只为寻你 2025-08-03 19:45 今天在查巴菲特目前持有伯克希尔股份比例的时候偶遇一个问题，关于巴老遗嘱的事情。用我的平民思维想，想方设法留给子女财富不是才是正常做法吗？为啥这样做也会被说呢？必须要大公无私地全部捐出去吗？
唐朝 2025-08-03 19:35 首先，100%安全的自动驾驶目前是不存在的，可以预测将来也是不存在的。只有在特定条件或者环境下的辅助驾驶。
一些极端场景有经验的老司机，甚至经过专门训练的特工交警等在极端场景下都可能无法处理，你别说电脑了。
当然了，日常驾驶，特别是高速智驾可以应对95%以上的场景，并且开的还要比人稳。这又如何解释呢？这就要从AI的原理来聊聊了。
在大语言模型出来之前，AI都是只能干一件事的，比如专门翻译的AI，专门把文字转换为语音的AI。
比如拿”语音识别”来举个例子。
你说了一句：“老唐的书真牛逼。” 我们人类听了就能懂，但对计算机来说，这句话有很多可能。
是一中声音信号，完全不认识。 那语音识别 AI 怎么”听懂”呢?
整个过程可以想成三步:
第一步：把声音变成”图” 声音是一种波形，AI 会先把你的声音变成一个”声纹图谱”(专业叫”梅尔频谱图”)。 就像医生看心电图一样，AI 看这张图，分析出你发出的声音大概是什么频率、停顿、节奏等等。
第二步：把”声音图”转成拼音或音素 AI 不会一下就听懂整句话，它会先试着**“拆字”**: “老” → “lao” “唐” → “tang” “的” → “de”… 这一步要靠以前积累的大量”声音+文字”的配对来学习，比如听了十万人说”老唐的书”的声音，对应的是哪些文字。
第三步：从拼音还原成文字 拼音可能有些歧义，比如”shi”可以是”是""市""诗”等。 所以最后 AI 会结合前后词来判断: “老唐 的 书 真 牛逼”， 它知道”牛”后面更常接”逼”而不是”币”或”比”。 这一步其实也靠了”语言模型”的知识。
语音识别是专用 AI 的典型代表 它只会”听懂变文字”，但不理解意思，也不会回答你。
跟翻译、识图、聊天，是完全不同的系统和算法。
就像”工厂分工”，谁干啥都不重叠。
还有谷歌之前出门的AlphaGo，就只会下围棋。不会写诗作词。
那么大语言模型又有啥特别之处呢？
大语言模型（比如最知名的 ChatGPT）就像是一个读了几亿本书、看了几十年网页的”超级阅读者”。但它不是真的懂，只是非常擅长”猜下一个词”会是什么。（也就是我们常说的熟能生巧，他看的东西多了，就看起来好像很厉害了）
打个比方：
如果我说：“今天天气真好，我们一起去…” 模型会”猜”下一个词可能是：“公园""郊游""散步”等等。
这不是魔法，是概率。
大模型是怎么被”训练”出来的？
这个过程大致可以分为三步：
- 喂很多内容（文字、图像、视频） 大模型的”大脑”刚开始像白纸一样。科学
家用海量数据来训练，比如： 书籍 百科 新闻 程序代码 网站上的对话等等
这些数据帮大模型”学会”了人类是如何写、如何说、如何提问和回答的。
- 预测下一个词 大模型不是学懂内容，而是练习：“看到前面这些词，下一个词最可能是什么？”
比如输入：“地球是太阳系中的…” 大模型经过训练，知道下面的内容”一个星球”比”猫根”更合理。
- 调整表现（微调+人类反馈） 在大模型训练的基础上，科学家用更小范围、更优质的数据微调，通过微调来解决类似下面的问题：
不要胡说八道 不要输出暴力或歧视内容 更懂人类提问的意图
还会有真人（比如标注员）看大模型回答得好不好，打分，再继续优化。
腾讯现在很多产品就用到了免费的标注员（用户），比如QQ登录弹出的图片验证码，现在都是混元大模型生成的，然后让用户选，用户每选择一次，就相当于一个免费的标注。根据腾讯的用户流量，这个标注相当于能省很多雇佣正式标注员的成本。
所以结论：
大语言模型就像一个”语言猎词高手”，它靠读大量文本，练习”预测下一个词”，最终学会了模仿语言、回答问题、写文章，甚至像跟人聊天。
由于大语言模型啥都能干，所以和之前的专门AI比起来，他的算法可以控制的参数比较多。
因此需要算力，这也是为何大语言模型火了之后，英伟达牛通了。因为他的芯片适合大数据量训练。目前银河系上高性能算力芯片只此一家。你说在这种情况下他是银河系估值最高的公司，是不是也是应当的啊。
算法有了，算力有了，那么还需要数据。
这三个构成了大模型的基石。其中目前算法大部分都开源了，不值钱，基础原理也就是谷歌、openAi这几家公司里面的几个大神级人物想出来的神经网络、深度搜索等。而算力按说靠钱就能砸出来，但是呢现在高端算力芯片一个受限于产能，另一个就是大家都知道的不一定卖给你。
所以算力只有欧美（欧洲都比较少，应该说集中在漂亮国的企业）的大企业有大的计算中心的算力是顶级的。
刺下的就是数据了。高质量的数据是大模型发挥作用的养料。你给他垃圾，训练后他就
产生垃圾，你给他古诗词，训练后他就产生古诗词。
现在回到智能驾驶。
自动驾驶现在主流方案都是所谓的端到端大模型。其实原理和 openai 差不多，只不过针对开车这个场景做了微调。就像前面说的，算法、算力和数据三个因素中，算法最不重要，时间久了大家都能搞出来。所以特斯拉把他一部分算法都开源了。
而目前国内的车企中，算法可以借鉴，算力项尖的买不来，用次一点的也可以凑合用。但是数据就缺之了。
特斯拉电动车做的早，销量全球断层领先，而特斯拉一开始就奔着自动驾驶这个目标去的，所以他一开始就在车上安装了摄像头来开始手里现实世界中的驾驶数据的。现在特斯拉车主每一次开车，不管你开没开自动驾驶，他的自动驾驶算法都在运行，都在收集数据，算法默默的把计算机计算出来的结果和驾驶员开车的行为做对比。
国内目前就华为的方案装机量比较多，所以以后华为在国内市场可能会甩开其他几家。或者以后大家都不自研智能驾驶方案了，都用华为的方案了。
所以算力国内企业不占优势，高质量的数据又不占优势，在这种情况下天天吹自动驾驶
比特斯拉好，你骗鬼呢。
从上面的方案中可以看出大模型，他只是推理这个条件下下一步应该如何做。但是现实世界中的条件大模型无法穷举。比如突然路上飘起一个黑色塑料袋，人一看就知道是个垃圾袋，无所谓，闯过去。但是大模型不知道啊，他只是能确定这个东西不是马路，也不是人，更不是车，那该怎么办呢。他不知道。对于这种未知的情况，如何处理才能体现出各家厂商的功力。
这也是懂车帝的测试出来后，网上很多人说测试不公平。说有的车测速 120，有的 130，这对比不公平。但是这些人选择性的忽略了，人家懂车帝测试之前用的是同样的参数。比如跟车距离用的都是车上提供的中间挡。比如特斯拉有 5 挡，他设置为第三挡；其他车有 7 挡，他就设置为中间第四挡。但是每家厂商设置的跟车距离是不一样的；优化的好的会根据当前车速来动态调整跟车距离，比如车速 60，跟车距离可能就是 100 米，车速 120 了，就是 200 米。而优化不好的可能就固定为 100 米。
另外，作为销量冠军，主流车型 Model Y，居然不在测试车型中。几年前的豪车 Model X 都有，没有 Y，正常人觉得合理吗？
网上据说，Model Y 是所有场景都通过了，不符合本次测试的初心，所以没有发布这个型号出来。我觉得这个说法靠谱可信。
通过上面的内容，大家应该能理解了，当前的智能驾驶，特斯拉排第一应该是没啥悬念的。但是你要是完全相信他，那你只能祈祷一路上没有突发情况。如果有了，特斯拉着可能一样处理不了。这就是为何model Y没有放出来吧。不然一大群不明真相的Model Y车主就说得自己的车智驾牛逼，以后可以放开双手了。这样针对目前国内路况，可能会出现更多事故。
最后，作为新特斯拉车主，开了1年多一点的Model Y，辅助驾驶确实是省心省力，特别是高速。如果是长途跑高速就更省力了。但是我手不会离开方向盘，拿东西一般也是一个手在方向盘上。他只是辅助，可以让你在正常情况下不用踩刹车，不用踩油门，不用动方向盘。正常情况下他能处理的比我开的还好。但是我要盯一眼路况，看看是否有突发情况出现。
另外现在一些视频号，电商平台宣传一些破解特斯拉智能驾驶提示的外挂，这个不知道为何平台不管。这个在目前的情况下，就是对自己和他人生命的不负责任。
唐朝 2025-08-03 10:01
子木 提问：提问，唐老师您好，从雪球就开始关注您了，非常欣赏您的才华。现在咨询您一个问题。本人定居在上海，有一个小
孩，目前有一套两室房子，按揭的，还贷款无压力（大概一个月1000多一点），本人年收入正常40万多一点，现在手头拿得出全部现金230万左右（包括了股票等），我母亲和我们住一起帮助带姐，但是由于孩子马上大了不太方便，想再买一套，计划出200万贷款100万买套两房，这个价格在我这能买到比较一般的商品房。我住在郊区。想咨询一下您的建议。谢谢。（老婆手上预留了80万左右现金等价物，作为平日备用金，我不打算动。）
我没看明白你的因惑和问题是什么。不过，你这条件及目标需求，好像随便怎么弄都没什么压力的。我是你的话，我一定选怎么舒服怎么来。我估计院内应该有许多和你面临条件差不多的朋友，可以帮你更好的参谋；你们留言区畅聊？？
唐朝 2025-08-03 09:56
想要甜加点盘 提问：2B某道新招来了，还是长尾。i茅台从2C进化到 2C+2B。据相关报道，茅台自2025年8月1日起，正式向中小企业开放1499元／瓶的飞天茅台平价中购通道。企业需满足年度酒类采购额不少于20万元、纳税信用达到B级以上等条件，通过”i茅台。企业购”平台提交材料，审核通过后每季度可申购20-650箱（每箱6瓶）飞天茅台，由茅台官方物流配送。
文本内容
最近看到这个新闻，请问老唐怎么看待这个改革，这个改革会对茅台的价格造成冲击吗，会引起大经销商不满拆售，导致价格进一步下跌吗？谢谢！
好事儿啊，这不是直营的1499元销售最增加了嘛，直接拉升报表平均出厂价。那些嘱咐等着买茅台的真实商务消费者，有了更顺畅的买入通道。至于一批价和零售价的波动，没那么重要，出厂价1169，现在一批价还在1800左右，传统体系的经销商依然有着巨大的利润空间。
即使按照网上各种所谓的拆售，计算出来的经销商的”真实进货成本”可能已经高达1800左右，一批价下行对经销商压力很大云云，那也很容易解决。第一，公司可以通过减少相关拆售政策和商品，没有任何舆论和心理水花就能提升大单品53°飞天茅台经销商的利润空间；第二，经销商此时就是亏点钱有何不可，共渡难关吧了。之前盘满钵溢一瓶酒转手翻倍的美好时光，就是为此刻准备的。
不用担心什么经销商不满、拆售商品酒打砸渠道价格的说法。茅台酒经销商资格目前依然是很难到手的金牌牌，茅台酒的经销形势在当下所有白酒里面可能依然是最好的那个，茅台经销商单个体量也都不大，在厂家面前依然还是弱势群体，即没有什么打砸出气的需求，也没有这个能力，即使迫于资金周转的压力，出现的割肉拆售也只是市场的正常小波动，不值得关心。
个人观点，不一定正确，仅供参考。
唐朝 2025-08-02 21:08
【这个判例对智能驾驶系统是个重大打击吧？】
美国当地时间8月1日，迈阿密联邦法院在审案件的一个陪审团裁定，特斯拉需要为2019年发生的一起驾驶辅助致死事故承担部分责任。特斯拉需向死者家属和一名受伤人员支付补偿性赔偿金4250万美元，以及惩罚性赔偿金2亿美元。CNBC报道了上述消息。
2019年4月，一名正在驾车的特斯拉车主弯腰伸手去捡手机。当时特斯拉辅助驾驶系统Autopilot处于开启状态。这名车主后来称，他认为Autopilot在遇到障碍物时会自动刹车。
结果车辆以60英里/小时的速度冲过一个十字路口，撞上另一辆汽车。事故导致对方车辆车主当场死亡，其男友身受重伤。
事故死者家属和伤者起诉了特斯拉，而案件陪审团认定，肇事车辆驾驶员和特斯拉以2:1的比例分担责任。这是特斯拉首次在针对其辅助驾驶系统的诉讼中落败，此前这类诉讼通常以和解告终。
原告律师在提供给媒体的声明中称，Autopilot 系统仅适用于封闭道路，但特斯拉对车主在公开道路使用 Autopilot 不做限制；此外，特斯拉 CEO 马斯克还向外界宣称，Autopilot 系统比人类驾驶更出色。
他还称，特斯拉的技术存在根本性缺陷，谎言却将公开道路变成了测试场，此次裁决为事故中的受害人带来了正义，让特斯拉和马斯克为炒作自动驾驶支撑公司估值的行为承担责任。
特斯拉不服判决，计划提起上诉。特斯拉称，相关裁决是错误的，只会阻碍汽车安全发展，危及特斯拉乃至整个行业开发应用撤救生命技术的努力。
特斯拉指出，从 2019 年至今，没有任何一款车可以在同样场景下避免这起事故，在驾驶员从一开始就承认并承担责任的情况下，原告律师还将责任归咎于汽车。
唐朝 2025-08-02 20:20 伯克希尔截至二季度末现金及现金等价物达 3441 亿美元，截至前一季度末为 3477 亿美元——有钱花不出去的那种痛苦，你们谁又能真的体会呢?