想了两个月，写下了这篇的 5195 字，希望你慢慢读
每一步都刚好的故事
两个不太复杂的决定
一些给朋友们的建议
加入一家公司，就是在投资自己的时间
调整预期，别做大梦
未来还长，别为一时 FOMO 而做决定
抓住用户，抓住场景，永远都非常有价值
再推荐一些学习资料
理解世界，理解 AI
Prompt Engineering
文章合集
最后，放个我喜欢的视频吧！
四月底，我从腾讯离职了。
两天后，我加入了一家 AI 大模型的创业公司，立志于实现 AGI。
我的动作之快，选择之迅速，异于平常，让我身边的朋友们都很震惊。而且我还是举家搬迁，从深圳来了北京，更是加大了朋友们的震惊和好奇。
“这辈子没见过你这么利索的时候”
从三月底提离职到现在，我一共和 43 位朋友聊了聊想法，其中也有一部分朋友想听听建议。本着开源分享的精神，我想把一些想法和感受也发出来，希望能帮助到大家。
每一步都刚好的故事
我被问的最多的一个问题是：“你是怎么找到他们团队的？”、“是从哪里看到的机会？”等。
诚然，我在 22 年的 9 月份就在关注 AI 方向的新进展，还写过一篇名叫《诗人继续沉默，AI灿烂烟火》的文章讨论 AIGC 的可能。
但是我在年初并没有特别积极地看机会，我在腾讯会议的团队待得很开心，有一群很棒的小伙伴，除了工作时长有点长，其他都挺好的。
我在几年前的文章（《腾讯产培的技术和产品分享》）里写过我的经历，实习做过算法和后台开发，毕业以后去了腾讯产培生的项目，第一年在腾讯云的 Serverless 团队。第二年轮岗，我来了腾讯会议的团队做开放平台，一边做 API 等等的策划工作，一边做着会议的生态拓展。
第一步的刚好是腾讯会议当时缺一个懂工程技术的产品经理来负责 API 和行业解决方案，而我在 infra 的团队做了一年多，接触的都是开发者，非常契合。一边是疫情期间的明星产品缺人，一边是我轮岗期满需要下一份工作。得益于当时团队总监和组长的认可，我来了腾讯会议的团队。
当时还在疫情波动反复的时候，客户有着海量且紧急的需求，我和另一个兄弟一人带了两个实习生搭开放平台。白天忙着处理事情，晚上才有空讨论一些复杂问题，经常从晚上十点讨论到凌晨两点。我工位背后就是一块可以写写画画的腾讯会议 Rooms，瘫在人体工程学椅子上高强度讨论，很爽。
小广告：最近腾讯会议出了免费的基础版 Rooms，如果有触控大屏可以装一下
一边是建设能力，一边是我们开始主动谈一些合作。为了能快速闭环敏捷迭代，我们两个产品经理每天在外面谈合作，白天聊合作，晚上写需求，最快半天就能解决问题。
第二步的刚好就是因为生态拓展的机会，我认识了非常多非常优秀的创业团队和一级投资人，其中就包括了我现在所在团队的一位 co-founder。
去年下半年 AI 的浪潮涌起，我注意到了大模型，也想起来这家在金融领域做大模型的公司，便和这位co-founder 聊了几次。
时间来到今年过年的时候，我在琢磨今年应该搞点啥。想了半天觉得自己可以试着做一个付费的内容专栏，每周更新起来。之前实在是太过佛系，每年就更新几篇文章；如果能持续输出，给大家创造一些价值，给自己挣一点点内容付费的钱，感觉非常妙。
于是便有了《鹅库》这个栏目，我仔细想了该如何设计结构以保证拖延鹅能尽量稳定持续的输出，设计了 logo，做了一些内容准备等等。我想写几期免费的内容看看大家的反应，然后再做付费，同时发一篇《鹅库2300》作为创刊词。
但是，我发现前两期的效果并没有太好，于是我决定再多更新几期看看。
第三步的刚好发生在我发完第四期后，这位 co-founder 突然来私戳我说，他们要成立一家新公司做 AGI，问我有没有兴趣。
于是和新公司的两位 co-founder 分别聊了聊，他们从北京飞来深圳又当面吃了一顿饭，聊了几次以后便敲定了下来。
两个不太复杂的决定
我面对的是两个决定：
要不要加入这家做 AGI 的公司 如果加入，北京/上海/深圳选一个 base
首先，我觉得 AI 确确实实会影响接下来至少十年，这不是一个悬在空中完全没落地的技术，这是一个立刻能改变世界的东西。未来十年，各行各业都会因为AI带来不小的变化。
个人的努力固然重要，但更重要的是历史的进程。时代的机遇可遇而不可求，现在就是新的时代。
我已经是一个热心看热闹的外行人了，并且尝试将 AI 融入已有的业务中，在会议中结合起AI的能力（也就是前些天刚发布的）。
但成为一个内行人，即使是不那么专业的内行人，或许可以让我在未来发挥更大的价值。
我也通过几个方面充分调研了这个团队的情况，确实是目前大模型第一梯队的团队，虽然不是广为流传的，但也是创投圈内的明星团队。
既然有这么一个团队认可我的价值，愿意给我一个深入学习的机会，我觉得就是要搏一搏的。
另一个决定是在哪里。
这个决定其实也很简单，我分析了这波 AI 的人才情况，绝大多数都是清华系的人，都在北京；上海、深圳和杭州都有一些人才分布，但显著不如北京。既然要走进这个行业，最好就是去人才密度最大的地方。
再叠加上一些个人的因素，我就决定来北京，开启新生活。
就这样，在 2023 年的 3 月 20 日，我就做好了这两个决定：来北京，All in AI。
离开深圳那天，深圳机场的广告牌
一些给朋友们的建议
加入一家公司，就是在投资自己的时间
其实我们做的很多决定，都是在做投资，都是可以用投资的视角来看的。
加入一家公司，其实就是在投资自己的时间，而且这种投资还很难构成投资组合，一投就是 All in。
所以评估一家创业公司是否靠谱的一个方式，就是看有没有 VC 投了他，如果没投，为什么？
这是直接抄一群投资大佬在签了保密协议，充分调研后做出的判断。当然我们可以有自己的分析和判断，但一定要把 VC 们的想法作为一个重要信息源，放在我们的分析体系中。
VC（venture capital，风险投资）的名字就已经告诉我们了，这是一个充满风险的投资。
充满风险的含义是：即使是 VC 投过的公司，绝大多数都死了。只有少数活得很好，带来超额回报。
加入一家创业公司，就是在投资自己的时间和精力，就是在做一件高风险的事情。
如果你想加入一家创业公司，一定要想清楚风险以及自己希望获得什么。
调整预期，别做大梦
一个朋友找我打听创业公司的试用期，非常担心自己会遇到试用期被裁。
我安慰说：“创业公司招人很难的，尤其从大厂挖人出来。一般不用担心试用期因为能力不够被裁。如果真裁员了，很可能是因为公司的经营状况，而不是你的能力。”
同时我也问了一个问题：“你能想象到的，加入创业公司的最差的情况是啥样？”
他说就是试用期被裁，找不到合适的新工作。
我说：“你起码要做好一家公司三个月没给你发工资，然后倒闭了的最低预期。当然，也别指望打官司能拿出来那点工资。如果你要做创始人，还得看看公司和自己的责任。”
当你想清楚最差的情况，和你的底线相比较，你就知道自己能不能接受了这个风险了。
至于回报的部分，我建议大家对财务上的回报不要有太高的预期，也别做一些大梦。
股权或者期权听着很诱人，但退出机制（也就是变现）是非常模糊的，尤其是现在的科技创业公司采用 VIE 的架构，在进入二级市场（也就是上市）之前的退出机制基本就是创始人决定的。主要看创始人的人品。即使公司做成了，也有非常多的期权没正常退出的悲惨故事；更何况一家公司的成功概率非常低。
尤其在大家还年轻的时候，不用那么着急做造富的梦，有这个脑子不如多看看，多做点事，未来日子还长。
未来还长，别为一时 FOMO 而做决定
有非常多的朋友问我，有没有什么靠谱的应用层的好机会（欢迎优秀的应用层公司在文末联系我，我有很多优秀的朋友在琢磨）。
我说，很遗憾，国内的 AI 应用层还是一片混沌。VC 们看得很热闹，但是出手的不多，大家都不太能看清。VC 还把比较多的钱砸进了大模型公司，因为也看不清模型层谁更强，所以还多投了几家。
还有朋友在考虑加入一些大模型公司，但他们现在在其他方向过的非常好，而且也没太多技术背景来做模型层，需要从头学起。
我的建议是：想清楚自己现在的处境，也想清楚未来的处境，想清楚自己的动力源，别因为 FOMO 而做决定。因为我觉得未来应用层的机会还非常多，可以造出非常深的壁垒，而现在还没到应用层爆发的时间点。再等等，也不急。
如果想清楚以后，自己就是热爱这件事情，愿意点乱自己的技能树，牺牲本来清晰的职业成长路径。那就别犹豫，直接冲！
我要补充一下为什么说“牺牲本来清晰的职业发展路径”，是因为有朋友问我：“大模型的产品经理的职业发展路径是什么样的？”
坦白讲，我也不知道。我甚至不确定两年以后大模型还需不需要产品经理，更别提职业发展路径了。
抓住用户，抓住场景，永远都非常有价值
我在今年三月份的时候，和身边的一些朋友提过一个观点：
ChatGPT 的影响力太大了，各行各业抓着用户抓着场景的公司老板都知道这项技术了，也都在思考怎么把技术应用起来。所以一家没有行业 know how 的 AI 科技公司想要渗透进存量的场景，会很艰难。想要靠自己对技术认知的领先，去挣信息差的钱，很不容易了。
你研究了 GPT 的原理，从AI的能力出发，拍脑袋觉得 AI 可以解决一个场景的问题；但是这个场景里已有的公司也知道了 GPT，人家从场景出发思考 AI 的价值。接入 AI 的 能力本身又没多大壁垒。想靠自己更“懂”技术来挣行业场景的钱很难。
但是无论技术怎么发展，抓住用户，抓住场景，始终都非常有价值。
没有一家公司能覆盖所有的场景，在一个有足够市场的场景里持续啃着，拥抱新技术，始终都会有价值的。所以，不用太 FOMO。
再推荐一些学习资料
但说再多，也没办法彻底解决大家的 FOMO。所以我决定推荐一些我觉得不错的资料，供大家存下来缓解 FOMO。
理解世界，理解 AI
1. 《Moore's Law for Everything（万物摩尔定律）》【必看】
OpenAI 的创始人 Sam 的文章“万物摩尔定律”在探讨AI的技术革命会给未来带来什么变化。
简单来说，他认为AI会逐渐取代人类的工作，将商品中劳动力和服务的成本降低甚至归零，进而大幅降低商品的成本，提高购买力。
不过，我认为信息革命的最后，会受到能源的限制，在能源没有大突破的情况，很可能是造成了更大的两极分化。有了能源革命，才可能会有更大的突破。下一期（《鹅库2310｜AI 革命的畅想终会遇到能量的瓶颈》）松鹅来写写这里的想法。
2. 《State of GPT（GPT的现状）》【必看】
演讲者 Andrej 是 OpenAI 的创始成员，在微软的 Build 大会上仔细讲了 GPT 的情况，每个流程，由浅入深，40 分钟非常值得。
不知道这个稿子会不会是“让 GPT 给高中生解释 GPT 的原理”来的。
原视频地址（B 站有字幕版）：
https://build.microsoft.com/en-US/sessions/db3f4859-cd30-4445-a0cd-553c3304f8e2
3. 《压缩下一个Token——通向超过人类的智能》
如果已经对 GPT 的原理有一些大概的理解，想要有更深刻更抽象的理解，可以看这篇关于“压缩”的文章。
原文地址：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/619511222
4. 《为什么所有GPT-3复现都失败了？使用ChatGPT你应该知道这些》
OpenAI 发布了 ChatGPT 以后，大家都在好奇究竟有多大的差距。这篇文章仔细分析了有哪些可能的原因导致目前所有 GPT-3 的复现都没有达到预期的效果。
文章也列举了有哪些任务适合 GPT-3，有哪些不适合。我们的想象力很丰富，但在最终落地的场景上效果如何，以及选择大模型是不是商业上合理的选择（边际成本过高等）还都是疑点。
5. 《人工智障 2 : 你看到的AI与智能无关》
这是一篇2019年1月份的旧文，到现在已经过去了四年。就像我之前说的一样，那个时候大家完全没看到AGI出现的可能，所有的人工智能都是建构在产品经理定的一条条规则之上。时间到了现在，有很多事情变化了，重新读这篇文章很有意思。
这篇文章写的很不错，神奇是10w+的文章，居然只有1个朋友读过，不确定是不是公众号的Bug...
Prompt Engineering
1. OpenAI 官方《GPT最佳实践》
OpenAI 官方推荐的 Prompt 指南，OpenAI 本身也是对 Prompt 理解最深刻、对 AI 能力使用最多的公司。有很多有价值的建议
地址：
https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices
2. 吴恩达的《ChatGPT Prompt Engineering》
吴恩达在机器学习领域的资料质量都很不错，在本科的时候就已经看过他的一些课程了。B 站有字幕版本。
原视频地址：
https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/
文章合集
1. 通往AGI之路
这个资料集可能是我看到的覆盖最广的一个合集了，整理在飞书文档上，推荐收藏。
http://waytoagi.com/
2. Long Form Reads @Dan Hock
Dan 整理了科技和商业很多经典的文章，值得多花一些时间看看。
https://www.danhock.com/long-form-reads
3. GPT/AIGC/LLM/NLP/ChatGPT 学习笔记 @遥行
前两周一个偶然的机会在线下遇到了遥行，聊到一半，他突然掏出手机流畅地打开了一个文章，给我看了下面这张图，当时一个大震惊。把相关主题的内容都整合在了一起，是一个大资料包。
https://gofurther.feishu.cn/docx/Enofdl25BotoVrxth8ec4rNBn5c
最后，放个我喜欢的视频吧！
这其实是一篇琢磨（拖延）了两个月的文章，世界发生了很多变化。在上文写成的时候，还没有老王的事情。一转眼，今天美团已经发了光年之外的公告。世界还是有挺多变化的。
文章的最后，我想放一个武大东湖的视频。大一的时候，我住在武大靠湖的宿舍，距离视频里的凌波门外的栈桥几十米，一年四季，人来人往。那个时候，我没有勇气跳进湖里。
以及，欢迎大家来和我多交流！记得发个备注和简单的自我介绍哦～
随手点赞在看，为周更助力！