文章核心观点 - 文章记录了Meta前AI科学家田渊栋被裁后的职业转变、2025年的核心研究方向以及对AI驱动下社会生产力与个人价值重构的深刻思考[1][2][3] - 核心观点认为，AI能力的飞速发展正在重塑社会结构，个人价值评估标准从自身劳动产出转变为“人加AI”能否超越AI本身，这导致职业价值出现类似“费米能级”的两极分化[20][23][27] - 在“遍地神灯”（强大AI智能体）的时代，真正稀缺的是人类的原创愿望、独立思考能力以及将宏大目标转化为现实的能力，这决定了个人能否保持在“费米能级”之上[28][29][33] 关于被裁与职业转变 - 田渊栋在2025年1月底被要求加入“救火”Llama 4项目，尽管团队在强化学习训练的核心问题上进行了多项探索，但项目结束后他仍被Meta裁员[4] - 被裁后收到了大量工作邀约，最终选择成为一家初创公司的联合创始人，并于2024年12月上任[6] 2025年主要研究方向 - 大模型推理：其团队2024年末公开的连续隐空间推理（coconut）工作在2025年引发研究热潮，团队后续发表了理论分析文章《Reasoning by Superposition》（NeurIPS'25）[7] - 提高推理效率：通过Token Assorted（ICLR'25）工作混合离散token与文本token以减少推理代价并提升性能；通过DeepConf提前终止低置信度推理路径以减少token使用；通过ThreadWeaver制造并行推理思维链以加速[8] - 打开模型黑箱（可解释性）：重点研究Grokking（顿悟）现象，旨在理解模型从记忆到泛化的突变过程，近期在《Provable Scaling Laws》文章中取得突破[9] - 理解RL与SFT差异：研究指出，监督微调（SFT）会导致权重主分量被大幅修改，引发灾难性遗忘，而强化学习（RL）使用on-policy数据训练，主要改变权重次要分量，从而避免该问题[10] AI驱动下的社会与生产力变革 - 生产力重构：带思维链的推理模型成功让强化学习重回主流，并推动了AI4Coding及AI Agent发展，使大模型得以大规模落地并大幅提高生产力[15] - 工作模式转变：AI可以24小时不间断工作，人类的工作重心转变为确保为AI提供足够的工作量（如用完每日剩余token数）并减少介入，让AI自主长时间工作[15][16] - 个人价值重估：个人价值评估标准从“本人产出的劳动数量及质量”转变为“人加AI的产出是否大于AI本身”，导致投入-回报曲线变为类似soft-thresholding的曲线，存在一个能力阈值（费米能级）[20][23] - 社会两极分化：低于“费米能级”的智能体（人+AI）供给过剩，价值极低；高于该水准的智能体则数量稀少且价值高昂，形成“一骑当千”的效应[25][27] - “费米能级”上升：这条能力水准线会随时间上移，其上移速度取决于能获取到的、比它更强的数据量，若训练过程有突破（如新合成数据手段），进展可能加速[27] 遍地神灯时代的独立思考与个人策略 - 新时代的稀缺品：在AI能力充沛的“遍地神灯”时代，真正稀缺的是人类的“愿望”本身以及将愿望化为现实的坚持[28][29] - 独立思考的丧失风险：大模型提供廉价思考结果，可能导致人们逐渐丧失原创能力，思想被生成式内容和推荐系统同化，成为精神上的“懒人”[29] - 保持独立的战术：需要不断审视AI的答案、挑毛病并发现其无法解决的新问题；未来新价值来源于新数据发现、对问题的新理解以及新的可行创新路径[30] - 保持独立的战略：每个人都需要从“员工”角色向“老板”或“创始人”角色转变，核心在于拥有坚定的“目标感”，并动用一切手段（包括大模型）去达成远大目标[31] - 对教育的启示：应鼓励孩子树立宏大的志向（如在土卫六开演唱会），这将是他们保持主动思考、始终屹立于“费米能级”之上的根本源泉[33]