工作
- 工作1
- 内容：和一个在美国做机器学习的朋友聊找AI工作的策略
- 时间：1小时
- 收获：他给了我一些不错的建议，明确了哪些才是重点和HR真正关心的，未来拿到面试后，他帮我先模拟面试一下。
- 工作2
- 内容：研究了AGI 和大模型的因果推理能力。
- 时间：2小时
- 反思：学到不少知识点，但收获不大，未达预期目的
- 工作3
- 内容：泛读Scaling laws论文
- 时间：1小时
- 收获：了解了Scaling的具体内容，并不是因果推理能力和自适应学习能力，所以也没有给AGI指明方向。
- 工作4
- 内容：看完：Sam Altman最新九月访谈@崔娃
- 时间：1.5小时
- 评估：技术干货不多，偏人文，但有一些不错的启发
- 收获：预测未来很难（先把小事做好，循序渐进）
- 工作5
- 内容：战略思考，结合各种反馈，反思了这两天的探索和前几天定的战略
- 时间：1.5小时
- 收获：调整工作重点：先做项目，而不是研究大方向和理论前沿。
读书
书名：權力與進步
时间：1小时
目的：了解科技进步（包括AI）对人类社会的负面影响及其应对措施
评估：继续
明日工作计划
研究nlp和RAG相关的应用和项目，尽快确定要做的项目
反思
除了这两天朋友的建议之外，我自己今天也一直在思考，其实从历史上来看，成功的规律并不是一开始就定好大的方向一直走下去的，无论是Sam Altman还是丰臣秀吉，在还是小兵的时候也是不知道自己未来要做什么的，都是慢慢摸索和顺势而为的过程，先把一些小事做好，一步一个脚印，慢慢积累各方面的能力和条件（知识、技能、经验、人脉、资本等等）再加上一点运气。Sam Altman也不是一开始就做AI的，马斯克也是先做成了Zip2和PayPal，才有了后来的特斯拉和spaceX，丰臣秀吉一开始当武士的时候也可能没想过自己将来有一天会统一日本，投入织田信长麾下也不是一开始就知道织田信长要天下布武且能统一日本。
所以我也不应该好高骛远，急于求成和眼高手低，而应该想想怎么把眼前自己能做好的事情先努力做到极致，一步一个脚印的踏实积累，顺势而为。