个时候模型就涌现出神奇的特性. 能跟随各种指令完成对应任务, 有多功能性, 哪怕新指令之前并没见过. 为什么会有这种能力, 有很多解释. 可能人类的语言千变万化, 但背后的各种常见的"意图"总数是很有限的. 但是解释还是不够. 比如你可以给AI一段文字, 然后要求概括这段文字, 或者找出文中提到的主人公, AI也能一一完成, 这又怎么解释. 所以大模型并不完全是概率骗局, 当然也不是真的智能, 而是介于之间的一种其妙状态, 需要学界大力探索研究这种"涌现能力".
【海军】共军的新航母 | AbzX5
2025-01-20 14:41:00
正常, 这个领域毕竟还是聪明人多, 你想到别人也想到. 比如, 和开会的同行讨论自己几天前刚想出来的点子, 经常会有人说这个我早就试过了, 效果不行, 原因是XXX, 然后才知道难怪没人发论文. 而且现在不光是点子, 工程能力也是很重要的, 好的想法去实际操作, 需要软件工程师对GPU硬件特性非常熟悉, 钻研各种工程技巧. 有时候你也不清楚究竟是点子不对, 还是工程能力不够. 比如, 原先Nvidia对GPU上FP8低精度的计算有一些工程指南, 但是普遍都觉得训练很不稳定, 不可用, 多数都停留在BF16或者FP16(越低精度越节约内存, 但是精度下降可能导致不稳定). DeepSeek团队比Nvidia还懂GPU, 他们干脆扔掉官方指南, 自己摸索出来了FP8的计算办法, 在这点改进上效率差不多提升一倍. 拼效率的工作今后会转交给工业界去做了, 学术界已经无法竞争, 只能做验证新想法. 我这种在Directional University(无PhD项目, 没干活学生)混日子的更是不敢奢望了.
那么这一代AI还有没有挖掘的潜力? 我觉得应该还有一些可以榨取的地方, 但是我下面提到的一些想法, DeepSeek的已经或多或少用到一部分了. DeepSeek做的MoE版本和十几处各种工程改进, 本质就是为了节约内存. 同样数量的信息可以用更少的内存来处理, 反过来说, 就是同样内存的硬件可以处理更多的信息, 这样无论是训练还是之后拿来应用, 成本就能大幅降低. 换句话说, 想办法再进一步压缩一定数量级的信息, 那么大概还能收货同样数量级的效率.
顺着这个思路, 就能想到一些可能的办法, 比如说, 第一, 有没有数学功底好的从信息论角度研究一下怎么压缩训练数据? 理论极限在哪里? 此外, 人类之所以会进化出抽象概念思维, 很大程度是为了节约大脑算力, 一个抽象概念可以概括许多同类的事物从而避免重复. Large Language Model原来是一个token一个token处理的, 现在DeepSeek已经改进成多个token一起处理, 那么能不能再进一步, 干脆将整个句子缩成一个概念? Facebook就有人尝试使用Large Concept Model, 先把整个句子映射成一个向量表示概念, 然后处理, 输出结果再转换回来.
第二, 类似的, 信息的质量也是很重要的. 垃圾信息和教科书信息效果差很大. 这里的垃圾, 从广义上说, 也是蕴含的信息密度大不大. 微软的Phi系列AI模型, 尺寸很小, 但是训练数据使用质量较高的学校课本, 其训练出来的推理能力比更大的模型就强得多. DeepSeek就谈过英文数据的质量普遍要高一些, 毕竟国外互联网发展早, 中文通常要两倍数据才能达到同样效果. 那么这里就想办法去准备高质量的数据. 当然无法一一人工准备, 可以考虑使用已经训练好的AI来对数据按照某种方式进行整理, 然后整理后的数据训练新的AI, 再用能力提升的AI整理数据, 依次循环, 直到能力无法提高为止. 还有知识蒸馏knowledge distillation, 用一个训练好的模型作为Teacher, 将它学到的不同领域的知识直接对话喂给给多个更小些的专家模型, 这些专家模型集体决策等等方法. 当然, 有效的前提是每一次数据整理和蒸馏产生的新模型都比旧的更强一些, 这样可以把垃圾信息的水分挤掉, 算力不至于浪费在无关的信息上.
那么这一代AI还有没有挖掘的潜力? 我觉得应该还有一些可以榨取的地方, 但是我下面提到的一些想法, DeepSeek的已经或多或少用到一部分了. DeepSeek做的MoE版本和十几处各种工程改进, 本质就是为了节约内存. 同样数量的信息可以用更少的内存来处理, 反过来说, 就是同样内存的硬件可以处理更多的信息, 这样无论是训练还是之后拿来应用, 成本就能大幅降低. 换句话说, 想办法再进一步压缩一定数量级的信息, 那么大概还能收货同样数量级的效率.
顺着这个思路, 就能想到一些可能的办法, 比如说, 第一, 有没有数学功底好的从信息论角度研究一下怎么压缩训练数据? 理论极限在哪里? 此外, 人类之所以会进化出抽象概念思维, 很大程度是为了节约大脑算力, 一个抽象概念可以概括许多同类的事物从而避免重复. Large Language Model原来是一个token一个token处理的, 现在DeepSeek已经改进成多个token一起处理, 那么能不能再进一步, 干脆将整个句子缩成一个概念? Facebook就有人尝试使用Large Concept Model, 先把整个句子映射成一个向量表示概念, 然后处理, 输出结果再转换回来.
第二, 类似的, 信息的质量也是很重要的. 垃圾信息和教科书信息效果差很大. 这里的垃圾, 从广义上说, 也是蕴含的信息密度大不大. 微软的Phi系列AI模型, 尺寸很小, 但是训练数据使用质量较高的学校课本, 其训练出来的推理能力比更大的模型就强得多. DeepSeek就谈过英文数据的质量普遍要高一些, 毕竟国外互联网发展早, 中文通常要两倍数据才能达到同样效果. 那么这里就想办法去准备高质量的数据. 当然无法一一人工准备, 可以考虑使用已经训练好的AI来对数据按照某种方式进行整理, 然后整理后的数据训练新的AI, 再用能力提升的AI整理数据, 依次循环, 直到能力无法提高为止. 还有知识蒸馏knowledge distillation, 用一个训练好的模型作为Teacher, 将它学到的不同领域的知识直接对话喂给给多个更小些的专家模型, 这些专家模型集体决策等等方法. 当然, 有效的前提是每一次数据整理和蒸馏产生的新模型都比旧的更强一些, 这样可以把垃圾信息的水分挤掉, 算力不至于浪费在无关的信息上.
其實考慮到本世代AI的實用性遠遠大於氫動力、核聚變和量子計算所對應的零，它的從業人員在公共媒體上所作的進展預估是驚人的混亂和謙虛。一方面，這是因爲沒用的東西吹噓起來反倒沒有任何錨點，反正就是純粹詐騙，完全可以天馬行空，而AI卻真正以每年超出一個數量級算力提升的速度在持續發展中，行内人做預測很快就必須兌現，於是自然會猶豫矜持。另一方面，正因爲這個世代的AI進展太快，來不及深究理論基礎，必須當成純現象學來處理，頂多只能總結實際嘗試的經驗法則；再加上神經網絡先天是極度非綫性的，即便嘗試不出結果，也可能只是算力投入還不到Emergence threshold湧現臨界點，於是又憑空增添了很多不確定性。
我和你做這番對話的主要目的，是想要瞭解並預估未來幾年AI進展偏離Compute Efficient Frontier那條對數綫性關係的程度和機率；畢竟算力投入已經開始觸及資金和硬件技術的上限，這兩個主動變數都是可以準確估算的，那麽通過Efficient Frontier就可以簡單讀出本世代AI的潛力進程。你的介紹給我的印象是，未來幾年再次出現類似這次MOE的兩個數量級偏移的機率並不明顯大於1/2，出現超級突破的機率很小，基本可以忽略。那麽總結起來可以進一步推論，當前的中美競爭態勢基本鎖定，不會徹底翻盤重新開始競賽；換句話說，我在《龍行天下》節目中所做的“中方已經成功超趕”的結論應該會持續有效。
我和你做這番對話的主要目的，是想要瞭解並預估未來幾年AI進展偏離Compute Efficient Frontier那條對數綫性關係的程度和機率；畢竟算力投入已經開始觸及資金和硬件技術的上限，這兩個主動變數都是可以準確估算的，那麽通過Efficient Frontier就可以簡單讀出本世代AI的潛力進程。你的介紹給我的印象是，未來幾年再次出現類似這次MOE的兩個數量級偏移的機率並不明顯大於1/2，出現超級突破的機率很小，基本可以忽略。那麽總結起來可以進一步推論，當前的中美競爭態勢基本鎖定，不會徹底翻盤重新開始競賽；換句話說，我在《龍行天下》節目中所做的“中方已經成功超趕”的結論應該會持續有效。
2025-01-21 09:25 回复
【海军】共军的新航母 | AbzX5
2025-01-19 17:19:00
我先谈一谈我知道的事. MoE最早在上一代AI(统计机器学习)中就已被提出. 上一代的机器学习最终的成果是集成学习Ensemble learning. 理论已证明, 若干弱分类器(只需准确率略大于50%)可以通过集成学习变成一个强分类器, MoE就是集成学习的一种. 上一代AI主要擅长处理Tabular Data.到了这一代AI(深度学习), 当时还在Google的ilya sutskever首次提出将MoE作为神经网络中一个组件并进行尝试, 不过并无下文. 这个ilya sutskever, 就是2013年和他导师Geoffrey Hinton还有另一个学生在多伦多大学一起最早实现GPU运行多层的卷积神经网络的人, 卷积神经网络则是Geoffrey Hinton之前的博后学生法国人yann lecun所提出的. 因此, 这一代的AI, 深度学习(deep learning)实际上就是从他们开始实现起飞的. 由于能处理图片数据且效果惊人, 各大公司都来聘请Geoffrey Hinton, 据说连百度当时都来出过价. ilya sutskever拦住要去应聘的Geoffrey Hinton, 提议成立一家公司DNNResearch, 把研究成果当知识产权放进去, 让各大公司来收购. 最后Google出价最高, 收购后变成Google Brain部门, ilya sutskever就成了谷歌的员工.2015年, ilya sutskever离开Google和Altman等人一起创立OpenAI. OpenAI刚开始并不知道搞什么好, 中间还经历过Musk争夺控制权的事. 到了2017年, Google提出了Transformer模型, 反响巨大, ilya sutskever他们看到论文, 最后就决定投钱投人做自然语言方向, 从GPT一代开始一直做到第三代ChatGPT, 一炮而红.ChatGPT的爆红反过来又启发了另一波Google的员工. 2023年初, 法国人Arthur Mensch和他的其它两位大学好友不满中美两国搞AI热火朝天, 欧洲却毫无作为, 辞去Google的工作返回法国, 创立公司Mistral AI. 这家公司被马克龙和其它不甘落后的欧洲精英大力支持, 融了不少资金. 他们就把目光放到了MoE上. 到了2023年底, Mistral AI就推出了他们的AI, 成功的运用了MoE, AI模型的效率大大提高, 欧洲终于追上了美国. MoE的成功也很快吸引诸多同行采用, OpenAI没有公开架构, 但外界普遍推测采用了MoE, 当然也包括DeepSeek V2.到了今年初, DeepSeek V3成功推出. 前几天读了DeepSeek V3的技术报告后, 我目瞪口呆, 彻底死心. 这篇报告有上百的作者, 一共五十多页, 大方向的架构的确是是MoE, 但是有多达十几处效率改进. 我到现在才弄清楚一半细节. 这每一个效率改进的设计都足够发一篇中上水平的论文. 也就是说, 虽然大思路不变, 但是DeepSeek几乎把文献上能找到的, 提出的, 在每一个环节上可能改进效率的地方都做了优化"小"创新. 十几处改进累积下来就能有百倍的效率. 这个工作量已经远超过任何一个大学科研团队的能力, 只能是上百人的顶级工程师来做, 团队工程能力毫无疑问媲美OpenAI. OpenAI可是集合了美国本土加上世界各地人才, 而DeepSeek几乎只是中国大陆本土的工程师, 就能打赢. 所以Altman读了这篇论文后, 就在X上酸溜溜的暗示中国人不用尝试探索新办法, 只要汇总所有试过可能有效的办法, 然后往下改进就行了. 我可以想像他的绝望和精神崩溃,这怎么竞争得过中国人.现在回答你的问题, 为什么美国不重视做MoE? 美国怎么会不重视, 当然重视了, 美国从全世界招人才, 收购外国公司, 大学花钱培育各种创新, MoE实际上也是美国最先试验的, 后来是法国人也不甘落后尝试.无奈中国人太卷了. 每当事情发展到一定程度的时候, 中国人就能以卷王的态势碾压过来肝爆. 这件事情, 我看性质和台积电差不多.
好的，謝謝。我不是AI行内人，這些歷史進程的細節我並不熟悉，多虧你的介紹。
兩三年前我連MOE這個專業名字都不知道，全憑通用邏輯經驗，自己直覺想到概念，覺得它像是最優改進方向；現在中國把MOE的進步空間榨乾了，我想不出還有什麽其他點子能在AI Compute Efficient Frontier上節省兩個數量級的算力。你有建議嗎？當然，既然算力消耗與精確度的20次方成正比，節省兩個甚至十個數量級也遠遠不足以讓本世代的AI脫胎換骨、出現什麽本質上的提升，僅僅是決定商業競爭的勝負罷了。
兩三年前我連MOE這個專業名字都不知道，全憑通用邏輯經驗，自己直覺想到概念，覺得它像是最優改進方向；現在中國把MOE的進步空間榨乾了，我想不出還有什麽其他點子能在AI Compute Efficient Frontier上節省兩個數量級的算力。你有建議嗎？當然，既然算力消耗與精確度的20次方成正比，節省兩個甚至十個數量級也遠遠不足以讓本世代的AI脫胎換骨、出現什麽本質上的提升，僅僅是決定商業競爭的勝負罷了。
2025-01-19 21:32 回复
【海军】共军的新航母 | AbzX5
2025-01-19 10:43:00
同意，核动力航母实战价值增加并不多。不过，如果开始着手搞核动力航母，并假设决策层仍遵循理性原则，那很可能意味着其它优先级更高的重要军事项目进展良好，例如先进核潜艇
核潛艇的保密級別太高了，很難拿到可用來分析的資訊；不過從葫蘆島渤海船廠近年的瘋狂擴建可以得到即將批量爆發的暗示。
你是AI專業，對這一期《龍行天下》的討論有意見嗎？DeepSeek的Mixture of Experts恰恰是兩年前我討論過的可能突破方向，爲什麽美方沒有重視，你能回答嗎？
你是AI專業，對這一期《龍行天下》的討論有意見嗎？DeepSeek的Mixture of Experts恰恰是兩年前我討論過的可能突破方向，爲什麽美方沒有重視，你能回答嗎？
2025-01-19 11:40 回复
【戰略】【國際】對俄烏戰爭的新觀察 | 後註五十一
2025-01-19 00:00:00
後註五十一
2022年9月26日北溪被炸，一開始並不能確認罪魁禍首和行動細節，也就不適合做過多邏輯推演。經過兩年多的消息外泄，終於可以確認是CIA負責執行，美軍、挪威、英國參與輔助。這個規模的國際合作行動，必然事先經過Biden政府最高層的反復戰略籌劃，那麽我們自然應該思考一個衍生問題：爲什麽選擇那個時間點？畢竟Biden本人早在2022年2月7日就明確公開威脅要“終結”“end”北溪（參見《Biden pledges end to Nord Stream 2 if Russia invades Ukraine》），爲什麽不在2月24日戰爭爆發後就出手？毫無底綫的美國NeoCon居然會對主動攻擊北約盟友戰略資產這種小事產生猶豫，我所能想象的唯一合理解釋是源自Scholz以乖乖站隊做交換的哀求，那麽問題就變成：是什麽突發事件在9月又破局了呢？我認爲遠遠最可能的導火綫，是當年的烏軍秋季攻勢成功抓住俄軍志願役士兵出境作戰6個月後自動退役的兵員不足漏洞，在Kharkov前綫獲得大規模突破，引發Putin在9月21日宣佈全國部分動員徵兵，並且明確得到强烈民意支持。這如果動搖了Scholz的決心，打電話向英美抱怨，就自然會導致Biden爲了幫助盟友破釜沉舟而啓動早已準備就緒的北溪爆破作業，剛好時間上與【後註四十三】所討論的已知細節嚴絲合縫。
上述邏輯敘事有一個自動的系理Corollary：不但從2022年2月到9月期間，終結北溪一直是懸在德國政府頭上的Sword of Damocles達摩克利斯之劍，而且爆炸消息傳來的那一刻，Scholz就心知肚明是怎麽回事，一旦與内閣決定不能違抗美國意志，以後就只能更加百依百順地全面配合（包括協助德國媒體傳播為美方卸責的北溪相關謠言，以及批准豹二坦克援烏），連私下質疑都不敢了；這正是殖民地傀儡政府的悲哀。
【海軍】中共海軍的兩棲攻撃艦 | 後註一
2025-01-17 00:00:00
後註一
十一年前，我在這篇正文裏探討了Zubr的特性和用途，論證其為跨越臺海的第二輪常規（亦即非兩栖）重裝部隊專用載具，具備適用多種灘頭環境的優點，因此若是開始批量建造，就應該是在為戰爭做準備。然而Zubr造價昂貴，一次卻只能裝載一個戰車排進行航渡，效率甚低，必須以數量和時間來彌補。而且其極爲脆弱，對反登陸火力並無超乎民用裝備的承受力；再加上必須在戰區海域反復航行，作爲對方必然集火攻擊的目標，性價比低的問題被進一步突顯出來。以上很可能是中國海軍在多次實驗之後，始終猶豫不決、沒有下後續訂單的核心考慮。
上周網絡上出現廣州造船廠衛星照片等信息，證明中方正在建造登陸駁船。這是用途與Zubr完全重叠（亦即專門運送第二梯隊常規重裝備跨越臺海）的替代性技術路綫，參見上圖。可以明顯看出三個設計特徵：1）正前方為高强度、大跨度坡道；2）船身由自升式支柱提供很好的固定和載重性能；3）船尾為直通甲板，顯然被設計來與滾裝船對接。兼具以上三個特點的登陸駁船，並無歷史先例，是一項全新的發明。與Zubr相比，同樣可以在非傳統登陸點運作，而且其造價極低、效率卻極高，這是因爲一艘民用滾裝船就可以輕易地一次性運輸旅級的裝備，而駁船可以停在原地、反復使用。因爲其結構簡單、造價很低，還可以多點嘗試，配合終端防空反導，極難全部摧毀。目前似乎有三個尺寸的設計在被嘗試（參見下圖），等待擇優定型；一旦批量建造，如同當年博客對Zubr的評論一樣，就是積極備戰的明確信號。
【戰略】【國際】對俄烏戰爭的新觀察 | 游客 越雷
2025-01-16 22:51:00
哈马斯的“阿克萨洪水”死中求活，一度威震以色列，以色列美国拉拢和抵抗之弧不对付的当地势力各种想办法——这很正常，伊朗却只是放狠话，打几个火箭弹，然后叙利亚崩了。
打仗又不是格斗比赛，像什么扔沙子，猜脚趾头，掰小拇指，这些都是打仗的一部分，哪有规定说一定要在固定的战场上打败敌人呢？现在叙利亚没了，以色列完全可以从叙利亚的地盘上绕道打黎巴嫩真主党啊。大家是不是应该考虑一下类似的事情（不一定非得是以色列，可以是其他国家的其他事情）？
【美國】海湖莊園抄家事件幕後的美國政治鬥爭 | 游客 越雷
2025-01-16 22:23:00
【美國】海湖莊園抄家事件幕後的美國政治鬥爭 | 游客 越雷
2025-01-16 22:22:00
顺便吐槽一下，最近俄乌战争好像没有什么值得聊的地方。然而俄乌双方的目的都远远没有达到，今年怕是不会停战的。
【金融】【歷史】金融史觀（一）歷史由來 | 後註三
2025-01-15 00:00:00
後註三
今天看到這篇文章（參見《比经济乏力更可怕的，是承接了过量的成本转嫁》），頗感欣慰，因爲它恰恰基於正文所宣導的金融史觀來反思中國的國際環境和財經政策。不過請注意，文章的作者來自經濟系、而不是金融系，對過去幾年中國金融專業的諸般重大失誤也多所回避，所以其所代表的學術思想覺醒只能算是在正確方向的一小步，我們與真正的改革糾錯，還有相當的距離。
【學術管理】從假大空談新時代的學術管理 | criteria
2025-01-14 00:20:00
最近深圳南市区的四年级数学期末试卷可以体现中国教育体系的进一步糜烂，如果这套卷子真的意味着未来国内教育改革的方向，那么几乎将彻底堵死中下层上升的阶梯，这是因为题目考察本身的知识不难，但如此灵活的题目需要教学能力和知识储备顶尖的老师，同时要求学生拥有充足的资源来学习非课本内的知识，而这是在教育资源匮乏省份及发达地区内教育资源相对稀缺区域难以做到的，出生在这些地区的学生上好大学的几率本来就低，如此改革必然使得其概率在降低几个百分点。
(https://www.zhihu.com/question/9210260996/answer/75907491035)试卷
这里说明一下，深圳的教育一般都带有实验性质，基本上具有风向标和引领作用，从网上收集的深圳相关老师反馈来看，深圳不少学校的四年级期末考试都使用了类似的出题逻辑的试卷。
是玩得有點脫了。
根據Hanlon's Razor，不能徑直論斷出題者故意加强階級固化，更可能是主管一時興起、拍腦袋追求學生對題材的“全面深入理解”。然而有利於上層階級的新花樣，不論原本用心何在，一旦被嘗試，就遠比反向的更容易被決策體系接受成爲永久性的政策，這是美國社會腐化的重要機制，例如當年快樂教育就是這麽來的。這次的案例看似輕微，但如此重大的危險，的確有必要防微杜漸。
根據Hanlon's Razor，不能徑直論斷出題者故意加强階級固化，更可能是主管一時興起、拍腦袋追求學生對題材的“全面深入理解”。然而有利於上層階級的新花樣，不論原本用心何在，一旦被嘗試，就遠比反向的更容易被決策體系接受成爲永久性的政策，這是美國社會腐化的重要機制，例如當年快樂教育就是這麽來的。這次的案例看似輕微，但如此重大的危險，的確有必要防微杜漸。
2025-01-14 09:14 回复
【海军】共军的新航母 | AbzX5
2025-01-12 14:40:00
路透社卫星照片称中国正在建造新的陆上核反应堆, 如果是真的, 那核动力航母研发是开始了吧?
https://www.ap.org/news-highlights/spotlights/2024/satellite-images-and-documents-indicate-china-working-on-nuclear-propulsion-for-new-aircraft-carrier/
https://www.ap.org/news-highlights/spotlights/2024/satellite-images-and-documents-indicate-china-working-on-nuclear-propulsion-for-new-aircraft-carrier/
是。
其實航母改為核動力的戰術性好處並不大，這是因爲護航船艦和艦載機還是要燒油，航母本身續航力增加的實質意義有限，維修時間和成本卻也大幅提升，反過來減低可用來部署作戰的時間。所以核航母的實用優點反而主要在於節省那個大烟囪，方便甲板調度，但宣傳上的廣告價值可能才是中方決定研發核航母的真正戰略考慮，讀者可以拿來與多年前博客對載人登月的評論做對照。對前面所提技術性細節有興趣的軍迷則可以在剪水鸌的網站找到更詳細的論證。
其實航母改為核動力的戰術性好處並不大，這是因爲護航船艦和艦載機還是要燒油，航母本身續航力增加的實質意義有限，維修時間和成本卻也大幅提升，反過來減低可用來部署作戰的時間。所以核航母的實用優點反而主要在於節省那個大烟囪，方便甲板調度，但宣傳上的廣告價值可能才是中方決定研發核航母的真正戰略考慮，讀者可以拿來與多年前博客對載人登月的評論做對照。對前面所提技術性細節有興趣的軍迷則可以在剪水鸌的網站找到更詳細的論證。
【海軍】未來十年的中美武器對比（三） | 後註一
2025-01-10 00:00:00
後註一
美軍剛發佈2025年Arleigh Burke III造艦計劃和現況 （參見《Cost Of Navy’s Newest Arleigh Burke Destroyers Is Ballooning》以及《An Analysis of the Navy’s 2025 Shipbuilding Plan》）。與十年前的正文相比，單艦造價25億美元倒是完全符合預估（雖然預期會持續上升，但對比美軍的其他采購計劃，這一丁點溢價實屬良心），真正出大問題的是建造速度：當年預計至今服役13艘，實際卻只有一艘，再次反映了美國去工業化、力不從心的窘態
【戰略】【國際】對俄烏戰爭的新觀察 | 後註五十
2025-01-10 00:00:00
後註五十
半年前，昂撒國際媒體輪番宣揚烏軍155旅在法國受訓的事跡，標榜其為即將代為北約消滅俄國匪幫的革命樣板部隊。然而該旅回國上戰場之後一觸即潰，被多名烏克蘭官員抱怨有多達半數官兵叛逃。現在法國記者采訪受訓基地周邊民衆證實，在英美媒體牛皮吹得震天響的同時，實際上法軍將該基地加裝帶刺鐵絲網環繞，並特派軍犬部隊和無人機晝夜巡邏，亦即比照戰俘營對待；即便如此，依然有至少50起以上的逃亡事件。此事未見諸《紐約時報》或《華盛頓郵報》，欲知詳情請參考《法新社》報導《Dozens of Ukraine soldiers deserted while training in France》。
【經濟】【學術管理】金融史觀（三）政策建議 | 拍拍熊大師
2025-01-09 12:01:00
王博士，美债殖利率1月7日显著走高，美联储理事库克公开说美国股市估值过高；这是不是建制派在给川普挖陷阱？如果是的话，这个陷阱是否仅限于经济金融，而会不会造成川普执政的初期（100天）难以应对？
這個級別的小新聞，每天有幾千件，一年有百萬件，其中99.99%是噪音，可用來一葉知秋是極少數，必須在完整認知架構下以嚴謹邏輯過濾，確定與歷史脈絡相關，博客才會討論。但你不能因爲博文的論述全是見微知著，就跟著假設路邊每一個“微”背後都有“著”。
你跳躍到“陷阱”的論證在哪裏？相反方向的新聞爲什麽可以被忽略？利率每天都有相當大的隨機變化，美聯儲官員的發言也是例行公事，其中鷹派和鴿派各半，憑什麽挑選單一案例無限上綱？
你忽視了Russell's Teapot原則，以巨嬰心態不做邏輯論證而隨意拿噪音來發問，違反《讀者須知》第四條規則（亦即未作正當“分析”），考慮到發言至少還算精簡，只警告一次，禁言一個月。
你跳躍到“陷阱”的論證在哪裏？相反方向的新聞爲什麽可以被忽略？利率每天都有相當大的隨機變化，美聯儲官員的發言也是例行公事，其中鷹派和鴿派各半，憑什麽挑選單一案例無限上綱？
你忽視了Russell's Teapot原則，以巨嬰心態不做邏輯論證而隨意拿噪音來發問，違反《讀者須知》第四條規則（亦即未作正當“分析”），考慮到發言至少還算精簡，只警告一次，禁言一個月。
【戰略】【國際】對俄烏戰爭的新觀察 | 北美码农W
2025-01-08 06:12:00
请教王老师 ：随着中国新装备的出现和列装，中国军事实力到了27年是否能对美国实现碾压性优势 ？？如果可以 ，27年左右主动挑起对美军事冲突并且获胜甚至是大胜是否能影响到 国内投降派 和 国外骑墙派 的态度从而有效打击到美元霸权 ？？
博客從十年前就深入討論過這個話題，並且給出答案：軍事上在西太獲得局部勝利毫無疑義，問題是美方很可能不會乖乖地配合中方的戰場預設（參考美軍未直接在烏克蘭下場），而且事後殖民帝國必然會從經貿金融方向做出全面嚴酷的打擊。回想一下美方挑起俄烏戰爭的真正殺手鐧，恰恰是與所有僕從國一並發起的制裁（這一點三年前正文就解釋過了），而俄方也因此特意在2014年忍氣吞聲、見好就收，以便為Nabiullina爭取八年額外準備時間。想要2027年和美軍動手，那麽現在中國的Nabiullina在哪裏？這不是民間“投降派”的問題，這種人渣俄國也有很多，Putin已經示範過可以戰事發動後再處理（主要是大開國門、坐視他們外逃，實質上是放逐），但金融方面絕對必須事先準備完善，而中方的專業管理階層沒有理想、沒有認知、沒有準則、沒有監督（這裏本該包含同儕壓力，但中國學術界特別腐敗，早已沆瀣一氣），不但談不上“準備”，事實上反過來是戰略上的致命罩門，軍事衝突未起就已經反復在國家的背上捅刀，真正打起來還得了？
一年前我寫《金融史觀》，指出當前世界的一切政治、社會、經濟、貿易、戰爭、外交的關鍵環節都在於金融。昨天我在《金融史觀（二）》的【後註五】印證了小民生活水準與金融政策的密切相關性，這裏則是後者左右軍事政略、從而決定國際霸權歸屬的案例。總之，美元、美宣、美軍三個霸權支柱中，美元才是根本，這一點也是十年前《美元的金融霸權》一文就解釋過的。
一年前我寫《金融史觀》，指出當前世界的一切政治、社會、經濟、貿易、戰爭、外交的關鍵環節都在於金融。昨天我在《金融史觀（二）》的【後註五】印證了小民生活水準與金融政策的密切相關性，這裏則是後者左右軍事政略、從而決定國際霸權歸屬的案例。總之，美元、美宣、美軍三個霸權支柱中，美元才是根本，這一點也是十年前《美元的金融霸權》一文就解釋過的。
【工業】【能源】永遠的未來技術 | 後註一
2025-01-07 00:00:00
後註一
幾天前，我在博文《雷達與隱身技術之間的矛盾關係（下）》的留言欄提到，美國氫動力公司Hyzon在主管特地針對投資人搜刮最後一筆之後正式倒閉（參見《Hyzon Executives Sell Remaining Shares as Dissolution Vote Looms》）。雖然在氫動力創業公司之中，Hyzon只能算是一隻小蝦米，然而從下圖（來自《Financial Times》的這篇《US and European hydrogen stock prices collapse as prospects deflate》，顯示了歐美最大的11家氫能公司股票價格在2024年的走勢；作爲對比，美國S&P 500指數在2024年整體上漲了25%），可以簡單看出氫動力資本騙局已經早於核聚變和量子計算，先行進入收官階段。有興趣的讀者還可以參考Sabine的最新節目《Hydrogen Hype is Dying, And Thats a Good Thing》，印證十年前就已經可以閲讀本篇正文而輕鬆獲得的先見。我對揭穿核聚變和量子計算騙局仍然抱持審慎樂觀態度，正是源於Ponzi scheme（龐氏騙局、又稱老鼠會；例如至今所有量子計算公司的那一丁點營收，仍然100%來自對後續老鼠團隊的販售，完全沒有任何實際應用）不可能無限持續，而群衆面對最終事實獲取後見之明，遠比我努力傳播先見、試圖教育他們要容易得多。當然，若想進一步扭轉中國學術界的腐朽文化，比起揭穿個別騙局又要艱難好幾個數量級，但國家興亡原本就取決於好人與壞人之間不斷鬥爭的結果，後者勢大不是我們放棄的藉口，反而是更加奮起負重前行的理由，這正是“士不可不弘毅”的道理。
【金融】【戰略】金融史觀（二）當前局勢 | 後註五
2025-01-07 00:00:00
後註五
最近中國股市再度成爲新聞話題，我想提醒讀者拿下面幾張圖對照一下，應該可以簡單看清本世紀全球股市漲跌的主要規律，亦即2008年開始的QE量化寬鬆引發“Everything Bubble”“樣樣泡沫”，是美元霸權體系内所有股市全面上漲的基本動力，與經濟基本面毫無相關，以致連工業正在經歷歷史性倒退、整個國家處於慢動作崩塌進程中的德國，其DAX指數也不斷突破新高。被美方强行脫鈎的中國，因而成爲唯一沒有美元熱錢支撐的例外（歐盟至少在美聯儲降息階段可以撿一些剩飯），再加上前幾年易綱安排倒貼了幾萬億的實體經濟資金，然後恆大危機又引發進一步金融資本外逃，餘錢全都倒流給美元體系、股市自然漲不上去；那些拿“國家大事與我小民何干”當口頭禪的人，只是極端無知的傻蛋。
