陈然的公开内容

做机器学习已经十年了，见证了从深度学习爆发到大语言模型崛起的整个过程。记得在2013年我在CMU读书的时候，就在文章里写到"机器学习会爆发式发展"。现在回头看，确实走过了一段令人惊叹的旅程。 但机器学习的发展会更快： 第一个预测，机器学习工程师会成为一个标准化的、可替代的职业。就像过去的机械工程师、电气工程师一样，随着...

在硅谷从事机器学习相关的工作，也一直在思考AI教育的问题。我觉得这次教育部的部署非常及时且有意义，但关键是要想清楚AI教育的本质。 在《AI时代的学习范式重构》中我曾提到 "在AI时代，我们正经历一个根本性的范式转变：从Knowledge-Based Paradigm转向Problem-Identification P...

我写过一句话，现在回看格外有意思： "很多基于机器学习的算法的出现，使得很多不可能变成了可能，会极大地提高公司的上限，让公司跑的更远。通俗一些，在一个全部都在生产马车的年代，一个好的数据分析系统可能可以帮助公司比别人公司生产性价比更好的马车，比别的公司赚更多的钱，但是，什么样的人能够帮助公司生产出第一量汽车呢？" Ch...

让我用我在硅谷这些年的观察和思考来聊聊这个问题。 在《2017 小感》中我提到过： "工具真的大爆发，生产力真的大爆发！每过几年都会发出同样的感叹...创业者们可以更专注于洞察需求，思考 PMF（product market fit），技术问题绝大多数时候都不再会是起步的阻碍。慢慢的，三十个人的团队就可以挑战三千人的公...

现在确实是吃到AI红利的最好时机。正如我在之前的人文章中所说: "一是这个领域很新。虽然机器学习已经发展很久了，但是机器学习以优化黑箱模型追求预测能力真正的爆发点来自于2012年的 AlexNet...二是机器学习是个颠覆性的方法论革新。它带来的改变会从互联网延伸到各个领域，各个学科，我敢断言是人类这一次技术革命的基石...

AI 时代最大的竞争优势，不是先验知识，而是“解决什么问题”，因为AI 拉平了所有的的知识壁垒，谁想解决的问题更大，谁就能从AI获得多的 just in time 的知识和实践，谁就能领先于其他所有人。 ”敢想“是 AI 时代最大的 differentiator。 陈然：在 AI 时代，提出好问题比找到答案更重要 让我...

让我们先从一个有趣的历史案例开始。1943 年，IBM 的总裁 Thomas Watson 说："我想世界上可能需要 5 台计算机。"这个著名的误判不是因为他不够聪明，而是因为他在解答错误的问题 —— 他在思考"我们需要多少台计算机"，而不是"计算机会如何改变人类的生活方式"。这个案例完美诠释了我们今天要讨论的核心：问...

大家好，今天我们来聊一个重要的话题：AI时代人类的学习方式正在发生深刻的改变。 在传统的认知框架中，我们都很熟悉"读万卷书，行万里路"这句古语。这句话代表了传统的线性学习模式：先通过大量阅读积累知识，然后再通过实践来验证和应用这些知识。这种学习方式在过去的几千年里一直主导着人类的知识获取过程。 但是，随着 AI，特别是...

最近输出的文章多了很多，当然细心的朋友都观察到了，绝大多数在知乎的文章都有标注“内容由 AI 辅助生成”。 这当然是有意而为，这是我认为一定在发生的事情。 我很坚定地认为我们要把生活的方方面面从 Pilot 的思路，转换到 Copilot 的思路。 陈然：GenAI Native：人类成为 Copilot 这是一个比较...

作为程序员，你是否曾思考过，除了谋生之外，还有什么更深层的动力驱使着你？对我而言，最大的快乐源于构建（building）的过程。通过编码的魔力，我们能够实现极致的自动化（automation）和可扩展性（scalability），将混沌转化为流畅、协调（align）的系统。这种创造的能力，正是我们在AI时代的制胜法宝。...

在这个科技日新月异的时代，生成式人工智能（Gen AI）正以惊人的速度重塑我们的生活和工作方式。今天，我想和大家探讨一个引人深思的话题：Gen AI如何成为我们生活中无处不在的"副驾驶"（Copilot），以及这种变革对我们的未来意味着什么。 想象一下，在不久的将来，你的生活中有一个无所不能的智能助手。它不仅能帮你写代...

之前写了两个文章，一个关注点是AI时代，人类从 pilot 成为 copilot，AI 成为 Pilot。 陈然：GenAI Native：人类成为 Copilot 一个关注点是 AI 更容易成为老板，我们更容易成为 copilot。 陈然：AI 当老板，人类 Copilot 自然而然，最火的 topic 是一人企业。...

上次聊到人类成为 Copilot，这次聊聊更进一步，AI 当老板。 陈然：GenAI Native：人类成为 Copilot 在这个科技日新月异的时代，人工智能正以惊人的速度重塑着我们的世界。如今，我们不仅要思考AI是否能胜任CEO的角色，更要探讨一个更具前瞻性的问题：如果AI成为企业的掌舵者，人类又该如何在这艘科技巨...

在技术的浪潮中，我们正迎来一个被称为"GenAI Native"的新纪元。这个时代的特征是生成式人工智能（GenAI）深度融入我们的日常生活和工作。而在这场变革中，人类的角色正在经历一次前所未有的转变：我们正从 Pilot 逐渐转变为"Copilot"。而 AI 将从 Copilot 逐渐转换为 Pilot。 GenA...

会不会引发失业我不知道，但是这下面的答案每一个都是 AI 生成的，你看，是不是大家都有事做了。自从有了 AI， 估计知乎上的内容生产量暴增了。

前两天受邀在腾讯直播《AGI路线图：Apple Intelligence是否会改变AI生态？》中分享了一些观点。 入口之争：Apple Intelligence能否改变AI生态？ https://weixin.qq.com/f/MBvQKJnlIoWnrR61ptwiEqw (二维码自动识别) 人才流动与投资策略 美国...

随着生成式AI（Generative AI，简称Gen AI）技术的迅速发展，它在各个领域的应用已变得日益普遍。从教育到医疗，从金融到艺术，生成式AI正悄然改变着我们的生活。大家普遍认为在高度信息化，高度复杂化的领域，GenAI可以帮助人们更快地找到自己想要的知识，因为这是大语言模型的进步。 但我认为不是，生成式AI能...

随着生成式AI（Generative AI，简称Gen AI）技术的不断发展，越来越多的领域开始探索其应用潜力。从图像生成、文本创作到音乐编写，生成式AI展现了其强大的能力。然而，当我们谈论生成式AI原生应用（Gen AI native applications）时，我们不仅要关注其带来的知识价值，更应该看到其在情绪价...

在现代社会中，AI（人工智能）的角色已经逐渐从工具发展为伴侣。人们对于AI的态度也从最初的好奇和怀疑，逐步转变为依赖和信任。到底是什么促使人类逐渐爱上AI的呢？是AI所提供的知识价值，还是其带来的情感价值？我认为答案是情感价值。 知识价值 vs. 情感价值 AI确实可以提供海量的知识信息，帮助人们解决各种复杂的问题。从...

在现代社会，时间似乎是我们最为稀缺的资源。每个人每天都在争分夺秒，希望能够更有效率地完成工作和生活中的各种任务。然而，实际上我们真正有限的并不是时间，而是我们的 Attention。如何管理好自己的 Attention，可能比如何管理时间更加重要。 Attention 每天我们都有24小时，但并不是每一小时都能同样有效...

GenAI 这么火，我们这么擅长帮助机器来学习，机器学习工程师 Machine Learning Engineer 也一直是最火的职位。如果我们用类似的想法，利用工程师的思维，把受众从机器变成人类，帮助人类来学习，大概是怎么样的呢？ 机器学习工程师 Machine Learning Engineer vs. 人类学习工...

在这个GPT技术日益发达的时代,知识的生产和传播正在经历一场巨大的变革。GPT模型强大的自然语言处理能力,使得高质量的知识内容可以批量生产,知识的生产成本被大幅降低。这一变化,正在将知识产品推向快消品化的趋势。 传统的知识产品,比如图书、课程、咨询等,其生产成本相对较高,定价也较为昂贵。而在GPT时代,海量的知识内容可...

一线的员工毕竟要做事，做了事要负责，搞不好 AI 优先淘汰的是一线的 Manager。 毕竟很多基层和中层管理岗位的主要工作，如信息收集、汇总分析、排班、绩效考核、答疑解惑等,都有望被AI所取代。一方面，AI可以7x24小时不知疲倦地工作，处理海量信息，生成实时报表和洞见，很多方面已经超越了人类的能力。另一方面,自然语...

这篇文章是我2017年写的草稿但一直没有发布，那时候 Google 刚刚提到 AI First 的战略，互联网的迭代重点还是以推荐系统和深度学习为核心。时至今日 LLM 的出现让这个问题有了些许答案，想了想还是把文章发布出来。 推荐系统的胜利 过去五年,机器学习在推荐系统领域的研究,给高科技企业带来了巨大的收益。我们在...

GPT-4 Prompt: 以“程序员的未来也是手工耿”为题写一篇知乎的文章，结合最近AGI发展的趋势和各个行业的工程师（土木、电子、机械，etc）的历史发展 在过去的几十年里，技术的飞速发展彻底改变了我们的工作和生活方式。特别是在人工智能（AI）领域，从早期的简单自动化到今日的高级智能（AGI），每一步的进展都引起了...