2025年度总结

夜深了，实在有点睡不着，觉得想写点东西。因为确实很长时间没写了，正好是 2025 年的最后一天，写点东西，和 2025 年告别一下。

生活

2025 年过年期间，因为和小呆的争吵，导致原本的见家长、渐进式发展策略完全被打断。一段没有未来的感情，自然而然地消亡了。也曾在深夜痛哭流涕，但是都过来了；也曾不习惯，但是也过来了。感谢你，在我人生中最黑暗的时候陪我一起渡过，但是下一次，我想自己渡过了，因为一个总是步入黑暗的人，不值得你托付终身。

我们还是走散了，在一个白雪茫茫的清晨，在一个霞光闪闪的傍晚，我们再也见不到了。感谢你陪我走过了 6 年，但是最终我没有选择我们的小幸福。我实在不愿意回去，我也不知道我会混成什么样，大概率也是一事无成，并且因为自己的性格和这个世界格格不入。但是只要我不回家，我依然是那个意气风发的我，我的性格实在不适合我们所深爱的家乡。我可以改变，为此做出所有的妥协，但是下一次又换做是谁的妥协呢？让妥协成为我们这一代人内心深处的记忆吧，别把它留给下一代。我期望你好，我会在远处深深地祝福你，谢谢你。

技术

2025 年是创造的一年。从年初开始，从“时光伴侣”开始，从一个简单的倒计时回家 iOS App 开始，我觉得 AI 浪潮开始了。这波浪潮要做点事情，因为如果什么都不做，我还不如回家养猪，因为养的猪过年还能吃肉，但是什么都不做，在上海当卧底一样生活，一点意思没有。从时光伴侣、幸运骰子、Mac 翻译助手、二维码生成器，我做了一些小工具，它们为我的生活带来了便利。而这些小工具的实现，让我觉得，我或许可以做得再大一点，做一些好的产品，让它被更多人看见和使用。

于是我开发了“作业批改王”小程序。为什么做这个小程序呢？因为教育是 AI 最重要的落地场景之一，大家会在教育上花很多钱，一个好的教育体验软件是值得大家付费的。之前的作业帮和学霸君，在这个时代体验已经不再是领先了，而其所用的拍照搜题等技术也被 LLM 给平民化了。所以以这个作为切入点，做一个 App，一步步发展，实际上是可以做很多事情的。所以作业批改王在一年的发展过程中，到目前已经有了 2 万用户了，日活也在 400 左右。并且以这个为契机，我开发了“学小帮”App，这个 App 是对标作业帮、学霸君的教育产品，但是到后面貌似实在很难弄到资质，K12 是国内的红线之一，我实在懒得弄了，但是这块应该拾起来，为明年的战略做准备。

在作业帮小程序做完后，我开发了“AI 问卷包”小程序。这个是一次真正意义上的产品创新，因为它完全不需要你去写问卷，你只需要告诉它主题，然后自动生成，然后微调就可以了。并且为此我还创意的发明了动态问卷玩法，就是一份问卷有 20 个问题，先展示 5 个，然后用户回答到第 3 个的时候再生成 5 个，一个滑动窗口，然后根据用户回答结果动态生成问卷问题。这样实际上对问卷是更友好的，但是需要大量的 Token 消耗才能完成问卷，不过这个算很好的创意了。AI 问卷包在上线后到现在，差不多有 2400 多用户，也还行，本来想着是会成为爆款的，哈哈哈🤣。

在 AI 问卷包小程序后面，我感觉小程序太轻了，要做 App，App 才是王道，自成生态，并且可以做社区。小程序，说白了就是个工具，你做的再大，你依赖于微信社区。所以当时做了“拾光”App，这个是我用尽心力的一款 App，从图标设计、UI 设计到 App 实现，复杂的图表实现，我到现在分不清楚是 AI 还是我实现的，用了差不多 1 个多月，然后上线了。有陪伴、打卡功能，到目前也有 600 多用户了，整个实现感觉和其他 App 有的一拼，这也是我今年最骄傲的产品了。

上述就是今年产品方面的情况，但是作为一个开发，只聊产品是远远不够的，要深入技术聊一下。在作业批改王的时候技术栈基本非常成熟了，就是 Koa + Flutter/Taro，然后就是业务逻辑的填充，然后包装、流水线、Docker 部署，然后就是提供服务和运营。值得一提的是到年末，AI 代码率基本到 95% 了，而且很复杂的逻辑都可以用 AI 来维护了。

再往后的话，就是遇到著名的国内创业问题——资质问题。拾光当时想要上线 Android 端，然后发现 vivo/OPPO/小米完全不支持个体工商/个人开发者上线。因为这个问题我当时还没拿钥匙去外面，在车内睡了一晚上，气死我了。而且因为这个问题，我始终觉得国内的资质问题太难解决了，因为一个 App 想要取得成功，就是需要大量的用户，而用户一多就是要各种合规。最骚的是国内的审核机制，一套简单的系统完全不行。本来拾光的社区计划也是因为这个问题被搁置，然后到现在还没想好到底咋搞。换句话说这片土地本就是死气沉沉的，你想在这里讨饭吃，太难了。

接下来就有点技术含金量了。因为前面 9 个月矢志不渝的在技术上的打磨，开发了若干次产品，但是没有一款获得了成功，并且后续商业化计划也遥遥无期，也就是我做的产品无法帮我赚到钱，而这些钱无法支撑产品的继续维护，所以我很失落，我决定去搞我心心念念的 AI 了。24 年搞过很久的机器学习，所以底子还是在的，所以这次直接从深度学习起手了。从 CNN/RNN 到 Transformer，里面了解了几乎全部经典网络，LeNet/AlexNet/GoogleNet/ResNet 再到序列模型的 LSTM/GRU 到最后的 Transformer 模型，一代神级架构的 Transformer 模型。跟着 A 神写了 nanoGPT，实现了中文歌词的训练，虽然只有 3000 万参数，但是也能够人模人样地写小说了，虽然很多都是错的。后面根据 minimind，做了 3000 万参数的歌词创作模型，效果还行，也是人模人样。大模型的原理原来也不复杂，而且也大概了解了后训练中的 SFT/DPO/PPO/GRPO，尤其是 PPO 和 GRPO，两个强化学习可以说是推理的开端吧，也是 2025 年 AI 元年的开端，一切开始的地方。通过奖励机制，让 AI 去寻找规律和局部最优解，然后解决复杂的问题，一次不行，但是 10 万次呢，各种尝试，逼近局部最优解，理论来说基本能解决人类大部分问题，尤其是代码领域，因为数据足够充分，所以机会很大。

目前正在训练一款 4B 大小的模型，本来以为这个参数量，需要的显存也就 20 倍也就是 80G 左右的样子，但是实际好像不是这样的。在 65000 的 vocab size 的情况下，在 seq 是 2048 的情况下，batch size 是 4 竟然跑完 200 个 epoch 需要 1 个小时，那么两台 Blackwell RTX 6000 Pro 完全有点训练不动。再加上之前 Tokenizer 需要的强大内存限制，我开始审视这个冒险的方案，可能更小的模型才适合我，虽然 4B 是一个分水岭，但是目前确实有点太大了，或许 1B 左右才合适，不然感觉训练半天都训练不完。

然后年末因为若干原因，紧急接触 Golang。我的天，接触后我就想到一句话，“我以为雨很大，拉开窗帘发现，原来外面根本没有下雨。” Node.js Koa 框架的升级版，性能提升 5 倍，再也不用深思熟虑高并发模式了，强大的微服务框架支持，千万月活不在话下，大厂爱用，干就完了。目前基础内容和简单架构学习已经完成，目前对学小帮服务已经用 Go 重构了，后续会引入 DDD 架构以及 go-zero 微服务框架，用来进行服务的长期维护。

工作

今年可能要好好聊聊工作相关了，因为前两年虽然有做一些事情，但是投入力度完全没有今年大。因为今年产出很多，今年满打满算做了 3 个产品，年初的 AI 答疑系统到后面的程小帮、Ada CLI，封装 CLI 给公司内部用，取得了一些成果。但是在这个过程中，我也看到了无限的问题，我不觉得我还能继续坚持在这里走下去了，无尽的争吵。其实我们只是程序员而已，我们完全没有必要进行这样的争吵，搞项目一般，但是搞人很专业，这样实际上是很不好的。我很讨厌这里，之前因为要花大量时间学习，所以没那么在乎，但是现在不是的，我有点难受了。

总结

2025 年是不可或缺的一年，因为看前面的内容可以知道，前面基本都是打基础，从深入 React、Flutter，到学习 Android/iOS 以及更前面的 Spring，我学了很多，但是用的时候完全不是一回事。而且一个产品的关注点根本不再是技术，而是产品本身，我从产品角度出发，进行代码实现，更好的完成产品特性，给用户最好的体验。所以准备了许久，今年算是大规模实践，总的来说，干的不错，成绩斐然，但是也深知这个是过渡期，因为 2026 年才是真正挑战重重的一年，因为从目前的进展往下看，只有复杂度拉满才能创造好用的 App，才能搞钱。

线性之类

2025 年，说白了最大的变化，可能是心理上的变化。在之前，我是排斥自己的，我觉得自己做的不完美，在做很多错事以后，我会跟自己说，从明天开始做个全新的自己，劈柴喂马周游世界，也就是状态是离散的，我期望突然我就变好了，变得很完美，而这一天就是明天。但是 2025 年，我真的重新回过头来审视自己，我觉得自己很不错，从泥潭中爬出来，有糟糕的过去，但是我活下来了，活的也挺好，虽然有很多毛病，但是这些问题不大，而且也不是不可调和的。我开始接受自己了，而接受自己以后，我觉得我可能不需要立刻马上成为那么完美的人，我可能每天一小步，就一小步，慢慢走，总是能走到头吗？到时候不就好了吗？因为想立刻马上成为最好的人，就像永远把希望寄托在明天，而明天永远不会到来。我变成熟了，更加理解自己，也更宽容了。

总是习惯用“突然变得很好”、“突击学习”来告诫自己、宽慰自己。但是世界的本质是线性的，是基于规则和秩序的，怎么可能忽然变好或者变坏呢？如果有，那就是有因必有果。

所以，尊重线性美，用线性思维去解决复杂问题。一天搞不定就搞一个月，一个月不行就一年，再不行，10 年够了吧？或者一辈子。线性进步，总是能达到预期的。但是我们往往很着急，着急生，着急死，着急一切。其实做好当下，习惯线性美，可能远比幻想好得多。

出海

一直想聊聊 Manus 连夜迁往新加坡的故事，以及当前国内 AI Agent 创业的真实现状，但一直没有机会。今天看到 Manus 被 Meta 收购，创始人晋升为 Meta VP，愈发有感而发，忍不住想谈谈 Manus 以及行业背后的诸多思考。

先说行业现状。以国内较有名气的 MiniMax 和 GLM 为例，上市前的财务数据可以说相当惨淡，持续亏损，令人唏嘘。要知道，这两家都还是做大模型的公司，尚且如此，做上层纯应用的创业公司又有何前景？连模型层的企业都难以为继，上游尚且喝不饱，下游应用想要分一杯羹，几近不可能。然而一个健康的 AI 生态，并不该只有模型公司，还应孕育大量有创造力的应用公司，比如 Cursor 这样专注垂直领域的产品。但回头看，从 2022 年 11 月至今，国内掷地有声的 AI Agent 项目只有 Manus 一家，且在今年 8 月毅然转战新加坡。

由于这种残酷的现状，现在国内创业圈反复讨论的话题就是“AI 做不出钱”，再优秀的 AI 产品在国内也难以变现。原因一方面是用户消费习惯，另一方面是头部企业的免费策略，把市场空间挤压得所剩无几，使得产品收费难有正循环。再加上，大众对于 AI Agent 产品普遍持怀疑——“不就是大模型的套壳应用吗”，不少人还有“字节这些巨头明天就能做出来”的心态。但实际上，就算是巧妙的模型套壳，只要能切实解决某个问题，也完全可以成为优质的产品。然而国内充斥着种种片面和消极的声音，恶劣的舆论环境让初创公司无所适从，更难有生长的土壤。

偏偏在这样的时候，Manus 被 Meta 收购，带来了另一种思考——“出海”，或许是唯一的出路。曾以为出海九死一生，但现实往往出乎意料，就像“以为外面大雨滂沱，拉开窗帘才发现，雨根本没下”。国内创业者若只看本土市场，大多难有出路，反而海外给了创业公司更多生机。在那里，无需担心资质、合规等繁琐流程，可以用上最领先的模型技术，追求极致体验，专注用户的真实需求，免于为各种莫名其妙的审核妥协，让一代创始人有机会用自己的方式拥抱梦想。

Manus 的成功令人感慨。想象一下：如果背景普通、资源有限，但热爱 AI，从零起步——在当前时代，真的无路可走吗？每每看到硅谷创新涌现、生态繁荣，都觉得与国内像是生活在两个平行宇宙。曾以为每一次技术浪潮总会有新面孔出现，结果三年过去了，仍然是那些熟悉的互联网巨头。难道我八十岁还要用微信？那未免太过悲凉。

Manus 给了一代人希望。那句评论很有力量：“没有背景，没有关系，只凭技术，在世界 AI 舞台上杀出一条血路。”唯一的遗憾，这样的故事未能发生在中国本土。

可以预见，Manus 的模式也许会成为未来很长一段时间中国 AI 开发者的范式：先在海外试水 Demo，获得认可后，再果断出国重新开始。尽管艰难，但唯有继续努力，毕竟，这片土地已无养分，只能向外求生。

展望

这就是我的 2025，轰轰烈烈的开头，以及一个茫然的结尾。我也不太清楚要搞啥，但是我觉得要往前走，或许最好，是来一场大的变革，在这个年纪能大动干戈就大动干戈吧，过了 30 就职业危机了。所以 2026 年我押宝在海外应用和换换地方上，即使前方是惊涛骇浪，但是也要劈波斩棘，因为在本该活动筋骨的年纪选择了安逸，那就是对自己的不负责，关键你想怎样度过一生。其实这些都是屁话，当我决绝离开小呆的时刻，我就没想过选择平稳度日，所以，干就完了。