李博杰：AI 擅长小步优化，但 taste 与系统设计仍难取代
yangyi · x · 2026-09-16
前微软/华为研究员李博杰发长文谈「技术从发明到广泛应用非常缓慢」（跨越鸿沟），并延伸到 AI 的能力边界：
- 2016-2018 年 Azure 已全面用 RDMA 和智能网卡加速存储，但今天不少基模公司加载上 TB 的模型仍要几分钟；
- 2019 年他做的昇腾算子自动优化 AKG 里的 polyhedral compilation 至今没被几家编译器采用，最终取代手写算子的不是数学优化而是 LLM；
- 2023 年他以为 AI 很快能做 infra 优化，但单算子优化、调度、推理系统优化仍是极深课题——AI 越来越擅长目标明确的「小步快跑」式优化，而 writing、taste 和系统设计能力仍然很糟，他做项目还得不断指导模型才能得到像样的设计；
- 好用的 AI 工具普及率依然很低，很多人 Codex 20 美元的套餐都用不完。
结论：谈 AI「取代」为时尚早，除非能把 taste 变成可验证的 reward，或找到别的提升 taste 的办法。
「漫话AGI」频道最新
- Agent 监督成对齐前提:删命令行、完美沙箱还是强化监控 — scottleibrand · 2026-09-16
- 假对齐叠加递归自改进:AI 公司无力分辨真伪对齐 — birchlse · 2026-09-16
- Altman 警告开源模型将掀起网络攻击潮,Beff 称卖防御才是正路 — beffjezos · 2026-09-16
- 资深病毒工程师驳斥「AI 让业余者造生物武器」论 — aiamblichus · 2026-09-16
- WhatsApp 负责人：AI 智能体将颠覆印度 BPO 外包业 — rohanpaul_ai · 2026-09-16
- 梁文锋称Agent持续学习只是提示工程,新基准显示已超人类 — ysu_nlp · 2026-09-16