Benjamin Constantine

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@AlphaguyTrading @alone_fred nope. 大模型真的能提高转化率。至少测下来raw data是这样的。

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@cyrilxuq 反了吧…搜索广告的单价更贵。

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@fiapp_pro Pre-training早就不是不是秘密了。方法都固定了。瓶颈就是算力和数据。还有就是Post-training。

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@Juliet3153528 @lidangzzz 学纯数的人不搞数学建模。数学建模实际上是应用数学。我上大学的时候数模比赛搞得好的几乎没有数学院的，全是一堆工科院系的。

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@Juliet3153528 @lidangzzz 真的不是。你同时学过数学和计算机就明白了。换个通俗点的说法，Leetcode题有点像小学奥数。你没有单独练习过你还真就一时半会儿想不到。而纯数学的一套非常抽象的东西，而且侧重证明而非实现。这俩完全不是一个思维方式。

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@rickawsb 还有一条路，就是每个公司自己host开源模型。现在有不少公司提供inference infra全套solution。

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@dikaioslin 卡瓦纳写的opinion不长，我大概读了一下。它的意思是，黄金德案的判决里有出生公民权的四个例外。卡瓦纳认为这四个例外不应该是closed的。之后国会按照这判决把这四个例外立了法。现在如果要expand，需要国会立法。

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@dikaioslin 卡瓦纳其实是站在那三个保守派那边的，即认定行政令本身不违反第十四修正案。但他认为用行政令推翻出生公民权本身不合法，需要国会立法。

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@alt_ccc @nikbot05 H1B are considered as temporary visitors under Gorsuch’s statement.

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@usakes_zhang Clam chowder都有不放在面包里的呀。直接买不带面包的不就好了。

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@CatChen fb内部应该是用sapling的。只是前端命令行名字没改，还叫hg，后端已经全部变成sapling了。

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@skywind3000 很久以前就有OpenCL了，就exactly是你说的这个目的。现在还可以选择适配PyTorch和Triton

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@withoutuser6 @OpenaiQnx25793 @lydia488144315 你看看过去五年cs的课程设置，早就和ee完全不同了。今天主流cs专业完全不可能有信号处理这种课。这更像是二十年前国内高校的课程安排。不否认顶尖科研cs不容易，但是中上水平的高校里cs就是比ee好学，比cs难的理工科专业一大把。

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@geniusvczh 那你微软倒是继续做mshtml呀。自己放弃投向chromium的

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@ChinaMacroFacts 看别的post，这个黑客是在bid。最终变现价值有可能非常高。具体最终是多少可能不会让我们知道。这个策略看起来像是奔着挣钱去的。
分管领导要抓也不是现在，抓了也不可能让大家知道。如果大家知道有相关人员被抓了，就是变相承认这个泄露是真的。所以可能得一两年后才有可能有人被抓。

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@mtrainier2020 我感觉LLM越来越像传统的芯片行业了。

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@tokerumaisurii @konoGuanine 强基计划15/16年左右就有了吧。2019年的话自主招生已经没了很多年了。

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@CatChen 是不是应该修一下Churchill ave那个平交道来防suicide啊……每次我开着车经过那里都觉得好危险。

[Nagi Yan @naki2012]

《为什么系统会高估忠诚，低估能力？》

我们常以为，一个系统要想运转得好，
应该奖励能力、使用强者、让结果说话。

但现实恰恰相反。

在绝大多数组织里，你会反复看到同一个现象：

忠诚被反复强调，
能力被谨慎对待。

这不是偶然，也不是管理者“看走眼”，
而是系统在理性地保护自己。

⸻

一、系统最害怕的，从来不是失败，而是失控

先说一个常被忽略的前提：

系统的第一目标不是“成功”，而是“可控”。

失败是可以被解释的：
•市场不好
•环境变化
•外部冲击

但失控是不可解释的。

能力过强的人，往往意味着：
•他能绕过流程
•他能直接对结果负责
•他不完全依赖系统给他的那套路径

而这，对系统来说，是一种不确定变量。

⸻

二、能力会制造比较，忠诚会抹平差异

能力一旦被真正使用，就会发生三件事：
1.差距被看见
2.过往安排被质疑
3.位置合法性开始动摇

这三件事，任何一件都足以让系统紧张。

而忠诚恰好相反。

忠诚的价值在于：
•不挑战既有排序
•不制造横向对比
•不迫使系统解释“为什么是他”

从系统角度看：

能力是变量，
忠诚是常量。

系统偏爱常量。

⸻

三、能力会暴露问题，忠诚可以覆盖问题

一个能力很强的人，往往会带来真实反馈：
•这个流程没必要
•那个决策是错的
•这个目标本身有问题

哪怕他是对的，
这些话也会直接冲击系统的自我叙事。

而忠诚的人通常会做另一件事：
•把问题转化为执行问题
•把错误包装成环境问题
•把矛盾延后、稀释、模糊

系统并不一定喜欢谎言，
但它更害怕真相带来的结构震荡。

⸻

四、对管理者来说，忠诚是“低风险资产”

站在管理者的位置，这个逻辑更残酷也更现实。

用一个能力很强的人，意味着：
•你可能会被反向评估
•你的判断会被拿来对比
•你的权威会被隐性质疑

而用一个忠诚的人：
•风险可预期
•行为可推断
•责任边界清晰

很多时候，高估忠诚并不是偏好，
而是风险管理策略。

⸻

五、于是系统会形成一种稳定但退化的结构

当忠诚被不断奖励，能力被不断压制，
系统会慢慢演化成这样：
•会说话的人多了
•会做事的人少了
•叙事越来越完整
•现实越来越陌生

在内部，一切显得井然有序；
在外部，竞争力却悄然流失。

但在崩塌真正发生前，
系统往往感觉良好。

⸻

六、一个不太好听，但很真实的结论

系统高估忠诚，
不是因为它喜欢忠诚，
而是因为它承受不起能力带来的真实。

能力要求系统改变，
忠诚允许系统维持。

而多数系统，
选择后者。

⸻

七、最后一句总结

当一个系统开始反复强调忠诚，
你几乎可以确定一件事：
它已经没有能力面对现实了。

这不是对个体的道德审判，
而是一条冷静的结构规律。

看清这一点，
你就不会再把“被低估”
误解成“自己不够好”。

[Benjamin Constantine @Cccmm002]

@lidangzzz 但你怎么知道他内部用的什么卡做的training和inference？这俩内部是可以互通的。而且deepseek内部也确实是这么做的。这样弹性好。