PODCAST · 跨国串门儿计划

2026 年 4 月节目

36 期 · 36 期带分节

  • 04-30#516. Andrej Karpathy 对谈：为什么程序员从未如此落后？
    1. 00:00开场 & 本期播客简介
    2. 01:39嘉宾登场：OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy
    3. 02:18作为顶尖程序员，为何突然感到从未如此落后？
    4. 03:13Vibe Coding 的诞生：12月，一个决定性的转折点
    5. 03:54软件1.0→2.0→3.0的演化：提示成为编程，上下文成为杠杆
    6. 04:44实例一：用一段文字安装 OpenCL，告别膨胀的脚本
    7. 05:44实例二：menu gen 的命运——一个简单的提示秒杀了整个应用
    8. 07:08超越代码：AI 正在自动化广义的信息处理
    9. 09:39锯齿状智能：为什么 AI 能解复杂方程却不会去洗车？
    10. 10:52强化学习与验证奖励：模型能力的底层逻辑
    11. 12:50给创业者的启发：在可验证的蓝海领域，你还有机会
    12. 14:31Vibe Coding 抬高下限，Agent Engineering 拉高上限：十倍加速不是梦
    13. 15:21智能体像“带刺的实习生”：如何驾驭其随机性与脆弱性
    14. 16:48招聘革命：用“部署推特并抵御攻击”代替白板谜题
    15. 17:29人类的领地：品味、判断与对“实习生”的监督
    16. 20:46动物还是幽灵？理解大语言模型的真实形态
    17. 22:04把世界看作传感器与执行器：智能体原生时代
    18. 22:20基础设施的“智能体优先”革命：别再让我手动部署
    19. 23:51“你可以外包你的思考，但你不能外包你的立场”
    20. 24:23为什么理解仍是瓶颈？用 AI 增强而非替代人类的认知
  • 04-30#515. GPT-5、Claude 和 Gemini 的是如何训练与部署的
    1. 00:00Yikai 开场及节目介绍
    2. 01:26Dwarkesh 介绍嘉宾与“黑板讲座”设置
    3. 02:53为什么要从“批次大小”开始？它对延迟和成本的决定性影响
    4. 04:33批处理为什么能节省上千倍成本？
    5. 07:04一张延迟图看懂内存时间与计算时间的平衡
    6. 10:25稀疏注意力与最优批次大小的代数推导
    7. 12:00单用户推理为什么贵？成本曲线揭示的无穷大起点
    8. 15:20最优批次大小≈300×稀疏度，一个跨硬件稳定的常数
    9. 17:08推理引擎的“火车模型”：每 20 毫秒固定发车
    10. 19:35从每秒 12.8 万 token 反推前沿模型的多大用户量
    11. 21:38增加稀疏度划算吗？《路由语言模型统一法则》告诉你答案
    12. 24:15混合专家层如何分片到 GPU 机架上
    13. 27:47机架内的 NVLink 高速网络与机架间慢八倍的“瓶颈”
    14. 32:33为什么 GPT‑4 之后模型规模扩展变慢了？不是计算，是内存容量在等机架
    15. 35:40流水线并行真的省了内存吗？通信模式的代数拆解
    16. 39:45流水线气泡：训练中的微批次权衡与推理中的“不费脑”设计
    17. 45:12内存容量真的过剩吗？为何大家还在砸钱买 HBM？
    18. 49:03为什么流水线并行对 KV 缓存无效？内存容量的死结
    19. 52:00过度训练 100 倍？从 Chinchilla 最优到真实世界的偏离
    20. 58:23预训练、强化学习与推理 token 的最优成本分配
    21. 01:04:24惊人反推：预训练数据量其实约等于模型整个生命周期的推理 token 数
    22. 01:05:26Gemini 长上下文加价 50%的硬件解释
    23. 01:09:50价格如何泄露秘密：每个 token 的字节数、KV 缓存大小都能算出来
    24. 01:12:47输出 token 为什么比输入贵 5 倍？解码与预填充的内存带宽真相
    25. 01:14:51KV 缓存命中便宜 10 倍：HBM、DDR 与机械硬盘的角色分配
    26. 01:22:005 分钟 vs 1 小时：定价时长正好对应闪存与机械硬盘的“排空时间”
    27. 01:24:17神经网络与密码学：同样的“混合”结构，相反的训练目标
    28. 01:27:06对抗攻击与后门：神经网络里的“雪崩效应”
    29. 01:28:45从密码学借来的可逆网络：用计算换内存，反向传播不用存激活值
    30. 01:30:50结语与致谢
  • 04-30#514.DeepMind创始人Demis Hassabis谈AGI、AlphaFold与科学发现的未来
    1. 00:00开场：Y Combinator播客简介与Demis Hassabis的非凡成就
    2. 03:30Demis的职业生涯回顾：从棋坛神童到认知神经科学博士，再到DeepMind创立
    3. 05:00AlphaGo与AlphaFold：两个改变世界对AI认知的里程碑
    4. 06:30诺奖背后：免费开放AlphaFold，赋能全球每一位科学家
    5. 07:15当前范式的局限：大模型还缺什么？持续学习、长期推理与记忆
    6. 09:45“梦境循环”与海马体：神经科学启发下的经验重放技术
    7. 12:30上下文窗口是终极方案吗？工作记忆的蛮力模拟与信息检索成本
    8. 15:00生物大脑不是机器：完美记忆的承诺与逻辑成本困境
    9. 17:45智能体的原始基因：Atari游戏与AlphaGo如何定义自主系统
    10. 19:45“想太多”的模型：在思维链中如何避免循环错误
    11. 22:00强化学习被低估了吗？将游戏策略泛化到世界模型
    12. 24:00AlphaZero的旧思想与当今基础模型的新结合
    13. 26:30从庞大前沿模型到轻量级Flash：蒸馏技术的极限在哪？
    14. 28:30为何必须极致高效：服务数十亿用户的谷歌生态与低延迟刚需
    15. 30:30速度优于绝对能力：迭代效率如何弥补5%的能力差距
    16. 32:00隐私与安全：设备端小模型的战略意义
    17. 35:00智能体真实能力：到底是炒作还是真正的起步？
    18. 37:00人机协作：为什么还没出现“AI造出的爆款游戏”？
    19. 38:45失踪的创造火花：一个能发明“围棋”的系统何时到来？
    20. 40:15工具的灵魂：人类品味与创造力的不可或缺
    21. 43:30从Gemini到Gemma：开放科学基因与开源模型战略
    22. 46:00为何开放边缘模型？部署风险与安卓、机器人的全球布局
    23. 48:00多模态先见：如何让AI理解物理世界并遥遥领先
    24. 51:00AlphaFold的范式：组合搜索空间、清晰目标函数与合成数据
    25. 53:30迈向虚拟细胞：我们需要什么样的活细胞成像技术？
    26. 56:00未来五年最具变革潜力的科学领域：材料、气候与数学
    27. 58:00根节点问题：如何用AI解锁全新科学发现的分支
    28. 01:00:30预测AI走向与跨学科结合：如何构建不被基础模型吞没的护城河
    29. 01:03:00拥抱深度科技：真正有价值的事从不简单，相信你的另类视角
    30. 01:06:30为自己热爱的事业而战：即使技术未成，你也会找到继续的路
    31. 01:08:30终极建议：在AGI终点途中启动你的深科技征程
    32. 01:10:30系统能否自己提出“黎曼假设”？超越模式匹配的科学推理
    33. 01:13:00“爱因斯坦测试”：训练截止1901年的模型，它会发现狭义相对论吗？
    34. 01:16:00通用工具与专用系统的未来：为何AGI不应是一个巨无霸大脑
  • 04-29#513.纳瓦尔谈 Vibe Coding
    1. 00:00节目介绍：跨国串门计划，AI 声纹克隆技术跨越语言障碍
    2. 00:39本期克隆《Naval》播客，嘉宾 Naval Ravikant 简介
    3. 01:15精彩预告：vibe coding 比游戏更好玩，苹果统治地位终结
    4. 01:38Nivi 开场，抛出 vibe coding 话题
    5. 02:00拐点到来：Claude Opus 4.5 让 AI 编程智能体变得可靠
    6. 03:06上瘾的开始：AI 真的能干活了，编程启动门槛骤降
    7. 04:01智能体的秘密：长期存活在 Unix 环境中，像有初级程序员随时待命
    8. 05:34个人应用商店诞生：一句话生成应用，直接装到 iPhone 上
    9. 08:24最难的是清晰愿景：讲述重做社交应用 Air Chat 的缘起
    10. 09:37像自动驾驶一样无拘无束，再也不用迁就任何人
    11. 10:01原型纯粹性：完全忠实于创造者愿景，可能催生更多《我的世界》式作品
    12. 12:47比电子游戏更上瘾：真实世界的反馈闭环，让人每晚沉浸
    13. 11:49断言：纯软件不可投资，风投应转向硬件、网络效应和 AI 模型
    14. 12:00两大原因：AI 让软件拼凑太过容易，且智能体进步足以构建可扩展软件
    15. 13:00个人软件创作者的复兴，但“职业”概念正在松动
    16. 14:06AI 纠错能力：从思考到协作，智能体如何学习
    17. 15:09锯齿状智能：多智能体协作为何难以奏效
    18. 16:53四大模型横向对比：Claude 善沟通，ChatGPT 最全面，Gemini 数据强，Grok 讲真话
    19. 18:05群体思维与讨好倾向：模型缺乏真正主见，需人类引导
    20. 19:29上下文窗口瓶颈：复杂项目下模型开始“失忆”，出权宜之计
    21. 21:24未来可期：一次性生成复杂应用指日可待
    22. 23:23对话式智能体崛起，手机应用变得可有可无
    23. 26:08最大战略错误：苹果放弃 AI，统治地位开始终结
    24. 27:00自动修复 bug 系统：AI 每日审查并修复，人类只需把关
    25. 28:27一人公司的时代：两三个人即可服务数千万用户，赚取数十亿美元
  • 04-28#512.十亿月活背后的创新与焦虑：Snap CEO Evan Spiegel谈分发护城河、AR野心与组织革命
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:37为何 15 年来难有新社交产品成功？TikTok 和 Threads 的例外
    3. 03:59分发：消费科技里最被低估的一课
    4. 05:23砸钱砸出生态：TikTok 如何用数十亿美元解决分发
    5. 05:57产品市场契合度之外，创始人该思考什么
    6. 06:24亲密朋友的网络价值：Snapchat 的早期增长密码
    7. 08:31从 Stories 到 AR 眼镜：Snapchat 被抄的历史清单
    8. 09:11Snapchat+ 订阅被 Meta 抄袭：连名字都一样
    9. 09:39被抄是一种福气？Evan 的反思与策略
    10. 09:55十五年前就明白：软件本身不是护城河
    11. 10:12构建生态系统：让抄袭者难以复制
    12. 11:41硬件投入的初衷：把人们从孤独的屏幕中拉回来
    13. 12:02Spectacles 到 Specs：十年的 AR 眼镜演进
    14. 14:10新电脑形态：解放双手，连接真实世界
    15. 15:31AR 不是通知屏幕：Evan 对人机交互的思考
    16. 16:15《Loonshots》的启示：大公司与小团队如何共存
    17. 19:14设计团队作为创新引擎：9-12 人的扁平先锋队
    18. 19:40没有层级的设计室：从第一天就要展示作品
    19. 22:05想有好点子，先有大量点子：速度压倒完美
    20. 22:30该不该和用户交谈？Evan 的共情方法论
    21. 23:34Stories 诞生记：倾听但不盲从用户需求的经典案例
    22. 26:39截图检测：一个早期功能如何引爆增长
    23. 28:12等了 200 名员工才招 PM：设计团队的产品经理角色
    24. 30:39AI 时代：设计师终于被正名了？
    25. 32:00设计是“瓶颈”，也是品质的保障
    26. 34:53招聘设计师：只看作品集，不看履历
    27. 41:03设计师写代码：从好奇到提交 PR
    28. 42:23十亿用户规模的 AI 应用：自动化代码审查与 bug 修复
    29. 44:23智能体改变公司运作：从产品想法到市场推广的自动化
    30. 50:52Evan 的 AI 副驾驶：如何用 Glean 掌握整个公司的脉搏
    31. 43:05十五年 CEO 角色的蜕变：从回复客户邮件到战略
    32. 44:10沟通是最核心的技能：克林顿的“首席解释官”之说
    33. 45:13爱上冲突：从抵触全员大会到享受尖锐问题
    34. 47:21为什么今年被称为“坩埚时刻”？十亿用户后的盈利压力与眼镜生意
    35. 48:40“中间的小孩”：Snap 在巨头夹缝中的定位与挑战
    36. 49:50家庭屏幕政策：四个男孩的不同数字生活
    37. 55:08反共识观点：人性远比技术重要，AI 推广必有社会反弹
    38. 56:43推荐书籍：《苹果前五十年的故事》与《世界末日只是开始》
    39. 57:31最近最爱的电影：《Marty Supreme》
    40. 58:02重新迷上宝可梦：与孩子一起发现 IP 魅力
    41. 58:28人生格言：你有两只耳朵，一张嘴巴——按比例使用它们
    42. 58:40最爱的镜头：呕吐彩虹；最不爱的：换脸
    43. 59:34让计算更具人情味：Evan 的临别寄语
  • 04-27#511.小米的野望：小米CFO详解AI与全球化战略
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 00:01:56小米简介：一家年营收超4500亿元的十六岁年轻公司
    3. 00:03:15从MIUI到小米1：用一年时间打造第一款智能手机
    4. 00:04:22本土供应链与“高品质、诚实价格”的初心
    5. 00:05:26小米17的创新：双面屏幕的突破性设计
    6. 00:06:00智能家居生态：从空调、洗衣机到智能门锁的万物互联
    7. 00:07:192021年决定造车，不到三年推出首款车型
    8. 00:08:23集中十倍资源，只做一款车的产品哲学
    9. 00:09:1730分钟卖5万辆：未试驾即下单的忠诚用户
    10. 00:10:44手机与造车的异同：软件定义硬件与供应链复用
    11. 00:12:01欧洲电动车落后在哪？小米把焦点放在“智能”
    12. 00:13:51福特CEO开SU7：“开了六个月就甩不掉了”
    13. 00:14:05电动车市场未来：渗透率持续上升，欧美收缩只是暂时
    14. 00:15:32人形机器人：2019年开始布局，先用于自家工厂提效
    15. 00:16:52灵巧手的进化：自由度、散热与接近真人手的尺寸
    16. 00:18:13AI在小米的全方位应用：编程、销售预测、压铸检测
    17. 00:19:47小米自研大语言模型：开源、低成本与排行榜高分
    18. 00:21:58未来愿景：物理世界的AI与全球十亿台设备互联
    19. 00:22:53雷军：亲自试驾150款车、考取赛车执照的产品狂人
    20. 00:23:59工作文化：“既要努力干活，也要聪明地干活”
    21. 00:25:26“中国速度”的秘诀：成熟供应链、前沿创新与超长投入
    22. 00:26:21欧洲计划：明年出口电动汽车，设立慕尼黑研发中心
    23. 00:27:18CFO的放松之道：阅读商业历史、跑马拉松与享受美食
    24. 00:29:24给年轻人的建议：理解趋势，99%的问题已有现成答案
    25. 00:30:31结语与感谢
  • 04-25#510.AI Coding For Real Engineers：软件工程基本功如何让AI编程事半功倍
    1. 00:00主播一恺介绍节目与本期克隆的AI编程工作坊
    2. 00:37Matt Pocock与原话亮点：软件工程基本功与AI的化学反应
    3. 01:31Matt开场：AI是新范式，但软件工程基本功同样关键
    4. 02:41现场调查：多数开发者每天用AI编程，但也常被AI气疯
    5. 03:57聪明区与蠢笨区：为什么上下文越长AI越蠢？
    6. 06:33多阶段计划：如何拆分大任务避开蠢笨区
    7. 07:54记忆碎片：LLM的遗忘特性与上下文重置
    8. 09:20压缩 vs 清空：哪种上下文管理方式更好？
    9. 11:58练习项目：为课程平台添加游戏化功能
    10. 12:29“追问我”技巧：远离“规格直接转代码”的误区
    11. 14:55实战grill me技能：与AI进行深度盘问，达成共同理解
    12. 18:20子代理的作用：隔离上下文，降低主窗口压力
    13. 21:31问答环节：如何将追问技巧融入团队协作
    14. 26:48盘问结束后，为什么需要一份PRD来记录设计概念？
    15. 28:09自动生成PRD：用户故事、实现决策与模块划分
    16. 31:34为什么不读PRD？信任对齐过程，把时间花在QA上
    17. 34:28看板方法：将PRD拆成独立任务，理清阻塞关系
    18. 36:38垂直切片与曳光弹开发：避免AI“水平编码”，尽早获得反馈
    19. 43:38创建任务依赖图，规划多智能体并行执行
    20. 45:45白班与夜班：人类完成规划，AI火力全开自动实现
    21. 46:54Ralph全自动智能体循环：任务优先级与反馈回路
    22. 50:31问答：如何管理AI产出的大量代码审查？
    23. 56:50AI对AI的QA：让AI自审代码，但记得清空上下文
    24. 58:15测试驱动开发（TDD）：从AI身上榨取最大价值的关键
    25. 01:00:32人工QA：重新注入人的品味，避免产出“渣滓”
    26. 01:04:18浅模块 vs 深模块：好代码库让AI更聪明
    27. 01:09:53改善代码库架构技能：扫描耦合，创建可测试的深模块
    28. 01:11:47文档腐烂：为什么PRD完成就应丢掉？
    29. 01:15:42编码规范策略：对实现者“拉取”，对审查者“推送”
    30. 01:17:15Sandcastle：跨智能体并行开发的TypeScript框架
    31. 01:20:41完整工作流回顾：想法→对齐→PRD→看板→实现→审查
    32. 01:22:19核心建议：多读经典软件工程书籍，它是一座纯金矿
  • 04-25#508. Token 的供需死局：Dylan Patel 深度访谈
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:34过去执行极难创意廉价；现在执行极容易，真正好的创意才值得落地
    3. 02:43非技术人员用 Claude Code 一天花掉几千美元写代码
    4. 03:46逆向工程芯片：一个人几千美元 Token 替代一个专业团队
    5. 04:49经济学家 Malcolm 一人完成两百人的工作量，发明“幽灵 GDP”指标
    6. 06:01公司 Token 支出从几万飙升至七百万美元，远超人力成本增幅
    7. 07:10“如果我不采用 AI，别人就会用，然后打败我”——生死存亡的抉择
    8. 08:04能源模型：一个人三周抓取全美电网数据，做出百人公司十年的产品
    9. 10:14更快行动、更聚焦，才能在 AI 商品化浪潮中存活
    10. 10:30Anthropic 营收从 90 亿暴涨至 400 亿+，毛利率超 72%
    11. 13:36人们对最前沿模型的执念：宁可多付费也绝不降级
    12. 15:08成本暴跌，但需求完全由新用例驱动
    13. 15:39Mythos 强大到 Anthropic 不敢公开发布，已相当于 L6 工程师
    14. 17:04实施成本极低，关键变成挑选值得花钱的好创意
    15. 18:00社会如何重塑？执行力不再稀缺，创意与资本才是新核心
    16. 19:22最前沿模型只会开放给越来越少数的客户，资源进一步集中
    17. 28:27“用更多 Token，否则永远逃不出永久的下层阶级”——必须用 Token 产生并捕获价值
    18. 29:37需求爆炸，GPU、存储、CPU 全线涨价，使用寿命逆势延长
    19. 31:47存储产能新增需至 2028 年，DRAM 价格或从当前位置再翻一倍
    20. 34:55CPU 完全卖断货：强化学习环境与推理部署双重驱动
    21. 37:20Token 经济学最难之处：如何度量 AI 为经济创造的隐性价值
    22. 38:47“幽灵 GDP”——AI 大幅通缩效应下，传统 GDP 无法反映真实增长
    23. 39:29三个月内可能出现针对 AI 的大规模抗议
    24. 40:28Sam Altman 和 Dario 必须停止空洞宣导，转而展示 AI 当下的振奋应用
    25. 41:34结尾
  • 04-24#507. Granola笔记如何以极简设计赢得十亿估值
    1. 00:00开场 & 本期简介
    2. 01:39嘉宾登场：Sam Stevenson与估值10亿的Granola
    3. 02:15“令人惊讶地没野心”：Granola的产品原则
    4. 05:44增长的第一驱动力：几乎完全来自用户口碑传播
    5. 06:32理想用户画像：那些“一个会接一个会”的职场人
    6. 07:32从Oxo厨房工具学到的设计课：为极端用户设计，让所有人喜爱
    7. 08:57拥抱混乱：针对“系统一”思维状态的软件设计
    8. 10:13别再问用户了：如何捕捉他们真实的慌乱状态
    9. 12:05产品设计的核心矛盾：帮用户进入深度思考，还是适应现状？
    10. 15:21通往深度情境的障碍：碎片化信息与企业权限
    11. 18:01智能体个性化与记忆：被严重低估的能力
    12. 19:11“情境即服务”：可能的下一个创业机会
    13. 21:57为何不设使用限制？Granola的推理成本策略
    14. 26:30实时转录技术揭秘：与Deepgram等的合作与冗余设计
    15. 29:52隐私优先：不保存原始音频，不做可见的会议机器人
    16. 31:30隐私与同意的文化转变：从疑虑到逐渐接受
    17. 38:22遗忘刻在人性里：让智能体也随时间淡忘细节
    18. 39:27对抗功能膨胀：极简界面背后的自律艺术
    19. 41:54recipes功能：用户共创的病毒传播利器
    20. 46:51笔记分享如何成为自然获客循环的核心引擎
    21. 48:11AI如何重塑设计：Figma的角色变迁与原型编码
    22. 51:26快速原型的价值：从想法到可评估原型，时间大幅缩短
    23. 53:03内部演示与产品决策：周五演示日和与用户的深度合作
    24. 54:48招聘哲学：谦逊、好奇心与高度贴近用户
    25. 58:22Beta测试的真实作用：抓虫与常识检查，而非验证假设
    26. 01:00:17最大担忧：“大科技奇点”与基础模型平台的垄断风险
    27. 01:04:06积极愿景：让知识工作者更少做电脑的奴隶，更活在当下
  • 04-24#506.AI时代的产品革命：Anthropic光速发布背后的秘密与你的职业未来 | Cat Wu深度对谈
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 04:16面试上千PM，为何大多做错了？
    3. 06:04从季度规划到按天发布：PM的核心新能力
    4. 13:38角色融合：工程师、PM、设计师的边界消失
    5. 15:23“决定去编写什么”：产品品味成为最稀缺技能
    6. 09:16如何清除发布障碍：从研究预览到跨职能流程
    7. 08:00告别传统PRD？指标通晒与团队原则的力量
    8. 10:36处理意外：源码泄露与OpenClaw决策反思
    9. 23:43从落后到领先：统一使命与极致专注
    10. 25:35组织架构揭秘：产品、研究、增长如何协同
    11. 26:36什么时候用哪个工具：CLI、桌面版、移动端、CoWork
    12. 29:19实战案例：一小时生成二十页演讲幻灯片
    13. 34:05个性化工作软件爆发：销售团队自建定制工具
    14. 46:28新模型如何“吃掉”旧功能：待办清单的演变
    15. 48:41解锁新品：代码审查从梦想到可靠工具
    16. 49:50愿景前瞻：从单任务到数百智能体并行的未来
    17. 51:42拥抱AI杠杆：把繁琐工作交给AI，专注创意
    18. 53:20自动化要打磨到100%，而非95%
    19. 55:17构建你真正使用的应用，避免过度定制
    20. 57:44推荐书单：《亚洲大趋势》《技术陷阱》《折纸动物园》
    21. 58:22纪录片与爱好：《疾速争胜》《徒手攀岩》和Waymo
    22. 01:00:32人生格言：“做就对了”
    23. 01:02:16最喜欢的Claude思考词：manifesting
    24. 01:02:43AGI后的生活：攀岩、读书、帮助世界跟上
  • 04-24#505.耶鲁情绪智力中心主任 Marc Brackett 教你科学调节情绪
    1. 00:00节目开场与本期亮点
    2. 01:51Huberman Lab 正式开场与嘉宾介绍
    3. 04:57什么是情绪调节：ER=(G+S) 与 PRIME 策略
    4. 06:17核心误解：调节不是消灭，而是建立新关系
    5. 08:27心态决定一切：没有"坏情绪"
    6. 12:59快乐与幸福的习得性污名
    7. 16:07代际传承：父亲与男性的愤怒表达
    8. 19:13脆弱性与男性气质：男孩的情绪表达困境
    9. 23:36后天培养的力量：孩子们天生渴望表达
    10. 27:31教育现场：在 tough 社区的情绪课堂
    11. 33:59情绪校准：理解自己和他人的设定点
    12. 37:01领导者的脆弱性：真实需要伴随策略
    13. 41:24元时刻（Meta Moment）：在刺激与反应之间创造空间
    14. 43:42冥想与正念：必要但不充分
    15. 44:44情绪粒度：区分焦虑、压力、恐惧与不知所措
    16. 49:38检视假设：成长背景如何塑造情绪偏见
    17. 54:14警惕"快速修复"：认知重评与科学家心态
    18. 56:26代际冲突：过度反应还是反应不足？
    19. 01:03:09积极情绪也需调节："做渠道，不要做大坝"
    20. 01:08:29争议中的平衡：既不软弱，也不压抑
    21. 01:15:47AI 时代的连接危机：技术无法替代人类拥抱
    22. 01:21:38系统性改变：从课堂文化到社会运动
    23. 01:27:42从健身到情绪：建立"善于调节"的身份认同
    24. 01:31:12元时刻实战：从自动反应到最好的自我
    25. 01:35:42RULER 框架详解：识别、理解、标签、表达、调节
    26. 01:43:13故事的力量：用好奇取代评判
    27. 01:46:09"连接点"游戏：导师建议与爱的脆弱性
    28. 01:50:10感谢与资源推荐
  • 04-23#504. OpenAI | Sam Altman 与 Greg Brockman 谈创业、AI、产品与未来
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:53第一次合体播客与 OpenAI 的播客收购
    3. 02:30从晚餐到战壕：OpenAI 创立初心与联合创始人关系演变
    4. 04:21互补的工作哲学：专注与雄心
    5. 05:25安全的分歧：如何打破传统框架谈论 AI 安全
    6. 12:21OpenAI 的使命：迭代部署、AI 韧性与全球受益
    7. 13:31从超级智能到真实未来：人们想要的是繁荣与能动性
    8. 17:28AI 的直观化：技术适应人，而非人屈就技术
    9. 19:57ChatGPT 时刻：为什么“能用”比“听说”更有说服力
    10. 22:30个人 AGI：一个了解你全部上下文的 AI
    11. 25:15怀疑与相信：参差不齐的技术前沿
    12. 28:00个性化写作：十亿用户与灵魂之间的挑战
    13. 32:05繁荣与不平等：AGI 会加剧阶层分化吗？
    14. 35:20算力民主化：给每个孩子算力的美国梦
    15. 38:18美国制造的困境：机器人是唯一的翻身机会吗？
    16. 41:51从机器手到通用机器人：2018 年的教训与今天的回归
    17. 43:24OpenAI 大整合：Greg 操盘产品重置
    18. 46:13三大战略：智能体平台、计算机工作、个人 AGI
    19. 49:28为什么砍掉 Sora：技术树的统一法则
    20. 50:52算力即利润：自研芯片 Titan 与基础设施全速前进
    21. 52:34与 Anthropic 的竞争：晚入局与反超
    22. 55:38恐惧营销：“造炸弹卖防空洞”的批判
    23. 58:00Anthropic 事件与 Elon 的诉讼：被武器化的私人日记
    24. 01:03:22个人安全威胁与 resilience
    25. 01:06:15为什么不退休？使命驱动与造福全人类
    26. 01:08:00诉讼作为讲述真相的机会：Elon 早期的绝对控制要求
    27. 01:11:11如果重来：技术路径从多智能体到语言模型的认知更新
    28. 01:11:47结尾与新模型预告
  • 04-23#503. 每家公司现在都能成为小型 AGI
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 03:36层级从何而来：信息流动的人类瓶颈
    3. 06:59Block 的三种未来角色：IC、DRI 与 Player Coach
    4. 09:55CEO 角色的转变：对齐智能体而非管理人
    5. 13:41哪些公司适合：信号、护城河与差异化
    6. 18:07从"副驾驶"到核心重建：为什么这是结构问题而非效率问题
    7. 23:36客户即决策者：主动智能与路线图的终结
    8. 27:30转型实操手册：一百人公司该从哪开始
    9. 30:00裁员四成幕后：三周内的激进重构与董事会博弈
    10. 32:42董事会建设：把投资人当作"开不掉"的招聘
    11. 35:34唯一的遗憾：Delegation 太多与同时担任两家 CEO 的反思
    12. 38:18会议革命：从 PPT 到实时原型
    13. 41:40如何开启第二幕：敢于在利益相关者面前失去可信度
    14. 44:10DGAF 指数与无限导师：从每次互动中学习
    15. 47:48冥想不是玄学：训练专注力与观察本能
    16. 50:19ALE 领导力模型：真诚、逻辑、共情
    17. 52:30品味与观点：在噪音中分辨信号的能力
  • 04-20#502.AI 时代的产品经理生存指南：为什么一半的 PM 正在面临淘汰？
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 03:14零利率时代的终结：告别“有责任无权力”的搬运工模式
    3. 05:50现状的矛盾：前所未有的职业倦怠与“构建者”的黄金时代并存
    4. 09:56未来预测：产品经理的核心价值将全面转向“判断力”
    5. 12:51AI 的承诺：两年内将不再有糟糕的软件，因为修复成本降为零
    6. 15:42“审判日”降临：大规模裁员与“AI 优先”人才的大规模重招
    7. 19:11谁是恐龙：为什么一半的产品经理面临灭绝风险？
    8. 21:14职业边界的模糊：产品经理正在入侵 HR、营销和 CEO 领域
    9. 25:58品牌贬值：为什么大厂简历 Logo 不再是万能通行证？
    10. 31:26心理障碍：为什么越优秀的人越难在 AI 时代重塑自我？
    11. 33:50“平等地让每个人失望”：在事业黄金期挤出重塑时间的艺术
    12. 40:02寻找“第一份快乐”：如何通过解决个人小问题跨越恐惧门槛
    13. 43:44效率工具栈：Nikhyl 的“氛围写代码”与自动化流
    14. 45:52伟大工程师的定义：主动让自己在每一项工作中都变得“不再被需要”
    15. 49:12保持“主体性”：像对待新感情一样对待 AI 时代的职业转型
    16. 51:27“Skip”哲学：不要只看下一步，要看“再下一步”的机会
    17. 54:11职场幸存者：未来只会剩下的四种职业类别
    18. 56:34跨职能冲击：工程师、设计师与产品经理的终极融合
    19. 01:01:36推荐书目与神剧：适合“氛围写代码”的背景剧集
    20. 01:04:18特斯拉 FSD 体验：产品如何通过消除焦虑来创造价值
    21. 01:08:07终极座右铭：当 AI 负责 99% 的汗水，人类如何贡献 1% 的灵感
  • 04-20#501.Harness Engineering:当人类掌舵、智能体执行时如何构建软件
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:09什么是“Token 亿万富翁”：利用模型完成全部工作
    3. 03:32为什么实现不再是瓶颈：代码的产出、重构与删除皆为免费
    4. 05:31工程师角色转型：从“码农”到驱动无限产能的“编排者”
    5. 08:01留下“面包屑”：为什么文档和日志是智能体的“导航图”
    6. 10:41针对智能体的 Lint 检查：如何强制 AI 不写“垃圾代码”
    7. 13:54一致性的力量：让代码库变得对模型“易读”
    8. 15:09提示词注入技巧：将审核逻辑直接嵌入测试与 SDK
    9. 19:20从工单到 PR：如何赋予智能体“烹饪”软件的技能
    10. 22:51避免过度设计：在正确的时间提供最精简的上下文
    11. 27:02协作新范式：GitHub 如何成为人类与智能体的中心广播域
    12. 31:33极致效率：笔记本扔在车后座，通勤路上完成全自动化开发
    13. 35:19“垃圾回收日”：每周五系统性消除智能体产生的烂代码
    14. 37:20Token 预算分配：规划、实现与 CI 的三分天下
    15. 39:05代码作为“模糊编译器”的产物：逻辑比实现更重要
    16. 41:05终极目标：只需输入指标与优先级，让机器自行推动产品进化
  • 04-20#500. 哈佛 Justice 公开课
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:53电车难题：杀一救五的逻辑与亲手杀人的心理鸿沟
    3. 09:25医生困境：五个病人的器官移植与无辜者的牺牲
    4. 11:36道德推理的双重路径：结果主义 vs 绝对主义
    5. 14:43哲学的风险：当熟悉的生活变得陌生
    6. 22:35边沁的算盘：为最多的人谋求最大利益
    7. 24:09真实案例：女王诉杜德利案，海上食人是紧急避险吗？
    8. 48:24成本效益分析：烟草税与福特Pinto汽车案中的生命定价
    9. 01:08:53穆勒的修正：莎士比亚与《辛普森一家》，快乐有高低之分吗？
    10. 01:31:36自由至上主义：为什么征税在某种意义上等于奴役？
    11. 01:45:00自我所有权：我真的拥有我的身体和劳动吗？
    12. 02:12:01约翰·洛克：自然权利、劳动价值论与政府的边界
    13. 02:31:00同意的力量：为什么集体同意可以合法化征税？
    14. 02:57:52兵役制度辩论：南北战争的替身制与现代志愿兵役制
    15. 03:13:07生殖市场：代孕合同“婴儿M案”中的情感与商品化
    16. 03:34:09康德的严苛要求：自主、他律与义务动机
    17. 04:02:03定言令式：人性永远是目的，而非仅仅是手段
    18. 04:31:13罗尔斯的“无知之幕”：如果你不知道自己是谁，你会如何设计社会？
    19. 04:53:53差异原则：只有利于底层的分配差异才是正义的
    20. 05:08:40道德偶然性：出生顺序、天赋与努力背后的运气成分
    21. 05:31:22平权行动：霍普伍德案与大学录取的社会使命
    22. 06:05:38亚里士多德的长笛：为什么最好的资源应该给最擅长的人？
    23. 06:26:33凯西·马丁的高尔夫球车：运动的本质与荣誉的分配
    24. 06:59:33叙事性自我：我们是否对历史和社群负有非自愿的义务？
    25. 07:48:46同性婚姻辩论：法律能否在“良善生活”面前保持中立？
    26. 08:14:32结语：反思平衡，唤醒理性的不安
  • 04-16#499.法拉利：当超豪华品牌遇上赛车队，如何靠“不卖车”建立千亿帝国？
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:38贩卖梦想：为什么法拉利拥有人类历史上最高的“认知/拥有”比？
    3. 03:34数据矛盾：市值超越福特，产量却不及保时捷的二十分之一
    4. 05:50核心哲学：永远比市场需求少交付一辆车
    5. 06:44英雄起源：摩德纳的金属加工店与恩佐的赛车梦
    6. 13:51营销天才：法拉利红（Rosso Corsa）与跃马标志的诞生
    7. 19:27战后重生：Luigi Chinetti 与美国市场的“艺术家”人设
    8. 24:32悲剧的底色：儿子迪诺的去世与“我可怕的快乐”
    9. 42:47现代萨图尔努斯：Mille Miglia 事故与教皇的指责
    10. 48:50福特大战法拉利：一场由收购失败引发的勒芒复仇记
    11. 56:04委身菲亚特：恩佐用 50% 股权换取的赛车控制权
    12. 01:02:05卢卡时代：从恩佐的“间谍”到法拉利的救世主
    13. 01:17:18奢侈品战略：排队名单、交车仪式与品牌授权的清理
    14. 01:23:00制造的艺术：垂直整合、手工铸造与“无库存”模式
    15. 01:34:37财务魔术：马尔乔内如何通过 IPO 释放法拉利的百亿价值
    16. 01:49:52产品矩阵：从量产系列到 500 万美金的限量超跑 F80
    17. 01:54:36Purosangue (FUV)：在市场诱惑下的自律与品牌保护
    18. 02:09:05基础设施金字塔：为什么法拉利要让客户永远觉得没“到头”
    19. 02:14:00电动化 Luce：Jony Ive 加持下的法拉利会失去灵魂吗？
    20. 02:35:23力量分析：品牌、网络经济与“包容性排他”的作弊码
    21. 02:53:30好物分享：从《极速车王》到 50 美金的“剪刀界法拉利”
  • 04-16#498.对话黄仁勋：从电子到 Token，英伟达的万亿护城河与中美 AI 辩论
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:05心理模型：英伟达的本质是“电子到 Token”的转化工厂
    3. 04:16为什么软件不会平庸化：工具商将在智能体时代迎来爆发
    4. 06:17千亿采购承诺：如何通过锁定上游供应链构建物理护城河
    5. 10:45产能翻倍的秘密：为什么 CoWoS 和 HBM 不再是瓶颈
    6. 15:44真正的终极限制：为什么能源政策比芯片产能更令人担心
    7. 16:52加速计算 vs 张量处理：为什么 TPU 的触达范围有限
    8. 20:20算法演进的杠杆：可编程性如何让 Blackwell 实现 50 倍性能跨越
    9. 22:55CUDA 的生态粘性：装机量才是开发者最宝贵的财产
    10. 27:27TCO（总拥有成本）之战：为什么没有一家 ASIC 敢公开比拼推理成本
    11. 30:52投资 OpenAI 与 Anthropic：弥补早期认知的失误
    12. 37:56边界感：为什么英伟达坚决不自己做云服务
    13. 40:57不选赢家：支持所有 AI 实验室的“雨露均沾”策略
    14. 45:45信任的价值：为什么英伟达与台积电之间没有法律合同
    15. 48:35网络攻击模型 Mythos 引发的思考：AI 算力是否等同于核武器？
    16. 50:41老黄的观点：边缘化中国并不能解决安全问题
    17. 55:27能源补偿效应：中国如何利用充足电力弥补芯片工艺的落后
    18. 59:43警惕“两个生态系统”：放弃全球市场将损害美国的技术标准
    19. 01:05:32激辩：卖给中国芯片究竟是增强了对手还是巩固了美国技术栈？
    20. 01:15:53失败者心态：为什么老黄拒绝“不战而退”的绝对化政策
    21. 01:25:31为什么不回过头做 7nm？研发投入的经济学考量
    22. 01:27:11扩展帕累托前沿：根据 Token 响应速度细分推理市场
    23. 01:29:11如果没有深度学习革命，英伟达会在做什么？
  • 04-15#497.对话ElevenLabs CEO：揭秘语音大模型的底层逻辑与狂飙之路
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:54语音模型是如何运作的：从物理模拟声道到预测下一个“音素”
    3. 04:46惊艳的“人类特质”：口音、情感和韵律是如何在模型中“涌现”的
    4. 06:19突破瓶颈：ElevenLabs 如何通过自建数据标注团队解决核心难题
    5. 08:52平台与应用的边界：为何选择做横向赋能的底层平台？
    6. 13:08产品滞后：为什么大模型无处不在，但手机和车机语音依然难用？
    7. 18:17语音图灵测试：打造完美“语音智能体”的终极挑战在哪里
    8. 20:56个性化突破：解决口音难题与即将推出的“个人专属转录”模型
    9. 23:46语音对语音（V2V）vs 级联模型：延迟与可靠性的终极权衡
    10. 30:54技术向善的二阶效应：从打破语言障碍到为渐冻症患者找回声音
    11. 33:31语音模型的经济学：几十亿参数的算力成本与“按量付费”的商业逻辑
    12. 39:18单季新增一亿美金 ARR：揭秘 ElevenLabs 的“先进入再扩张”增长策略
    13. 42:10坚持自服务的哲学：为什么把最好的技术直接开放给所有人至关重要
    14. 45:43AI原生的组织架构：极度扁平化、大管理幅度与 10 人小团队模式
    15. 48:18赋能非技术部门：在 HR 和运营团队中配置“技术大脑”的奇效
    16. 51:14终极人才观：在 AI 时代，为什么“高主观能动性”是决定胜负的关键
  • 04-14#496.如何写出真正美丽的东西（阿兰·德波顿专访）
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:54为什么要写作：控制痛苦以减轻它，捕捉美以留住它
    3. 03:42挖掘内在的“感觉图书馆”：为什么我们总是在忽略作为数据源的自己
    4. 05:31灵感的“烹饪”过程：一段愉快的经历是如何在日后变成痛苦债务的
    5. 08:54写作的考古学：从碎片、格言到完整作品的构建
    6. 14:45像作家一样生活：为什么好的工作往往发生在周日凌晨四点
    7. 16:36痛苦是洞察力的催化剂：从普鲁斯特到鲍勃·迪伦的创作心法
    8. 19:31升华的力量：艺术是处理错位、痛苦与丧失理智的替代品
    9. 21:31梵高的《鸢尾花》：美是绝望者活下去的最后一个理由
    10. 25:54写作即报复：在纸面上对抗现实中的心胸狭隘与丑陋建筑
    11. 33:52留意与分诊：如何从日常的忙碌中夺回感知的权利
    12. 45:34警惕“你应该”：摆脱社交规则与中产阶级晚宴的虚假感
    13. 51:13新闻与现代宗教：为什么新闻正在工业化我们的内心生活
    14. 54:03神话式思维：从《美杜莎之筏》看新闻事件背后的永恒隐喻
    15. 56:06政治是思维杀手：在每个右翼分子内心，都住着一个左翼分子
    16. 01:14:07当 AI 成为心理医生：利用 AI 梳理人际心理的奇妙体验
    17. 01:15:18跑在机器前面：AI 提供标准答案，而艺术家需要极致的诚实
    18. 01:17:57德波顿的写作课：如果教写作，我绝不谈语法，只谈被忽视的思想
  • 04-14#495.拒绝“宇宙飞船”式工具：Mario Zechner 的极简 AI 编程哲学
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:02缘起 2025：从“快闭嘴吧”到 24 小时通宵奋战
    3. 03:10新常态：我们造了一堆东西，但真正投入使用的并不多
    4. 03:45进化史：从 ChatGPT 复制粘贴到 Claude Code 的崛起
    5. 05:40吐槽 Claude Code：一艘功能多到没人知道在干嘛的“宇宙飞船”
    6. 07:15终端里的 React：别把 TUI 叫做游戏引擎，那是代码太烂了
    7. 08:27稳定性危机：为什么隐藏的上下文注入会让工作流崩溃
    8. 09:54竞品扫描：Amp 的减法哲学与 OpenCode 的架构遗憾
    9. 11:53为什么我不喜欢 LSP：别在智能体还没改完代码时就告诉它“坏了”
    10. 13:45安全警示：默认带远程代码执行（RCE）的服务器架构风险
    11. 14:15Terminal Bench 的启示：极简接口反而能跑出最高分
    12. 16:08核心哲学：让智能体适配你，而不是让你去适配它
    13. 18:04四个工具走天下：读、写、编辑、Bash 才是真理
    14. 19:10拒绝“审批疲劳”：容器化比不停按回车更安全
    15. 20:11像搭积木一样写扩展：热重载与自定义 UI 的魅力
    16. 21:48五分钟复刻云端代码：Pi 的无限可能性
    17. 22:42树状会话：为什么线性的聊天列表已经过时了
    18. 23:08对抗“破烂王”：当 AI 生成的垃圾信息占领 GitHub
    19. 23:48“开源假期”与人工验证：Mitchell 的 Vouch 项目如何保护开发者
  • 04-13#494.从 AI 怀疑论者到“AI 优先”拥护者：DHH 的软件手艺与智能体革命
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:55转型时刻：从 Lex Fridman 播客的怀疑到“AI 优先”的 180 度转弯
    3. 06:17为什么 Ruby on Rails 和 Linux 在 AI 时代更具优势：Token 效率与可读性
    4. 08:05Aachi：DHH 为自己构建的完美 Linux 发行版
    5. 10:52“美感即真理”：软件工程中的手艺人精神与文明的萎靡
    6. 20:12设计师的新角色：产品经理、执行者与 AI 驾驭者的三重身份
    7. 23:55软件的“真实感”：从原生 Mac 应用到 Web 平台的演变
    8. 30:02告别“自动补全”：为什么 Tab 补全式 AI 是反乌托邦的
    9. 35:51DHH 的日常：智能体优先（Agent-First）的开发模式与模型选择
    10. 38:32惊人的自主性：让 Claude 自动注册服务并进入 Basecamp 打招呼
    11. 41:20Unix 哲学的复兴：通过 CLI 和管道让智能体连接一切
    12. 43:26“巅峰程序员”时代已过？高级开发者的五倍加速与初级开发者的困境
    13. 52:51智能体加速实战：90 分钟处理 100 个 PR 的传奇经历
    14. 56:36蛋糕的爆炸式增长：去做那些以前“想都不敢想”的项目（如 P1 优化）
    15. 01:07:4937signals 招聘秘诀：为什么 90% 的申请者在第一轮就被刷掉
    16. 01:12:35给开发者的建议：在“烂公司”也要努力，为了磨练自己的才华
    17. 01:20:27效率基石：8 小时睡眠、拒绝闹钟与对电脑的纯粹热爱
    18. 01:23:01财富不是终点：为什么卖掉公司的创业者三周后就会回到游戏中
  • 04-10#493.OpenAI 首席科学家：从自动化研究员到科学发现与AGI 蓝图
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 03:562024 vs 2028：从“研究实习生”到“全职自动化研究员”
    3. 05:19衡量标准：自主工作的时间跨度与任务描述的模糊度
    4. 06:04编程工具的爆发：Codex 如何改变了 OpenAI 内部的工作流
    5. 06:26为什么是数学：可衡量、易验证且极具挑战的基准
    6. 07:37从 IMO 竞赛到现实世界：模型智能如何转化为经济价值
    7. 09:05跨越领域：RL 强化学习在医疗、法律等非确定性领域的潜力
    8. 12:08开发者建议：不要盲目做 RL，上下文学习（In-context Learning）可能更高效
    9. 14:35范式转移：当模型质量成为研究速度的决定性因素
    10. 16:31算力分配心法：宁可放弃“低垂的果实”，也要押注最具扩展性的路径
    11. 18:06独立性：为什么研究部门的优先级要与短期产品策略“脱钩”
    12. 20:13开发者技能的终局：从写代码转向“愿景设定”
    13. 23:32“首次证明”挑战：当模型在一小时内解决博士水平的数学难题
    14. 26:05证伪“模式匹配器”：从 AlphaGo 到科学发现的原创性火花
    15. 28:26未来实验室：AI 科学家与人类研究员的自然协作
    16. 30:12思维链（CoT）监控：为什么隐藏推理过程对 AI 安全至关重要
    17. 33:17避免“训练信号”作对：解耦推理与输出的深层逻辑
    18. 35:31对齐的新希望：研究价值观如何退回到预训练数据
    19. 38:06OpenAI 的四个阶段：从学术实验室到部署通用人工智能
    20. 39:45调和张力：当理论算法真正开始大规模渗透现实生活
    21. 41:06隐忧：财富集中、治理难题与自动化公司的社会契约
    22. 42:32下一代教育：在 AI 时代，什么才是人类不可替代的自主权
  • 04-09#492.OpenAI 内部实验揭秘：不亲手写一行代码，5个月如何产出百万行代码？
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 05:26极端约束：为什么 Ryan 坚持不亲手写一行代码？
    3. 06:38阵痛期与爆发期：从比平时慢 10 倍到效率提升 10 倍
    4. 09:48角色转变：人类从“开发者”变成“系统架构师”与“PR 审核员”
    5. 11:51合并后审查（Post-merge Review）：当人类注意力成为唯一稀缺资源
    6. 13:59知识持久化：在 Slack 报警中艾特智能体，自动更新可靠性文档
    7. 15:11智能体间的“博弈”：当代码审查智能体开始“欺负”编写智能体
    8. 17:57幽灵库（Ghost Repos）：如何以极低成本分发软件规范
    9. 26:51内部化依赖：为什么 AI 时代意味着“垃圾插件”的终结
    10. 32:00为什么选择 Elixir？模型自主选择的技术栈与 BEAM 虚拟机的优势
    11. 34:05消除“上下文切换”疲劳：让人类从终端前解放出来的冲刺
    12. 36:35一万名工程师级别的架构：为什么 7 人团队需要拆分 500 个 NPM 包？
    13. 40:05内省机制：让智能体阅读自己的会话日志来提升技能
    14. 55:46Frontier 平台：如何让企业安全、可控地部署 AI 智能体
    15. 58:44数据智能体：解决“营收”定义不一致的内部政治问题
    16. 01:00:57幽默是 AGI 的一部分：智能体如何学习发“高糊表情包”
    17. 01:05:44核心价值观：不懈交付（Relentless Delivery）与模型的韧性
  • 04-09#491.性取向是天生的吗？手指长度、出生顺序与激素如何预设我们的大脑
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 05:31性取向不是选择：像母语一样无可奈何的唯一语言
    3. 10:48手指长度的秘密：2D:4D 比例如何揭示产前激素暴露
    4. 14:35街头实验：从彩票刮刮乐到复印几千双手的科学探索
    5. 19:54统计学的陷阱：为什么群体差异不能用来预测个体
    6. 23:48视前区（POA）：大脑中那一粒沙子大小的性取向开关
    7. 35:02互惠循环：激素如何改变行为，行为又如何反作用于激素
    8. 40:53罗密欧大鼠实验：运动模式与性动机的剥离
    9. 44:14欲望的轴线：人类对伴侣性别的极端关注
    10. 45:13同性恋公羊：为什么它们对雌性表现出“生物学排斥”？
    11. 56:08双性综合征：CAH 与 AIS 带来的自然实验启示
    12. 01:06:26哥哥效应：为什么亲哥哥越多，男婴成为同性恋的几率越高？
    13. 01:11:43母体免疫假设：母亲的身体如何“记住”之前的男胎
    14. 01:19:21鸟类嵌合体：大脑一边是雄性，一边是雌性的奇观
    15. 01:24:06成年人的可塑性：合成类固醇如何剧烈改变性欲与感知
    16. 01:32:04从奥扎克到耶鲁：一个工人阶级孩子的逆袭与求知之路
    17. 01:42:24育儿观察：为什么孩子越多，父母越相信“先天决定论”
  • 04-08#490.科学不是转动手柄：量子计算先驱 Michael Nielsen 聊科学史真相、AI 瓶颈与技术树的无限可能
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:41迈克尔逊-莫雷实验真相：爱因斯坦真的靠它发现相对论吗？
    3. 05:50证伪法的局限：当实验结果与理论冲突，科学家为何选择“死守”？
    4. 09:37庞加莱的遗憾：为什么懂的太多反而成了专业知识的囚徒？
    5. 12:33验证循环的长度：为什么日心说不需要等到一八三八年才被接受？
    6. 15:45“最后的巫师”：牛顿如何在炼金术与物理学之间保持严谨的条理？
    7. 18:15达尔文的艰辛：为什么进化论在概念上简单，却比引力理论晚出现两百年？
    8. 22:30基础条件的成熟：地质学“深时”概念如何为进化论铺路？
    9. 23:13AlphaFold 的本质：是科学解释的飞跃，还是昂贵的数据拟合？
    10. 27:16模型作为“考古”对象：我们能从 AI 的黑盒中提取出科学原理吗？
    11. 30:46梯度下降的瓶颈：AI 能像爱因斯坦一样完成全局性的理论切换吗？
    12. 33:38异常处理的艺术：天王星预言了海王星，水星却预言了相对论。
    13. 36:57外星人的 GitHub：为什么不同文明的技术栈可能完全无法兼容？
    14. 41:48反驳“收益递减”：科学进步就像不断补充新口味的“甜点桌”。
    15. 46:57贸易收益的未来：不同技术路径的文明之间是否存在比较优势？
    16. 52:50诺特定理与通用性：宇宙中是否存在无限多个深层原理？
    17. 59:38量子计算简史：为什么冯·诺依曼没能在五十年代发明它？
    18. 01:05:39开放科学的政治经济学：为什么物理学家爱发预印本而生物学家不爱？
    19. 01:09:25集体科学的巅峰：大型强子对撞机（LHC）中上千名作者的协作逻辑。
    20. 01:11:20多产 vs 深度：爱因斯坦的一九零五年为何如此不可思议？
    21. 01:15:35“严苛监工”理论：如何通过提高赌注来强迫自己进入深度学习？
    22. 01:18:04播客主持人的焦虑：如何避免在不同学科间进行浅薄的黑盒映射？
    23. 01:21:24AI 辅助学习的陷阱：它让逃避中间思考变得太容易了。
  • 04-07#489.AI 权力的终局之战：硅谷大厂博弈、政府冲突与人类的最后窗口
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:39GDP 增长之谜：AI 真的拉动经济了吗？
    3. 03:58“永久底层阶级”：是现实威胁还是“希望鸦片”？
    4. 06:01三种未来场景：失控毁灭、丰裕社会、还是秘密集团夺权？
    5. 10:45什么是“最终局”：当 AI 成为自己的研究员
    6. 17:18活跃玩家盘点：为什么目前只有“三大巨头”？
    7. 18:43中国实验室观察：DeepSeek 的“效率天才”与蒸馏陷阱
    8. 27:11Meta 与 xAI 的死穴：为什么砸钱和砸算力可能都不管用
    9. 33:48Google 的危机：创新者困境与“扭曲”的模型个性
    10. 44:19违背诺言？拆解 Anthropic RSP 政策的重大修订
    11. 55:33战争部 vs. Anthropic：关于“国内大规模监视”的正面冲突
    12. 01:03:59供应链风险认定：是国家安全还是政治报复？
    13. 01:14:28共和国的根基：当行政权力开始“处决”顶尖初创公司
    14. 01:26:23个人效率更新：如何利用 AI 消除“上下文切换”的成本
    15. 01:32:30P(doom) 更新：为什么“宪法 AI”让 Zvi 变得乐观了一点
    16. 01:37:24禁忌技术：为什么不该在训练循环中使用解释性信号
    17. 01:47:32财务建议：在奇点临近时，如何进行资产对冲？
    18. 01:52:13结语：在严肃的生意中保持“快乐战士”的心态
  • 04-07#488.14个月从10亿到190亿美金：Anthropic 增长负责人的指数级思维与 AI 工作流
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:06恐怖的数据：14 个月内 ARR 从 10 亿到 190 亿美金
    3. 05:01职场黑客：如何通过一封冷启动邮件加入全球最火 AI 公司
    4. 08:01成功灾难：在史上增长最快公司做增长是什么体验？
    5. 09:35线性图表一点都不酷：为什么 Anthropic 只看对数线性标度
    6. 11:53激活的艺术：借鉴 Mercury 与 Masterclass 的“好的摩擦力”
    7. 15:55质量驱动增长：为什么重做入职流程是影响力最大的举措
    8. 19:33增长团队架构：为什么在 AI 领域要多做“豪赌”而非微调
    9. 25:13CASH 项目揭秘：如何让 Claude 自动化进行增长实验
    10. 28:50增长自动化的胜率：AI 已经达到了初级产品经理的水平
    11. 30:21PM 的未来：当工程师的产出翻倍，PM 应该做什么？
    12. 32:43工程师作为“小 PM”：两周准则与职能边界的模糊
    13. 35:56PRD 已死？好的团队不需要文档也能直接冲刺
    14. 38:19Amol 的 AI 工作流：识别组织不一致与“软教练”反馈
    15. 42:05行政自动化：让 AI 订会议室、初筛邮件和处理报销
    16. 45:06约束带来的自由：为什么 Anthropic 在五年前就重注编程
    17. 49:01安全与增长的平衡：我们愿意为了公共利益承受商业损失
    18. 54:59成为“横向 E 型”人才：如何在 AI 时代保持不可替代性
    19. 58:14笔记本频道（Notebook Channels）：如何通过内部推特规模化领导力
    20. 01:00:50为什么站在 AI 前沿的人仍然在使用 Slack 和 Workday？
    21. 01:04:48失败角落：关掉一家融了几百万美金的创业公司是什么感觉
    22. 01:07:56改变人生的重击：从脑损伤中恢复的九个月黑暗时光
    23. 01:10:44约束的力量：冥想与觉知如何帮助应对高强度竞争
    24. 01:13:06闪电轮：推荐书单、日本枕头与澳洲座右铭
  • 04-07#487.AI 智能体大爆发：编程将吞噬所有知识性工作？AI 工作流与未来生存指南
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:43遇见 Zoe：基于 OpenClaw 的私人 AI 助理如何改变日常生活
    3. 04:36人格化的魔力：为什么语音交互让智能体更像“真人”
    4. 05:50实战演示：如何通过短信和通话让 AI 现场编写技能并解决问题
    5. 06:22记忆系统的挑战：三层记忆架构与“不断提醒”的艺术
    6. 07:12App 的消亡：当功能性需求被智能体接管，哪些 App 会最先消失
    7. 08:50语境切换的难题：如何在单一智能体中划分“调情”与“工作”
    8. 09:43吐槽 ChatGPT：为什么“过度礼貌”的结尾让人烦躁
    9. 10:42编程智能体对决：Claude Code vs Cursor (Codex) 的心流体验
    10. 11:19赌场的魔力：为什么 AI 编程的“可变奖励机制”让人上瘾
    11. 12:36氛围程序员（Vibe Coders）崛起：初创公司开始用 AI 自建工具取代 SaaS
    12. 13:46成本效益之争：自己维护 Calendly 真的划算吗？
    13. 14:17Figma 的危机与转机：设计思考工具在 AI 时代的地位
    14. 15:36编程吞噬知识性工作：从写代码到写 Google 文档的全面自动化
    15. 16:53精简团队的胜利：为什么 2-3 人的团队比 10 人团队更高效
    16. 17:41去情绪化对齐：跟智能体协作比跟人协作更容易吗？
    17. 18:45产品经理的进化：从单纯的“创新者”转变为亲自动手的“构建者”
    18. 20:24生产力狂热：在“局部最优解”的冲刺与“慢下来”的洞察之间寻找平衡
    19. 21:34十万美元市场的机会：AI 如何降低创业门槛，改变个人生活
    20. 22:45互联网原住民的自主权：不再拍 YouTube，而是直接构建业务
    21. 23:29代理栈（Agent Stack）成型：身份、支付与变现模式的重塑
    22. 25:57自动化 vs 增强：AI 是廉价劳动力还是昂贵的提效软件？
    23. 27:06积极的结尾：在糟糕的就业市场中，AI 是你追求梦想的底气
  • 04-06#486.跑神基普乔格的精神世界：人类没有极限，自律方得自由
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:11审计时间：在酒店独处时，如何内化成功的果实
    3. 03:59爬树哲学：抓住一个“树枝”后，如何果断瞄准下一个
    4. 05:52成功的公式：我不相信纯粹的成功，我只相信充分的准备
    5. 09:01成功的定义：精通你正在做的事情，就是属于你的成功
    6. 21:26笔与日记的力量：为什么 20 年来坚持手写 90 本日志
    7. 23:51晨间流程：在回应世界之前，先完成对自己最重要的事
    8. 26:04团队的力量：为什么成群结队跑能防止思绪“乱飞”
    9. 31:34动力消失时：穿上鞋跑 10 分钟，状态自然会回来
    10. 34:23基普乔格微笑：为什么要在最痛苦的时候接纳并享受它
    11. 38:42技术的边界：为什么我在比赛前从不看睡眠监测分数
    12. 46:49预防受伤的心法：学会“追着伤病跑”并倾听身体的信号
    13. 49:09核心价值观：从 60 个价值观中筛选出支撑人生的那 3 个
    14. 50:06维生素 N：学会说“不”，是自律的第一条规则
    15. 51:34监狱与自由：不自律的人，生活就像在监狱里
    16. 52:05人类没有极限：这个普世概念如何应用在警察、老师与每个人身上
    17. 55:55正式比赛“破二”：这不仅是身体的挑战，更是思维的突破
    18. 58:56最后的希望：如果失去了希望，只需要 5 秒钟你就完了
  • 04-06#485.苹果设计总监：从乔布斯的反馈到改变世界的三个创新故事
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 04:50第一次见到计算机：1976年的那个神奇时刻
    3. 07:18计算是我的媒介：像电影人热爱电影一样热爱计算
    4. 09:45极客 vs 书呆子：为什么“Nerd”是一个更高级的词汇
    5. 11:50四次向乔布斯汇报：那些终生难忘的瞬间
    6. 12:39乔布斯的反馈风格：一眼看穿本质的即时反应
    7. 14:13苹果的秘密武器：高管们非凡的审美与品味
    8. 15:46为什么苹果不做外部调研？当开发者就是忠实用户
    9. 17:00标题式沟通 vs 包袱式沟通：向高管汇报的正确姿势
    10. 18:43“别铺垫了，直接看东西”：为什么用户体验不需要前戏
    11. 20:30靠近决策者：设计师产生影响力的关键路径
    12. 21:50乔布斯的名言：人造环境中的一切都可以被改变
    13. 23:36设计是一种生活方式：投射未来的能力
    14. 26:00软件的匿名性：为什么我们叫不出著名 UI 设计师的名字？
    15. 28:13归因的重要性：技术失败时的挫败感与人的责任
    16. 30:55核心指标：我们是否发布了让自己感到自豪的东西？
    17. 31:40故事一：Sputnik、多普勒效应与 GPS 的诞生（环境的力量）
    18. 37:30故事二：苏斯博士与《戴帽子的猫》（拥抱约束的奇迹）
    19. 43:10故事三：约翰·奥尔特与阿波罗计划（坚持信念的勇气）
    20. 51:10“超级星期二”：设计评审就像给电影写导演笔记
    21. 52:26品牌成熟度的信号：你能想象出“苹果椅子”长什么样吗？
    22. 54:45最后的建议：认真对待软件这个时代最重要的文化媒介
  • 04-05#484.AI 时代的工匠精神：Linear 创始人揭秘如何构建原生的智能体协作系统
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 04:00为什么 Linear 没有第一时间集成聊天机器人？
    3. 05:40理解工作流：AI 应该减轻负担，而不是增加噪音
    4. 06:54智能体平台：让 Linear 成为引导 AI 的“上下文系统”
    5. 08:26应对“SaaS 已死”论：大公司的护城河正在消失，初创需回归“第一天”
    6. 10:54虚荣指标的陷阱：别再数 AI 写了多少行代码
    7. 13:15激进的质量观：有了 AI 编程，为什么产品里还会有 Bug？
    8. 14:10“零 Bug”政策：Linear 如何利用智能体实现自动化修复与审查
    9. 15:40AI 辅助决策：如何利用“Linear 方式”技能分析几百条客户需求
    10. 16:50坚持手工设计的价值：为什么在 Figma 里“慢下来”反而更重要
    11. 18:39寻找问题的“慢” vs 解决问题的“快”
    12. 20:12“概念车”理论：通过构建来理解问题，而不是为了发布而发布
    13. 23:09产品策略转变：从工单追踪器到“项目记忆”平台
    14. 26:47商业模式思考：用量计费与粘性界面的平衡
    15. 29:13功能演示：AI 如何自动将复杂需求转化为可执行的架构建议
    16. 32:46共享语境：多人如何与同一个 AI 代理协作写代码
    17. 35:30竞争优势：处于工作流“上游”的降维打击
    18. 37:40预测未来五年：产品开发的“自动驾驶”特征
    19. 38:40人的触感：为什么战略思考、直觉与审美永远无法外包给 AI
  • 04-04#483.Marc Andreessen 深度对话：AI 是“八十年磨一剑”的成功，智能体将终结浏览器？
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:55为什么说 AI 是“八十年磨一剑”？
    3. 03:54a16z 的转向：从加密货币到生成式 AI 的内幕
    4. 05:28历史的层叠：从 AlexNet 到 Transformer 的蓄势待发
    5. 06:55寒冬还是永恒的夏天？为什么“这次真的不同”
    6. 11:49规模定律（Scaling Laws）即是新时代的摩尔定律
    7. 15:24复盘点 com 泡沫：为什么现在的 GPU 投资不是重蹈覆辙
    8. 18:39算力短缺的真相：我们现在用的只是“缩水版”AI
    9. 19:39为什么做空英伟达是“自找苦吃”？
    10. 27:56软件史上最重要的突破：智能体 = LLM + Unix Shell
    11. 31:48智能体的超能力：自我迁移、内省与无限自我进化
    12. 33:25编程的终结：当 AI 开始直接预测模型权重
    13. 34:20历史的回响：为什么当初互联网协议选择了“人类可读性”
    14. 37:55编程语言的消亡：以后还需要 Rust 或 Python 吗？
    15. 40:54浏览器的终结：如果机器人不再需要 UI，世界会怎样？
    16. 44:43AI 与加密货币的大统一：当智能体拥有银行账户
    17. 50:50物理与虚拟的不对称威胁：无人机与“人类证明”（World 项目）
    18. 53:34管理者资本主义的终结：AI 如何赋予创始人“亨利·福特式”的超能力
    19. 57:55现实的阻力：工会、职业认证与政府垄断如何阻碍 AI 增长
    20. 01:00:25结语：科幻小说正在变为现实
  • 04-03#482.WhatsApp工程师亲述：30 人如何创造 190 亿美金的极简传奇
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:0319 号工程师的视角：初创期的 WhatsApp 并不标准
    3. 03:46职业选择：为什么离开 IBM 这种“有架构”的大公司？
    4. 08:41面试往事：没有 LeetCode，只有关于系统设计的深度对谈
    5. 11:16人才密度：为什么一个 30 人的团队里大部分是 30 岁以上的老兵？
    6. 13:43疯狂的技术栈：30 个人如何维护 8 个不同的原生平台？
    7. 14:26揭秘 Erlang：像在飞机飞行时维护引擎
    8. 16:26拒绝跨平台：为了让“偏远小镇的老奶奶”也能顺畅使用
    9. 17:16极致精简：没有代码审查，没有文档，只有极致的信任
    10. 18:51首席 QA 官：创始人 Jan 如何亲自下场“搞破坏”
    11. 20:01拒绝的艺术：为什么对 99% 的功能说“不”反而成就了伟大？
    12. 24:13降噪耳机里的震撼：宣布收购的那一刻，办公室发生了什么？
    13. 26:08扎克伯格走进会议室：工程师们最担心的竟然是“卖掉孩子”
    14. 30:17增长策略：那一美元的收费其实是为了“减缓增长”？
    15. 31:55财务自由之后：29 岁如何管理突如其来的巨额财富
    16. 32:30尴尬的定级：从早期成员到 Meta 的 L3 初级工程师
    17. 36:43转型管理：当团队成员求着让你当经理时
    18. 39:38绩效真相：经理其实是代表你的“律师”
    19. 41:04曝光度逻辑：为什么在 Workplace 发帖对晋升至关重要？
    20. 44:44离开的理由：当公司大到你叫不出同事名字的时候
    21. 48:25AI 改变了什么？小规模团队的效率回归
    22. 51:21给毕业生的建议：工具会变，但基础永远不会过时
    23. 52:39排除干扰：评估一个创始人是否优秀的最高标准
  • 04-03#481.AI 时代的编程革命：Django 创始人的智能体实战指南
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 04:342024 年 11 月：从“大部分能跑”到“真的成了”的跨越
    3. 07:44氛围编程（Vibe Coding）：当代码变成一种“感觉”
    4. 10:15智能体工程：如何让 AI 智能体构建生产级软件
    5. 12:33软件暗工厂：不写代码、不读代码，软件该如何诞生？
    6. 17:53瓶颈的迁移：当编码变廉价，产品经理和设计师该做什么？
    7. 24:22认知爆栈：为什么用 AI 编程反而让人精疲力竭？
    8. 31:48资历的中间层危机：初级与资深工程师的放大器，中级的挑战
    9. 34:102025 预测：年底前大多数工程师将由 AI 编写 95% 的代码
    10. 39:00Simon 的工具箱：Claude Code, GPT-5.4 与“YOLO 模式”
    11. 43:34鹈鹕骑自行车：一个衡量模型空间推理能力的奇葩基准测试
    12. 50:10知识囤积狂：如何在 GitHub 建立你的 AI 研究仓库
    13. 55:29红绿测试驱动开发（TDD）：让智能体写出可靠代码的秘诀
    14. 01:01:28模板的力量：用精简骨架引导 AI 的“口味”
    15. 01:02:33提示词注入与“致命三要素”：AI 应用的阿喀琉斯之踵
    16. 01:06:36越轨行为常态化：预言一场“挑战者号”级别的 AI 灾难
    17. 01:12:02Open Interpreter 与“爪子”机器人：个人助理的崛起与风险
    18. 01:17:13数据新闻与普利策奖：AI 如何辅助追求真相
    19. 01:20:02结尾彩蛋：来自新西兰鸮鹦鹉的 2026 年好消息
  • 04-02#480.巴菲特卸任后的首访：谈苹果、盖茨、爱泼斯坦与核危机
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:22意外的回归：为什么巴菲特决定再次举办慈善午餐？
    3. 03:39格莱德基金会往事：苏茜、塞西尔与被世界抛弃的人
    4. 06:30权力交接：从 21 岁教到 90 岁，身体发出的停步信号
    5. 07:46跨界联手：为什么选择斯蒂芬·库里作为接班人？
    6. 08:53卸任后的生活：每天依然去办公室，但“格雷格比我更优秀”
    7. 10:40投资决策的现状：15 秒挂断投行电话的艺术
    8. 11:343500 亿美金现金流：为什么伯克希尔是短期国债的最大买家？
    9. 13:34市场波动心法：跌幅 50% 都不算什么，我们买的是企业
    10. 16:33苹果投资复盘：卖得太早，但买得更早
    11. 17:33重新定义苹果：它不是科技股，而是不可替代的消费品
    12. 18:42蒂姆·库克 vs 史蒂夫·乔布斯：谁才是更好的“发牌手”？
    13. 21:14拒绝学习 AI？巴菲特坚持“不熟不投”的底层逻辑
    14. 22:38美联储的重担：储备货币的风险与印钱的代价
    15. 25:04银行系统的脆弱性：当摩根大通也面临“无担保”恐惧
    16. 28:02教堂与赌场：美国经济系统最宏伟的矛盾
    17. 30:10批评合法博弈：政府不该把民众当成“傻瓜”来征税
    18. 33:12核危机忧虑：从 45 亿年寿命预期到 500 年的缩减
    19. 34:22改变历史的一封信：爱因斯坦、西拉德与罗斯福的决策
    20. 36:14总统的深夜抉择：如果导弹已经在天上，你会反击吗？
    21. 38:00伊朗与北韩：当理性领导人消失，世界将面临什么？
    22. 39:15谈爱泼斯坦：人性复杂的震惊，以及“职业骗子”的猎食手段
    23. 40:40幸存者的庆幸：为什么巴菲特庆幸自己没住在纽约
    24. 44:00退出盖茨基金会内幕：我发现自己对现状一无所知
    25. 46:17与比尔·盖茨的现状：在事情弄清楚前，多说无益
    26. 50:30慈善法的未来：爱泼斯坦档案是否会引发国会听证会？
    27. 53:40“赠予承诺”的阻力：科技亿万富翁的“觉醒”抵制
    28. 58:10美国奇迹：在分裂的党派政治中依然繁荣的资本主义
    29. 59:12政治立场告白：从共和党到民主党，再到独立人士