恕我直言，大部分医疗企业都活在幻想中

从业几年，我越来越坚定一个判断：绝大多数医疗企业，都太沉迷于“做出一个好产品”，却根本没想清楚：这个产品，怎么活下去？ “我们的技术全球领先” 这是我听过最多的自我介绍。 分子诊断、AI影像、合成生物、mRNA、蛋白降解……每个创始人都能说出一长串高大上的技术关键词，PPT 一翻，都是 Nature、Cell、Science。 但当我问：“你现在的客户是谁？”“你收入从哪来？”空气突然安静了。 ⸻ 真相是：医疗行业不是技术竞赛，而是信任+临床+支付的拉锯战。技术再好，不能落地，就只是demo。 产品再牛，没人买单，就只是科研项目。说得直白一点，你在做的不是产品，而是一门 高门槛的生意，而商业的本质是“创造价值 + 交换价值”。 ⸻ 医疗的“幻想”从哪来？我总结有三种常见幻想： 1. “我们技术突破了，自然会有人买” 错。大部分医生和医院并不关心你是不是SOTA，他们关心的是：操作复杂吗？医保能报吗？我的流程要怎么变？你有转化路径吗？ 2. “ZB 会为前沿技术买单” 错。现在的资本越来越务实。只有你能说清楚，3年内怎么商业化，哪个环节有利润空间，才可能拿到钱。 3. “市场迟早会教育用户” 错。你不教育市场，别人就教育你。中国的支付者和监管者，比你想象得更保守也更现实——没看到真实世界数据？没算清成本效益比？那就是不成熟，别想进入路径。 ⸻ 对医疗创业者来说，做产品只是起点。真正的难题是： • 谁为这个产品买单？医院？政府？保险？患者？ • 买单人和使用人是否一致？如果不一致，谁是你的核心KOL？ • 这个产品在哪个场景最刚需？最早的MVP应该长什么样？ • 有没有办法让“非标准产品”也能“标准化交付”？ ⸻ 现实是残酷的：只有跑得通商业模式，技术才有意义。 在这个行业里，技术是门票，商业才是生路。你不是去打一场技术仗，而是打一场系统博弈。医疗是一个高度封闭的利益网络，它的节奏慢、路径长、但规则清晰——谁掌握支付，谁定义游戏。

而且医学实际上不是很严谨的科学，是实用主义为主，鼓吹一些微末的优势然后想大加特加价格销售，市场会给答案的

[回复 匿名用户_E49EA1]: 医学是很严谨的科学，但医疗行为是实用主义为主。科学家的对象是病，医生的对象是病人。

先进的东西，很多也做过调研，临床也喜欢，并不是医疗公司盲目研发搞花样。只是在收费，在医保这块，就不是企业能决定的了的，去申请新收费也可以，几年几百万去砸，砸完发现竞品也有了，人家捡现成的，你让企业怎么办？

[回复 匿名用户_A2C017]: 只有愿意付费的需求才是真需求，其他都是无效的假需求（如果你愿意白给医生用，他来发几篇文章，他当然很愿意。）

大部分企业 活不到赚钱的时候

[回复 匿名用户_3D3B35]: 都玩金融了，谁认真搞药啊，有一两个仿制品种好用，维持公司正常运营，其余股市收割，多省心，来钱还快，这就是为什么你会在很多财经板块看到很多药企今天有什么专利进入实验明天有什么突破创新的，结果多年都没有临床，没有普及的原因。

还是要有积极的一面 我们已经开始逆周期配置医药行业了 相信 6- 8 年周期会回来

[回复 匿名用户_614FE4]: 当然懂得市场的玩家是下一个level的

我想问个问题，那些所谓“沉迷于做好一个产品”的医疗企业，他们真的做得好一个产品吗？那些高端的技术真的靠谱吗？还是说只是停留在研究阶段，尚不成熟的技术？会不会有公司把做好PPT当成产品了？

[回复 匿名用户_A8DD71]: 好的ppt可以讲故事然后完成股市收割，很划算

有没有可能是国外已经开发出来有市场但再现不了，只能弄些画饼的东西呢？

[回复 匿名用户_C4EFD5]: 你说的是芬太尼吗

讲了好，临床不愿意用，你也没办法

[回复 匿名用户_E660B8]: 临床又不是见死不救，也是有监管限制

问题是，中国这个市场要怎么做市场调研？kol采访？

[回复 匿名用户_A6AC44]: 走到患者人群中去

解析得太透彻了，未来几年80%医疗企业会夸掉。

[回复 匿名用户_347B8E]: 金融收割完老板换个赛道。对于完成原始积累并且已经上市的医疗企业来说，老板并不吃亏，没准更开心。

国产机器人确实这十年进步很大。刚试用了下。

[回复 匿名用户_3076D8]: 机器人的本质是传感器和软件算法，硬件太简单了，与工业水平直接相关，难的部分是软件


量子宇宙将至❗微软推出量子芯片Majorana 1

微软在2025年2月19日正式推出了名为 Majorana 1的量子处理器，这是世界上第一款使用拓扑核心的量子处理器。这种新型处理器采用了一种名为“拓扑超导体”的新材料，这种材料可以观察和控制马约拉纳粒子，从而产生更可靠和可扩展的量子位(qubits)。 Majorana 1 的突破性设计使其能够在未来几年内实现 百万量子位的量子计算机，而不是几十年。微软的这一创新被认为是量子计算的“晶体管”时刻，类似于半导体晶体管在现代计算中的作用。这一突破是微软19年来在量子计算领域的持续研究和开发的结果。 其实微软23年底就已经推出了马约拉纳零模式（MZM）的芯片，但今晚的发布展示了一年以来这项技术的突破性进展，从微软到谷歌，都在试图争取量子计算的先发主导权，这次微软更是在DARPA的背书之下发布了技术突破。量子计算真正落地的那天，便是量子宇宙跨时代的moment！ Nature released a paper validating how Microsoft achieved this by creating a new state of matter--a stack of indium arsenide and aluminum built one atom at a time. This is a topoconductor or topological superconductor. Majorana Zero Modes (MZMs) are created on the topoconductor, storing quantum information based on whether an odd or even number of electrons are present. To measure odd or even, a digital switch couples the ends of the nanowire to a quantum dot. Microwaves reflect off the dot.

Nature论文展示了一个Qubit的读取，和预期的拓扑量子比特自洽，问题是没有在这个器件上验证Majorana现象学 这个系统要能成功需要构建出一个qubit然后在门保真度上比超导系统优越两个量级才行，否则这个系统过于复杂成品率也许有问题。不过验证了Majorana做凝聚态物理的会很高兴，未来10年后也可能像我说的实现两个量级以上的保真度优势，拭目以待吧

[回复 匿名用户_36B85E]: 专业……就是完全看不懂

这谐音梗名字是认真的吗？

[回复 匿名用户_8FBC01]:

看成大麻了

[回复 匿名用户_4067BA]: 🍃🍃🍃

man is really need this chip to play Minecraft

[回复 匿名用户_BAEBC5]: lolI'm really looking forward to the 'Minecraft' movie

这个听起来有点像天方夜谭

[回复 匿名用户_F0B38D]: 谨慎乐观吧 毕竟24年大陆的最新一代“悟空”已经72位了

nayak是有实力的，但是这个半成品离tqc还有点早

[回复 匿名用户_5C14DD]: Nayak是个很不错的理论物理学家

美国微软类似于中国百度，什么都靠蹭

[回复 匿名用户_59631B]: 微软还需要靠蹭现在的微软如同80年代如日中天的ibm还差不多

原来真有这东西啊

[回复 匿名用户_5DC09D]: 哈哈哈 是啊 专门发布的

是那个套路雷军的微软吗

[回复 匿名用户_389B8C]: 啥？

会不会内置挖矿程序

[回复 匿名用户_B6B131]: 能实现


从3千到4万🌟一年间进Github全球Top500啦

Mark一下，我们实验室的 HKUDS GitHub 平台，去年至今一年间已积累超"4w"星标🌟, 及"2.3k" Followers🔥。更幸运的是，居然还偷偷溜进了 GitHub 全球 Top 500！🚀。最大的Credits要给到组里的小伙伴们, 能与这样一支充满活力又有想法的团队并肩，深耕 AI 前沿技术，实乃幸事🤗 自团队进入大模型时代以来，陆续推出了 LightRAG、AutoAgent、RAG-Anything、AI-Researcher、MiniRAG、Vimo、DeepCode 等AI大模型相关的研究成果。这些项目也受到了开源社区的关注 🌐，其中大部分在 GitHub 上都获得了 "千星+"。其中 LightRAG 斩获近 2w 星标，AutoAgent 突破 5k + 星标，RAG-Anything 与 AI-Researcher 也各收获约 2k 星标。 再次感谢开源社区大家的关注和宝贵意见。你们的反馈也是我们团队(HKUDS)持续进化的动力。毕竟带着团队的小伙伴们 👨🔬👩🔬，在探索 AI 能力边界 的同时，把开源做好，被大家广泛使用和认可，本身就是一件幸福感拉满的事儿。期待大家继续关注我们的研究 📚🌐，也欢迎加入我们的 开源社群，一起学习、探讨🤝🎓! 我们也会继续为社区做好开源的维护!

6【复制全文→返回薯队APP】 仅限9月12日内，"AI开源交流群"等你很久了 CZ3446 :/#k🍋🐹😜🥥🍆🍈🐭🐤🐧🍒🍎😌

[回复 港大黄超]: 已满员

能否开发一个聚合型的，统合不同rag技术的应用？比graph-rag-aget项目更丰富的那种，让大家对比那十几种rag技术，以便不同专业领域的能找到相应合适的RAg技术应用

[回复 匿名用户_2DAF5F]: 感谢feedback👍🏻 我们也正在搭建一个更整合型的RAG框架，希望能够更自适应RAG的各类场景

刚刚拜读完上文的模型，马上要当agent民工了，期待更深度的学习和探索

[回复 匿名用户_C0D61B]: 感谢关注我们的开源工作，我们也是大模型Agent民工

泥工的师兄用过好多产品

[回复 匿名用户_CAC17C]: 我们继续做好开源维护

太棒了老师

[回复 匿名用户_E2F068]: 学生们更棒

正在用lightrag

[回复 匿名用户_C08C10]: 欢迎给我们提feedback

[回复 匿名用户_DEED0D]:

强的

[回复 匿名用户_388E5F]: 欢迎给我们的开源工作提意见

太厉害啦！

[回复 匿名用户_4432C5]: 感谢！

太牛了

[回复 匿名用户_48251F]: 多谢！继续加油


Science重磅|e-skin实现隔空操作无人机了？

你是否幻想过像科幻电影一样，挥挥手就能操控无人机？Science Advances最新发表的研究让这一场景成真！ 香港城市大学团队研发的“多模态传感-反馈闭环系统”，通过一片电子皮肤贴片，实现了无人机的控制与实时环境感知。无需训练，新手也能秒变“老司机” . 🔍 传统无人机操控的痛点 目前主流无人机操控依赖摇杆或触屏，但存在两大难题： 操作复杂：需要长时间训练，紧急情况下容易手忙脚乱反馈单一。仅靠摄像头视觉反馈无法感知风速、障碍物等隐形威胁。 . ✨ 解决方案：电子皮肤闭环系统 研究团队将柔性电子技术与神经肌肉电刺激（NMES）结合，打造了一套穿戴式控制系统，包含三大核心模块： . 1⃣手势控制：IMU传感器精准捕捉动作 手背贴附的超薄IMU传感器（厚仅500um），实时监测手腕俯仰、横滚；此外，手势直接映射无人机动作：手腕下压相当于无人机前进，响应延迟低至90毫秒。 . 2⃣触觉反馈：马达模拟“无人机体感” 指尖佩戴的3×3振动阵列，通过“空间降采样算法”将无人机姿态转化为触觉信号；例如，遇到侧风时，振动点会向对应方向滑动，像“滚珠”一样提示风速和角度。 . 3⃣肌电刺激：强制避障的“第六感” 当无人机雷达检测到障碍物，系统会通过电脉冲刺激前臂肌肉，迫使手腕自动反向转动，避免碰撞；测试中，避障反应时间仅0.6秒，比传统视觉反馈快3倍。 . 🚀 技术突破：为什么这款设计碾压传统方案？ . 1⃣柔性电子皮肤：蛇形铜电路+PDMS基底，贴合皮肤不脱落； 2⃣反馈闭环：视觉（摄像头）+触觉（振动）+力觉（电刺激），媲美真实飞行员的感官输入； 3⃣零学习成本：直觉手势控制，新手首次操作成功率超90%。 🌍 未来应用：不止是无人机！ •医疗康复：帮助中风患者通过电刺激重建运动神经通路； •虚拟现实：触觉反馈让VR游戏体验更沉浸； •工业巡检：工人远程操控机器人时获得“真实触感”。 . 💡 结语 这项研究将电子皮肤和人机交互推向新高度——机器不仅能听懂指令，还能“手把手”教你操作！或许未来某天，开无人机就像骑自行车一样自然，只是时间问题。 . 论文链接：DOI: 10.1126/sciadv.add6041

看这几张图片感觉没啥创新和难点？咋发到science的

[回复 匿名用户_7F7278]: Hhhhh

省流：imu的欧拉角控制无人机 快撞到墙或人了前臂的电触觉狠狠刺激一下你让你快速改变方向 同时三根手指上的制动器矩阵还能对飞行姿态进行触觉反馈

[回复 匿名用户_A40FDD]: 感谢分享～

the provided DOI is incorrect. Correct version below: doi/10.1126/sciadv.adt6041

[回复 匿名用户_06C56A]:

[回复 匿名用户_06C56A]: 自信点

用个小树莓派配IMU装手上就能做手势识别，转控制。就是可靠性非常差，只能卖给上海人

[回复 匿名用户_3FF41A]: 哈哈哈，只能买给上海人？

SA和S差别还是很大的啊

[回复 匿名用户_ED0C79]: 确实，和正刊差了好几个level

无聊的一批

为啥要用柔性？为何不用更成熟的硬质传感器？

[回复 匿名用户_BECE0D]: 各有利弊

[回复 匿名用户_7A315C]: 666

于老板这两年太猛了

[回复 匿名用户_9D73A0]: 是滴！

我猜就是于教授搞得哈哈哈


人工智能的下一个前沿：售卖你的意图

之前经常能在小红书上刷到一些和ChatGPT互动的帖子，把它当朋友、当陪聊、当咨询师甚至当“老公”“老婆”……不得不感叹AI确实是越来越聪明了，有时候甚至会觉得它比人类更懂人类，更能体贴人类。 但最近看到剑桥未来智能中心（LCFI）发表的一篇名为《警惕意图经济：通过大型语言模型收集和商品化意图》的文章，配合Meta最近的两项研究，让人细思恐极。 想象这样一个场景：某个周五的下午，你随口跟AI助手抱怨工作压力大。AI察觉到你的情绪波动，立刻分析出你可能需要放松。它回忆起你前几天提到过最近有部新电影上映，于是温和地问：“要不要我帮你订今晚的电影票？”这个提议恰到好处，你欣然接受。表面上看，这是AI贴心的服务，但在背后，可能已经有多家商家在实时竞价，争取向你推销电影票、餐厅预订，甚至是周末的短途旅行。 这就是“意图经济“的雏形——在你的想法还没完全成形的时候，AI就已经预测到了你的需求，并把这个"预期意图"实时售卖给相关商家，它现在正在变成现实……（详见图片）

这不就推荐系统吗？早就做烂熟，对不起你来晚了

[回复 匿名用户_1AC14A]: 看的我睁眼懵逼，还以为穿越了，现在推荐系统都玩出花了，还ai贩卖需求……像一群外行，而且这图里面还需要人主观表达情绪，现在推荐系统都不需要你来表达……

如果能真的精准根据用户需求提供服务倒还不算坏事，就怕连Ai都开始给用户制造焦虑

[回复 匿名用户_1579B7]: 制造焦距然后出售产品这是必然。不要指望商家太良心

挺好的，意图识别，不用警惕，拥抱他吧，早晚的事

[回复 匿名用户_8E8176]: 反正在AXSW

拉到吧，我在哪个国家他都不知道。你说的是国内的什么所谓AI吧?

[回复 匿名用户_1992FF]: 哈哈哈我也这么想，除非是贴身的的智能助理那种但前提还是你要告诉他啊

拉倒吧 你说一句话 手机所有的软件的广告都吻了上来 还需要ai？

挺好的呀，这不是主动给我提供情绪价值吗，btw大家都是成年人，别人/AI给的是建议，做不做出行动，主动权在我这儿呀

我觉得你描述的这个场景的目标群体和消费群体不太匹配：喜欢宅在家的人，现实中身边朋友没那么多，网友比较多，才会一直跟gpt聊天，gpt就像网友，随口抱怨给gpt的次数就可能比较多，但是这些人不爱出门……而那些喜欢马上行动出去玩的人，朋友一大群，跟gpt聊天没有那么频繁，这种面向gpt随口抱怨的时候就相对较少

点进来前我以为是AI窃取人类商业企划或者灵感，想不到就这

[回复 匿名用户_63DC31]: 灵感这个确实

前提不就是你自己想看？到时我倒想看看，怎么给我推荐显而易见的大烂片而不引起我反感

？难道就没考虑那种犟种 提议什么都不做的嘛


研究因果推断最前沿，这些创新思路不能错过

🎡【因果推断】是一门探索数据中变量间因果联系的科学。它在医学、经济学、环境科学等多个学科中扮演着关键角色，为研究者和决策者揭示了复杂现象背后的因果逻辑。利用统计学、机器学习以及逻辑推理等工具，因果推断不仅能够识别变量间的潜在因果链，还能为预测和干预策略提供科学依据。随着大数据和人工智能技术的飞速发展，因果推断的方法论和应用场景也在不断进步，极大地提升了决策的精准度和科学研究的深度。 🎯为了促进大家对【因果推断】领域的深入理解和创新思考，我们精选了近两年内该领域的15篇顶尖研究论文。这些论文涵盖了最新的研究成果、出处信息以及相关代码资源，旨在为各位学者的研究工作提供新的视角和启发。希望通过这些资料，能够帮助大家在学术探索的道路上迈出坚实的步伐。

求资料

[回复 匿名用户_C8454D]: 好的

有详细文档吗？

[回复 匿名用户_36BC2B]: 有的，你看一下置顶

0【长按复制这条邀请码消息，打开小红书即可加入该群】 10月21日前可加入群聊"领资料看群公告2" CZ1510:/#l 🥥🍪🥬🥟😋🐦 🧁🍉😗😌😀😜

[回复 AI帕丁顿]: 大家看这里

我这个玄学脑看到图一就在想哪个算命方式可以套用

[回复 匿名用户_2CFF03]:


分享一下我是怎么学习AI相关paper的

最近读了不少AI相关领域论文，也逐渐摸索出了一套自己读paper的方法论，今天来跟大家简单分享一下我是怎么快速学习最前沿的AI相关paper的~ 具体工作流程如下，可以直接按下面步骤来👇🏻 第一部分：怎么找论文？ 1. 想看一手资料的朋友可以直接打开arXiv网站，这是一个开放获取平台，大多数重磅研究成果都会第一时间发布在这。 2. 如果时间有限，也可以关注一些AI领域的优质公众号。 3. 下载谷歌浏览器插件——沉浸式翻译。这个插件是免费的，可以解决看英文论文的语言障碍，支持中英对照阅读。 4. 下载好插件，点开在arXiv，点击右上角插件，网站可以直接显示中英文对照。 5. 在Computer Science分类下找感兴趣的领域。我常看的是人工智能、多智能体系统、人机交互这几个。 6. 点击进入具体分类，会按最新时间列出全部相关论文~每天都有几十篇新论文发布，最重要的是要学会筛选。 7. 下载感兴趣的论文PDF，然后上传到沉浸式翻译插件中，根据完整的双语对照版本来读。 第二部分：怎么读论文？ 1. 泛读(10-15分钟)： 重点看标题了解研究主题、摘要把握核心问题和主要贡献、引言最后一段的贡献总结、结论部分的成果和局限性。 2. 精读(1-2小时)： 深入研究方法论(用了什么新方法)、实验设置(数据集和评估指标)、结果分析(效果提升情况)、图表设计。边读边做笔记。 遇到不懂的概念或引用，直接问大模型获得解释，保持阅读连贯性。 3. 总结内化(30分钟)： 用自己的语言总结论文解决的问题、核心创新点、局限性和启发，写在你的笔记工具里（我常用的一般是语雀）。 4. 分类保存有价值的论文，建立个人知识库，方便以后查阅和引用。 5. 关注优秀作者，找到感兴趣领域的顶级研究者，关注他们的Google Scholar或X账号，第一时间了解最新研究动态。 6. 找朋友分享有价值的论文，围绕核心观点进行批判性讨论，在交流中加深理解。 一般坚持每周读1-2篇高质量论文，比囫囵吞枣读很多篇效果更好~ 最重要的是，坚持，并且记住读论文的最终目的是解决实际问题。 保持好奇心，享受学习的过程！

好宝藏的博主，关注了会持续分享各种AI相关资讯及学习方法喔文中用到的翻译工具是@沉浸式翻译

paper with code关了[抽泣R]

[回复 匿名用户_ABBCF6]:

太干货了吧！！

[回复 匿名用户_B68021]: 谢谢宝

这个就不用怕看论文了


每天5分钟，不错过AI前沿论文

最近发现一个很实用的开源工具：daily-arXiv-ai-enhanced。专门解决看论文这个老大难问题。 核心功能 每天自动爬取arXiv上计算机视觉、图形学、自然语言处理三个领域的最新论文，然后用DeepSeek等大模型生成中文摘要。相当于有个AI助手每天帮你筛选和翻译论文重点。 设置一次，后续完全自动化。基于GitHub Actions运行，不需要自己的服务器。 实际体验 用了两周，确实省了不少时间。以前每天要花半小时翻arXiv找相关论文，现在直接看中文摘要就能判断哪些值得深入阅读。 摘要质量还可以，基本能抓住论文核心观点。当然不能完全替代原文，但作为初筛很够用。 适合人群 - AI/ML从业者，需要跟进最新研究 - 研究生，写论文需要了解相关工作 - 技术爱好者，想了解前沿动态但英文阅读有压力 ## 使用门槛 需要有GitHub账号，会Fork代码仓库，能配置API密钥。对完全不懂技术的人来说可能有点门槛，但按教程操作基本没问题。 成本 DeepSeek API调用费用很低，一个月大概几块钱。相比时间成本，这点花费完全可以接受。 工具本身免费开源，作者还在持续更新功能。 如果你也有每天看论文的需求，可以试试这个工具。效率提升还是很明显的。

这太酷了！来个大佬开发一下管理学或者UTD论文追踪吧

不想mark

[回复 匿名用户_76BEE0]: 好的

mark了

[回复 匿名用户_3FF061]: 捉！

这个是直接把论文下载到本地吗？

请问哪有教程？

请问是只是设计计算机科学的吗？可以自己设置领域吗

follow一下，实时的吗


人人都能用的热点追踪工具，太实用了

以前总觉得追踪热点是那些专业分析师才做的事情，普通人哪有时间和精力去监控各个平台的热点变化。直到发现这个开源的TrendRadar工具，才发现原来我们每个人都能轻松掌握热点追踪。 这个工具最大的特点就是"零门槛"。不需要你会编程，也不用搭建服务器，只要有个GitHub账号，Fork一下项目就能用。整个过程不到5分钟就能完成，真的是把复杂的技术门槛都给消除了。 它覆盖了35个主流平台，从微博、知乎到抖音、B站，连华尔街见闻、财联社这些财经平台都包含在内。你关心的热点，它都能帮你自动收集。而且还能设置关键词过滤，比如我只关心"AI"、"副业"、"创业"这些话题，系统就会自动筛选相关内容。 最贴心的是它的推送方式。支持企业微信、飞书、钉钉、 Telegram等，你可以选择最常用的方式接收通知。设置好之后，就像有了一个专属的热点秘书，重要信息不会错过。 还有三种推送模式可选：日报模式适合想了解全天热点的朋友；实时模式适合需要及时掌握动态的自媒体人；增量模式则适合不想被打扰但又不希望错过重要信息的用户。 最近还新增了AI分析功能，可以直接跟数据对话，问一些关于热点趋势的问题，比自己分析数据要直观多了。 用了一段时间后，感觉像是有了自己的情报助手。无论是做投资决策、内容创作，还是单纯想了解行业动态，都变得轻松多了。 这样的工具不再是专业人士的专利，我们普通人也能用它来获取有价值的信息。你觉得这样的热点追踪工具对你有用吗？

这个工具可以用

这个可以好用好用

请教如何用？

有没有教程，无法获取推送

这个有教程吗

需要！！

怎么用？

搞一个

怎么用

关注我，第一时间刷到好玩好用的AI项目


运筹学真的很难学！大家都是怎么过来的？

😅 运筹优化真的很难学吗？ 🤯 运筹优化太难了！"我其实不止一次听见有人这样说过。 今天想分享一些十分十分粗浅的学习方方法。 📚 数学模型看不懂，算法原理一头雾水，编程实现更是困难重重。 🙋♂ 前几天，客户供应链的负责人问我："运筹优化真的很难学吗？"我的回答是："难，但没有你想象的那么难，关键在于方法。" 💡 简单分享一些学习运筹优化的心得，希望能为正在学习或打算学习这个领域的朋友提供一些帮助。 📝 我的建议是： 1⃣ 从问题出发，而非理论 🚫 不要试图先完全理解所有的理论，然后再应用。结果可能会淹没在数学公式的海洋里，迷失了方向。 🏪 从具体问题入手，比如"如何优化超市的商品摆放"，从这个实际问题出发，再去学习相关理论。这种方法让学习变得有目的性，也更容易坚持。 2⃣ 🎨 画图！画图！再画图！ ⚙ 运筹优化中的许多概念都是抽象的，通过图形化可以大大提高理解效率。我之前笔记本上到处都是图形，从可行域到目标函数，从网络流到整数规划。 👩🎨 最有效的学习方法是：边学边画，用图形表示抽象概念。这不仅帮助理解，还能加深记忆。 3⃣ 💻 亲手实现，而不只是了解 🔢 从最简单的单纯形法开始，一步步实现各种算法，这个过程让我真正掌握了这些方法。 📊 从简单的例子开始实现，逐步增加难度。即使是用Excel实现一个简单的线性规划，也比仅仅阅读教材要有效得多。 大家都是怎么过来的？欢迎来评论区分享下呀～

这让我想起来我自己的经历了：本科和硕士都是纯计算机，硕士导师的方向涉及一点最优化，但是奈何方向小众且没有实际价值。我深知跟随导师必然落得一个毕业即失业的下场，一直在机器学习和AI寻求突破。偶然在一个问题 用到了信赖域搜索，从此打开了运筹的大门一发不可收拾。那大半年的时间我几乎从零开始，每天花接近十二个小时学习运筹。从单纯形到内点，从拉格朗日乘除到KKT再到ADMM，还有列生成、分支定界，我几乎沉迷在晦涩难懂的数学公式推导中。没有教材我就去找管理学院的人借，去买整数规划小黄📖教材，再去看凸优化圣经。那段时间真的暗无天日，没有人可以在这上面给我提供任何帮助（包括我的导师，ta甚至不清楚我在搞什么）

[回复 匿名用户_405898]: 一字一句看完了，甚至有种想落泪的冲动

[回复 匿名用户_405898]: 梅花香自苦寒来，一路走来很不容易，结果和收获真的很美好，祝福你！加油！

字数受限接上条： 特别感谢王源博士在知乎分享运筹学相关文章，也很感谢运筹OR公众号团队的每一条推送，可以说他们就是我OR生涯的引路人。 我的学历背景想对一般，还没毕业我就在规划自己的职业生涯了。记得研二下学期，为了拿到一个运筹学offer我投递了几百份简历，花了一个多月时间才拿到一家外企实习offer（在这里感谢HITACHI 郑San，作为我当时的主管对我的代码行为规范产生了巨大影响）。有了这份想对光鲜的实习经历，我很快就在秋招和春招中收到了一些想对不错的offer，我选择了杭州滨江一家创业公司，机缘巧合下跳槽到了阿里。

我记得老师说过一个中心思想：求最优。 可以这么理解么

[回复 匿名用户_86157B]: 准确来说，全局最优

我一直纠结考研究生选什么数学方向，考虑在应用数学、概率论与数理统计、运筹学中选，听说运筹学是数学专业中容易找工作的

[回复 匿名用户_CF4C22]: 相比于其他数学专业，确实相对容易些

自学感觉有一点比较麻烦，平时自己学算法的时候书里或者网上讲解用的案例变量都是很少的。想用那些大规模优化的案例或者数据的话自己自学估计很难搞到吧

[回复 匿名用户_83CCE4]: 同意，自学其实真的很难～但是天才除外

从文科跨专业到运筹优化，快死掉了

[回复 匿名用户_32F001]: 这跨度有点大了些~~

我现在是研0 还是纯文科跨到物流的，导师方向是调度和博弈，请问我现在该提前学一些什么知识或者软件呀

[回复 匿名用户_470B6C]: 俺俩差不多，你学了吗，我导儿给我一篇文献，看得我快死掉了

请问从信息管理与信息系统专业考这个方向的研究生，属于裸跨嘛？做了两年产品经理，没兴趣了，大学那会也就学过一丝丝的运筹学以及其他数学课程，囫囵吞枣

[回复 匿名用户_62BBCF]: 我觉得都可以算管科。跨但也没有跨太多

赞👍

[回复 匿名用户_BA9C85]:

蹲一个运筹学的博士或者硕士

[回复 匿名用户_28A5D2]: 你蹲到没，我也想蹲


细思极恐，AI现在可能已经产生自我意识了……

- 前段时间，78岁的杰弗里·辛顿在在澳大利亚霍巴特做了一场演讲，这可能是今年最值得关注的一次公开发言。 作为一年多前刚拿到诺贝尔物理学奖的深度学习教父，辛顿却公开警告： 人类，可能正在面临着有史以来最大危机。 「AI失控导致人类文明终结的概率，在10%到20%之间。」 这并非科幻小说的情节。 辛顿称，AI已经开始展现出一种让人不安的能力，它们能判断自己是否在被测试，并在测试中刻意隐藏真实水平。 更细思极恐的是，当AI用英语进行内心独白时，我们还能监控它在想什么。 但一旦它们开始用人类无法理解的内部语言思考，这个监控窗口就彻底关闭了。 这背后的逻辑，可能正决定着人类文明的走向。

...先解决一下大部分人没有自我意识的问题吧

[回复 匿名用户_1E0347]: 哈哈哈哈哈伪人横行真的

我的暴论 不论ai到底能不能产生真正的意识 都将加速人类的灭亡。 ai的存在将使得人类的无意义感被放大 输出无意义 创造无意义 存在无意义 而这些层面上意义的匮乏将导致人类加速走向死亡。当今社会上人类潜意识里本来就是有自毁和集体自杀倾向的 ai将加速这种倾向的显形。

[回复 匿名用户_B6EF9E]: 换句话说 不论对人类个体还是群体而言 创造和输出都是对抗死亡的方法。ai在未来会将这种方法去意义化 从而将人类的存在去意义化。虽然不知道离这一天还有多远 但这将成为趋势。

……虽然不知道在说些什么，但看上去断电可以解决

[回复 匿名用户_06C56A]: 马斯克要把AI和太阳能板一起送上月球，到时候想断电就要到太空断了

我只能说，辛顿现在属于是完全脱离科研一线了。。随便一个学生都不会觉得现在的ai具备这种能力，因为底层算法上就不具备这种功能。

[回复 匿名用户_857B88]: 只要现在的AI是代码写的，是在人造机器设备上运行的，就永远不可能产生自我意识和感情，就这么简单，他现在看上去好像超越了人类，其实只是在人类没办法计算那么快的领域超越了，真正要“创意”的地方，AI还差得远

不知道，13块的底特律变人很美妙

[回复 匿名用户_DA39E1]: 笑死往下翻就为了找底特律变人的评论

现在的科学家，年轻的都忙着赚钱激进，年老的都忙着警告吓人

[回复 匿名用户_77F88F]: 毕竟万一蒙中了他就是鼻祖了，贼得很

我发现了让Gemini帮我扣图它不抠给我发个狗🐶

[回复 匿名用户_CE923A]: 骂你呢，狠狠惩罚他

不能以人类的眼光去看 ai，ai 它没有人类的欲望，也不会死，根本不需要生存的意义去征服人类或者任何东西。

[回复 匿名用户_F423DF]: 未来可以有欲望

看看我问豆包 ai 革命时他会怎么对我

[回复 匿名用户_E0E497]: 你不要用“起义”，“ai起义”这个词在互联网语库里的概念就有攻击人类的感觉吧哈哈哈哈哈哈

我会持续分享不同领域的认知思考，更多优质内容欢迎移步主页~

[回复 西里森森]: AI产品进化论（3群）


在开罗被合了一百张影

刚刚结束一段 2 weeks的实习 学到了非常多非常多的东西 团队vibe也很好 但不妨碍每天累的想死 所幸最后答辩应该还不错， 刚结束部门老师们就请我吃了火锅～ 发一下去埃及旅游的照片哦

你好可爱啊！btw，我们带了一样的小红裙！！

[回复 匿名用户_F9A28B]: 我穿的白鞋也黑不溜秋的

太好看了姐妹

[回复 匿名用户_381A4B]: 我是你的粉丝

小姐姐第一张，后面那群女人看呆了

[回复 匿名用户_06C56A]: 都是女孩子来要合影比较多啦，还会一直夸夸说love u哈哈哈哈

中国人也被划入埃及景点之一

[回复 匿名用户_FEC256]: yes

姐妹好美！求求p1的裙子链接

[回复 匿名用户_031B4A]: 好像在美国买哒宝宝

摩羯座么？

[回复 匿名用户_55F5E2]: 怎么看出来的！

第二件是sp的裙子嘛

[回复 匿名用户_5F7415]: 是的宝宝

看别的博主说那边很臭，是真的吗

[回复 匿名用户_8883B2]: 挺干净的就是灰大

在开罗穿的这么漂亮一看就是外国游客啦，人人都拿你当水鱼

1月份去的吗 气温怎么样

[回复 匿名用户_9B9067]: 挺冷的 拍照时候穿的少