0xLambert

Lifelong Meditator | Building @0xcuhksz | Researcher and Dev at @CapitalAgarwood

[0xLambert @0xArabesque]

我相除，妄念不起；
苦厄尽，心海澄明。
般若照，真空妙有；
自在行，随缘无碍。

[0xLambert @0xArabesque]

在不同领域有较深的基础，是能够融汇贯通的前提。

今天开学第二天，上了 CS180 Computer Vision，教授太松弛了，final project 是完全不限形式，只要你和 visual 有一点关系就好了。评分标准也很好玩，只有一个，就是够不够 cool！

顿时有个想法。我们常说，音乐中不同的调性对应不同的情绪色彩。我想，我们真的可以就是 literally 讲一首曲子的调性、和声的“色彩”，呈现在某一个图像中。

粗浅的思路是，将像素的色彩空间 mapping 到十二平均律上，用调性作为不同的参考系去旋转图像矩阵。

这个“旋转”的想法，主要来自最近重学 deep learning 和 transformer 设计思路时的一点感悟。

期间令我印象深刻的一句话是：“Deep learning 就是通过一连串学到的动力学变换，持续重塑数据的表征几何——它不一定直接学一个复杂答案，而是先把世界重新表示一遍，让答案自己变简单。”

简单来说，它是在学习一种新的视角、一个新的坐标系去更好更简单地理解世界。

讲到这里，我又想起特德姜的科幻小说《你一生的故事》。

小说的主人公是一位语言学家。外星人降临地球后，她负责尝试理解它们的语言。不同于人类线性展开的书写方式，外星人的文字从一开始就以完整的形态出现。它们也不按照人类熟悉的线性因果去体验时间，而是将过去与未来视为一个同时展开的整体。

这个也像，维特根斯坦所说的：

“我的语言的界限，意味着我的世界的界限。”

学习一种新的语言，就是在探索一个新的世界。不同的思维模式真的很不一样。我们用来描述世界的工具，也在规定我们能够如何看见世界。

回到参考系的旋转，我想起高中时候学习圆锥曲线的技巧“换系”，令 x' = x, y' = iy，这样，复杂开放的双曲线就变成封闭简单的椭圆了。

一个对象之所以显得复杂，有时不是因为它本身不可理解，而是因为我们观察它的视角不够合适。

这里的灵感，主要来自 RoPE (Rotary Position Embedding)。在 Transformer 的 Attention 模块里，RoPE 根据 Token 的位置，对 Query 和 Key 向量中的二维分量施加不同角度的旋转。当旋转后的向量计算内积时，两个 Token 的绝对位置便自然转化成了它们之间的相对位移。 位置因此不再只是附加在 Token 身上的一个编号，而被写进了向量之间的几何关系。
于是再回到最初的问题：

如果音乐的移调可以被理解为一种旋转，那么图像的颜色是否也能在某个表征空间里做出对应的旋转？一个和弦或许不应该对应一种颜色，而应该对应一组颜色；一段和声进行，也不应该只是画面在几个滤镜之间跳跃，应该形成一条连续的色彩轨迹。

C 大调究竟是什么颜色呢？也许这并不重要。

重要的是，音乐与图像之间，是否可能共享某种几何结构？能不能让人看见和声，或者听见颜色？

(图片摄于伯克利音乐学院。此 Berkeley 非彼 Berklee lol)

[0xLambert @0xArabesque]

真是奇妙的缘分。下午社团文化节，在一个 business consulting 社团认识了一个天津女生 Annie。按道理来说纯商科社团我是不会去咨询的，但是 Annie 特别热情，在我路过的时候直接冲上来问要不要了解社团。

聊着聊着，我说我太老了，你们这么年轻真好呀。她是 junior 而我是 senior。结果，她很好奇地问我月份，我说 November，她瞪大眼睛问我具体日期，再到年份，结果我们同年同月同日生日。

我说，都是中国人，在异国他乡用英语吧啦啦真是太怪了。而且这个机率太神奇了，异国他乡，莫名其妙遇见一个人，莫名其妙问你生日，结果竟然是 "twin" ！

社团节聊了一圈下来后发现，外国人讲话实在太快，有些人咬字不清晰仿佛把单词含在嘴里讲话。但是好像其他亚裔都能听懂，只有我是木耳 :(

我和 Annie 也聊到这个困境。过去，我们学习英语一直是把它作为“任务”去完成，每天读多少文章、看多少 Ted、考多少分等等。这样完全学不会“真正的”英语。不管雅思托福多少，真的统统不算数。

我们一致认为，最好的方式就是“让英文称为生活的一部分”，比如，reddit 和 youtube 全英文，思考时脑海里的声音切换成英文等等。让英文称为一个 passive 的等待转化成中文的工具，变成一个 active 的和世界交互的方式。随着英文在生活的那部分越来越大，自然而然就会发现自己能力提升了。

[0xLambert @0xArabesque]

感觉币圈真是越来越油了。我一直很喜欢区块链，认为这是一个很酷的圈子。现在真是各种奇奇怪怪的出圈。

去年寒假黑客松和一个朋友聊，我说我是做智能合约的，就是 Web3。她一脸震惊看着我，说太反差了，币圈都是老登，你这年轻小伙怎么也在这，然后建议我做个 IP 叫币圈美少年 🤣

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@DifficultBurger 启动！

[0xLambert @0xArabesque]

@yanbo2004 我加上的话下载资料发给你 lol

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无敌了，还有两学分的德州课。发现隐藏课程。

[0xLambert @0xArabesque]

Go Bear! 🐻

[0xLambert @0xArabesque]

@btc_cai patpatt

[0xLambert @0xArabesque]

@LucyChenSpeaker 哇哦，太巧啦！

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@Jackywine 德彪西也是克劳德

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@Phoenixyin13 遥远的救世主

[0xLambert @0xArabesque]

@Phoenixyin13 哥们总能写很多有意思的文字呀

[0xLambert @0xArabesque]

认识 L 老师是通过 N 的推荐，我想基于正在做的品牌咨询她相关的建议——目前增长遇到了瓶颈。相约在楼下的 Pizza 店，今天和 L 老师的对话，是我冥冥之中命运的岔路口。

期间，讲的不只是关于作增长的方法论、对于品牌的建议，更多的是站在人生战略规划的角度，给出帮助他从零到一到现在有所成就的核心原则。

用我的话来总结，就是：

在正确的赛道做有助于资产积累的事情。

这里有两个核心点，“正确的赛道”和“资产积累”。对于第一点，针对我们现在做的独立站、跨境电商，他明确提出了否定——这是一个不断在下滑的赛道，趋势注定了其竞争大且利润有限，并且会随着时间越来越差，和趋势对着干是很愚蠢的事情。那什么是好的赛道呢？毫无疑问就是 AI，他原本是帮传统头部企业做用户增长的，现在帮 AI 硬件企业做出海增长，为什么？因为现在 AI 企业的预算比传统的多太多了。去风口行业，哪怕即使做得不够好，置身事内也是多有裨益的；

第二点关于“资产积累”，他讲的主要是“无形资产”方面，包括人脉、案例、智识等等。回看他的经历，研究生时期和香港老板创业，小有起色但判断赛道不好，果断转向当时待遇最好的用户增长方向——新兴岗位，十年前大厂对应届生开价 50 万。他在腾讯做出了自己的案例（作品集），从零到一把几个项目打造成营销额上亿。有了这个案例，他又被挖到另一个企业当高管，最后自己出来创业。

他的建议是，年轻的时候一定要积累自己的案例，换句话说就是你的作品集，不能是泛泛而谈的，一两个 Signature 级别的项目就足够了（我现在做了很多小项目，但是没有真正具有代表性的优秀项目）。这时候不必在意金钱的回报，因为通过积累案例，你是在抬高身价，这是之后继续撬动大项目的杠杆。

具体的路径，可以是到大厂积累核心技术，可以是创业捣鼓项目拿到成果，可以是学校研究抱紧导师大腿。他走的是第一条路，他在腾讯积累到了特别优秀的项目案例，并且讲大厂的单元测试和 A/B Test 拆分得很细运用到 tiktok 视频增长这一块，用这一块知识出来单干，同行业如此做的人少之又少——于他人，这种需要动组织架构的事，吃力不讨好，而他自己的公司就不用担心。

于我，最好的路径是利用好 Berkeley 和 CUHK-SZ 的资源，建立自己在 LLM 的技术壁垒，同时找导师拿好的项目做案例，到 AI 大厂继续积累核心技术，之后选择很多了，不做太远规划——我目前的背景，完全是身处趋势之中呀。

另外学到的是，不应该有路径依赖，该退场就及时止损。之所以选择电商/独立站这个领域，是因为我的合伙人是做这个的，而我们一开始谈的时候，想做的是 AI，做这个品牌是我们想通过这次实践，找到做 AI Solution Package 的切入点。实际上这是个思维定势，我们并不需要自己走一遍这个长周期的过程才能发现痛点——换个方向，可以先找到 2B 的痛点然后我们再从特殊到一般去做尝试。

另一个很戳中我的是，年轻的时候一定要去找能够积累技术、案例的事情做，短期的钱不重要且极具误导性。这句话，我在播客也听到过，正确的理念，总是一次又一次出现在我耳边，做或不做，当下改进或留到未来而忘记，是不同的结果。这句话，正是我目前工作的处境，我需要好好考虑这一点。

一点发人深思的是，他问到，能够跟你这么坐在这里讲话，凭什么？这次能和他谈，是 N 介绍的面子，如果是一般情况呢？取决于你能够给人什么价值。这很现实，也是人一生需要不断思考的。他讲到，像他这个年纪，价值有取决于自己身边的人——你能够 link 到什么人？你的圈子是什么？以及，你本身具有什么能力？现在和他对话，我能够想到我坐在这里，除了 N 的原因是，我具有极大的潜力，以及我将去美国顶级 CS 学校读书，会有很多在风口的资源和信息源，这些也可以分享给他。

他还问到一个问题，“你觉得自己的优势是什么？” 于我，我可以说主要有三点，第一点是我天生擅长抽象性思考事物和总结共性；第二点是我兴趣广泛，跨各个领域，并且有热情专精技术，能够将各处结合思考；第三点是，我从比较年轻的时间能够以系统性的方式去组织我的工作和生活，从而能够有不错的执行力和迭代效率。

最后的最后，我意识到保持透明开放的大脑是多么重要——预先承认自己的无知，多听听已经获得成果的人是怎么做的，曾经处于自己位置的时候，如何决策。可见，这一个多小时的 Coffee Chat 多么重要。等到达湾区，我会做一个 Coffee Chat 专栏，分享美国的信息源/我学到的见解到社交平台，同时也见证我自己的成长:)

[0xLambert @0xArabesque]

@itsreallyvivek Anyway, for me as a beginner in AI research, ur posts help me a lot. ur article on how to do research and guidance of ai learning inspire me and empower me. I really appreciate ur work. thx u so much.

[赵纯想 @chunxiangai]

永远不要向别人透露你的愿景，这根本无关于保密、事以密成之类的谎话。

因为时间会让所有的想法朽烂，显得愚不可及。你会因为A而上路，但最终把事情做成了B，直到改造为C，C让你活下来，最后在D上成功，D发展为E的时候，E让你人尽皆知，E里面的F、G、H可能让你身败名裂，但F、G交织出来的J让你伟大！

自己想想，有哪个先驱不是这个剧情？