这话我之前也说过还被人喷。
不是的。你听说过 MSR 么？还有 IBM Research 和之前的 ATT Research。
大厂都有 research 啊， 说 research 和 product 分开可能好一些。
meta之前genai的vp里就一个老中，还是最基层的vp…
新的视频来了
话说，专业啊，发音是alex wang as in wanker，不是wang as in 王
女主持人学新闻的，对这 topic 能驾驭，挺厉害了，
学新闻学的
斯坦福大学数据新闻学硕士、雪城大学广播电视新闻/国际关系学士。
小札很轴的，还在一直投入VR/AR，亏了多少钱了。放别的公司，早砍的差不多了。
说不定就是要招Alex进来干脏活的。前面花重金找来的这些人做的有DeepSeek好吗，比DeepSeek贵多少。任何大领导都知道这钱浪费了，难道不想清理门户？
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facebook 的 UI/UX 很难说 好使
这期蛮好的，让我印象深刻的点：
1.tian居然是觉得因为AI自动化程度越来越高才会裁员的，他同时也觉得AI的implementation所需要的人会越来越少而应用端人会越来越多。
2.tian也觉得RL是未来，scaling law到最后要提高一点点perf就得灌无数的数据和能源进去，边际收益递减导致“超级AGI”永远是奢望，这点我并不意外。因为在应用场景中AI还是会产生幻觉，如果没有办法分辨会直接导致生产不可用，因此人类专家的insights和intuition会永远走在AI前面，这点我也认同。
3.这几年的自动化工具已经够消化一阵子了，往后的AI人才应该本身就是某个专门学科的专家+代码/系统工程师，有种罗马崛起以后大家都要学拉丁语的感觉。
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看这访谈，田大概是不能和小扎直接说上话
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its a lesson in corporate governance
那肯定是不能啊。为什么一个 D 都可以直接和 CEO 成天聊天？
要是这样的话公司里面一共也没法有几个 D 不然 CEO 不是疯了。
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所以跟论坛的一些人讨论现实问题的时候总感觉过于理想化以至于无法交流，社交就是一个很好的例子 
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指100m 
这个决策机制估计也有些问题：好的科技公司应该是研究和产品双轨制，而不是让一方完全服从另一方。Google早期的20% time、Bell Labs的自由研究氛围，都是给了科学家足够空间的同时保持商业竞争力 - 当然这种平衡很难长期维持（IBM就是一个后期失衡的例子）。
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感觉meta现在就是很拧巴，all in AI又不知道怎么all in，先把人找过来噱头出了再说。至于怎么搞就拍脑袋想到什么是什么就行了
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反正招进去的人大包先落袋为安了