最近看林俊旸的简历，挺有意思，他原来居然不是科班出身。本科在国际关系学院学的英语，听说毕业后还跑去给车企写广告软文呢。接着又去北大外语系读研究生，继续磨练英语。其实，大家知道他在阿里的时候，还真没人细究他的背景。结果网上一搜，到处都是AI技术领袖的标签，背景就这么悄无声息地变了味儿。 记得有一次在实验室听两个工程师聊天，一个说林总报告里总爱提大概念，落地的时候还得他们来补。另一个笑了笑说，人脉广是好事儿，但代码还得自己敲啊。话说回来，他本来是以千问之父这个称号出名的，现在仔细一查本科英语专业的出身，就觉得之前的判断有点草率。 其实这也难怪，大家默认名校背景等于科班出身嘛。不过现在看起来，运营能力比技术更突出。阿里给的机会肯定不小，就看个人怎么抓了。跟那些从清华计算机出来的AI大牛相比，林俊旸更擅长在概念层面思考，实际场景里可能更懂得产业链博弈。 比如推销AI模型的时候，他喜欢用生活比喻：就像卖手机一样，先炒概念再谈芯片供应链。简单点说就是，训练AI就像烤蛋糕，得调温度（算力）、加材料（数据）。他还特别关注全球IP这块。 数据上看，阿里AI团队规模大概两千人左右。有消息说林离职后，几个核心成员也跟着动了一下。估计团队流失率可能有10-15%吧？虽然不确定，但看LinkedIn上好几人都跳槽了。 他回马斯克推文点赞那事儿挺会炒作的，流量拉满了。官宣具身智能的时候时机也掐得挺准。我看啊，这种表演感有点强，网友都说他更像是个概念玩家而不是实干家。 再想想印度那边的精英运营方式吧？林有国人那股劲儿，又能忽悠人。没深入想过原因呢？可能是因为他本科降级的履历帮他练就了交际能力吧？ 不过话说回来，用户用千问感觉语音交互挺顺溜的啊！但后台数据清洗像洗菜一样得细致才行吧？毕竟他不是科班出身嘛，估计还是得靠团队来补短板。 上次看到测试照片呢，上个月阿里发布会上好多工程师都在台下调试设备呢！注意到屏幕上模型准确率有92%，但边缘情况还是掉到80%了。这细节容易被忽略啊！ 这两年的行业变化太快了！训练一个大模型成本可高了去了，一年的电费大概上百万人民币呢！就算用云服务生命周期两年内也得迭代三次！ 那你说说看你用过千问吗？跟ChatGPT比起来差在哪里啊？还有一个问题：如果非科班出身的人能不能真的领军AI呢？