和子銓認識
10 月初我還有在 Thread 發文時候，收到子銓的回覆我一般不太理會回覆，但他回覆的真的很好我去看了下他我去看了下他 Profile
覺得驚為天人，思路之深
讓我馬上去私訊他約聊
關於子銓
跟我ㄧ樣 2000 年生，高中之後去了北京清華
本科四年之後開始創業
到現在兩年多
大目標是做出 AGI
小目標是做出可以大規模商業化的 AI 強化人類心智產品
去過美國半年認識用戶群體
聊天大綱
這次我們彼此介紹了自己在做的事
發展方向
也聊了很多深入的主體，包含 AGI、區塊鏈、人類心智
我也在和他聊天的過程看到了自己思考的誤區
這篇會注重在過程中幾個我覺得重要的點上
Process Oriented
- 過程的重要性比成果高出一個量級。
- 每個過程的目標必須尖銳地導向最終目標。
AGI（人工通用智能）的多學科挑戰
- 目前檯面上的大公司都還沒有掌握 AGI 的核心
- 智慧是複雜的，非單一學科所能涵蓋。
- 現有的學術界和產業對 AGI 的理解多為片面，忽視智能現象的複雜性。
- 認為要做出 AGI 需要尊重多學科知識，特別是數學、科學與人文的交叉點。
- 目前大 LLM （大語言模型）只是 AGI 其中的一小部分
- 對於做出 AGI 的具體挑戰：
- 如何在短時間內帶領科學家團隊，並且有好的研究方法論構建 AGI。
- AGI 的核心架構（如大語言模型）如何被理解並調整到最佳狀態。
深度理解事物的重要性
大部分人了解一件事都並不是足夠 “深入” 的
- 深度理解的重要性：
- 理解的層級需要超越 “make sense”（足以自證），Make sense 過於表象。
- 需要進入 “透徹理解” 的層次
- ex. 對於 LLM 要知道每一個細節概念、大範圍的架構、如果抽換某些層會有什麼變化
- 當透徹理解後，去理解新事物，能使用已有框架，可以顯著提升執行效率（快10倍以上）。
人類心智與交流的限制
- 人類對心智與交流的掌握有限。
- 我們無法像 “上傳/下載” 一樣學習，交流的效率低。
- 注意力分散導致心智無法進入“平靜”狀態。
解決方法：
- 希望增強心智能力 2-3 個量級，幫助人類更好地面對不確定性與恐懼。
- 兩種策略：
- 智能預測：提升人類預測能力。
- 情緒控制：管理情緒以穩定心態。
心智也是子銓著墨和研究比較深入的
也是他這次創業希望去創造 Solution 解決的問題
總結
我覺得這次真的很難能可貴能夠遇見這樣的人
也希望之後他的創業、AGI 旅途能夠順利
也期待他能夠增強人心智的產品能早日推出
我能早日開始使用
原文：
https://www.zengineer.xyz/article/chat-with-tung-startup-ai-agi-blockchain