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      AI飯局裝腔指南:3分鐘速成行業大佬

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      年底飯局多,AI 肯定會聊。但如果對方說「來了幾個 AI 圈的朋友」,而你對 AI 的了解只有用 ChatGPT 寫周報,別慌,這份指南能讓你 3 分鐘速成大佬。

      首先記住核心原則:這種飯局 70% 是二手消息,20% 是道聽途說,10% 是信息差。你要做的,就是讓自己看起來掌握了那 90%。

      看完下面 10 條就夠了。

      1、提誰,不提誰?

      Sam Altman這種網紅別提,沒新鮮的。提Claude的 Dario Amodei,叫他Dario,顯得你熟。

      千萬別提他和百度的八卦,顯得你是狗仔隊水平。要說:「Dario 是神經科學背景,跨界給了他更好的觀察視角。」

      另外深度學習三巨頭,Hinton 和 LeCun 被說爛了,這里推薦不太火的Bengio,就像大家談 C 羅梅西,你突然提了個塞爾維亞替補球員:「他帶球邊路內切那種感覺,太合理了。」

      K神(Andrej Karpathy) 剛發了 2025 回顧,你要看,做功課用,但別提具體內容,AI 自媒體都轉了一遍,沒新意。Ilya也要提,但別提宮斗八卦。


      Sam和 Ilya 2、怎么說大佬?

      知道說誰了,接下來是怎么說。評論大佬時,不能仰視,要平視,甚至帶點惋惜。

      Hinton:帶點陰謀論。

      老爺子跟大模型公司不利益相關,他警告 AI 危險可能確實看到了什么。

      LeCun:加點職場哲學。

      楊立昆(一定要叫中文名)在 Meta 要向比他年輕二十多歲的人匯報,如果能低頭一些,可能就不用走了。

      Ilya:談品味。

      離開 OpenAI 做 SSI,是研究品味的問題。他可能覺得 GPT 路線不對。
      3、國外三件套怎么談?

      直接說只用國外三件套:ChatGPT、Claude、Gemini。

      而且,不要評價好不好用,那是打工人思維,要評價公司的品味、血統,最好帶著點批判和惋惜。

      懷舊批判 ChatGPT:

      O 記(OpenAI)現在越來越像微軟了,產品力在下降,離 Ilya 當年的初心越來越遠了。

      夸 Claude 極客審美:

      寫代碼和長文本分析,我還是只信 Claude 4.5。它的邏輯鏈條比 GPT 細膩,有一種理科生的潔癖感。

      意外驚喜Gemini:

      Gemini 今年確實追上來了。沒辦法,畢竟是寫出《Attention Is All You Need》的祖師爺,底蘊還是深。
      2017年,谷歌團隊論文《Attention is all you need》提出 Transformer 模型 4、國內模型怎么套近乎?

      對國內廠,別叫全名,要叫昵稱,而且帶點評價。

      不叫月之暗面,叫Moonshot、或者楊植麟他們。就說他們懂 C 端,審美在線。

      不叫智譜,叫清華系。就說他們基座穩,開源貢獻大。

      不叫 DeepSeek,叫幻方那幫人。就說他們:路子野、硬核、有 OpenAI 早期的極客影子。

      有些公司在融資上市,可以順帶聊商業模式:

      現在的瓶頸不是模型能力,是 PMF (產品市場契合度)。ToC 卷不動流量,ToB 全是定制化項目,這商業模式很難 Scale(規模化) 啊。

      技術就別聊了,容易穿幫。

      最后永遠補一句:

      我也在更新認知。
      5、黑話怎么說?

      懂黑話越多,看起來越懂行。不然一聽就是外行或賣 AI 課的。

      Scaling Law(尺度定律):萬能擋箭牌。

      問為什么強?

      Scaling Law 生效了。

      問為什么不夠強?

      Scaling Law 邊際效應遞減了。

      Agent(智能體): 進階版要說 Skill(能力包)。

      現在的重點不是 Chat,是 Agent 的 Skill 編排和 Workflow(工作流)交付。

      Hallucination(幻覺): 別說瞎編。

      這個場景下的幻覺率還是有點高,Grounding(接地/溯源)沒做好。

      Context Window(上下文窗口):

      兩百萬的 Context Window 一開,很多 RAG(檢索增強生成)的架構都要重寫。

      End-to-End(端到端): 萬能形容詞。

      咱們這杯酒別養魚,直接端到端(一口悶)。(酒桌用法)

      黑話的關鍵在于,不說中文和全稱。大模型這個詞有點特殊需要額外注意,說「LLM」太裝,說 AI 又太土,直接說模型如何如何,一聽就是技術口的。


      6、師承,把科技圈聊成江湖

      把聊天從「新聞」「八卦」抬到師承,你顯得學術,業內了。比如

      很多路線是同一條學術譜系分叉出來的。師承不決定對錯,但決定氣質。

      也可以往上尋根,比如:

      Ilya 是 Hinton 的學生,所以 OpenAI 早期那個研究風格,其實是多倫多學派的延續。

      國內的關系,也可以點評:

      你看國內這些創業公司,技術 VP 一查履歷,不是 MSRA 就是百度出來的,圈子就這么大。

      還有:

      清華姚班那批人,現在基本都是各家 CTO 或者自己出來做了,這個班太狠了。

      最后一定得感慨:

      Google 那篇 Paper 打下的江山,8 個作者全出去創業了,AI 界的黃埔軍校啊。
      Ilya 和 Hinton 7、不談錢,談「含卡量」

      聊估值(XX 億美金)太像一級市場中介了。現在的硬通貨是 GPU。一定要表現出對算力短缺的極度焦慮。

      估值高沒用,關鍵是拿不拿得到卡。我聽說 XX 他們為了搞那兩千張 H100,供應鏈都快住在新加坡了。現在不看估值,看含卡量。

      萬卡集群是門檻。沒有這個量級的算力,做預訓練(Pre-training)就是開玩笑,只能做做微調(Fine-tuning)。

      H100 現在其實不是最大問題了,關鍵是配套的網絡和散熱。你光有卡,集群調度做不好,利用率也就 60%。

      注意,這種宏大敘事,一定抿口酒再說。


      8、接不上話,就聊哲學

      當別人聊到具體的算法架構(MoE、LoRA、Diffusion)你聽不懂時,迅速把話題拉升到商業或哲學層面,升維打擊。

      數據論:

      模型結構大同小異,最后拼的還是 Data Quality(數據質量)。Garbage in, garbage out 嘛。

      落地論:

      技術都很性感,但 PMF 在哪?現在大家都是拿著錘子找釘子。

      未來論:

      讓子彈再飛一會兒。現在的架構可能都不是終局。

      權衡論(萬能):

      (點頭深思)確實,這本質上是一個 Efficiency(效率)和 Performance(性能)的 Trade-off(權衡)。

      哲學論:

      我覺得這個問題挺有意思的,它其實是在問:什么是智能?

      如果實在接不上話,就沉默,用看傻子的表情看對方,讓對方懷疑自己提的問題是不是不夠深刻。

      9、裝神秘,我在灣區有人

      永遠只提供「方向性內幕」,不提供「可驗證內幕」。

      國內這家內部已經跑通了,只是出于合規考量沒放出來。不過這也是我看公開信息推測的。」

      表面看是這樣,但我聽到的版本是,內部其實分歧挺大。外面看到的是統一口徑。

      他們現在的重心,不在你以為的那個點上。但具體在哪,我就不方便細聊了。

      記住,不是炫耀內幕,是暗示混道上的,最重要的是守規矩。


      10、紅線

      最后放一些一秒破功的低級錯誤,千萬不能說。

      別問會被取代嗎: 這種焦慮顯得你層級很低。要說:

      AI 會重構工作流。

      別表現得太驚訝: 無論聽到 Veo 生成了電影,還是 AI 寫了小說,都要淡定地點頭:

      嗯,符合 Scaling Law 的預期。
      結語:絕殺

      以上 10條 其實已經夠了,如果你想再進階,可以這樣。

      微醺之際,你只需輕輕晃動酒杯,望向窗外的夜色,嘆一口氣:

      其實這波浪潮,技術只是表象。最后博弈的,還是碳基生命和硅基生命的定義權。

      此時,你已立于不敗之地。

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