大部分人对 LLM 训练真是一无所知。你和 GPT 的对话里，你的输入是 prompt 数据，GPT 生成的数据不会用作自己训练，prompt 数据更不会用来做 LLM 训练。最多用来做对齐工作，但是用户数据清洗困难度远比各种渠道搜集的语料库难得多。个人认为 GPT 不会用对话数据作为训练，对话数据价值低且使用难度高。

世界是 3D 的，Sora 建模还在 2D 层面，只是加入了时间序列推演。要对 3D 做 embedding ，算力要求可能还需要多个数量级才够。

只能缓解暂时的鼻子不通气，鼻炎还是要通过锻炼增强免疫力来解决。之前健身频繁的时候很多年没有犯鼻炎，最近老婆怀孕半年没去健身，今年冬天鼻炎差点没给我送走。开春就重启锻炼。

计算机行业的 35 岁危机，本质还是计算机行业日新月异的技术迭代导致的。别的行业十年经验非常吃香，甚至越老越吃香，一门手艺可以吃到退休。但是计算机行业呢，你磨炼十年的某个技术，随着技术革新早就没人用了。而对于大多数人，是没有什么动力不断学习新东西的，而且随着年龄变大，体力学习能力精力都不如之前。所以只要计算机还保持高速的技术迭代，年龄危机就会一直存在，本质是逆水行舟不进则退。而且随着大模型技术日趋完善，底层的程序员生存空间会越来越小，想要不被淘汰就要一直保持新技术的学习能力。

程序员这个行业，高风险高收益。要保持个人竞争力，就要保持持续学习新的技术。你自己也说了“10 年的开发经验也就是应届生一年的 curd”。大模型环境下，工具人只会越来越难，少量高质量程序员+AI 完成以前十倍人力的工作已经是现实了。

参考华为拆分荣耀，换合同主体一般要给给 N+1 以上