人才竞争与留存策略 - Meta在人才争夺上采取激进策略，每年投入数十亿美元用于招募，并试图挖走其直接管理团队中近半数成员，但多数人选择留下 [2] - 扎克伯格曾亲自向多位OpenAI员工送汤以招揽人才，作为回应，公司也开始向从Meta招募的员工送汤 [2] - 公司提供的薪酬倍数通常低于市场顶尖水平，但留住人才的关键在于员工对实现AGI共同愿景的信念，而非薪资竞争 [2] 研发资源分配与管理 - 公司内部同时推进的研究项目约300个，核心职责之一是对项目进行技术评估与优先级排序，并将有限算力分配给最有望推动AGI实现的项目 [3] - 公司将探索性研究置于首位，大量计算资源投入探索下一个范式，这部分投入经常超过最终模型训练本身的消耗 [3] - 管理挑战在于清晰拒绝非优先项目，通过透明原则保持研究组织高效运作，将算力集中于范式突破而非渐进迭代 [3] 技术发展重点与竞争优势 - 过去半年团队聚焦全方位提升预训练能力，实现关键环节突破，现已能在预训练领域与Gemini 3正面竞争 [5] - 当其他公司聚焦强化学习时，专注预训练成为公司的信息优势，近期模型因预训练强化而显著提升 [5] - 公司绝对会继续扩大模型规模，并已掌握支持进一步扩展的算法突破，在数据效率方面的算法非常强劲 [8] 对竞争与行业动态的应对 - 面对谷歌Gemini 3等竞争模型发布，团队关注但不会打乱自身节奏，将竞争对手发布视为行业方向一致的验证 [4] - 公司常用名为42问题的数学谜题测试模型，以考察数学推理与算法优化能力，但不会为在发布首日测试对手模型而熬夜 [4] - 面对DeepSeek开源模型冲击，公司选择坚守自身研究节奏，持续创新而非立即回应外界质疑 [10] AGI发展进程与衡量标准 - 关于AGI时间预测，公司更倾向将焦点从抽象时间预测转向具体进展指标，如是否产出新的科学知识和推进科学前沿 [6] - 公司认为正处在生产AGI的过程之中，自今年夏天起已观察到一个非常剧烈的阶段转变，AI在推动科学发现方面进入新阶段 [6] - AGI讨论往往陷入定义之争，即使内部也难以给出完全一致的定义，更倾向于用历史进程类比工业革命 [6] 未来技术路线图与目标 - 研究团队设定明确目标：一年内让AI成为研究实习生实质参与科研，两年半内实现AI端到端的完整研究能力 [7] - 当前流程由人类主导，但一年内将转变为人类把控方向，AI执行实现与调试的模式 [7] - 算力需求真实且迫切，如果今天多给3倍算力可立刻用完，多10倍几周内就能排满，看不到任何放缓迹象 [8] 硬件开发与交互体验演进 - 公司与知名设计师乔尼·艾维合作开发下一代AI硬件设备，旨在突破现有ChatGPT一问一答的交互局限 [9] - 未来设备应具备持续学习与记忆能力，能记住用户、理解意图、关联问题，并在每次互动中变得更聪明 [9] - 硬件设计流程与AI研究存在深层次相似性，均需经历大量探索、假设、试错与迭代，艾维是公司在品味上的鉴别者 [9]