Bojie Li (李博杰)

【本文首发于知乎回答《如何评价中国团队发布的通用型 AI Agent 产品 Manus？会成为下一个爆款吗？》】

总体来说，我觉得 Manus 是一个 idea 很好，但工程上还有很多打磨提升空间的产品。

关键创新：具备计算思维的 Agent

好多人都觉得它就是个更好的 computer use，其实第一眼我就发现一个根本区别：OpenAI Operator、Anthropic Computer Use 都是模仿普通人，而 Manus 是在模仿极客程序员。

OpenAI Operator / Deep Research 和 Anthropic Computer Use 打开的都是浏览器、桌面 GUI 和移动端 App，最后交付的结果是一段文字（最多带点 Markdown 格式）。而 Manus 一上来打开的是一个命令行终端，在里面用文本编辑器写了个 todo list，干活的过程中不断写代码做自动化，最后的交付件（Artifact）也是一段代码（交互式网页和图表）。

这让我一下子想到了 Jeannette Wing（周以真）博士在 MSR 给我们讲的 Computational Thinking（计算思维）。计算思维就是把日常生活和工作中的问题抽象化，然后用系统化的逻辑推理和自动化工具解决。我在科大期间也把计算思维介绍给了很多师弟师妹。

【转载自网易科技公众号】

原标题为：《Manus 会开启 Agent 元年吗？和大厂离职的两位 AI 创业者聊了聊》

出品 | 网易科技态度栏目
作者 | 袁宁
编辑 | 丁广胜

像一颗巨石投入湖水， Manus 发布溅起的水花虽已逐渐退去，但激起的涟漪还在不断扩散。

Manus 会开启 Agent 元年吗？怎么理解 Agent 及其壁垒？当前是不是 Agent 的发展机会点？不同玩家如何迎接 Agent 的浪潮？当前 Agent 能代替实习生吗……

3 月 8 日，网易科技邀请了两位大厂离职，在 AI 创业一线的嘉宾——李博杰和彭康伟，分享他们的判断与思考。

李博杰，华为“天才少年”出身，曾任华为计算机网络与协议实验室副首席专家，微软学者奖得主。 2023 年投身 AI 创业，目前是 PINE AI 首席科学家，致力于为每个人和每个组织构建类似《Her》 里面 Samantha 的通用智能助理。

彭康伟，曾在腾讯 0-1 打造过月活破亿的 C 端产品， 2023 年离职创业，成立梦马智能，正在做新一代的 AI 内容平台。

作为 AI 浪潮下的创业者，他们如何在巨浪中寻找方向？透过他们的视角，又能看到一个怎样的 Agent 未来？网易科技整理了他们对十个关键问题的回答。

以下内容经《网易科技》不改变原意的编辑：

【本文转自“蜗壳小道消息” 公众号】

当初只是一个灵光乍现的想法，拉着两个好友，历经两个多月正式上线，就这么在蜗壳存在了十年。

「10 年前」，正逢 2015 年春季学期选课，物理学院大一的张静宁在 QQ 群聊里参与热烈讨论。

“下学期的必修课哪个老师教的好？

“给分怎么样？”

“有没有什么有趣的选修课？”

群聊的生态封闭。讨论者们通常仅能得到一两位学长学姐随手打出的一句评价，犹如盲人摸象。这些只言片语的讨论难以筛选出真正有价值的信息，更难以留存。

张静宁想起了自己上网课（MOOC 课程）的经历：她学习 MOOC 是自发的、主动的。她可以提前了解课程内容、教师风格、课程难度等等，基于自己的兴趣、偏好、需求来选课，在 MOOC 课程的学习上有极强的主动性。

正逢侯建国院士在科大推出《新生“科学与社会”研讨课》，张静宁拉着好友，计算机学院的李博杰和常震，一起开发了 USTC 评课社区，促进校内课程信息公开，帮助学生找到更适合自己的课程。

项目从 2015 年 3 月 8 日开始，到 5 月 25 日发布内测，历时两个多月。

时至今日（2025 年 2 月 17 日），该网站已经持续运行了 3566 天， 14234 位小伙伴们为 17431 门课程贡献了 37176 篇点评。

2025 年 1 月 12 日中午 13:00，父亲给我电话，说爷爷中午在家中突然去世了。

爷爷搞地质的一辈子

我爷爷年轻的时候是个学霸，上世纪 50 年代末考上了北京地质学院（中国地质大学的前身），学机械工程专业。那时候北京地质学院是很好的大学，出了很多人才，温总理是他的师弟，“嫦娥之父” 欧阳自远是他的师兄。当然，我爷爷远远不是北京地质学院的杰出校友。大三，赶上中苏交恶，苏联专家全部撤走，没有专家教课了。大四，爷爷进入了中国科学院地理研究所，成为了一名平凡的地质工作者。

爷爷虽然不是跑野外的职位，主要是坐在实验室里搞研究，但也要经常出差到全国各地做地质勘探。地质勘探可不是旅游，风餐露宿是常态。那个年代交通也不发达，光是坐绿皮火车去目的地就要几天。去的地方都是人迹罕至的地方（人多的地方也用不着勘探了），山是野山，水是野水。野外露营的时候遇到野生动物，走到半山腰上遇到地质灾害，都不是什么稀罕事。那个年代可没有手机和 GPS，要是迷路了就交代在山里了。

【本文首发于知乎回答 《回顾互联网发展，有哪些底层逻辑看似简单但将在未来持续奏效？》】

数据是最重要的护城河。

互联网公司的护城河是数据

我非常喜欢老王的产品课，王慧文是校内、美团创始人之一，他的清华产品课非常经典，值得一遍一遍回味。里面讲到规模效应，社交网络有网络效应。网络效应的背后其实就是数据：我认识哪些朋友？跟这些朋友的亲疏远近怎么样？

老王的产品课里说复制一个微信很难，阿里和字节试图进攻微信但失败了。但如果某天有个先知 app，他知道一个人现实中所有的朋友关系，然后根据这个自动生成好友关系。两个人只要见面聊了几句，不用扫码就能自动推荐好友，当然加不加是用户自己的决定。这个先知 app 恐怕是可以跟微信一战的。这就是微信掌握了好友关系数据的价值。

但这个先知 app 里面没有微信的聊天记录，没有朋友圈的历史，因此还是缺了些什么。这就是对话历史数据的价值。如果这个先知更进一步，知道每个人每天都说了什么，做了什么，那恐怕微信也不是它的对手。

【本文转自蜗壳进阶联盟微信公众号《对话 | 专访华为“天才少年”李博杰（下）：放弃百万年薪投身创业，一名科大人的坚守与重塑》】

长文预警，本文共11221字，预计阅读时间29分钟

「对话」是蜗壳进阶联盟推出的系列深度访谈栏目，我们邀请并采访了科大的优秀前辈，他们在科大的大学生活当中走过了弯路，品尝过挫折，获得过成就。我们希望通过深度对话的方式展现他们人生生涯当中的种种历程与个人选择，希望通过这种对话的方式，前辈们的经历可以为科大的后辈们照亮更多的前路。

这一期的对话栏目，我们邀请到了李博杰师兄（个人主页：01.me/），李博杰是中科大1000校友、中科大MSRA联培博士、首批华为“天才少年”获得者、AI创业者、中科大评课社区联合创始人。曾任华为计算机网络与协议实验室助理科学家、副首席专家。曾在SIGCOMM SOSP、NSDI、ATC、PLDI 等顶级会议上发表多篇论文，曾获 ACM 中国优秀博士学位论文奖和“微软学者”奖学金。

本文由蜗壳进阶联盟原创 未经允许 不得转载

采访、编辑 | 冯文俊、陈磊、苏启晟

校对 | 赵国华

主题摘要 

大学与工作的环境转变

如何培养能力适应工作岗位

创业挑战与思考

求职建议与准备策略

AI时代的就业与自我提升

AI是否会带来失业问题

如何拥抱AI工具赋能工作学习

（本文是 2024 年 11 月笔者应开源中国邀请，为《2024 年 OSChina 年度 AI 盘点》撰写的文章）

2024 年大模型真正开始落地，大多数科技工作者在工作中至少使用一款大模型提升效率，很多国民级应用和手机厂商也接入了大模型。大模型开始往专业（Professional）模型和个人（Personal）模型两个方向分化。

专业模型

专业模型是旨在提升生产力的模型，例如 AI 辅助编程、写作、设计、咨询、教育等。一旦模型能力达到门槛，专业模型将带来很高的附加值。2024 年，专业模型已经在很多领域落地。例如，AI 辅助编程可以提升开发效率一倍以上，仅用每月数十美元的 API 调用或 IDE 订阅成本，就相当于每月上万美元的工程师。AI 生成图片、播客、直播等，可以上百倍提升画师、配音员、主播的工作效率。AI 在心理、法律、医疗等领域的咨询服务可达到初级专业人士水平，每小时收费相比模型成本也高上百倍。AI 虚拟外教已经可以媲美真人外教，由于发音标准，效果甚至超过大多数国内英语老师。未来，AI 辅助教学将改变一对多的传统教学模式，不仅使 AI 一对一教学成为可能，人类教师的教学内容准备效率和内容质量也将大幅提升。

【本文转自蜗壳进阶联盟微信公众号《对话 | 专访华为“天才少年”李博杰（上）：放弃百万年薪投身创业，一名科大人的坚守与重塑》】

长文预警，本文共10016字，预计阅读时间27分钟

「对话」是蜗壳进阶联盟推出的系列深度访谈栏目，我们邀请并采访了科大的优秀前辈，他们在科大的大学生活当中走过了弯路，品尝过挫折，获得过成就。我们希望通过深度对话的方式展现他们人生生涯当中的种种历程与个人选择，希望通过这种对话的方式，前辈们的经历可以为科大的后辈们照亮更多的前路。

这一期的对话栏目，我们邀请到了李博杰师兄（个人主页：01.me），李博杰是中科大1000校友、中科大MSRA联培博士、首批华为“天才少年”获得者、AI创业者、中科大评课社区联合创始人。曾任华为计算机网络与协议实验室的助理科学家、副首席专家。曾在SIGCOMM SOSP、NSDI、ATC、PLDI 等顶级会议上发表多篇论文，曾获 ACM 中国优秀博士学位论文奖和“微软学者”奖学金。

本文由蜗壳进阶联盟原创 未经允许 不得转载

采访、编辑 | 冯文俊、陈磊

校对 | 赵国华

主题摘要 

大学期间的学习实践经历

如何看待数理基础

评课社区开发历程

如何转向AI的研究

学业规划与职业选择

选择读博的误区与建议

本文首发于知乎回答《如何看待 OpenAI 最新发布的 o3 模型？有多强大？》

o1 刚出来的时候，很多人还质疑这还达不到 AGI（通用人工智能）。o3 体现出的编程和数学能力，不仅达到了 AGI 的门槛，甚至摸到了 ASI（超级人工智能）的边。

o3 也进一步验证了 RL 和 test-time scaling 的价值，在高质量预训练数据基本耗尽，模型能力 “撞墙” 的情况下，提供了一条通过后训练和增加推理时间，继续提升模型智力，解决更困难问题的路径。

o3 具体的性能指标很多人都看到了，我就不再重复了。省流版：

• o3 在 Codeforces 编程竞技中击败了 99.9% 的程序员，在 168076 名程序员中排名 175 名。甚至 o3 的作者都打不过 o3。
• o3 在编程解决真实世界需求方面也比 o1 有明显提升，在 SWE-Bench 软件开发测试中，之前发布的 o1-preview 是 41.3%，o3 是 71.7%，也就是 70% 的真实世界需求，o3 可以直接做对，并通过单元测试。也就意味着只有剩下 30% 的工作需要人类程序员去编码完成了，而这部分工作 AI 也可以帮助人类程序员大大提升效率。
• 在 AIME 2024 数学测试中做对了 96.7%，相当于在美国数学奥林匹克竞赛上只答错了一道题。
• 在博士级别科学问题测试的 GPQA Diamond 中超过 o1 10 个百分点，而 o1 已经基本上是人类博士生的平均水平。
• 图形逻辑推理的 ARC-AGI，o3 经过微调后，达到 87.5%，超过人类平均水平（85%）。

2024 年 11 月 15 日晚，在知乎学术酒吧，我和李开复、刘知远、戴国浩等一众大佬，一起做了一个开放麦分享。

问题：

《漏洞 & Bug——有哪个瞬间让你觉得这个世界出 bug 了？》

在知乎站内，有多个关于 Bug 的高赞问题，比如《有哪个瞬间让你觉得这个世界出 bug 了？》《有哪些让你目瞪口呆的 Bug ？》

但这个世界出现 Bug 不可怕，可怕的是，AI 发现了一个 Bug。

近期，AI 首次发现真实世界中的重大安全漏洞？SQLite 中的一个漏洞，幸运地被谷歌研究者的 AI Agent 发现了，修复后并未造成任何损失。莫非 AI 再进化一番，微软的全球蓝屏事故就可以永久避免了？这个可能性令人激动不已。

回答：