PODCAST · 跨国串门儿计划

2026 年 5 月节目

48 期 · 43 期带分节

  • 05-31#562.Lex|宇宙最深谜题：反物质去哪了、暗能量是什么、万物理论还有多远？
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:27牛顿的伟大统一：天上的月亮和地上的三明治都服从同一种引力
    3. 04:18从德谟克利特到原子：古老猜想如何变成现代科学
    4. 05:05麦克斯韦的电磁统一：闪电和冰箱磁铁竟是同一件事
    5. 07:14为什么基础科学终会改变世界：从电磁学到互联网与核能
    6. 12:38科学的双刃剑：自然力量本来存在，社会决定如何使用
    7. 13:54狭义相对论：时间不再对所有人相同
    8. 15:20闵可夫斯基的洞见：空间和时间合并成时空
    9. 16:28光速不变：为什么接近光速的粒子发出的光仍然是光速
    10. 19:24光速上限到底有多怪？
    11. 21:14熟悉会改变直觉：从盐、原子到现代物理的反直觉真相
    12. 23:26广义相对论：引力就是时空弯曲
    13. 24:24伟大想法如何诞生：灵感、数学、纪律和自我批判缺一不可
    14. 25:59爱因斯坦与量子力学：伟大的批评者如何推动科学进步
    15. 28:16四种基本力：引力、电磁力、强力与弱力
    16. 30:17电弱统一：为什么弱力和电磁力在高能下是一种力
    17. 32:15Higgs 场是什么：为什么有些粒子有质量，有些没有
    18. 35:51Higgs boson：如何通过“场的振动”间接看见一个场
    19. 38:01粒子加速器的核心原理：用 E=mc² 把能量变成新粒子
    20. 42:40Fermilab 与 CERN：反质子生产、高能前沿与 LHC 的巨大优势
    21. 46:54每秒十亿次碰撞：如何从海量数据中筛出可能改变物理学的事件
    22. 52:192012 年 7 月 4 日：Higgs boson 被宣布发现的那一天
    23. 56:40发现 Higgs 意味着什么：标准模型最后一块拼图被验证
    24. 59:06“上帝粒子”的误会：其实本来更像是“该死的粒子”
    25. 01:00:59GUT 与 TOE：大统一理论和万物理论有什么区别
    26. 01:02:42Don 的判断：万物理论存在，但可能离我们非常非常远
    27. 01:04:33理论必须能被检验：漂亮数学不够，实验才是裁判
    28. 01:05:02弦理论：美丽、迷人，但尚未被验证
    29. 01:06:36为什么外推到普朗克尺度可能过于傲慢
    30. 01:14:40新概念的诱惑：时空是否可能从熵中涌现？
    31. 01:16:44科学的另一条路：不是先有理论，而是先发现“哪里不对”
    32. 01:18:26弦理论死了吗？为什么一个无法预测失败的理论很难被“杀死”
    33. 01:20:49圈量子引力：它不是万物理论，而是量子引力理论
    34. 01:25:01引力波与光同时抵达：引力以光速传播的漂亮证据
    35. 01:26:09空无空间并不空：量子场论如何理解真空
    36. 01:28:34虚粒子真的存在吗？Casimir 效应与电子磁矩的证据
    37. 01:31:44Dirac 的传奇：数学如何预言反物质
    38. 01:33:20从正电子到反氢：我们如何一步步制造并研究反物质
    39. 01:35:48反物质到底有多难制造：一年约一纳克的惊人成本
    40. 01:39:29反物质推进可行吗？物理上可以，工程上极难
    41. 01:43:06反物质去哪了：为什么宇宙几乎只剩物质？
    42. 01:45:05中微子实验与轻子生成：寻找物质-反物质微小不对称
    43. 01:48:10暗能量的定义：空间本身的能量，还是空间中的某种能量？
    44. 01:49:18宇宙加速膨胀：天文学家预期三扇门，却发现了第四扇门
    45. 01:51:44物理学里最糟糕的预言：真空能量差了 10^120 倍
    46. 01:54:31如何解决暗能量危机：是否存在另一个场来抵消真空能量？
    47. 01:56:52宇宙遥远未来：暗能量会主导一切吗？
    48. 01:57:20暗能量会随时间变化吗？一个仍未确认的新线索
    49. 01:59:11暗能量是否暗示空间本身被量子化？
    50. 02:00:41未来实验：能否用量子纠缠判断引力是不是量子现象
    51. 02:02:17为什么相信暗物质存在：星系旋转、星系团和引力透镜
    52. 02:04:53子弹星系团：暗物质可能真实存在的强证据
    53. 02:06:31Dragonfly 星系：没有暗物质的星系反而支持暗物质存在
    54. 02:08:39WIMP 与中微子：为什么已知中微子质量不够
    55. 02:09:20寻找暗物质的三条路：地下探测、伽马射线、对撞机
    56. 02:11:10暗物质质量范围有多大：从小行星到远轻于电子都有可能
    57. 02:12:58暗物质比普通物质多五倍：为什么这个问题如此迷人
    58. 02:14:57直接看到暗物质会是什么样？
    59. 02:15:59Don 的童年：从乡下穷孩子到粒子物理学家
    60. 02:16:50科幻、科普与终极问题：好奇心如何塑造科学道路
    61. 02:18:33为什么选择粒子物理：因为它能做实验、能得到答案
    62. 02:20:43在 Fermilab 的疯狂工作节奏：从早八点到半夜
    63. 02:21:43真正科学家的特质：热爱、韧性，以及不肯被难题打败
    64. 02:23:59结尾：居里夫人的名言——生活中没有什么可怕的东西，只有需要理解的东西
  • 05-30#561.AI、信用与250亿美元投资版图：Third Point 创始人 Dan Loeb 的市场判断与人生信念
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:02六年等待后的对谈：Dan Loeb 如何面对每天读不完的信息
    3. 02:35当前最重要的两个变量：油价与 AI
    4. 03:40为什么今天的投资人必须懂科技
    5. 04:28用 AI Stack 理解经济传导：从电力、芯片到模型与应用
    6. 05:27从信用投资起家：Third Point 的事件驱动根基
    7. 06:53Joel Greenblatt、分拆上市与早期超额收益来源
    8. 09:39从深度价值到质量投资：为什么只看便宜已经不够
    9. 10:45《The Outsiders》与《Quality Investing》带来的框架升级
    10. 11:24AI 如何让“高质量公司”也可能突然失去质量
    11. 11:50Eric Schmidt 的提醒：技术变化只会越来越快
    12. 13:37Essentialism：在无限信息中找到最重要的事
    13. 13:48AI 时代资本配置者还剩下什么工作
    14. 15:08人性不会消失：狂热、泡沫、恐慌仍会创造机会
    15. 16:25当基本面和股价背离，就是艰难但重要的交易机会
    16. 18:16为什么重组、谈判和私募市场仍然需要人
    17. 18:54从父亲那里理解公司责任与治理
    18. 20:20好治理与坏治理：董事会真正应该对谁负责
    19. 22:55写作的力量：如何通过清晰表达影响董事会、股东和媒体
    20. 24:30Sotheby’s 案例：当身份感压倒股东责任
    21. 26:43今天还有多少行动主义机会：为什么 Dan 更喜欢伟大公司与优秀管理层
    22. 27:21一家“演化出来”的投资公司：股票、信用、CLO、保险与私募
    23. 29:16连接不同资产的主线：理解企业价值，找到最佳风险回报位置
    24. 29:47什么是 Fulcrum Security：资本结构里的最佳切入点
    25. 30:34Twitter 与 xAI 债务投资：用跨资产视角寻找信用机会
    26. 31:57Dan 在 Third Point 各业务中的角色边界
    27. 32:23今天的科技巨头格局：Amazon、Microsoft、Google 与 Nvidia
    28. 32:47为什么 Dan 仍看好 Nvidia 与 AI 基础设施链条
    29. 33:57这不是互联网泡沫：AI CapEx、盈利能力与真实需求
    30. 34:34Anthropic 与下一代模型：为什么 AI 可能才刚刚开始
    31. 34:56美国以外的市场：以色列、韩国、台湾、日本与欧洲
    32. 36:02Sony 投资故事：从综合性集团到治理改革
    33. 37:03把投资逻辑交给《纽约时报》之后发生了什么
    34. 38:09日本行动主义投资的难点与进展
    35. 38:33公司治理如何成为日本“三支箭”之外的关键改革方向
    36. 39:05Danaher 带来的最大启发：什么是真正高质量的企业
    37. 39:55Danaher Business System：持续改进如何变成组织能力
    38. 41:18责任、修正与庆祝问题：高效组织如何面对表现不达标
    39. 42:15Third Point 的保险业务：从再保险到年金与信用资产管理
    40. 43:20为什么选错保险载体，也能演化出新的业务结构
    41. 44:35最艰难的投资教训：FTX
    42. 45:36一个痛苦事实：错误的人也可能有很强的投资判断力
    43. 46:02AI 颠覆中的误判：信息服务业务并非都安全
    44. 46:35如何带团队穿越不确定性：每个人都必须使用 AI
    45. 47:11Claude、Agent 与持续改进：AI 如何改变投资团队工作流
    46. 47:42Third Point 与同行最大的不同：更乐观，也能退回信用投资
    47. 48:46为什么信用能力不是临时能学会的优势
    48. 49:33今天的优秀分析师：不只是建模快，而是理解行业和技术细节
    49. 50:31Casey’s General Stores：为什么一家便利店可能其实是披萨公司
    50. 51:09未来十年最兴奋的事：把世界上的相关信息纳入判断
    51. 51:48中东、量子计算、创业者与全球变化带来的投资动力
    52. 52:39善意的重要性：为什么它也是一种核心价值
    53. 53:28Carter 的沙发与第一批信任：事业起步时最珍贵的帮助
    54. 54:13钱买不到的东西：在你一无所有时就相信你的朋友
  • 05-29#560.Obsidian 的产品哲学：不开会、不融资、不统治世界，一个 7 人团队如何做出千万级笔记工具
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:28Cortex 开场：为什么 Obsidian 值得被深入聊一聊
    3. 02:54Steph 的核心设备：从 MacBook Air 到 Mac Mini 的混合工作流
    4. 03:24Obsidian 是什么：像 Wikipedia 一样连接自己的想法
    5. 05:41从 TiddlyWiki 到 Obsidian：为什么一个 Markdown 工具让他“一眼就懂”
    6. 08:04从用户、主题作者到 CEO：社区贡献者如何加入 Obsidian 团队
    7. 10:40小团队里的互补能力：工程、产品、设计、沟通与经营经验
    8. 11:16Obsidian 如何承载思考、笔记、写作和个人网站
    9. 12:14接受混乱：Steph 的笔记系统从“不整理”开始
    10. 14:00链接与 front matter：在低成本记录之后慢慢生成结构
    11. 16:11放下文件夹执念：用 metadata 和 Bases 从高处重新看笔记
    12. 18:19什么值得被链接：人、地点、书、概念和 Evergreen notes
    13. 20:46团队中的 Evergreen note：把长期方向变成共同语言
    14. 21:31极简任务管理：每周一条笔记，重新写下真正重要的事
    15. 22:40纸笔与 Obsidian：随手记录可以在纸上，最终回到系统里
    16. 23:39邮件关系：团队结构就是为了“不需要邮件”而设计
    17. 24:25日历关系：只记录牙医、医生和少数真正需要提醒的事
    18. 26:04从日历地狱中逃离：把生活设计成不被会议占满
    19. 27:10大块不被打断的时间：Steph 眼中的自由
    20. 27:24Obsidian 团队规模：全职 7 人与更大的社区协作网络
    21. 28:20宣言作为组织对齐方式：用原则替代复杂管理
    22. 28:23为什么刻意保持小团队：CEO 也想继续做贡献者
    23. 29:42小团队是否适合产品：为了自己使用而持续改进
    24. 31:43对产品每个界面负责：保持深度理解与责任感
    25. 32:00“投诉驱动开发”：Web Clipper 如何从社区需求进入产品
    26. 33:42真的不开会吗：没有固定例会，但允许必要时临时同步
    27. 35:44Discord、异步状态更新与 ramblings：远程团队的茶水间
    28. 37:49免费 App 与可选付费服务：Sync、Publish 和可替代方案
    29. 38:22不想统治世界：小团队、无投资人和可持续盈利
    30. 39:35放弃强制商业许可证：为了现实与用户信任，少赚几百万也可以
    31. 41:24没有 analytics 的公司：不知道所有用户是谁，也接受这种不知道
    32. 42:13不做企业许可后的轻盈：少掉大量企业支持与合规负担
    33. 43:07对增长的态度：用户增长很好，但不是唯一目标
    34. 43:58为什么 AI 让 Obsidian 更受欢迎：想用 AI 的人和不想要 AI 的人都来了
    35. 45:48Always Bet on Text：为什么纯文本文件比 App 更值得信任
    36. 46:40File over App：你的数据不该只是向服务商租来的访问权限
    37. 48:25Don’t Delegate Understanding：不要把理解外包给 AI
    38. 49:40AI 的正面用途：把电能用于自己真正理解的任务
    39. 50:20AI 本地化流水线：7 人团队如何支持 35 到 40 种语言
    40. 52:08AI 带来的民主化：让更多语言用户用上 Obsidian
    41. 53:07插件和主题生态：Obsidian 像黏土一样适应用户
    42. 53:42可塑性与稳定性的取舍：你可以改造它，也可能把自己坑到
    43. 55:12Obsidian 的未来：更民主、更私密、更易修改
    44. 55:40协作是重要方向：从共享购物清单到团队知识工作
    45. 56:10Bases 的潜力：Markdown 之上的数据库能力
    46. 56:55Obsidian CLI：让外部工具、自动化和 AI Agent 与 Obsidian 交互
    47. 58:11如何开始使用 Obsidian：先保持简单，只要开始写
    48. 58:55Steph 的文章与个人网站
    49. 59:14Cortex 结尾与 Moretex 介绍
  • 05-29#559. All-in:SpaceX、AI 递归自我进化、Nvidia 巨额利润、美国为何开始害怕 AI？
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:32Karpathy 加入 Anthropic：AI 圈传奇人物回到前沿战场
    3. 03:00递归式自我改进：让 Claude 改进 Claude 自己意味着什么
    4. 04:11Chamath：Karpathy 与 Google Fellows 式天才文化
    5. 05:53Gavin：Anthropic 盈利、LLM ARR 与 AI 投资回报已经出现
    6. 08:04超级递归何时到来：AI 改进 AI 会不会超过人类工程师
    7. 08:56Friedberg：小模型网络、模型架构重设计与每 token 成本下降
    8. 09:57Gemini Nano 进入 Chrome：本地小模型、隐私与用户价值之争
    9. 10:40Chamath：不要妖魔化 AI，要讲终端用户真正受益的故事
    10. 13:10Gavin：科技行业有责任为 AI 的积极可能性发声
    11. 14:00监管护城河：模型公司 CEO 为什么会放大 AI 风险
    12. 16:15罕见病父亲的故事：LLM 如何改变一个孩子的人生
    13. 18:04Friedberg 长回答：为什么年轻人开始嘘 AI
    14. 18:53技术、权力失衡与反人文主义：AI 反弹的深层心理
    15. 21:10外部势力、技术扩散与 AI 军备竞赛
    16. 24:04我们能不能放慢 AI：自动驾驶、机器人税与再培训
    17. 25:15Chamath：保护工作前，先问劳动者是否真的想要这些工作
    18. 26:43AI 监管行政令被撤回：frontier models 是否应先测试再发布
    19. 28:11Gavin：政府权力是单向棘轮，自我监管与法院追责仍然存在
    20. 30:38自动驾驶的安全性：禁止 Waymo 的城市会不会显得原始
    21. 31:56Flock Safety 与城市治理：AI 摄像头、犯罪率和地方选择
    22. 33:36拉斯维加斯案例：枪声探测器、无人机与实时警务
    23. 34:46隐私设计：滚动数据库、审计日志与 AI 治安的边界
    24. 36:56Cloudflare 裁员与“衡量者”：为什么这种表述吓坏了员工
    25. 37:30Zuckerberg：用内部员工训练代码模型，外包人员不够强
    26. 38:52Chamath 怒批科技 CEO 公关：不要把人简化成标签
    27. 39:24Shyam Sankar 片段：应该听工厂工人、护士和终端用户的声音
    28. 41:11AI 公司裁员叙事：一边训练模型，一边担心自己被替代
    29. 41:37节目插科打诨：Anthropic 招人玩笑与 Chamath 的腿部梗
    30. 43:55SpaceX 提交 S1：估值 1.75 万亿美元，目标史上最大 IPO
    31. 45:00三大业务拆解：Starlink、航天业务与 xAI
    32. 45:32Elon Web Services：Anthropic 租用 Colossus 带来百亿美元级收入
    33. 46:55Gavin：SpaceX 建数据中心的速度和成本优势
    34. 47:5090 天取消条款：Anthropic 与 SpaceX 的灵活退出机制
    35. 48:05Cursor Composer 2.5：专有代码数据与 Colossus 算力的爆发
    36. 50:12Elon 会不会把算力卖给 Google 和 OpenAI？
    37. 50:41Grok Build：xAI 补上 agent harness 的关键拼图
    38. 51:47Harness 与模型同等重要：状态、记忆和 runtime 的竞争
    39. 53:17Friedberg：太空通信和太空数据中心是文明的备份
    40. 55:04SpaceX 起源故事：从生物圈备份到自己造火箭
    41. 56:16Chamath：两万亿估值如何算，Starlink、Colossus 与执行飞轮
    42. 60:51DC 到 DC：Elon 与 Jensen 可能重构数据中心供电架构
    43. 61:39Starship 的规模：快速复用如何改变入轨质量经济学
    44. 63:22Gavin：普通可复用与快速复用的巨大差别
    45. 65:24轨道计算时间表：太空中已经有 H100，2028-2030 年或见商业化
    46. 67:11Nvidia 财报炸裂：营收、利润、现金流与回购都创历史级表现
    47. 69:31Gavin：AI 相关公司估值不可能全都正确
    48. 70:03Nvidia、内存、电力、冷却与光通信之间的估值错位
    49. 71:10ASIC 叙事与 Nvidia 份额：为什么 Jensen 可能感到沮丧
    50. 72:51影子竞争：TPU、Trainium、Inferentia 为什么不公开同台 benchmark
    51. 73:29Nvidia CPU 业务：一年做到 200 亿美元意味着什么
    52. 73:54Chamath：Domain Specific Architecture 正在 Nvidia 内部发生
    53. 74:34GPU 融资成本与使用寿命：为什么折旧周期很关键
    54. 75:43推理拆分后，老 GPU 也可能拥有 10 到 15 年有效寿命
    55. 76:25GPU 资产抵押融资：neocloud 的深层优势
    56. 76:36CoreWeave 与 Jensen：Nvidia 财报如何“救了”新云公司
    57. 79:22市场更新：油价、通胀、债券收益率与全球利率压力
    58. 80:32Friedberg 的 Dr. Doom 时刻：全球债务占 GDP 310%
    59. 81:20高债务螺旋：印钱、通胀、资产价格与信用危机
    60. 82:04Chamath：只持有少数真正相信的公司，远离投机
    61. 83:03Gavin：利率上升令人担忧，但 AI 基本面前所未有
    62. 84:37美国仍是“糟糕社区里最好的房子”
    63. 85:26霍尔木兹海峡：为什么关闭对美国相对更有利
    64. 86:16能源自给、天然气与再工业化：美国的结构性优势
    65. 86:56AI 也有季节性吗：学生暑假、agentic AI 与需求波动
    66. 93:26石油棋盘：伊朗、委内瑞拉、俄罗斯与霍尔木兹海峡
    67. 93:39战争成本与全球联盟：为什么能源会影响台海风险
    68. 93:46收尾：Sacks 缺席，Gavin Baker 与岳父 Jeff Painter 的特别致意
  • 05-29#558.AI时代的个人革命：Garry Tan 谈开源 AI、创业信仰、创伤动力
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:29技术启蒙：在远超理解范围的阅读中靠近科学与工程
    3. 01:43童年的出口：电脑、代码和数学带来的秩序感
    4. 02:16游戏与叙事：从 Monkey Island 到 Red Dead Redemption 的精神避难所
    5. 02:55Y Combinator 是什么：十二个问题、一分钟视频与十分钟面试
    6. 03:43Garry 的 YC 面试回忆：用 iPhone 发邮件生成博客
    7. 04:30Paul Graham：黑客、画家、Lisp 与 Web application 的早期先驱
    8. 06:16YC 与传统 VC 的区别：钱和数字只是结果
    9. 07:19YC 如何运作：投资 50 万美元，以及社区为什么比钱更重要
    10. 08:12钱变得没那么重要，真正会做东西的人更重要
    11. 09:13Code gen 爆发：Claude Code、OpenClaw 与开源 AI 运动
    12. 10:13为什么个人 AI 必须由自己拥有和控制
    13. 10:59G Brain：读取邮件、日历、联系人和笔记的个人知识记忆系统
    14. 11:57AI 的 Apple II 时刻：从机构化 AI 到人人拥有自己的 Agent
    15. 12:25从个人电脑到 AI Homebrew Computer Club：下一次革命正在发生
    16. 13:18每个人都运行自己的 AI Agent：一个仍只有少数人相信的未来
    17. 14:06AI 偏见与控制权：Garry 为什么站在“海盗”一边
    18. 14:51DeepSeek、Qwen 与开源模型：好消息、坏消息和版权争议
    19. 16:20技术如何“挪走奶酪”：媒体、广告死亡与对科技的愤怒
    20. 17:50创作者经济：Patreon、赞助人模式与艺术家的收入问题
    21. 18:43AI 夺走工作之后，人类会不会创造更多艺术、音乐和体验
    22. 19:55互联网革命：高中时代拉网线、跑 Linux、做网站
    23. 20:3314 岁的网页设计师：黄页、陌生电话与第一份工作
    24. 22:27导师的重要性：从成年同事那里学习设计与职业习惯
    25. 22:48早期 Web 设计：把网站做得像杂志一样漂亮
    26. 23:51Apple 第一个电商商店：那些今天习以为常的东西曾经都很新
    27. 24:51社交媒体革命与 Web 1.0 崩塌后的迷茫
    28. 26:17为什么最好的早期 VC 必须是 builder
    29. 26:39初始 pitch 与最终产品：DoorDash、Coinbase 的路径变化
    30. 27:50优秀创始人的能力：回到第一性原理，持续演化问题
    31. 27:50YC 13 周项目：把创始人从日常生活中抽离出来
    32. 29:14沉浸式创业环境：留出空间、建立节奏、进入真实竞争
    33. 29:39同伴激励与竞争：为什么一点点竞争能让创始人跑得更快
    34. 30:55Demo Day 压力：13 周后的真实利益与融资结果
    35. 31:02YC 为什么能加速团队：改变环境、同伴和思考方式
    36. 32:25Paul Graham 叫 Garry 回去运营 YC
    37. 33:05Sam Altman 接班 YC：从争议到看见 AGI 未来
    38. 34:38Garry 的反思：当年为什么没有看懂 Sam 对 AGI 的判断
    39. 35:30“是，而且”：在创始人面前保持开放，而不是急着否定
    40. 36:52重新做 builder：开源项目如何让 Garry 继续亲手创造
    41. 37:22“做那些无法规模化的事”：为什么 YC 把方法免费公开
    42. 38:03同质化 pitch：社交网络、家教 marketplace 与常见误区
    43. 39:10边缘想法：太空核聚变公司为什么值得下注
    44. 40:30十分钟面试里真正看的是什么：想法是人的函数
    45. 40:59人比想法更重要：创始人必须真的在乎某件事
    46. 41:39旧金山的特殊性：让怪人不再觉得自己是局外人
    47. 42:10硅谷从何而来：半导体、Stanford、DARPA 与政府基础研究
    48. 43:14第二个硅谷在哪里：纽约与旧金山的创业概率差异
    49. 43:40创始人特质：真诚、边界感与 AI 重新打开的蓝海
    50. 45:27AI 发展速度：快，但还没有快到创业公司无法存在
    51. 46:33发明轮子还不够：你必须把它带到人们面前
    52. 47:00创业从个人问题开始：只要不死，就总有机会成功
    53. 47:39Demo Day 与融资：YC 批次结束后发生什么
    54. 48:03Pitch 能力与 AI 训练：从演讲训练到 office hours Agent
    55. 49:07Granola、Circleback 与会议记录 Agent
    56. 49:44摘要经济的风险：AI 总结会不会让我们失去某些东西
    57. 50:04YC 的 Bookface Agent：把基础知识交给 AI，把人类时间留给新问题
    58. 51:07Prompt 必须由用户自己写：为什么企业 AI 和 closed source 有根本问题
    59. 52:51开源项目如何长成公司：Supabase、托管服务与未来数据基础设施
    60. 53:49Linux 与 Linus Torvalds：全人类都应感谢的开源贡献
    61. 53:49社交媒体如何改变世界：不是创造了问题，而是让问题可见
    62. 54:30教孩子判断信息：YouTube 上什么在帮助你，什么在骗你
    63. 55:13用 AI 重新整理 YouTube：让 Agent 帮助筛选有益内容
    64. 55:37Garry 与 X：75 万粉丝带来的影响力、责任和风险
    65. 56:18AI 已经怎样改变世界：十亿用户，但只有少数人接触过真正前沿能力
    66. 57:24前沿模型为什么仍然太贵：一年百万美元 token 成本背后的生产力
    67. 58:13YC 的离谱成功案例：Coinbase、DoorDash 与 Airbnb
    68. 59:17Garry 接手后改变了什么：让 YC 回到最早期创业者项目本身
    69. 59:57YC 的未来：AI 时代小团队也能创造数亿美元收入
    70. 01:02:35人与机器的关系：火、轮子、书、个人电脑、互联网与 AI
    71. 01:03:47从桌面互联网到 iPhone，再到智能电脑
    72. 01:04:46技术乐观主义：技术应该服务人，坏掉的往往是市场
    73. 01:05:28Little Tech：Beeper、统一消息服务与大科技封闭生态
    74. 01:06:10AGI 时代的封闭花园：为什么模型访问权会变得极其重要
    75. 01:07:20AI 模型的性格：Claude、Codex、DeepSeek 的不同气质
    76. 01:08:34Grok 能否追上来：竞争越多越好
    77. 01:09:17公司是否都应该上市：私人股权、二级市场与普通人参与机会
    78. 01:10:06Big Tech 会不会阻止 Little Tech：市场、政府与反垄断
    79. 01:11:24零基核算：YC 3.0 如何重新审视每一件事
    80. 01:12:22创业需要了解历史吗：Schlep Blindness 与不知道困难反而能开始
    81. 01:13:18vibe coding 改变了什么：最反对 AI 的工程师可能最该拥抱它
    82. 01:14:04YC 的硬件公司：Stoke Space、Astranis 与可重复使用火箭
    83. 01:14:54不只是软件：帮助工程师做出世界上最酷的东西
    84. 01:15:37Robotics、3D 打印与美国制造业供应链
    85. 01:16:07Nox Metals：市场、寡头垄断与政府反垄断如何帮助创业公司
    86. 01:17:00移民、创业与美国：为什么创办新企业是一件高贵的事
    87. 01:17:54如果今天 16 岁：还会去 Stanford 吗？
    88. 01:18:13大器晚成：Garry 为什么 27 岁才真正创业
    89. 01:18:54Posterous、Instagram 与错失机会的痛苦
    90. 01:19:30创业失败背后的心理原因：联合创始人冲突、英雄情结与未处理的创伤
    91. 01:21:01Rick 的反向观察：创伤有时也会成为突破所需的火
    92. 01:21:49Garry 的内在房间：7 岁的自己、恐惧和液态钚般的能量
    93. 01:22:47如何与那个孩子相处：使用他，而不是完全被他控制
    94. 01:23:16自我毁灭与极端控制：戒酒、整合与走向中间地带
    95. 01:24:27家庭、工作和关机困难：Warren Buffett 的遗憾带来的提醒
    96. 01:25:18使命感与连接：如何脱下防火服，回家吃晚饭
    97. 01:26:31拒绝 Palantir 早期机会：安全感如何让人错失巨大可能
    98. 01:27:30重新理解自我价值：不要把大组织给你的工作当成唯一恩赐
    99. 01:28:20离源头更近：不要把媒体、权威和导师当成最终答案
    100. 01:29:54杀掉脑中的导师：尊重建议，但走自己的路
    101. 01:30:31打到要害就继续往前：当反对没有第一性原理，只剩情绪时，可能说明你正在接近关键
  • 05-27#557. Shopify 创始人：AI 时代的公司、产品与长期主义
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:02二十年后仍然热爱 Shopify：创始人如何保持能量
    3. 03:09“美丽的问题”：为什么一个好问题可以占据一生
    4. 04:25成功的简单公式：弄清代价，并愿意付出代价
    5. 05:33如何甩掉职业生涯里的“藤壶”
    6. 06:23CEO 的外界期待与真正想做的事
    7. 07:08不要做更好的相机，要让人变成更好的摄影师
    8. 08:20伟大产品来自高温熔炉，而不是室温妥协
    9. 10:22工具制造者心态：为什么 Shopify 会自己做 HR 软件
    10. 11:18原创与不同：如果想好很多，就必须不一样
    11. 12:00重新定义失败：成功发现了某个行不通的东西
    12. 12:28湾区的从众趋势：原创性如何被职业化稀释
    13. 13:04保持距离的优势：不要被行业先验判断绑架
    14. 14:15高光剪辑的陷阱：你以为别人做到了，其实未必
    15. 15:44公司应该像“格格不入的玩具之岛”
    16. 16:10保留差异性，而不是收敛到同一种正确答案
    17. 16:23Shopify 如何推动全员 AI 化
    18. 17:19为什么组织常常选择善意谎言，而不是艰难真相
    19. 17:59创始人信用：创始人在场时，公司能做到什么
    20. 18:52用一篇 memo 加速多年文化变化
    21. 19:59无限 token 与 tinkering：让所有人真正开始使用 AI
    22. 21:15token 使用量、排行榜与 AI 成本
    23. 22:52为什么 Shopify 愿意大规模购买 AI token
    24. 23:47token 需求、GPU 供应与没人知道的未来价格
    25. 24:10小团队成为基本单元：三到五个人的高杠杆组织
    26. 24:55Agent harness 如何把客户反馈带回产品团队
    27. 25:30每个人都能在更多技能上达到“十分里的七分”
    28. 25:49Parkinson's Law：工作会膨胀到填满时间
    29. 26:02领导者的职责：压缩时间窗口，制造合理压力
    30. 26:52六周 review cycle 与 Shopify 的节奏管理
    31. 27:10为什么季度、半年计划可能让团队变慢
    32. 27:26年轻人对 AI 的焦虑，与创业者看到的机会
    33. 27:51Shopify 商家眼中的 AI：终于把电脑修好了
    34. 29:00AI 让电脑真正能和普通人一起工作
    35. 29:43小企业主应该设定更大的目标
    36. 30:05每 46 秒，一个 Shopify 商家拿到第一笔订单
    37. 30:33降低创业障碍，为什么会长出更多真实生意
    38. 31:31“帮我做一个生意”：AI 版图灵测试
    39. 32:06Shopify Collective 与无产品创业
    40. 32:54Shopify 的产品愿景：成为 AI 的外骨骼
    41. 33:25从数字产品到按需印刷、3D 打印和制造业
    42. 35:04软件之外，什么真正提高人类生活水平
    43. 36:07过去三十年，人类也在建设现代奇观
    44. 36:45浏览器、Linux 与开源世界的复杂度
    45. 37:37为什么浏览器是世界奇观级别的发明
    46. 38:27如果浏览器今天才被发明，可能根本无法上架
    47. 39:39AI 是过去所有软件基础设施的 bootstrapper
    48. 40:09iPhone 作为实体奇观，让人更容易感知技术进步
    49. 40:42软件基础建设接近尾声，人才将进入物理世界
    50. 41:02CEO 需要多远地判断 AI 的未来
    51. 41:27Tobi 的预测方法：收集数据点，拟合未来曲线
    52. 42:05AI memo 的意义：给公司一个提前起跑机会
    53. 42:45客户不负责告诉你需求，客户负责告诉你问题
    54. 43:25产品责任：爱上客户的问题，并找到理想解法
    55. 44:24边做边学，才能看见 AI 的真实轨迹
    56. 45:07AI 编程能力被高估还是低估
    57. 46:17把非编程任务转化成编程环境，为什么会增强 AI 能力
    58. 47:02最被低估的事：公司根本没有用够 AI
    59. 47:20如果 AI 一直存在，我们还会这样设计工作吗？
    60. 47:55AI 是否改变了优秀人才的定义
    61. 48:45年轻实习生也是老师：他们对 AI 更原生
    62. 49:20流体智力、晶体智力与工具采用速度
    63. 49:45编程不是打字，真正重要的是理解问题和判断方向
    64. 50:39招聘不是销售，而是让公司真的值得加入
    65. 51:10少官僚、多创造空间，让人爱上使命
    66. 51:40长期保持私有，是优势还是遗憾
    67. 52:10股票是一张票：让普通人参与自己相信的旅程
    68. 53:32上市带来的严谨性、数据驱动和责任感
    69. 54:08Shopify 上市后的认可度与大客户信任
    70. 54:40为什么有些顶尖人才只愿意加入上市公司
    71. 54:55Tobi 推荐的短书：《Parkinson's Law》《The Lessons of History》
    72. 55:20《What Is Intelligence?》与预测能力的意义
    73. 56:07如果一本书抓不住你，也许是作者的问题
    74. 56:46Kindle 的价值：因为它不够“智能”，所以适合读书
    75. 57:12阅读需要仪式，也需要专门留出的时间
  • 05-26#556.AppLovin CEO深度访谈：AI时代创始人的胜利心态、组织重构与残酷真相
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:27Adam 的开场金句：胜利、恐惧、关系与公司崩掉的压力
    3. 02:20创始人到底是被“怕输”驱动，还是被“想赢”驱动
    4. 03:51钱不再重要之后，CEO 的决策方式会发生什么变化
    5. 05:168300 万美元 CEO 薪酬争议：外界看不见的股价门槛与风险对齐
    6. 08:34创业牺牲是否值得：健康、家庭和长期 CEO 状态
    7. 10:47股价一年暴跌 92%：上市公司 CEO 如何承受每日下跌
    8. 11:19从旧机器学习系统到 AXON 2：低谷中的技术重建豪赌
    9. 13:50如何在公司最危险的时候表达信心、留住核心团队
    10. 15:07大规模裁员的真正原因：AI 效率，还是疫情期间过度招聘
    11. 16:01哪些岗位会被自动化：流程岗位、创意生产与工程效率
    12. 17:36为什么提前裁掉可能被 AI 替代的岗位
    13. 19:21895 人公司如何追求全员 A player：核心业务的极致人效
    14. 21:18没有 COO、CRO、CMO、CHRO：AppLovin 的实干者文化
    15. 23:09CEO 想重建执行文化，最常犯的错误是什么
    16. 24:33今天科技公司的裁员，真的能带来组织改善吗
    17. 24:56Stock-based compensation 的问题：为什么股权不能随便发
    18. 27:08为什么“现金流减去股权薪酬”才是更干净的估值指标
    19. 27:5580% 到 90% 代码由 AI 生成，但代码数量不是重点
    20. 29:29AI 工程的关键：不是 token 消耗，而是业务 KPI 对齐
    21. 30:53AppLovin 如何避免优化错误指标
    22. 31:43推荐系统 vs 大语言模型：为什么 AppLovin 不只是 LLM 外壳
    23. 33:02Claude Code、Codex 与 Cursor：团队内部如何使用 AI 编程工具
    24. 33:27五年后的 AppLovin 会有多少人
    25. 33:57没有一对一会议、没有绩效评审，如何建立执行文化
    26. 34:17优秀人才不需要太多 mentorship，他们会自己找答案
    27. 36:28远程、面对面与可被 AI 利用的组织知识
    28. 37:24团队喝酒是否浪费时间：非产出场景如何产生真正生产力
    29. 38:47为什么曾经不参加投资者会议，现在必须站到台前
    30. 40:25学会授权：创始人从控制一切到让更强的人接手
    31. 41:52Founder Mode 的边界：什么时候该重新控制，什么时候该授权
    32. 42:57做空者攻击 AppLovin：市场机制哪里出了问题
    33. 46:25不做品牌营销是不是一个错误
    34. 46:41AppLovin 的异常财务特征：高速增长与 84% EBITDA 利润率
    35. 48:34Adam 是否在乎外界怎么看自己
    36. 49:02每天醒来都害怕公司突然崩掉：恐惧如何成为最大动力
    37. 50:15TikTok、Meta 与推荐系统：谁拥有最强定向引擎
    38. 51:17AppLovin 要成为万亿美元公司，是否必须做社交网络
    39. 53:09Compute 是未来人才竞争的货币吗
    40. 54:24股票回购的本质：什么时候是巨大机会，什么时候是资本陷阱
    41. 56:54一次回购创造约 500 亿美元价值的背后逻辑
    42. 57:48SaaS 末日论是否公平：传统企业软件的增长机会正在被削弱
    43. 59:21Agent 大军与未来生产力：技术研发速度会如何变化
    44. 01:00:06产品职能会消失吗：工程师必须成为产品经理
    45. 01:01:29AI 生成代码与安全漏洞：短期风险与长期修复能力
    46. 01:02:28没人足够诚实讨论的问题：AI 会让科技公司减少多少人
    47. 01:03:24在三位数增长年份裁员：计划赢，还是计划不输
    48. 01:04:12Token 预算的误区：不要用消耗量替代价值创造
    49. 01:05:25一边做父母，一边做到行业第一，最残酷的真相是什么
    50. 01:06:20错过孩子成长的遗憾：人在场，心不在场
    51. 01:07:04过去十二个月里最大的想法变化
    52. 01:08:09理想董事会成员与主动卸任董事会主席
    53. 01:10:01为什么创始人不应该做天使投资
    54. 01:11:02如果重来，AppLovin 哪个决定会不同
    55. 01:12:49未来三年，AppLovin 会威胁谁的广告业务
    56. 01:13:48别人为他做过最善良的事
    57. 01:14:19进攻性、直接表达与不活在后悔里
    58. 01:16:04Harry 对本期对话的总结与感谢
  • 05-26#555. FCC 主席谈无人机主导权、无线安全与卫星竞赛
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:25美中科技竞争背景下的 FCC：从广播电视监管到国家安全机构
    3. 03:05Carr 任内的关键行动：无人机、路由器、中国电信公司与电商平台清理
    4. 04:34嘉宾登场：主持人与 Carr 主席的开场寒暄
    5. 04:49外国制造无人机进入 Covered List：FCC 为什么能禁止无线设备进入美国
    6. 07:03无人机的国家安全风险：数据、情报与大型集会安全
    7. 09:28DJI、Autel 的反对意见：企业如何回应间谍风险指控
    8. 10:43Carr 的底线：国家安全不妥协，但执行上保持经济平衡
    9. 11:35美国无人机主导力：从乌克兰战场到 Anduril 与本土制造
    10. 14:02加速测试流程：为什么反无人机技术不能再等 6 到 9 个月
    11. 17:06无人机需要什么频谱：免许可频段、专用频段与蜂窝网络
    12. 18:14无人机创新区：在低干扰区域放开实验
    13. 19:44美国能否扩大无人机产能：小型新兴公司与竞争体系的优势
    14. 21:27路由器被纳入国家安全审查：为什么家用 WiFi 也成了风险入口
    15. 23:05禁止外国制造路由器后的现实问题：美国并没有大规模本土产能
    16. 24:21豁免机制如何运作：友岸外包、生产地点与敏感组件
    17. 26:07设备认证实验室问题：为什么 75% 的测试实验室曾在中国
    18. 28:06清理不可信实验室：FCC 如何把国家安全纳入设备上市前流程
    19. 30:30US Cyber Trust Mark：让消费者不用成为网络安全专家
    20. 32:47Operation Clean Carts：Amazon、eBay 等平台下架数百万条被禁设备
    21. 33:54EchoStar、AT&T、SpaceX 的 420 亿美元频谱交易
    22. 35:44Direct to Device：手机直接连接低轨卫星的下一代通信想象
    23. 37:59卫星直连手机是补盲工具，还是新的全国性运营商？
    24. 39:31Carr 的原则：让消费者、市场和技术决定成败，而不是 FCC 设障
    25. 41:12小公司还能参与卫星通信竞赛吗？规模、资本与火箭科学的现实
    26. 43:11农村信号盲区：卫星直连是否会改变传统宽带补贴逻辑
    27. 44:23普遍服务基金与 BEAD：政府补贴如何与新技术共同演进
    28. 45:39爬塔工人与电信工人：Carr 为什么重视通信基础设施一线劳动者
    29. 47:15并购审查中的劳动保护：工资、安全与防止低价外国施工队冲击
    30. 48:44一个共和党 FCC 的新路径：不只是削减监管，也关注国家安全和工人
    31. 50:41Delete, Delete, Delete：大规模去监管与少量关键监管并行
    32. 52:08FCC 内部两党合作：媒体报道之外的共识议题
    33. 53:41Build America 议程：恢复美国无线领导力
    34. 53:55频谱拍卖重启：四年来首次拍卖、Upper C-Band 与 2028 年规划
    35. 54:35太空经济与 FCC 太空局现代化：让低轨卫星审批像流水线一样更快
    36. 55:15轻松结尾：Carr 最近在看什么节目
  • 05-25#554. AI悖论：自动化越多，人越重要，Dan Shipper 预测未来一年工作方式巨变
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 00:00中文播客开场：跨国串门计划与 AI 声纹克隆说明
    3. 00:37本期克隆节目介绍：Lenny’s Podcast 与嘉宾 Dan Shipper
    4. 01:22核心观点预告：AI 不会带来简单的就业末日
    5. 03:01Lenny 正式介绍：Every 如何提前活在未来工作方式里
    6. 04:24回顾神预测：Dan 一年前如何看准 Claude Code 的非工程潜力
    7. 05:59Every 的工作方式：让整个团队成为 AI 早期使用者
    8. 08:35三类预测框架：工作方式、工作形态，以及谁会成功
    9. 09:14一年后复盘：给这些 AI 预测打分
    10. 09:57AI 悖论：模型越强，人类要做的工作反而可能越多
    11. 10:55第一条主线：公司会先出现一个“超级 Agent”
    12. 14:09为什么 Agent 需要像花园一样被持续打理
    13. 14:55Slack 会成为工作 Agent 的重要入口
    14. 16:00第二条主线：Codex / Claude Code 变成知识工作的操作系统
    15. 20:05重大转变：不是 AI 进入 SaaS，而是 SaaS 运行在 Agent 里
    16. 21:30Cursor、Claude、OpenAI 与 Agent harness 的竞争
    17. 23:11SaaS 公司如何为“人类 + Agent 协作”重新设计产品
    18. 26:12CLI 时代被快速跑完：GUI + Agent 会重新成为主流
    19. 27:49两个 Agent 比一个更好：个人 Agent 与应用 Agent 的协作
    20. 30:22反共识判断：SaaS 不会死，Agent 会增加 SaaS 的用户数量
    21. 32:09Every 团队人数翻倍：AI-native 公司为什么还在招人
    22. 33:00“自动化是个谎言”：每个 Agent 都需要一个人
    23. 33:45Senior Engineer Benchmark：AI 编程和高级工程师之间的差距
    24. 37:27真正的比较不是 AI vs 人，而是用 AI 的人 vs 用 AI 的人
    25. 38:50第一组行动建议：多用 Codex，让产品可被 Agent 使用，尝试公司级 Agent
    26. 40:09PR 数量暴涨：非技术人员也开始提交代码和改产品
    27. 42:11通才变强：市场、运营、编辑都能做以前技术岗位做的事
    28. 44:10新岗位出现：forward deployed engineer 与 Agent operator
    29. 45:14数据科学家的新痛点：审核别人用 AI 做出的粗糙分析
    30. 47:05哪些岗位变化最小：CEO、管理者与销售
    31. 49:31不是照看 Agent，而是构建让组织能力外溢的系统
    32. 50:36AI 生成文档和邮件会被越来越多地接受
    33. 53:34内容的新用途：既写给人读，也写给 Agent 读
    34. 54:21Dan 非常看好 PM：产品判断力会被 AI 放大
    35. 56:20“PM 回来了，SaaS 也回来了”
    36. 57:40全栈设计师的机会：从设计想法到直接提交 PR
    37. 58:24创造力更值钱：在 AI slop 泛滥中脱颖而出
    38. 58:24就业末日不会简单发生：模型让“昨天的人类能力”变便宜
    39. 01:01:13最重要的职业建议：ride the models，跟着模型走
    40. 01:01:56如何跟着模型走：保持玩心，反复测试新能力边界
    41. 01:04:40未来的真实样子：既是一切都变了，也是什么都没变
    42. 01:07:06最后的实践清单：把你的工作流搬进 Codex 或 Claude Code
    43. 01:08:37进入快问快答：一年后让 AI 给预测打分
    44. 01:08:50推荐书单：《The Writing Life》、丘吉尔二战史、《The Rigor of Angels》
    45. 01:10:53最近喜欢的影视：尼克斯篮球、《The Dark Wizard》、《100 Foot Wave》
    46. 01:11:30最近最喜欢的产品：Codex
    47. 01:11:42人生格言：做值得被写下来的事，写值得被阅读的东西
    48. 01:12:45被低估的 AI 工具：仍然是 Codex
    49. 01:14:27如何找到 Dan 和 Every，以及给听众的最后建议
  • 05-25#553. Google CEO谈谷歌在人工智能领域是否落后
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:27从 Bard 到 Gemini：Google 还在追赶吗？
    3. 04:09Coding 成为主战场：为什么它会是一切工作的基础
    4. 04:56Gemini 2.5 Flash 的发布反馈：质量、定价与使用限制
    5. 06:11大公司能否保持聚焦：Google 如何同时推进多个 AI 前沿
    6. 07:11二十五年来最大变化：Google 搜索会被 AI mode 取代吗？
    7. 08:47AI 搜索时代的商业模式：广告、订阅与用户价值
    8. 09:41AI 反弹：为什么只有少数人认为 AI 总体是好事
    9. 11:52面对毕业生：下一代如何迎接 AI 冲击
    10. 13:12工作会消失吗：AI 如何改变程序员、医生与放射科医生
    11. 15:51普通人用的 Agent：Spark 与个人工作流
    12. 16:14Sundar 如何用 Agent 准备会议、整理日历
    13. 18:09Agent 的信任问题：透明、可控与安全边界
    14. 18:35政府应该如何监管 AI：创新与监督之间的平衡
    15. 19:56递归式自我改进：AI 能否安全地改进自己
    16. 21:05接近 AGI 时怎么办：为什么必须避免实验室竞赛状态
    17. 21:35为什么 Google 还把 TPU 卖给竞争对手
    18. 22:20云业务、平台生态与下一代 AI 硬件
    19. 23:25Sundar 如何看待 AGI 这个词
    20. 24:29AGI 是更近还是更远：过去两年的进展改变了判断
    21. 25:11“奇点的山脚下”：Google 如何理解 2030 前后的 AI 未来
    22. 26:16结尾：Sundar Pichai 告别 Hard Fork
  • 05-25#552. AI进展为何突然变得真实：详解 GPT 5.5、强化学习与模型最后一公里
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:15MAD Podcast 开场：Yann Dubois 与 GPT 5.5 的背景
    3. 03:25最近几个月发生了什么：可靠性跨过关键阈值
    4. 05:56什么叫模型可靠性：Agent 运行越久，错误概率越需要下降
    5. 07:10GPT 5.5 发布背后：全公司协同与情绪起伏
    6. 08:45GPT 5.5 的优势：agentic coding、computer use 与知识工作
    7. 10:47效率优化：从 token 数到 latency，再到用户真正感受到的性能
    8. 11:52OpenAI PostTraining Frontiers 团队到底做什么
    9. 13:13从 word2vec 到低资源语言 NLP：Yann 如何进入 AI 领域
    10. 14:41为什么拒绝量化基金：技术工作与正向影响
    11. 15:21GPT5 发布演示：现场搭建法语学习 App 的紧张时刻
    12. 15:492026 年的 reasoning 与 o1/o3 时代有什么不同
    13. 17:12从可验证 reward 到真实用户价值
    14. 18:075.5 Thinking 与 5.5 Pro：更多 test-time compute 是否值得
    15. 19:37效率与思考时间：把性能-延迟曲线向左移动
    16. 20:45模型如何更会推理：像专家一样少走弯路，也更早发现错误
    17. 21:49Pretraining 是否撞墙：为什么更大模型仍然有效
    18. 24:43数据前沿：synthetic data、multimodal data 与 embodied AI
    19. 26:45World Models：模拟有用，但不能过度优化不真实目标
    20. 28:02Mid Training 是什么：给高质量数据更高权重
    21. 29:28Posttraining 的本质：把“懂知识的模型”变成“对人有用的模型”
    22. 30:39SFT 与 RL 的区别：从模仿人类到优化 reward
    23. 33:28RL 会创造新能力吗：推理、检查答案与更长思考
    24. 35:00为什么 RL 难扩展：昂贵采样、长 rollout 与 attribution 难题
    25. 37:32GRPO 与简单方法的胜利：能随 compute 扩展的技术最有生命力
    26. 38:13AI 系统是“建造”还是“种出来”：从手艺到科学的研究过程
    27. 40:26为什么大家先从 posttraining 改起：迭代速度更快
    28. 41:57垂直能力与横向能力：模型为什么有时参差不齐
    29. 43:21从数学、代码走向经济领域：主动选择优先级与数据收集
    30. 44:43泛化的边界：竞赛聪明不等于真实世界聪明
    31. 47:31幻觉问题：为什么 SFT 可能反而奖励幻觉
    32. 49:00Negative Transfer：显式指令遵循与隐式意图理解的冲突
    33. 50:36法律、医疗、金融也能追上 coding 吗：关键在领域专家与 reward 可验证性
    34. 52:23为什么 evals 越来越难：任务开放、答案多样、专家稀缺
    35. 54:35Model as a Judge：为什么让模型评估模型会越来越重要
    36. 55:20评估与训练的边界消失：每个 eval 都可能变成训练数据生成器
    37. 56:07未来 AI 进展会是连续还是断点式
    38. 57:26Continual Learning：为什么模型应该越用越懂你
    39. 59:16为什么 continual learning 还没真正解决
    40. 59:59Harness 会被模型吃掉吗：通用框架与垂直场景的不同命运
    41. 01:01:58应用层还有机会吗：真正的护城河在最后一公里
    42. 01:03:36结尾：Matt 感谢 Yann，节目收尾
  • 05-24#551. 写作、命运与美：Dana Gioia 谈灵感、修改、悲伤、诗歌与一种作家的生活
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:31初稿的神秘性：灵感如何从身体、意象和一句话开始
    3. 02:52如果灵感来时不能写下，就会失去它
    4. 03:20意识与潜意识的双人舞：新闻写作与文学写作的区别
    5. 04:23文学的核心作用：惊奇、敬畏与喜悦
    6. 05:06“转折”的力量：让相反的情感同时成立
    7. 08:21作家的固执与完整性：为什么有时必须拒绝大平台
    8. 09:50《诗还重要吗》：一篇文章如何通过延迟发表变得更好
    9. 11:31如何客观看待自己的作品：从自恋到判断力
    10. 13:49为当下写，也为未来写：什么能抵抗文化潮流
    11. 16:59好书怎么多读都不算多：阅读与判断力的训练
    12. 17:07从 Eliot 和 Wallace Stevens 学会：诗人也可以有白天工作
    13. 19:48一天只有二十四小时：婚姻、工作与写作的取舍
    14. 21:20商业工作之外的写作纪律：把人生当成装满一小时钞票的钱包
    15. 22:47体力劳动如何帮助潜意识解决写作难题
    16. 24:00身体的智能：诗为什么需要节奏、声音和动作
    17. 26:05创作与吸收的平衡：抄诗、标注格律与声音
    18. 27:44你的时间就是你的生命：不要习惯浪费时间
    19. 29:03作品何时完成：当它开始释放比投入更多的能量
    20. 30:03留白的艺术：把脚手架拆掉，让读者进入作品
    21. 33:51只放诗真正需要的东西，不多放
    22. 34:17简单不等于无味：写作应该有自己的味道
    23. 37:05找到自己的声音：真实生活并不无聊
    24. 39:53不要把生活变成艺术品：健康秩序与内在戏剧
    25. 42:15在维也纳意识到使命：不是选择诗，而是被诗选择
    26. 43:00顺着命运走，还是被命运拖着走
    27. 44:09规律生活，猛烈写作：为什么作家需要秩序
    28. 45:31客观镜子：如何培养批评自己的能力
    29. 46:19发明的疯狂与批评的清醒
    30. 48:19黑暗情绪不是培养出来的，而是需要被引导
    31. 50:42失去儿子如何改变写作：更简单、更直接、更有音乐性
    32. 54:20情感直接，但更神秘：诗不是解释，而是体验
    33. 55:34诗是身体性的，也是完整语言
    34. 56:20在伟大的诗里，你先感受，然后才理解
    35. 57:18为什么《诗篇》需要读出声
    36. 58:22教诗的核心：先体验、表演、背诵，再分析
    37. 58:22语言的力量：听懂被说出的，也听懂没被说出的
    38. 01:01:53为什么学校把诗教得无聊
    39. 01:03:41诗的正确反应像听歌：跳舞、打拍子、跟着唱
    40. 01:05:12写诗时必须动起来：身体如何判断一句话是否正确
    41. 01:06:13如何选择输入：书房、图像、冲动与好东西
    42. 01:08:20写作之前的沉思：去缪斯可能出现的地方
    43. 01:10:17每天写一行：Nulla dies sine linea
    44. 01:11:31散文的两种类型：知道终点的写作与不知道终点的写作
    45. 01:13:42如何写好一个人：把人物放进具体场景
    46. 01:15:09描写人物的常见错误：抽象清单不是叙事
    47. 01:17:02把自己放在论证边缘，让读者知道站在哪里看
    48. 01:18:24拆解 Orwell、Jarrell、Clive James：学习段落如何运作
    49. 01:22:34作家走错路的三种方式：大学职位、自由撰稿、过早出书
    50. 01:23:39第一本书的赌注：为什么要与短期市场保持距离
    51. 01:26:30年轻作者如何判断自己是否准备好写书
    52. 01:29:36修改也是创造：带着开放态度进入重写
    53. 01:30:19如何请求反馈：不要夸我，告诉我哪里不对
    54. 01:31:25好合作者需要坦率，也需要诚实的交换
    55. 01:33:33重抄旧稿：重新进入灵感和语调
    56. 01:35:09如何结束一天写作：管理作家的情绪波动
    57. 01:37:13一首诗的诞生：从月形天蚕蛾到《请原谅我，朝圣者》
    58. 01:40:03押韵不是强加形式，而是听诗想成为什么
    59. 01:41:43在日常事物里看见奇迹
    60. 01:43:58商业世界教会作家的事：听普通人怎样说话
    61. 01:46:40诗应该被听见：印刷文化的终结与声音的回归
    62. 01:50:37数字时代的作家：必须成为多平台的文艺复兴人
    63. 01:52:47修辞的回归：清晰、有说服力地讲话成为必备能力
    64. 01:54:59练习，练习，再练习：从邮件开始训练句子
    65. 01:56:58爱情诗是一道咒语：让对方感到你所感到的
    66. 01:58:29John Donne、Tennyson 与爱情诗里的幽默和忧郁
    67. 02:01:07天主教写作：痛苦如何在接受中成为祝福
    68. 02:03:30建立共同体：为什么文化修复需要会议、出版社、学校和杂志
    69. 02:07:13《钦定版圣经》如何塑造英语的庄严感
    70. 02:09:03Commonplace book：保存那些让人不该忘记的句子
    71. 02:12:41激光与辐射：散文和诗歌的两种意义传达方式
    72. 02:13:16Baudelaire：伟大的失败之歌
    73. 02:13:52McLuhan：媒介的精神维度
    74. 02:14:36Bob Dylan 与 The Beatles：歌词、合作与流行音乐的诗性
    75. 02:15:31Martin Luther King：圣经语言与伟大政治修辞
    76. 02:16:13Steinbeck、Cheever 与穷人的尊严、细节的力量
    77. 02:19:22Tarantino、Tolkien 与道德视野
    78. 02:20:29Dostoevsky：下降到黑暗里才能知道的知识
    79. 02:24:17善恶知识之树、塞壬、冥界与神话中的禁忌
    80. 02:26:05歌剧教会写作者什么：压缩、情感高峰与留空间
    81. 02:28:14歌剧人物和小说人物有什么不同
    82. 02:29:37《安娜·卡列尼娜》与《茶花女》：小说和歌剧如何进入人物内心
    83. 02:33:32最后的收束：理解体裁本质，而不只是学习规则
  • 05-23#550. AI资本市场狂热：Anthropic 9000亿估值、SpaceX超级IPO与SaaS旧王的生死转型
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:35Anthropic 开场：Karpathy 加入与 9000 亿美元估值融资
    3. 03:10为什么 Anthropic 可能是私有市场里“最划算”的交易
    4. 06:49为什么 Dario 愿意在看似便宜的价格上融资
    5. 07:49AI 模型公司的本质：算力、CapEx 与资产负债表战争
    6. 08:39Anthropic 与 OpenAI 融资风格对比：七十分交易 vs 极限定价
    7. 10:37现金到账、融资条款与 OpenAI 复杂融资结构的差异
    8. 11:45Salesforce 每年花 3 亿美元买 Anthropic token，贵吗？
    9. 12:11每个工程师每年 1.5 到 2 万美元：AI coding 成本只是入场费
    10. 12:56为什么 token 正在成为软件公司最大的单项外部供应商支出
    11. 15:21一万亿美元 token 收入需要什么条件：吃掉研发工资的 20%
    12. 18:17Jason 的看空逻辑：模型更高效后，token 成本可能没想象中高
    13. 22:11当 token 支出从噪声变成裁员变量
    14. 22:34Klaviyo 的 AI 执行力：每个产品相关员工都必须提交代码
    15. 24:00SaaS 公司还有时间吗：创始人领导的公司可能仍能翻盘
    16. 25:59Datadog、Figma 与 SaaS 从底部反弹
    17. 26:20Rory 的“二十一岁”比喻：SaaS 再也回不到 2021 年光环
    18. 28:18Datadog 单季度十亿美元收入：从亢奋估值回到现实估值
    19. 29:11Figma 连续加速：为什么 Jason 承认自己看漏了一点
    20. 29:46Figma Make 不够好，但 Figma 仍受益于软件构建爆发
    21. 32:23Lovable、Replit 与 Figma 工作流被绕开的风险
    22. 33:14Figma 真正错过的机会：一键从设计推到生产级 prototype
    23. 34:14Wix 暴跌与 Base44 达到 1.5 亿 ARR
    24. 34:35AI 业务是增量，还是对核心业务的替代？
    25. 35:17Wix 和 Squarespace 被两头夹击：vibe coding 与 Shopify
    26. 37:13电商增长被 Shopify 吃掉，信息展示网站被 AI 工具冲击
    27. 37:41Base44 能否拉动 Wix 重新增长？
    28. 40:03股票回购争议：为什么“抵消稀释”不是好理由
    29. 41:19回购、激进股东与管理层的防守剧本
    30. 43:55Wix 一倍收入估值：终局状态还是反弹机会？
    31. 46:43哪家老牌软件公司会靠 AI 重新变得乐观？
    32. 48:37Nebius 增长 684%：算力短缺还是泡沫狂热？
    33. 49:00CoreWeave、Nebius 与算力商品化风险
    34. 50:52除了传统软件，几乎所有科技基础设施都在火
    35. 52:41Nvidia、电力、网络与 AI CapEx 的传导链条
    36. 53:58为什么现在还看不到短期崩盘迹象
    37. 55:40作为 VC，还会不会在 seed 投下一家新 CoreWeave？
    38. 57:22投资人如何给创始人真实反馈
    39. 59:36什么情况下应该解释拒投理由，什么情况下不该解释
    40. 01:00:25Cerebras IPO 大获成功：Snowflake 之后最大美国科技 IPO
    41. 01:01:06“Better Than Figma”：新 IPO 标准是否被抬高？
    42. 01:02:06Cerebras 的独特位置：半导体、inference 与 OpenAI 客户叙事
    43. 01:03:44IPO 首日暴涨后还能买吗？Rory 提醒 base rate 很重要
    44. 01:04:41SpaceX 计划史上最大 IPO：1.75 万亿美元估值、750 亿美元融资
    45. 01:05:00S1 可能讲不清真正的 SpaceX：AI 化之后公司已完全不同
    46. 01:06:20xAI、Cursor、Anthropic 交易可能不会完整体现在 S1 中
    47. 01:07:30市场想要兴奋感，而 SpaceX 是地球上最令人兴奋的公司
    48. 01:08:25散户会不会像 GameStop 一样冲进 SpaceX？
    49. 01:10:28机构目标价、流通盘与 IPO 首日交易博弈
    50. 01:12:31Jason 下注 SpaceX 可能交易到 5 万亿美元
    51. 01:14:26Rory 的冷静提醒：Facebook IPO 当年也是全民期待
    52. 01:15:50三人打赌：3 万亿、5 万亿，还是低于 3 万亿？
    53. 01:16:44Sam Altman 给每家 YC 公司提供 200 万美元 OpenAI tokens
    54. 01:17:13这是争夺开发者心智的聪明动作
    55. 01:18:38Jason 判断：这一定会推高 YC startup 估值
    56. 01:19:58token 额度可能成为新融资锚点
    57. 01:20:37这会不会让 VC 更难拿到 YC 公司股份？
    58. 01:21:31对 Replit、Legora 这类公司，token 可能一年就烧完
    59. 01:22:34token spend 就是 marketing spend：免费额度会改变早期增长策略
    60. 01:24:01如果 OpenAI 有闲置算力，这就是非常聪明的资本配置
    61. 01:25:30一个推论：OpenAI 可能有富余 token，而 Anthropic 没有
    62. 01:27:10OpenAI 与 Musk 诉讼结果：Rory 认为判断基本命中
    63. 01:28:25为什么陪审团快速驳回可能是按法律而非情绪判断
    64. 01:31:19Elon 诉讼带来的连锁效应：Sam Altman 财务关系被更多审视
    65. 01:31:32Rory 对 Sam 的复杂同情：善意结构反过来咬了他
    66. 01:33:52Jason 反驳：Sam 并非完全没有从 AI 中获得经济利益
    67. 01:35:03复杂利益安排的代价：当你把世界首富变成敌人
    68. 01:36:37为什么美国公众可能越来越不喜欢 AI
    69. 01:37:00Rory 的警告：聪明科学家在政治上可能非常笨
    70. 01:38:02Jason 为什么仍然站 Team Sam 和 Team OpenAI
    71. 01:39:00从学生为 ChatGPT 鼓掌，到毕业典礼嘘 Eric Schmidt
    72. 01:39:48“不是裁员，是为了机器减少岗位”：企业话术的危险
    73. 01:40:27Cisco、LinkedIn、Meta、Intuit 裁员与政治后果
    74. 01:41:00Jason 的激进建议：科技行业需要重新扩张招聘以避免社会动荡
    75. 01:41:59AI 到底替代了多少岗位：5%、20%，还是被夸大了？
    76. 01:43:38被裁员工会如何看待财富税和科技富豪？
    77. 01:44:44Jason 判断：这可能是我们这辈子见过最严重的科技裁员潮
    78. 01:45:09突发传闻：OpenAI 可能最快周五提交 IPO 文件
    79. 01:45:45OpenAI 如果启动保密提交，意味着钱站最后几班车正在开走
  • 05-23#549. AI 芯片究竟如何工作？GPU/TPU 的底层设计
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:39芯片内部到底有什么：从逻辑门、导线到矩阵乘法
    3. 02:43为什么 multiply-accumulate 是 AI 芯片的核心原语
    4. 04:01用 4-bit 乘法手算 AI 芯片里的基础计算
    5. 05:57Full Adder：三个 bit 如何被压缩成两个 bit
    6. 06:32Dadda Multiplier：用 full adder 高效完成乘法与累加
    7. 08:28为什么 multiply-accumulate 在电路上有漂亮的 p×q 结构
    8. 09:19FP4 和 FP8 能不能互换：芯片设计里的精度选择
    9. 10:37Bit width 的平方缩放：低精度为什么如此有利
    10. 11:12从 CUDA Core 看传统处理器的数据路径
    11. 13:00Mux 是什么：一次“选择”背后的真实电路成本
    12. 14:19数据移动比计算更贵：register file 到 ALU 的代价
    13. 15:35Tensor Core 的动机：把更多面积花在真正的计算上
    14. 16:44从单次乘加到矩阵-向量乘法：为什么要往外层 loop 走
    15. 17:30Systolic Array 如何让计算按平方增长、通信按线性增长
    16. 18:52权重本地保存：把矩阵放在计算发生的地方
    17. 19:20如何慢速灌入权重，避免 X×Y 级别的外部布线
    18. 21:12计算与通信的比例：从 gate 层到数据中心都反复出现的问题
    19. 22:12TPU 里的大规模 systolic array：矩阵乘法最有效的电路机制
    20. 22:32真正让芯片设计者纠结的问题：尺寸怎么定
    21. 23:29Clock Cycle 是什么：芯片为什么需要全局同步
    22. 25:06速度与可靠性：为什么必须保证计算赶上下一个 clock
    23. 26:19Pipeline Register：用更多寄存器换更高频率
    24. 27:50有反馈回路时，为什么插入 pipeline 会变难
    25. 29:38过快的 clock speed 也会伤害吞吐量
    26. 30:43吞吐量公式：每个周期能做多少事 × 每秒多少个周期
    27. 31:09为什么高频交易会用 FPGA：确定性延迟与商业取舍
    28. 31:37FPGA 如何模拟 ASIC：register、LUT 与大量 mux
    29. 33:08“Field Programmable”到底是什么意思
    30. 33:59Lookup Table：把 truth table 变成可编程 gate
    31. 35:17为什么 FPGA 比 ASIC 贵一个数量级
    32. 37:32慢十倍的原因：LUT 和 mux 带来的巨大开销
    33. 38:27为什么 CPU 很难保证确定性 clock cycles
    34. 38:27Cache 的不确定性：CPU 延迟为什么会受环境影响
    35. 40:56Scratch Pad vs Cache：把内存控制权交给软件
    36. 41:31现代硬件还算冯·诺依曼架构吗？
    37. 42:53Branch Predictor：CPU 为什么要预测分支
    38. 44:00大脑与芯片的高层比较：稀疏、共址内存与慢速时钟
    39. 46:16GPU 和 TPU 的高层差异：很多小 SM vs 少量大矩阵单元
    40. 47:10Tensor Core 和 TPU MXU 为什么非常相似
    41. 47:36大 Systolic Array 的优势与数据搬运瓶颈
    42. 48:32MatX 的公开方向：Splittable Systolic Array
    43. 48:56收尾与感谢
  • 05-23#548. GTA背后的商业大师：从“无钱敌意收购”到400亿美金娱乐帝国
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:28无钱敌意收购：Take-Two 传奇故事的开端
    3. 02:36娱乐行业二十年：为什么技术与媒体的交汇如此重要
    4. 03:411983年的“新媒体”：录像带、付费电视与家庭娱乐
    5. 05:37从历史看未来：爱迪生、电子娱乐与技术变迁
    6. 06:00核心信念：永远拥抱新技术，别相信当下会永远不变
    7. 07:20家庭娱乐的崛起：录像带、DVD 与数字发行
    8. 07:46Vestron 时代：29岁成为上市娱乐公司总裁
    9. 09:43好莱坞为什么曾经害怕电子游戏：Atari 与 E.T. 灾难
    10. 11:4332岁进入 Fox：从票房垫底到行业第一的扭转经历
    11. 17:00Barry Diller 的影响：激烈辩论、承受压力与追求正确答案
    12. 20:21Rupert Murdoch 的一课：危机中保持冷静和专注
    13. 21:21电影行业的结构性问题：boutique system 与 studio system
    14. 23:49洞察电子游戏：今天什么行业最像1920年代的电影制片厂？
    15. 24:51向 Rupert Murdoch 提议进入游戏行业，却因股权诉求被拒
    16. 26:11降薪95%去硅谷：加入 Crystal Dynamics 的冒险
    17. 26:54创业时机：什么时候适合承担真正的风险
    18. 28:05BMG内部孵化游戏业务：用唱片全球发行体系做游戏
    19. 31:00被迫卖掉游戏部门：Take-Two 接手并推出 Grand Theft Auto
    20. 32:19错失GTA：最成功媒体IP背后的戏剧性一幕
    21. 33:16创办 ZMC：想打造被技术增强的媒体娱乐资产组合
    22. 34:49没有资本怎么收购公司：空箱子式募资与第一笔艰难交易
    23. 37:01拯救日本唱片公司：ZMC 第一笔交易的生死考验
    24. 42:17与 Carl Icahn 的关系：免费研究、长期铺垫与意外机会
    25. 42:58当时的 Take-Two：调查、亏损、混乱和濒临破产
    26. 44:18读公司章程：发现接管公司的法律缝隙
    27. 46:00百分之五十点一的投票权：用股东同意书挑战董事会
    28. 48:00从48%到22%：借股、投票权和关键会议的惊险转折
    29. 49:30年度股东大会现场：从不确定到88%支持率
    30. 50:212007年接管 Take-Two：成为董事长，后来兼任 CEO
    31. 50:38接管后的计划：围绕 GTA，削成本，重建理性组织
    32. 51:19如何一年削掉四千万美元：先砍第三方开支，而不是先裁人
    33. 53:14GTA 的周期性问题：爆款发售年赚钱，其他年份亏损
    34. 53:30核心战略：做出更多爆款，打造真正的娱乐公司
    35. 54:28从7亿到300多亿美金：Take-Two 的长期价值创造
    36. 55:35早期错误与底层原则：在地板上时，合理决策反而变简单
    37. 56:01谁最重要：能做出爆款的人，而不是管理者本人
    38. 56:46理性组织：不大喊大叫，不制造混乱，不让自我阻碍创作
    39. 57:33如何管理难搞的天才：真正在乎他们，同时坚守尊重底线
    40. 58:33删除键哲学：不把事情个人化，也不被情绪牵着走
    41. 60:28娱乐行业里的理性优势：拒绝魔法思维
    42. 62:01文化的真正考验：顺境不算数，逆境才见品格
    43. 62:50Borderlands 案例：游戏做完后仍追加五千万美元重做
    44. 63:15相信人才直觉：支持创意热情，而不是只看短期排期
    45. 63:32GTA 6 的时间表：为什么伟大作品需要等待
    46. 64:19GTA 的长期生命力：更新、社交与持续参与
    47. 64:39在线游戏的社交本质：从年轻玩家到90岁桥牌玩家
    48. 65:10游戏为什么会持久存在：它是人类文明最古老的娱乐形式之一
    49. 65:32具体目标的力量：宇宙奖励具体请求，惩罚模糊愿望
    50. 66:13可视化不是魔法：它是反复专注于自己真正想要的东西
    51. 68:00从二百亿目标到四百亿规模：长期使命如何驱动选择
    52. 68:50Take-Two 的使命：成为地球上第一的娱乐公司
    53. 69:55给年轻员工的建议：知道自己想要什么，并创造超过成本的价值
    54. 71:12为什么很多人不跟进：成功没有魔法棒，必须自己行动
    55. 72:40创办ZMC的现实：别人可以善意支持，但没人能替你完成工作
    56. 73:22做好眼前机会：一个机会做好，才可能带来更多机会
    57. 74:46时间承担大部分重量：理性、好行业、优秀人才与复利
    58. 75:01CEO 是服务团队的人：办公室本身不会产生实际工作
    59. 75:39根据人才调整风格：忠于自己，但服务不同的人
    60. 76:18《人性的弱点》：对他人保持真诚兴趣的领导力核心
    61. 77:00真正在乎人：让对方觉得自己是房间里唯一的人
    62. 78:08做播客的出发点：不是显得厉害，而是服务听众
    63. 78:24财富来自服务：资本主义中值得庆祝的创造价值
    64. 80:04从不安全感到服务心态：《人性的弱点》如何改变人生
    65. 80:52Fox时期的自我意识：从“按我的方式来”到“我如何帮你”
    66. 81:23成功没有唯一模板：不同领导者有不同风格
    67. 82:03Elon Musk、Barry Diller 与不同的成功路径
    68. 83:18找到自己的方式：不是所有方法都适合所有人
    69. 84:41电子游戏、媒体和娱乐：Take-Two 其实提供的是娱乐体验
    70. 85:23电子游戏体验的多样性：七分钟手游与数百小时 GTA 完全不同
    71. 85:37媒体日竞争：任何占据用户13小时媒体时间的东西都在竞争
    72. 86:06互动娱乐的优势：最有价值的新媒体不是被动的，而是互动的
    73. 86:50Take-Two 如何使用 AI：企业工具与数百个生产力项目
    74. 87:29AI 组织结构：不是单独设“AI负责人”，而是融入技术体系
    75. 88:07对 AI 的总体态度：拥抱一切提升效率的技术
    76. 88:18AI 与创造力：数据回看过去，创造力面向未来
    77. 89:34为什么 AI 不会自动制造爆款：克隆品不是原创，爆款必须出人意料
    78. 90:44结尾：所有爆款，本质上都是出人意料的
  • 05-21#547. 纳瓦尔：销售的本质不是说服，而是把真相讲清楚
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:28人生只需要懂两件事：创造与销售
    3. 01:42Naval 的反直觉观点：我其实不相信销售
    4. 02:31可信度比销售重要：顶尖的人会看穿套路
    5. 03:25真正的销售：理解对方想要什么，然后诚实表达
    6. 04:05不执着于结果：找那个真正产生共鸣的人
    7. 04:25“Yes, and”：先接住对方，再表达自己的立场
    8. 04:44理性共情：用推理走到对方的位置上
    9. 05:45客观的意思：把自我拿掉
    10. 06:10好建议像是“对方在跟自己说话”
    11. 06:42为什么同时做到真实和积极很难
    12. 06:55魅力的定义：同时传递力量与善意
    13. 07:35诚实是根基，但不友善会让对方听不进去
    14. 08:10同理心的代价：为什么 Naval 不擅长解雇人
    15. 09:02管理是告诉别人该做什么，领导力是让别人想去做
    16. 09:45不要只让人砍木头，要让人向往大海
    17. 10:26创业公司是一种更自由的生活方式
    18. 11:12尝过自由的滋味，会让你不再适合被雇用
    19. 12:00小团队、高信任与人类深层的协作本能
    20. 12:55从囚徒困境到猎鹿博弈：真正的社会合作模型
    21. 13:45招聘技巧：让候选人随便面试团队里的任何人
    22. 14:18“传教式销售”？Naval 认为那只是诚实
    23. 14:55如果你自己都不兴奋，就不该卖它
    24. 15:45框架和技巧都是次要的，动机才是核心
    25. 16:35真正有用的学习来自亲自去做
    26. 17:05喂养你的智力痴迷，而不是追求表面平衡
    27. 17:42如果你觉得自己在销售，可能说明你卖错了东西
    28. 18:02外界眼中的“布道式销售”：先讲大图景
    29. 18:35不要把销售想得太复杂
    30. 18:55Naval 如何融资：等自己真正兴奋，再去讲清楚
    31. 19:28不夸大、不包装，只传达已经看到的真实东西
    32. 20:05不要让自己陷入背靠墙的交易处境
    33. 20:42坏交易比想象中更难摆脱
    34. 21:10合同的本质：用未来选择权换取共同合作
    35. 21:52妥协是打造伟大公司的敌人
    36. 22:14关注把蛋糕做大，而不是眼前怎么切
    37. 22:39幂律时代：真正的回报在未来
    38. 23:32最重要的是保护时间与选择权
    39. 24:15小利益不值得争，但原则和心理平静值得保护
    40. 25:05不要只为了钱，在同一件事上苦熬一生
    41. 25:45在一生里塞进几种不同的人生，追随真正的兴趣
  • 05-20#546. 电力、晶圆与 AI 基础设施的未来
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:37资本主义史上从未发生过：Anthropic 单月新增 110 亿美元 ARR
    3. 02:10三四月市场错配：股价下跌，但 AI 基本面正在爆炸
    4. 04:20DeepSeek Monday 的误判：为什么算力需求反而更强了
    5. 06:10霍尔木兹海峡、能源价格与美国制造业相对优势
    6. 07:42Anthropic 与 OpenAI：同样是前沿模型，资本效率却很不同
    7. 08:40无约束收入 URR：如果 compute 不受限，Anthropic 可能有多大
    8. 09:44为什么不一次性融到天价：不确定世界里的融资纪律
    9. 11:23Elon 的“融资超能力”：长期让投资人赚钱的重要性
    10. 11:59电力与晶圆：AI 基础设施建设最关键的两种投入
    11. 12:27电力短缺会如何被资本主义解决
    12. 13:35轨道算力的重新定义：不是太空数据中心，而是太空中的 rack
    13. 15:00散热、维修、激光互联与 SpaceX 的工程能力
    14. 17:29轨道算力会不会冲击地面数据中心
    15. 18:30TSMC、硅盾与晶圆短缺如何影响 AI 泡沫
    16. 20:15历史不会重复，但会押韵：铁路、运河、互联网与 AI 泡沫
    17. 22:48Intel、Samsung 与 TSMC 的产能博弈
    18. 23:51Terra Fab：Elon、Intel 与美国最大晶圆厂的可能性
    19. 26:23Elon 的速度：为什么传统建设周期可能被打破
    20. 26:49DeepSeek 之后：为什么前沿模型仍然拿走大部分经济价值
    21. 27:23Frontier token 的溢价：模型层回报为何集中在最前沿
    22. 29:10Pareto frontier 的变化：Google、Anthropic、OpenAI 与 xAI 的位置
    23. 30:05Bitter Lesson 的风险：更多算力是否永远胜过人类巧思
    24. 31:18Memory、harness 与模型 runtime 的重要性
    25. 32:03为什么普通订阅套餐已经无法代表真正的前沿 AI
    26. 34:13Continual learning：模型何时能像人类一样实时学习
    27. 35:00三个关键问题：Bitter Lesson、frontier token 溢价与持续学习
    28. 35:35新芯片公司的机会：竞争对世界和 Nvidia 都是好事
    29. 36:01芯片设计的“铁三角”：攻击、防御、机动性的取舍类比
    30. 37:20不要只做“更好的 GPU”：必须足够不同、也足够难
    31. 38:14Prefill 与 decode：AI 推理拆分打开新芯片空间
    32. 39:50Cerebras 的案例：waferscale computing 为什么不同且困难
    33. 42:10GPU 寿命被延长：为什么 inference 拆分可能拯救 private credit
    34. 43:30卖稀缺 vs 买稀缺：hyperscaler 的存量资产价值
    35. 44:06“不同而且很难”：AI 创业公司真正需要回答的问题
    36. 44:33为什么显而易见又不难的创业点很危险
    37. 45:45Cursor、Cognition 与 coding 的战略位置
    38. 46:56Token path：软件公司必须站在 token 流经之处
    39. 48:01Nvidia 会不会做自己的前沿模型
    40. 48:20开源模型、蒸馏与新的囚徒困境
    41. 49:35前沿模型是否应该通过 API 开放：AI 实验室的新博弈论
    42. 50:28Mythos 级模型世界：为什么每个人都需要一个“安全词”
    43. 51:14防守之外的进攻：人类还能做什么
    44. 51:40《最后的武士》与机关枪：不会掌握 AI 的人会被 AI 支配
    45. 52:45投资人的 Agent 工作流：从播客、财报到管理层激励分析
    46. 53:50为什么这是投资史上最令人兴奋的时代
    47. 54:14AI 内部估值正在变得极不合理
    48. 55:00DRAM、半导体设备与横截面估值矛盾
    49. 56:10短缺周期里，低质量公司为什么反而涨得最多
    50. 57:20AI 泡沫、核能泡沫、量子泡沫与投机蔓延
    51. 58:30AI 交易不再同涨同跌：必须研究更细的子行业差异
    52. 59:10被错误分类的机会：Astera 与 copper loser basket
    53. 59:41Google：失去 TPU 成本优势，但仍拥有最大 compute 装机基础
    54. 01:01:00Meta：Zuckerberg 如何把公司推向 AI first
    55. 01:02:10Amazon：Trainium、robotics 与零售业务效率提升
    56. 01:03:00Microsoft：Satya 从“让 Google 跳舞”到 Copilot 产品经理
    57. 01:04:05为什么微软把 compute 留给自己用，是一个有勇气的决定
    58. 01:05:00谁最接近 startup：Nvidia、Amazon、Google 的外部互动优势
    59. 01:05:46应用层价值：AI 到目前为止已经摧毁了大量传统软件价值
    60. 01:06:40人身安全与政治暴力：AI 领袖面临的新风险
    61. 01:07:30战场 AI 与地缘政治：乌克兰、美国优势与全球稳定
    62. 01:08:40Pax Americana 与 AI 主导权：技术优势会带来和平还是不稳定
    63. 01:09:20AI 医疗奇迹：罕见病、Agent 与药物发现
    64. 01:09:55谦逊面对事件视界：乐观主义与对卢德主义担忧的认真对待
    65. 01:10:19收尾：Patrick 对 Gavin 热爱市场、公司和历史的致敬
  • 05-20#545.先锋集团：为投资者省下万亿美金的共产主义资本家
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:27从一句玩笑开始：这不就是 index fund 吗？
    3. 01:53Vanguard 的规模：十万亿美元级 passive index fund 巨头
    4. 03:27“共产主义式的资本主义”：客户拥有公司的独特结构
    5. 04:27Jack Bogle 与一万亿美元财富转移
    6. 05:31“卧底慈善家”：没有拿走本可以属于自己的财富
    7. 06:51大萧条前夜出生：一个金融英雄的起点
    8. 08:25家道中落、父亲离家、兄弟们靠打工求生
    9. 10:59Blair Academy 与兄弟之间的大学机会抉择
    10. 13:08Princeton、经济学与一门只拿 C- 的课程
    11. 15:48一篇 Fortune 文章改变人生：共同基金行业的发现
    12. 16:49open-end fund 的诞生与共同基金的早期结构
    13. 18:21broker-dealer 分销、销售佣金与高费用体系
    14. 20:01管理公司如何从基金规模中赚钱
    15. 24:19Bogle 本科论文的核心洞察：费用会吞噬回报
    16. 27:53加入 Wellington：从助理到 35 岁成为总裁
    17. 29:28保守的 Wellington 遇上疯狂的 GoGo 年代
    18. 30:51Fidelity、Jerry Tsai 与高换手成长型基金的崛起
    19. 35:15Jack 接到任务：做任何必要的事来拯救 Wellington
    20. 39:04与 Ivest 合并：用 40% 股权换 GoGo 新血液
    21. 42:18泡沫破裂、石油危机与 Wellington 资产大缩水
    22. 45:11Jack 的 Jerry Maguire 时刻：我们到底在干什么？
    23. 46:22mutualize 的激进想法：把公司还给基金持有人
    24. 48:47合伙人反击：Jack 被解除 Wellington Management CEO 职务
    25. 51:01法律缝隙：他仍然是基金董事会主席
    26. 52:52第二天反击：用基金董事会推动共同所有制
    27. 55:49250 页报告：基金应该掌控自己的命运吗？
    28. 57:43微弱胜利：先只接管后台行政管理
    29. 59:53行业震动：同行担心他会毁掉整个基金行业
    30. 01:03:01“Vanguard”这个名字的由来：英国海军旗舰与彻底胜利
    31. 01:04:32现实很冷淡：只做后台业务，没人真正害怕
    32. 01:05:17第二场革命的伏笔：如果不提供投资建议，就能做指数基金
    33. 01:05:49指数基金革命：不做投资判断，反而绕开限制
    34. 01:07:24Paul Samuelson 的文章：复制市场、无销售费、低换手
    35. 01:09:15为什么“平均水平”很难卖
    36. 01:10:10早期指数基金的技术难题：软件、自动化与五百只股票
    37. 01:11:18Jack 找到漏洞：跟踪 S&P 500 不算主动投资建议
    38. 01:12:12成本重要假说：低费用让平均回报变成优秀结果
    39. 01:13:291% 费用的恐怖复利：退休时可能少掉 50% 财富
    40. 01:16:47写代码、谈授权：Vanguard 500 Index Fund 的技术与授权起点
    41. 01:19:39第一只指数投资信托基金诞生
    42. 01:20:33失败的 IPO：目标 1.5 亿，只募到 1130 万
    43. 01:23:06不够买 500 只股票：被迫用 280 只股票模拟指数
    44. 01:24:52Fidelity 的嘲笑：投资者怎么会满足于平均回报？
    45. 01:26:05共享规模经济：Vanguard 是金融业的 Costco
    46. 01:28:01指数基金差点死掉：靠 Exeter Fund 并入续命
    47. 01:30:41no-load 模式：取消外部销售佣金，改为内部直销
    48. 01:31:51六年才到一亿美元，十二年才到十亿美元
    49. 01:32:15固定收益与货币市场：低成本策略更容易获胜的地方
    50. 01:33:58主动基金 Windsor Fund：支撑早期 Vanguard 的现金流
    51. 01:35:33行为优势：指数投资让人更容易长期不动
    52. 01:37:11费率下降，资产加速：指数基金终于开始起飞
    53. 01:38:08Total Stock Market Index Fund：不只买 500 只，买下整个市场
    54. 01:39:07Jack 的遗传性心脏病与“继续工作”的人生哲学
    55. 01:41:02心脏移植前仍在医院当 CEO
    56. 01:43:19奇迹康复：本以为结束，却又活了 23 年
    57. 01:43:58Vanguard 进入收获期：长期取舍开始回报
    58. 01:46:32创始人与接班团队的分歧：使命不变，但打法要变
    59. 01:49:50ETF 出现：更容易交易的共同基金
    60. 01:50:46为什么 Bogle 本该喜欢 ETF，却极度反对
    61. 01:52:55交易诱惑、券商佣金与做空：Jack 反对 ETF 的原因
    62. 01:54:37State Street 推出 SPDR，Vanguard 错过先机
    63. 01:56:27董事会摊牌：Jack 因年龄条款离任
    64. 01:58:43Bogleheads 兴起：Jack 成为普通投资者的精神领袖
    65. 02:00:12妥协方案：离开董事会，但保留研究中心与精神象征地位
    66. 02:00:27市场专业化：主动管理越来越难跑赢
    67. 02:03:24财务顾问兴起：从交易佣金转向资产增长
    68. 02:04:37dotcom 与互联网券商：投资者终于看清费用与表现
    69. 02:06:16401k 时代：普通美国人开始大规模进入股市
    70. 02:07:17Buffett 背书：低费用指数基金是持有股票的最佳方式
    71. 02:08:23Berkshire 的例外：为什么 Buffett 仍建议普通人买指数
    72. 02:11:11金融危机：被动投资和 Vanguard 的高光时刻
    73. 02:13:04华尔街光环破裂，Vanguard 成为普通人的英雄
    74. 02:15:53“我们不会从你身上赚钱”：危机后的信任红利
    75. 02:17:16Buffett 与对冲基金十年赌局：Vanguard 500 大胜
    76. 02:21:50金融危机后资金涌入：Vanguard 超过 Fidelity
    77. 02:23:24低价真人投顾：Vanguard 进入财富建议业务
    78. 02:24:39Jack 去世：五万亿美元 AUM 与两千万客户
    79. 02:26:59他没有拿走的财富：与 Fidelity、BlackRock 创始财富对照
    80. 02:27:43Fidelity 与 BlackRock 回归：ETF 时代的新竞争
    81. 02:29:16Fidelity 的两大平台：401k 与券商账户
    82. 02:30:32Vanguard 的弱点：客户可能在别人的平台上买 Vanguard
    83. 02:32:50客服与技术短板：低利润结构的代价
    84. 02:33:52BlackRock 收购 iShares：ETF 市场的巨大胜利
    85. 02:36:50Vanguard 模式会不会反过来限制它？
    86. 02:37:42第一位外部 CEO：来自 BlackRock iShares 的 Salim Ramji
    87. 02:39:46私人资产、投顾、固定收益与退休业务的新方向
    88. 02:43:37进入 private equity：Vanguard 能否把低费用带入私人市场？
    89. 02:45:33增长的悖论：共同所有制公司为什么还要增长？
    90. 02:47:26今天的 Vanguard：12 万亿美元 AUM、5000 万投资者
    91. 02:48:50平均费用率 0.07%，行业仍是其 6.5 倍
    92. 02:50:24Wellington 后来怎样了：主动管理巨头的重生
    93. 02:52:25兜回原点：Wellington 至今仍为 Vanguard 管理部分基金
    94. 02:53:22为什么共同所有制没有更流行？
    95. 02:55:59金融行业的特殊性：产品本身就是资本
    96. 02:57:39为什么需要一个 Jack Bogle 这样的人
    97. 02:59:02Vanguard、Costco 与 Visa：共同体结构的相似性
    98. 03:01:24战略跟随结构：低费用来自所有权结构
    99. 03:02:20成本也会复利：时间是费用的敌人
    100. 03:03:29被动投资危机：成功之后的新担忧
    101. 03:04:31“被动”并不完全被动：S&P 500 也有人为选择
    102. 03:05:23被动投资会不会最终拥有一切？
    103. 03:06:38价格发现、共同持股与投票权的争议
    104. 03:11:22Seven Powers：用市场份额而非利润分析 Vanguard
    105. 03:12:58规模经济与极端反定位
    106. 03:14:46转换成本、品牌与 Bogleheads
    107. 03:16:55流程能力：使命驱动的人才与文化
    108. 03:17:07Quintessence：Bogle 把公开股票投资商品化
    109. 03:19:56一个人真的可以改变世界
    110. 03:21:36Vanguard 与 Microsoft：同月诞生的两场革命
    111. 03:22:29百倍股的残酷事实：平均 65% 回撤，8 年回本
    112. 03:24:27Jack 的书籍收入与慈善遗产
    113. 03:25:08推荐：Acquired 的《华尔街日报》专栏
    114. 03:26:29Ben 推荐：M5 Max MacBook Pro
    115. 03:27:32David 推荐：Michael McKelvy、亲子观影与 Brooks Vanguard 鞋
    116. 03:29:55致谢：研究顾问、作者、前 CEO 与资料来源
    117. 03:32:12延伸收听：Rentech、Berkshire、Costco、Visa
    118. 03:33:03结尾
  • 05-20#544. HTML 是新的 Markdown：用AI生成动态 Spec
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:33核心观点预告：Markdown 计划太长，人类已经不读了
    3. 03:08Code with Claude 现场：为什么说 HTML 是新的 Markdown
    4. 03:27从 Markdown 到 HTML：Agent 计划变长之后，人类参与度下降
    5. 04:52PRD、spec 和计划为什么仍然重要
    6. 05:11当 Claude 跑八小时，意味着它可能花掉五百美元
    7. 06:00产品经理没有消失，而是在变成 compute allocator
    8. 06:54和 Agent 保持同步：不是被 AI 管理，而是共同对齐目标
    9. 07:19Claude Code 现场演示：用 HTML 生成 demo 想法
    10. 08:03从 ASCII wireframe 到视觉化 brainstorm
    11. 08:53一屏读不完就不会读：为什么 HTML 更容易让人投入
    12. 10:01把想法推进成 HTML 实现计划
    13. 11:08Prompt 不需要复杂：让 Claude 自己决定最佳表达形式
    14. 12:04好 prompt 的平衡：给足信息，但不要限制 Claude
    15. 12:54“我相信你”：开放式信任如何改善模型输出
    16. 13:26PRD 的未来：按项目和受众定制的 spec package
    17. 14:37在哪里介入 Agent 工作流：type interface、边界与决策点
    18. 15:21不只写需求，还要写验证标准和测试方法
    19. 16:13测试验证不等于测试：rubric、视频展示和 Outcomes
    20. 16:31Markdown 易编辑的反对意见：HTML 怎么改？
    21. 17:22让 Claude 为具体决策生成可编辑 HTML artifact
    22. 18:47微型软件：从 HTML 计划里拆出一个模块，生成专属编辑 UI
    23. 19:57这是未来的个人协作方式，还是团队协作方式？
    24. 20:26把 HTML 计划发给同事：被阅读的概率高一百倍
    25. 21:02用 HTML 周报向经理同步工作状态
    26. 21:28软件 Jevons 效应：便宜的 token 带来更多临时工具和漂亮界面
    27. 22:07即时文档与一次性软件：当创作和查找成本接近零
    28. 23:43把 HTML 计划作为实现和验证依据
    29. 24:17用 HTML 表达 design system，而不是 Design.md
    30. 25:22高级用法：组件可视化页面、营销素材和真实 App 截图
    31. 26:50Component variations：用 knobs 和 sliders 探索设计变化
    32. 27:35在计划里加入评论、圈选和审阅交互
    33. 28:18把 spec 做成轻量 Figma dashboard
    34. 28:35实操流程总结：HTML brainstorm、HTML plan、micro app、design system
    35. 29:48最喜欢 Claude Desktop 哪个 tab？答案是 Code
    36. 30:07Code with Claude 最兴奋的发布：SpaceX 合作与 orbital data centers
    37. 31:08当 Claude 不听话怎么办：不要吼，保持友好和清晰
    38. 32:34如何找到 Thariq：X 账号 @TQ212
  • 05-19#543. 为何 2026 是 Harness 之年？IBM 专家深度拆解
    1. 00:00主播开场：本期克隆简介与金句预告
    2. 01:32演讲开场：Tejas 自我介绍，抛出“Harness”这个贯穿始终的词
    3. 02:48核心痛点：我们都在为别人的黑盒模型付租金，可靠性是唯一解药
    4. 04:35到底什么是 Agent Harness？——工具注册、上下文压缩、护栏、循环与验证的五合一
    5. 07:10任务来了：用古董级 GPT-3.5 去 Hacker News 点赞，且绝不碰 prompt
    6. 09:20首次翻车：Agent 没干成，却大言不惭地说自己成功了
    7. 10:45第一层加固：给 Agent 套上护栏——限制步数，自动压缩上下文
    8. 12:30代码“手术”：把一团逻辑提炼为独立的 Harness 模块
    9. 13:40真相模块：加入确定性的验证函数，检查工具历史，彻底杜绝撒谎
    10. 15:20终极障碍：遇到登录页怎么办？Harness 自己注入凭证，瞬间通关
    11. 17:00功德圆满：零 Prompt 修改，成功点赞，Harness 的威力尽显
    12. 18:10全场最响金句：“我一次都没动过 prompt”，一切改变来自 Harness
    13. 19:02趋势预测：2025 Agent 之年，2026 Harness 之年，2027 动态即时 Harness 之年
    14. 20:23IBM 在干嘛？Open Rag 项目用超级 Harness 为企业内部 RAG 加装安全锁
    15. 21:00致谢与畅想：动态 self-harness 或许是通向 AGI 的下一个台阶
  • 05-18#542. 社交连接的幸福科学：为什么我们总低估他人的善意？
    1. 00:00节目介绍与嘉宾背景
    2. 01:29欢迎 Nick Epley
    3. 01:29心理理论：人类如何推断他人意图
    4. 09:32声音的魔力：为什么语音比文字更显人性与智慧
    5. 19:23视频、语音、文字——不同媒介如何左右我们对人的判断
    6. 27:48独处的代价：社交隔离如何伤害幸福感
    7. 34:07远程作用：我们渴望在外部世界留下回响
    8. 41:18对话的艺术：“响应性”为何让交流令人愉悦
    9. 43:23协调与合作：社会连接的核心功能
    10. 45:10非亲属之爱：领养孩子与“镜中自我”
    11. 01:15:22暴露疗法：如何用真实互动改写恐惧信念
    12. 01:17:57Gia的100天拒绝挑战：善意远多于拒绝
    13. 01:29:54怎样避免“粘人”：把握社交的尺度
    14. 01:37:16寻找线下连接：教堂、音乐节与日常契机
    15. 01:39:06领养唐氏女儿：数据驱动的勇气与意想不到的祝福
    16. 01:52:02接纳孩子本来的样子
    17. 01:59:01麋鹿营地的友谊：一次主动问候开启的多年缘分
    18. 02:06:19以身作则：年长者的示范责任
    19. 02:11:44“打招呼步行”：小习惯如何点亮每一天
    20. 02:17:49感谢与 Nick Epley 新书《A Little More Social》
  • 05-18#541. 为何人工智能即将吞噬硬件
    1. 00:00开场介绍：克隆节目与嘉宾背景
    2. 04:24VR 为何没能改变世界：社交障碍与面罩困境
    3. 06:36AR 眼镜的未来：从 Orion 到全天候显示屏
    4. 08:03VR 技术的意外遗产：正为机器人时代铺平道路
    5. 10:16硬件“编译”只有五次：量产前无法像软件一样迭代
    6. 12:11为什么硬件工程师必须保守：公差、良率与百万量级
    7. 15:37机器人时代来临：键盘前的 AI 终将饱和，下一前沿是物理世界
    8. 17:12供应链致命点：一颗磁铁如何卡住整个机器人产业
    9. 19:20战争驱动的创新：无人机、航空母舰与重新工业化的紧迫
    10. 22:41机器人被“越狱”的恐怖想象：prompt injection 在物理世界的后果
    11. 23:53OpenClaw 乌龙：AI 代理如何轻易泄露隐私
    12. 25:40苹果的“柜子背面”哲学：每个细节都是对目标的极致忠诚
    13. 29:24案例：Quest 2 如何通过砍功能、降成本来成就爆款
    14. 30:33硬件开发四大原则：目标明确、先啃难点、聚焦触控、立即行动
    15. 34:27像 Elon 一样量化权衡：一克重量的价值是多少？
    16. 39:30“存储价格”陨石袭来：AI 吞噬内存，硬件公司如何求生
    17. 41:38价格翻倍、六倍飙升？内存短缺背后的深层逻辑
    18. 43:47一个扫地机器人有上千个组件，缺一颗螺丝就全线停摆
    19. 45:48垂直整合：特斯拉和 Starlink 的供应链护城河
    20. 48:06CAD 的 AI 化还处于襁褓：为什么 LLM 不懂摩擦力？
    21. 51:08PCB 布线已成 AI 练兵场，但真正的革命需要“世界模型”
    22. 53:02人形机器人不是万能答案：为什么工厂里不需要“仿人机器”
    23. 55:23数据即壁垒：谁拥有三维 CAD，谁就拥有了未来？
    24. 1:03:10五年内，你会在街上看到更多怪东西，但家用机器人尚早
    25. 1:06:03战争变化将远超消费电子：无人机正在重塑军事逻辑
    26. 1:06:32为何离开 OpenAI：当价值观与管理决策发生冲突
    27. 1:08:40招聘新规则：通才、专才与“AI 原生代”同样珍贵
    28. 1:11:51反驳 AI 消灭初级岗位：我们比任何时候都更需要二十岁的年轻人
    29. 1:13:47从乔布斯、扎克伯格到奥特曼：想得不够大、标准永不妥协、决策下放
    30. 1:16:17失败教会我的事：Quest One 摄像头公差的惨痛翻车故事
    31. 1:20:54最近推荐的书：《新日之书》《达洛维夫人》《历史》
    32. 1:22:02最爱的影视：《亢奋》
    33. 1:22:39最酷的产品：Vollebak 材料科学服装
    34. 1:23:01人生格言：过去与未来都是分支，只有当下可选择
    35. 1:24:02为何雇博士学古典：从约瑟夫·布罗茨基书单谈起
  • 05-18#542.写作大师Dean Koontz：放弃提纲、信任角色，五亿册背后的珊瑚礁写作法
    1. 00:00开场：Yikai介绍本期克隆播客及嘉宾Dean Koontz
    2. 01:23David Perell在Dean Koontz的书房开启对话
    3. 02:02行业惯例 vs 创作自由：为什么提纲会限制好点子的诞生
    4. 03:28赋予角色自由意志：让他们带你去意想不到的地方
    5. 04:33信任角色的时刻：当角色自己说话时，你就知道路子对了
    6. 05:57独特的写作方式：一页改二十遍，直到完美再动下一页
    7. 06:33自我怀疑是工具：所有的写作障碍都是自我怀疑
    8. 09:02挑战：为智商75的主角创造一套独特的语言
    9. 13:48钟形曲线左端的智慧：简单中的深刻
    10. 14:45反抗“常识”：《Lightning》的出版风波，坚持自我风格
    11. 19:22从科幻到悬疑喜剧的转型历程
    12. 22:27生活中的神秘指引：那些无法解释的巧合
    13. 27:25将绘画的渴望化为文字的生动
    14. 28:20才能是礼物，责任是把它用到极致
    15. 28:58一首歌催生一本小说：《Life Expectancy》的灵感瞬间
    16. 32:36Odd Thomas 的意外降生：一句突然冒出的开场白
    17. 33:56自律源于热爱：只喜欢写作的过程
    18. 35:06父亲的原型：如何钻进反社会者的脑子
    19. 42:09童年的羞辱：转化为同理心与创作深度
    20. 44:11普通人的非凡：圣经人物与 Dean 笔下的角色
    21. 45:24编辑方向：文笔的流畅性与生动
    22. 47:23超越海明威：保留英语的诗意，反对过度简化
    23. 52:49悬念的核心：让读者在乎角色
    24. 59:46案例《Intensity》：道德抉择如何制造悬念
    25. 01:01:03单一视角原则：活在角色里，而非操控木偶
    26. 01:04:06隐喻的力量：比形容词更高效地塑造情绪
    27. 01:04:46科学与信仰：量子力学中看见的创造世界
    28. 01:09:08所有的写作障碍都是自我怀疑：如何与怀疑共存
    29. 01:11:13John D. MacDonald：让人物和情节一样有趣
    30. 01:13:05T.S. Eliot：震撼的语言与对世界的接纳
    31. 01:15:45Ray Bradbury：用喜悦写作，让语言绚烂而不失控
    32. 01:19:48狄更斯：不怕流露真情，区分真情与滥情
    33. 01:24:16平淡无奇正摧毁灵魂：艺术与美的救赎
    34. 01:24:54日式与Art Deco：美如何带来内心平静
    35. 01:27:17形而上学是笔中的墨水：生命必有奥秘，才有书可写
    36. 01:32:09结尾：David感谢Dean，访谈结束
  • 05-17#540.AI Agent 的达尔文时刻：技术重构、多模型博弈与未来软件三分天下
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 04:12被迫转型：用户想要的不是工作流，而是同步对话的通用 Agent
    3. 09:01上下文管理革命：把历史放进文件系统，发送给 LLM 的只需是提示
    4. 10:20分桶压缩与缓存：如何在数万次自动触发中不破产
    5. 14:59跨用户缓存潜力与多模型序幕
    6. 16:01Opus 4.5/4.6 的突破与拒绝 4.7 的成本账
    7. 18:14GPT-5.5 赶上来了，为什么 Kimi、DeepSeek 也值得认真对待
    8. 19:51残酷的供应商竞合：Max 订阅吸走了 80% 流失用户，Anthropic 正补贴从我们这里离开的人
    9. 23:30中立的魔力：给任何模型“穿上机甲”，替企业押注所有人
    10. 30:26重新定义 Harness：不是限制模型的缰绳，是让它征服世界的机甲
    11. 33:16用小模型调度大模型：借鉴 Anthropic Supervisor Agent 的省钱哲学
    12. 36:23多模型 Harness 的挑战：为不同缓存 API 编写不同代码
    13. 44:33模型的趋同与变数：大实验室互相偷师，新玩家可能从斜刺里杀出
    14. 53:18组织、团队、Agent 三层上下文：Tasklet 的第二大脑计划
    15. 01:04:02未来仅存三类公司：横向平台、Headless API、解决方案公司
    16. 01:06:56赢得企业信任：回滚、审核与版本控制如何让 Agent 进入关键业务
    17. 01:09:54推荐供应商：Black Salt、Firecrawl；内部 Token 支出仅占人力成本 5‑10%
    18. 01:13:57对 Mythos 的谨慎：没摸到的东西很难兴奋
    19. 01:15:35扎克伯格会打电话吗？Manus 收购被中国否决后的花絮
  • 05-17#539. 手搓AlphaGo：前DeepMind科学家拆解AI围棋核心原理，以及对LLM强化学习的深远启示
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:05为何 AlphaGo 令人着迷：用一个神经网络摊销几乎不可解的搜索
    3. 03:43围棋规则速通：从吃子到 Trump-Taylor 计分
    4. 08:38搜索树与组合爆炸：361的300次方，比宇宙原子数还大
    5. 11:16UCB 与 PUCT：如何边建树边决定探索哪条路
    6. 15:59价值函数登场：人类“一眼定输赢”的直觉，AI 也能拥有
    7. 21:02策略网络：先猜一把哪儿值得搜，大幅剪枝
    8. 24:54MCTS 四步流程：选择、扩展、评估、回传
    9. 27:28架构选择：为什么 ResNet 在小预算下仍优于 Transformer
    10. 34:23初始化的魔力：先用人类棋谱教会模型什么是好棋
    11. 42:21Self-play 闭环：让搜索反哺网络，实现策略迭代
    12. 47:41MCTS 作为改进算子：永远给你一个比当前策略更好的答案
    13. 52:00知识蒸馏：把几千步搜索的成果内化到网络的一次前传里
    14. 57:04价值函数训练技巧：小棋盘预训练与终局标签的重要性
    15. 01:03:01深度震撼：10 层神经网络如何摊销 NP 难问题
    16. 01:11:35对比 LLM RL：方差为何爆炸，“吸管里吸信号”的困境
    17. 01:22:21MCTS 能直接用于 LLM 推理吗？广度、深度与动作空间的挑战
    18. 01:28:41算力缩放亲历：从千万美元到几千块，AlphaGo 变廉价了
    19. 01:38:08Off-policy 训练与回放缓冲区：如何复用旧数据
    20. 01:47:04信息论视角：监督学习每样本比特数远超 RL，软标签有多重要
    21. 01:55:36围棋作为 AI 科学家孵化器：用外循环验证研究直觉
    22. 02:05:12研究品味与可验证性：如何设计正确的 RL 环境
    23. 02:08:03结尾 & 资源推荐
  • 05-16#538. Anthropic CFO深度对谈：算力命脉、指数思维与AI前沿的百亿美金赌注
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 02:49“我们采购的算力，就是公司业务的命脉”
    3. 03:19为什么必须提前数年规划：算力无法即买即用
    4. 04:09灵活性的三层内涵：使用三种不同芯片平台，自研调度层
    5. 06:06从芯片层面构建编译器，实现对裸金属层的极致掌控
    6. 06:22“要停止线性思考，转用指数思维”——Krishna打破自身认知范式的转折点
    7. 07:08如何用“不确定性之锥”推演未来，并瞄准结果范围的上限
    8. 07:34分配给内部员工的算力本可换来数十亿美元收入，但选择长期主义
    9. 08:47公司有一条不会低于的算力基线，永远优先保证模型开发，因为前沿回报极高
    10. 11:02模型迭代不仅能力跃升，token处理效率也乘数级提升
    11. 13:28四个月内年营收从90亿跳涨至300亿，新模型不断解锁TAM
    12. 14:28团队提出“递归式自我改进”概念：模型正自己构建下一代模型
    13. 15:10内部超过90%的代码由Claude Code编写，其中很多代码又是Claude自己写的
    14. 19:22“Scaling laws没有放缓，活力十足”——Krishna的明确判断
    15. 21:16与XAI、SpaceX、Google、Broadcom等签订百亿、千亿级协议，层层叠加的算力蛋糕
    16. 24:45如果明天空降十倍算力，能快速消化吗？——是的，因为已锤炼出高度可互换性
    17. 31:18为何收入暴涨而定价基本不动？降低Opus价格引发消费量爆发的杰文斯悖论
    18. 33:21追求定价稳定性，同时用降价来释放价值，推动生态普及
    19. 34:01整体计算回报率而非可变成本模型，才是衡量业务健康度的真正标尺
    20. 40:51D轮融资撞上FTX抛售股票，E轮交割当天碰上DeepSeek新闻
    21. 42:27投资人曾无法相信10倍增长能持续，但前沿智能的回报反复打破线性质疑
    22. 48:13年化净金额留存率超过500%，财富10强中9家已是客户
    23. 55:07没有领地意识的协作文化，连文化面试都动真格：不过关就不录用
    24. 57:29CEO每两周面对全员开放提问，没有提前串供，极度透明
    25. 58:20当Meta用天价大包挖人时，公司只流失两人，文化才是留人的真正护城河
    26. 50:44如何向公众阐述AI？既要描绘机遇，也坦诚风险，赢得信任
    27. 52:35Mythos因网络能力过强选择分阶段发布，成为“负责任的发布”模板
    28. 59:59下一个突破：了解组织上下文的AI“虚拟协作者”，能长周期执行复杂任务
    29. 01:01:06Cowork产品增长已快于同期Claude Code，模型能力正在加速外溢
    30. 01:01:37内部开发不再是PM带工程师，而是每日发布、多Agent并行，“人人都是管理者”
    31. 01:02:25招人不是找下属，而是找“搭档”；允许分歧，从第一性原理出发推演
    32. 01:05:35两年前Tom Brown的散步：当时像听科幻，如今大半已成现实
    33. 01:06:52什么会导致不确定性锥转向低端？扩散速度、Scaling Laws停滞、失去前沿位置
    34. 01:07:12最兴奋的事：AI加速药物发现，让不治之症在有生之年找到解药
    35. 01:08:51最善意的举动：哥哥放弃梦校，只为让Krishna将来能自由选择任何学校
  • 05-15#537. Meta AI负责人揭秘：个人超级智能、10个月构建前沿模型与模型福利哲学
    1. 00:00:00开场：神秘嘉宾终于现身，从亿万富翁CEO到Meta员工的巨大转变
    2. 00:02:47Alex在Meta的复杂角色：统领TBD研究实验室、PAR产品实验室和FAIR基础研究
    3. 00:03:59核心班底揭秘：与老朋友兼投资人Nat Friedman、Daniel Gross的分工协作
    4. 00:06:09交易的初衷：扎克伯格关于超级智能的备忘录，以及Llama 4面临的危机
    5. 00:09:38接手时的核心问题：缺乏“超级智能即将到来”的坚定信仰
    6. 00:10:48四条核心研发原则：认真对待超级智能、技术声音最响亮、科学严谨聚焦基础、下大赌注
    7. 00:11:32范式追赶策略：如何通过提高研究员人均算力、提升人才密度和做雄心勃勃的研究赌注来赶超前沿
    8. 00:12:20对高薪挖角的回应：人才看中的是初创文化、算力自由和能做职业生涯最好工作的机会
    9. 00:16:55辟谣“挖人煲汤”闹剧与收购Manus的传闻
    10. 00:19:07直面批评与市场预期：LeCun说他“年轻没经验”，以及外界对他非工程师出身的质疑
    11. 00:21:15独特的管理哲学：乔布斯式理念，不为指挥研究员，而是造环境让他们告诉我们该做什么
    12. 00:21:43发布Spark的真实定位：早期数据点与可预测扩展的路线图，并非屠龙刀，而是前菜
    13. 00:25:58技术差异化优势：从零构建的“干净技术栈”带来的令人兴奋的Token效率
    14. 00:27:44通往个人超级智能的载体：不只有软件，还有大受欢迎的Ray-Ban Meta眼镜
    15. 00:31:27为什么认为现阶段离终局还很远：像Chat和Claude Code这样的新范式会持续涌现
    16. 00:32:55面对公众对AI的抵触：核心是还没给每个人提供像Claude Code那样能瞬间改变个人能动性的产品
    17. 00:35:44独属于Meta的杀手锏：构建基于“Agent经济体”的供需撮合模式，赋能数十亿用户与数亿商家
    18. 00:36:28Muse Spark为何闭源：必须严肃对待生物化学、网络和失控方面的安全护栏
    19. 00:37:45破除内斗谣言：回应《纽约时报》关于Alex与Boz哲学分歧的报道
    20. 00:41:24硅谷缺乏的灰度认知：如何在对中国的鹰派地缘政治观点与和华裔天才同事合作之间寻求平衡
    21. 00:44:26收购人形机器人初创ARI的逻辑：构建物理世界超级智能是必经的关键路径
    22. 00:53:37关于下一步的下注：能源、计算和机器人，以及BCI对人类未来的意义
    23. 00:47:04芒果模型还活着吗？John Carmack在做什么？
    24. 00:48:23揭秘与Priscilla Chan的CZI合作：致力于打造“健康超级智能”
    25. 00:52:01最核心的哲学：“模型福利”重要吗？探讨人工智能模型可能具有的道德分量与主观体验
    26. 00:55:44开放性结语：构建一个能带来巨大个人赋权与Agent经济体的未来
  • 05-13#536. 五种多智能体架构类型
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:32软件工程的真正瓶颈：不是智能，而是人的注意力
    3. 02:00五种多 Agent 通信模式：委派、创作者验证者、直接通信、协商、广播
    4. 04:00三角色架构：编排者（规划）、工作者（实现）、验证者（验证）
    5. 06:00验证合约：在编码之前定义“完成”，防止系统偏离
    6. 08:00双重验证者：Scrutiny Validator 与 User Testing Validator
    7. 09:30串行执行与内部并行：兼顾效率与一致性
    8. 10:30最长 16 天的自主任务，比一个完整冲刺还长
    9. 11:30Droid Whispering：在正确位置使用正确模型的直觉
    10. 12:30模型无关架构：摆脱单一模型提供商，随模型升级而增强
    11. 13:30案例：克隆 Slack——代码中测试占比 50%，90% 以上覆盖
    12. 14:00编排逻辑写在提示词中，而非硬编码状态机，让系统随 AI 进化
    13. 14:45结语与挑战：用 /missions 开启你的第一个自治任务
  • 05-13#535. 掌握自控的艺术：心理学教授揭秘棉花糖实验、意志力与动机的科学
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 04:29经典的棉花糖实验：一颗糖与延迟满足的测试
    3. 06:59信任的重要性：为什么孩子不相信实验者就不会等
    4. 09:47争议与再分析：社会经济地位如何影响实验结果
    5. 12:15被忽视的核心启示：自我控制是可以学习和提升的
    6. 15:11身体运动如何影响抑制冲动的能力
    7. 20:12“自我损耗”假说：做困难的事会耗尽意志力吗？
    8. 22:21多实验室重复实验：损耗效应存在与否的激烈争论
    9. 25:13信念的力量：你认为意志力有限，它就真的有限
    10. 27:20意志力与自我控制的区别：为什么策略比硬扛更重要
    11. 30:01以火攻火：用恐惧或更高目标来对抗当下的诱惑
    12. 35:17思考“为什么”：激活更高层次的目的来增强自控
    13. 40:20工具箱哲学：没有一种策略对所有人都有效
    14. 42:58调节匹配：为不同任务匹配正确的动机类型
    15. 49:15优化文化的陷阱：为什么我们总在等待“完美时机”
    16. 56:35为什么 vs 怎么做：心理距离如何影响你的选择
    17. 01:07:00禁欲还是适度？模式的力量与代价
    18. 01:14:22做一个“长跑选手”：可持续自控的哲学
    19. 01:15:55单一目标 vs 多个目标：如何平衡工作、生活与热爱
    20. 01:19:49内在动机：你要真心热爱，才能走得长远
    21. 01:28:21行动启动能量：为何有人能立刻行动，有人却总拖延？
    22. 01:31:03心理时间旅行：用过去和未来锚定当下的行为
    23. 01:36:29蝙蝠侠效应与榜样策略：用第三人称创造自控距离
    24. 01:42:28音乐、怀旧与动机的锚定：如何用旋律唤醒力量
    25. 01:52:48日本文化中的智慧：正念、侘寂与Ikigai的启示
    26. 01:58:02Fujita博士的下一步研究：多目标整合与目标对齐
    27. 02:00:24结语与感谢
  • 05-12#534. Joe Rogan对话认知神经科学家Julia Mossbridge
  • 05-12#533. Anthropic如何运营一个 AI 原生工程组织
  • 05-11#532. Paul Tudor Jones 论交易哲学、AI风险与人生意义
  • 05-11#531.反脆弱公司治理：《精益创业》作者Eric Ries：如何防止公司腐化，打造基业长青的组织
  • 05-11#530. All-in: 埃隆联手 Anthropic，下一个 AI 垄断者？
  • 05-09#529. 青铜时代的演化风暴：古DNA揭示人类演化的隐秘拐点——哈佛教授David Reich深度访谈
    1. 00:00开场与本期梗概
    2. 01:35David Reich 的惊人引言：青铜时代的剧烈扭转
    3. 02:01嘉宾介绍：古DNA究竟研究什么？
    4. 04:34为什么等位基因频率变化是自然选择的窗口
    5. 05:36打破沉寂：自然选择信号遍布基因组
    6. 08:54人群替代不算自然选择？如何区分两者
    7. 10:47方法创新：把历史切割成一个个“小自然实验”
    8. 16:21免疫与代谢性状为何在四千年前加速演化
    9. 18:37色素脱失、血型、结核病风险等具体案例
    10. 20:53为什么青铜时代的冲击超越了农业革命？
    11. 24:20多基因分数显示认知特质在青铜时代受正向选择
    12. 29:27并非“受教育年限”本身，而是延迟满足等深层特质
    13. 33:10为何狩猎采集者的智力没有被“拉满”？
    14. 38:09节俭基因假说：农业如何逆转体脂选择压力
    15. 42:22复杂性状的巨大多样性与适应性设定点
    16. 48:31五万年前的人类已具认知能力，为何农业姗姗来迟
    17. 49:35气候稳定假说与全新世的独特性
    18. 55:22一个新模型：现代人与尼安德特人的文化纽带
    19. 01:07:18母系/父系扩张如何解释Y染色体与线粒体DNA之谜
    20. 01:15:49一个更简洁的演化拼图
    21. 01:19:42测序成本下降百万倍与样本量爆发
    22. 01:26:20用现代性状关联研究独立验证选择信号
    23. 01:34:07总结与致谢
  • 05-08#528.爱马仕的奢侈密码：六代家族坚守手工，从马具到铂金包的两百年传奇
    1. 00:00:00开场 & 节目介绍
    2. 02:12爱马仕简介：1837年创立，奢侈品皇冠上的明珠
    3. 05:30创始人蒂埃里·爱马仕：孤儿、德国难民、巴黎马具匠
    4. 08:47拿破仑三世与奥斯曼改造巴黎：炫耀性消费的温床
    5. 13:52欧仁妮皇后的共同青睐：路易·威登与爱马仕的起点
    6. 15:32第二代查尔斯-埃米尔：入驻福宝圣奥诺雷街24号
    7. 19:49第三代“爱马仕兄弟”与首款皮包 Haut à Courroies
    8. 23:09埃米尔的美国之行：遇见亨利·福特与拉链，预见汽车时代
    9. 27:50买断兄弟股份，果断转型汽车配件与手袋
    10. 30:221925年正式开创手袋业务；成衣、珠宝、腕表陆续加入
    11. 34:53第四代罗伯特·杜马斯：用艺术与奇思妙想重塑品牌
    12. 37:58设计 Sac à dépêches（日后的凯莉包）与锚链手链
    13. 40:461937年经典丝巾诞生；从女王头巾到法国文化的象征
    14. 47:01二战催生的经典：橙色包装盒的意外诞生
    15. 51:23源自油画的马车标志：深深扎根于历史
    16. 56:53格蕾丝·凯利用它遮孕肚，凯莉包一夜成名（1956）
    17. 01:00:14第五代让-路易·杜马斯登场，拒绝咨询顾问的“现代化”药方
    18. 01:06:18马鞍针法揭秘：一件匠人手工、不可复制的灵魂
    19. 01:18:57让-路易的美国留学与爱马仕的年轻化革命
    20. 01:22:56丝巾配牛仔裤：老灵魂的时髦新演绎
    21. 01:27:00飞机上的偶遇：简·柏金与铂金包的诞生（1984）
    22. 01:35:19买不到的渴望：凡勃伦商品与超级稀缺性的构建
    23. 01:48:12伯纳德通过股权互换秘密蚕食，十年潜伏
    24. 02:04:132010年突袭：LVMH宣布持股14.2%，敌意公开
    25. 02:08:41家族闪电反击：成立H51，锁定50.2%股权二十年
    26. 02:15:42伯纳德虽败犹赚：股权置换获利数十亿，无人是输家？
    27. 02:17:38第六代双星：阿克塞尔（CEO）与皮埃尔-亚历克西斯（艺术总监）
    28. 02:19:30自建学校、培训工匠，每年新增五百名手艺人
    29. 02:21:58每个工坊不超过300人：去中心化的匠人网络
    30. 02:27:59与苹果手表合作：科技与奢侈的联姻还是品牌亵渎？
    31. 02:36:42今日数据：皮具占43%，亚洲（中国）贡献近一半营收
    32. 02:53:31护城河解构：品牌力量、垄断资源与反定位
    33. 02:57:55完美对立面：爱马仕与路易威登的两种极致路径
    34. 03:00:35没有营销部的公司：支配客户、活动为王的反逻辑
    35. 03:03:50社群与口碑：明星付钱代言，真实渴望胜过广告
    36. 03:14:42价值创造：一套无法复制的完整奢华体验
    37. 03:20:00主持人的最大收获：乐趣与不竞争的艺术
    38. 03:26:20个人推荐：Anker氮化镓充电器、稍后读App Matter、AI Search利器Perplexity
    39. 03:31:24书籍推荐：Bill Walsh《The Score Takes Care of Itself》
    40. 03:36:49致谢与本期参考来源
  • 05-08#527.写作的炼金术：普利策奖得主理查德·鲍尔斯深度对谈，揭秘人物、语言与故事的永恒法则
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:29人物是复杂的：小说家如何洞察隐藏的动机
    3. 04:05与角色保持亲密：借人物处理未完成的戏剧
    4. 06:41人物洋葱模型：从外表特征到核心内在价值
    5. 09:35核心价值冲突：把角色逼到墙角，看他如何选择
    6. 10:25三种戏剧：人与自己、人与人、人与环境的永恒冲突
    7. 16:27走进树的意识：如何培养对非人类世界的同理心
    8. 19:06科学认识与万物有灵论：两者必须并行才有出路
    9. 21:04故事改变行为：小说如何激发共情与利他行动
    10. 23:04句子的韵律与节奏：如何用句法营造情感
    11. 26:20词汇的阶级密码：拉丁词与古英语词的微妙差异
    12. 27:46三种句子模式：前置谓述、后置谓述与劈开谓述的魔法
    13. 32:14描述性写作：用拟人化让树拥有肌肉和生命
    14. 34:25惊喜收尾：在句子末尾打破读者的期待
    15. 37:56永无止境的修改：初稿只是给自己的笔记
    16. 38:55与沮丧共处：放松、原谅，让写作如冲浪
    17. 40:01开篇句子的艺术：从宇宙定场镜头到全书预言
    18. 48:03对话写作：在真实与超现实之间捕捉人的荒诞
    19. 52:47注意力是意义的来源：细看之下，万物皆独特
    20. 53:30左右脑的融合：让结构、情感、人物和谐拉动雪橇
    21. 54:22独处中的创作：感官剥夺与山林漫步的切换
    22. 56:09写作如乐器：手写、打字、语音输入的不同音色
    23. 57:05从每日千字到散步成章：四十年的日常演化
    24. 58:52结束语
  • 05-07#526. Airbnb创始人Brian Chesky：AI时代的创始人模式、想象力与公司重塑
    1. 00:00没人天生是好CEO：创始人模式与CEO模式的核心差异
    2. 04:29从牙刷到宇宙飞船：工业设计的广度如何塑造了全栈思维
    3. 05:39设计师即产品经理：为什么工业设计是CEO的完美预科
    4. 06:42什么是创始人模式？——不要为自己想怎么管公司而道歉
    5. 08:15疫情危机：从放权到重新接管一切，从失控到亲力亲为
    6. 10:37先掌控，再放权：为什么你应该不情愿地一点点放手
    7. 11:08AI创始人模式：比创始人模式更深入，按需获取一切信息
    8. 12:51消失的中层：每个人都必须是混合型选手，既管人又做事
    9. 15:05两类会被AI淘汰的管理者：纯粹的人事经理和思维僵化者
    10. 15:25下一波是消费级AI：为什么这会是最大的奖，以及给创业者的四个建议
    11. 19:26Project Hawaii：仅用十人团队创造数亿美元增长的内部创业法
    12. 24:01“一到十到多”：如何通过小市场试点实现产品市场契合
    13. 25:04让一百个人爱上你，好过让一百万人只是有点喜欢你
    14. 30:20Hiroki Asai的传承：从乔布斯那里学到的“简洁”与“匠心”
    15. 34:56十一星体验：通过极致荒诞的思想实验，找到产品差异化的秘密
    16. 38:11AI将重启人类的创造力：我们如何从消费者变为创造者
    17. 40:49奉承是杯有洞的杯子：为什么追逐成功会让你更空虚
    18. 44:26焦点不是“成为谁”，而是“做什么”——重新找回艺术家的本质
    19. 46:19火腿三明治 vs 创始人：如何在科技领域构建百年企业
    20. 51:09我的基岩：把Airbnb的基本单元从“房子”变成“人”
    21. 55:20软件不会持久，但社区、理念与信任会长存
    22. 58:20从健美中学到的人生两课：改变身体就能改变人生，以及每天进步1%
    23. 01:01:20招聘是CEO的第一要务：如何用“管道式招聘”找到最顶尖的人
    24. 01:06:12亲自担任前两百人的招聘经理：为什么在招人上花的时间越多，管人时间就越少
    25. 01:08:31我的动力是艺术家的动力：像达芬奇、梵高那样，纯粹去创造
    26. 01:10:38AI给了每个人画笔：这是人类历史上最激动人心的时代
    27. 01:12:05别人为我做过的最善良的事，是相信我——将这份信任传递下去
  • 05-07#525. 对话FFmpeg与VLC：如何用代码支撑起视频世界
    1. 00:00开场与克隆介绍
    2. 01:41Lex Fridman 的引语：为什么这次对话很重要
    3. 06:32“VLC能打开什么最奇怪的东西？”——煎饼、VHS与星球大战乱入
    4. 08:07交通锥Logo的诞生：一个被搜索“cone player”的播放器
    5. 10:58VLC与FFmpeg到底是什么？支撑YouTube、Netflix和火星车
    6. 11:55按下播放键之后：从字节流到像素的旅程
    7. 14:25压缩200倍的秘密：人眼与感知编码的艺术
    8. 18:47容器vs编解码器：为何MP4不一定是H.264
    9. 27:54FFmpeg：多媒体处理的瑞士军刀
    10. 33:11巧克力芝士蛋糕与开源食谱：许可证的社会契约
    11. 39:12LGPL迁移：JB如何追踪350位贡献者，只为重新授权
    12. 44:30Linus 的严厉与社区的精英治理：我们只看代码，哪怕你是一条狗
    13. 49:42“我拒绝过上千万美元”：为什么VLC永远不会有广告和间谍软件
    14. 01:01:52谷歌AI生成的安全漏洞报告：FFmpeg燃起的推特硝烟
    15. 01:07:58微软Teams的傲慢：在开源bug追踪器上要求VIP待遇
    16. 01:11:22捐款飙升的意外结局：一次“说唱对决”带来的积极改变
    17. 01:17:49动漫爱好者、地下室的汇编狂人：是什么让他们为爱发电
    18. 01:22:32一个人如何用两周写出Git：微小团队的巨大力量
    19. 01:23:28互相依存：没有VLC就没有FFmpeg今天？反之亦然
    20. 01:29:46x264：那个定义了互联网视频质量的编码器
    21. 01:31:04Park Joy样本与“心理视觉失真”：让压缩为人眼服务
    22. 01:38:06动漫字幕组的“黑科技”需求如何反过来催生顶尖技术
    23. 01:50:38什么是SIMD？单指令多数据流与60倍性能提升
    24. 01:52:28dav1d：24万行手写汇编，让AV1在30亿设备上流畅播放
    25. 01:59:22滥用调用约定、加密指令干别的事：汇编的狂野世界
    26. 02:02:44你应该学汇编吗？Kieran的ASM课程与失传手艺的传承
    27. 02:14:20GoToMeeting编解码器如何被一个人两个月破解
    28. 02:26:00《天堂电影院》蓝光版背后的x264英雄
    29. 02:29:44FFmpeg与libav的分裂与和解：开源社区的火与新生
    30. 02:33:28维护者倦怠：为什么那个维护libxml2的人消失了
    31. 02:39:12收到死亡威胁的JB：PowerPC版本停止支持引发的疯狂
    32. 02:59:51Kyber项目：目标4毫秒全链路延迟，让距离消失
    33. 03:08:32AV1、AV2与专利雷区：巨头为何联手打造免版税编码
    34. 03:23:49归档社区与FFV1：如何确保一千年后还能播放今天的视频
    35. 03:30:00VLC与FFmpeg的未来：全息、脑机接口与气味传输？
    36. 03:39:37Lex的感谢与Linus的名言：“大多数优秀的程序员编程，不是因为报酬，而是因为编程本身很有趣”
  • 05-07#524. 核能公开课：美国为何三十年零进展？中国如何反超？
    1. 05:05美国仍是最大核电生产国，即将被中国超越
    2. 05:59过去三十年，美国仅建成三座新反应堆
    3. 08:05容量因子奇迹：不建新堆，发电量翻番的背后
    4. 10:13中国核能崛起：如何用美国技术实现五年建堆
    5. 13:33中国建核电站：成本更低，速度更快？
    6. 16:03法国梅斯梅尔计划：放弃先进堆，标准化轻水堆，十年脱碳
    7. 21:29尼克松的“一千座反应堆”之梦为何破灭
    8. 28:30反核运动与环保主义的悖论：谁在阻碍脱碳？
    9. 37:05核电站就是“烧开水”：压水堆与沸水堆的工作原理
    10. 41:01沃格特尔核电站：预算超三百亿，工期拖十年的真相
    11. 46:30什么是小型模块化反应堆（SMR）？为何许多人押注
    12. 48:53为何SMR可能违反物理学：规模经济与屏蔽的硬伤
    13. 53:13既然有硬伤，为什么还有那么多钱涌入？
    14. 55:27Alva Energy的解法：第二汽轮发电厂如何多榨30%电力
    15. 01:04:10硬科技的规模化策略：先升级改造，再建新堆
    16. 01:06:40专用控制系统与蒸汽轮机：谁在卡脖子？
    17. 01:10:50“工作包”解释：为什么建核电站如此复杂
    18. 01:17:17TRISO燃料与高温气冷堆：容量因子仅20%的现实
    19. 01:21:46Valor公司：行动快值得赞，但高容量因子仍是问号
    20. 01:28:53核聚变：我们连篝火都还没点着
    21. 01:31:19铀资源够用，浓缩可解，核废料没那么可怕
    22. 01:44:16硬核书单：从奥本海默传记到反应堆安全分析报告
    23. 01:47:04展望2060年：AI能源饥渴，核裂变或成唯一解
    24. 01:52:57硬科技创业文化：老炮儿经验+年轻人的“创造性张力”
  • 05-07#523. 伯克希尔新CEO：十年安全边际、高效综合集团与百年企业的韧性
    1. 00:00Yikai介绍本期节目与精彩原话
    2. 01:48Greg Abel欢迎Katie和Adam登台
    3. 02:17Greg问Katie：如何让三万五千人推动卓越运营？
    4. 03:57Greg问Adam新角色观察，Adam感慨“只有在伯克希尔，三十年后仍觉自己是新人”
    5. 05:04Adam分享坏消息乘电梯、好消息走楼梯，以及无条件支持的亲身感受
    6. 08:45股东提问：中东冲突如何影响伯克希尔？
    7. 09:03Greg谈长期主义：“电话响了，我们就扛过去”
    8. 10:21化工企业原料价格翻倍的冲击与合同重设的缓冲
    9. 12:50Katie眼中的铁路晴雨表：多式联运意外获益，但高油价终将拖累消费
    10. 15:07Adam：NetJets油价压力与零售端的即时反应
    11. 16:01股东提问：哪些运营单位需要更多监督？如何处理表现不佳的经理？
    12. 16:57Greg阐明去中心化哲学：CEO即首席风险官，资本配置是核心红线
    13. 19:42Katie接招：BNSF的单车厢效率变革、数字孪生与自动驾驶卡车的竞争
    14. 24:12Greg请Adam讲述NetJets扭亏故事
    15. 24:55Adam：从“多少人懂业务的两极”的震撼提问，到戴眼罩只盯安全和服务
    16. 25:54Greg提醒先还沃伦一块钱，教会资本纪律
    17. 26:35股东提问：伯克希尔会寻求关税减免吗？
    18. 26:54Greg：从2018关税学到教训，团队已能快速调整成本回收
    19. 28:52Katie：客户提前拉货与政策不确定性的双重影响
    20. 29:48Adam：旗下企业平均成立88年，“跟关税打交道打了一百年了”
    21. 31:31股东提问：与东京海上的十年合作是否标志着更激进的国际伙伴关系？
    22. 32:31Greg：这是战略关系，远不止财务投资，信任是基石
    23. 34:08棘手问题：加拿大对美国冰球你支持谁？Greg巧答：男队加拿大，女队美国
    24. 34:51Katie爆料与Greg的球队打赌，输了后手里一堆油人队球衣
    25. 35:10股东提问：伯克希尔未来会被拆分吗？
    26. 35:46Greg：声誉风险或不可持续时，我们可能不再是最好所有者
    27. 37:15真实案例：因监管冲突出售太平洋电力华盛顿州业务
    28. 38:54绝不整体分拆：我们是一个高效综合集团，没有官僚成本
    29. 40:27BNSF的分红如何灵活支持集团资本调配
    30. 42:29股东提问：Greg的安全边际框架与科技公司投资偏好
    31. 43:16Greg：与沃伦完全一致，必须看见十年后的清晰终局
    32. 44:06实例：内华达能源收购前，风险对话如何帮助扛过屋顶太阳能冲击
    33. 46:22科技公司：不排斥，但必须真正理解
    34. 47:17股东提问：谁将成为Greg的“查理”？
    35. 47:40Greg：沃伦仍是董事长，董事团队、Ajit和CEO群体都是我的智囊
    36. 48:27我需要单一领导，但身边有能随时请教的人
    37. 50:30结束致辞：感谢团队，宣布CFO Mark Hamburg退休（效力40年）
  • 05-06#522.对话塔勒布：极端斯坦生存指南——肥尾、预测与行为经济学的终极批判
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:23什么是极端斯坦：黑天鹅事件的温床
    3. 02:14如何识别厚尾过程：没有物理上限，就应假设为极端斯坦
    4. 04:29尾部指数的诱惑与现实：金融市场远不止三
    5. 07:071985年的觉醒：期权波动率不可能是平坦的
    6. 08:24为何尾部对冲策略仍被低估？机构激励的陷阱
    7. 09:03杠铃策略与VC的矛盾：出售希望的薪酬游戏
    8. 11:47从交易员到作家：与卡尼曼相遇，引入行为经济学
    9. 13:04前景理论的得与失：损失域的凸性正确，概率部分的误判
    10. 15:16塞勒的迷思：股权溢价之谜、心理账户与赌场庄家的钱
    11. 19:59动态决策的盲点：为何拒绝55%胜率赌局可以是理性的
    12. 23:43IYI（看似聪明实为无知）：桑斯坦、塞勒与新冠应对的失败
    13. 28:25卡尼曼的最后坦承：在塔勒布的世界里，传统理论失效
    14. 34:22与超级预测者的根本分歧：二元期权不能描述现实
    15. 36:14肥尾下的概率扭曲：肩膀变窄，极端事件更极端
    16. 38:14没有标准差的世界：曼德博的启示
    17. 40:34单点预测的荒谬：为什么不该预测胖尾变量
    18. 44:04丘吉尔 vs 拿破仑：频率正确的失败者，收益正确的胜者
    19. 51:11如何正确使用预防原则：核能安全，转基因不可逆
    20. 54:09人工智能风险：目前还不构成系统性威胁
    21. 56:57ChatGPT的本质：共识机器无法产生原创洞见
    22. 61:05影子均值效应：历史数据低估战争破坏力三倍
    23. 64:57到达间隔的无记忆性：百年一遇的浩劫不能预测
    24. 67:37伤亡数字为何被夸大：征服者与受害者的共同动机
    25. 70:57无证据表明暴力下降：平克犯了统计错误
    26. 72:032020年初的紧急备忘录：扼杀疫情于萌芽
    27. 74:32切断连通性：为何边境管控是最优解
    28. 75:00政策制定者仍是肥尾盲
    29. 76:13相关不等于相关：社会科学的可重复性危机
    30. 81:29逆大数定律：为什么平均值对个体决策无效
    31. 83:10俄罗斯概率学派的卓越：历史渊源与思维方式
    32. 85:31哈耶克与预测市场：隐性知识无法系统化
    33. 87:24标准偏差的误用：与平均绝对偏差的比值是关键指标
    34. 89:11下一本书透露：时间、熵与概率
    35. 90:36结语
  • 05-05#521. 增强心理健康与自信的工具 | 保罗·康蒂博士
    1. 00:00开场 & 节目介绍：主持人一恺阐述克隆计划与本期亮点
    2. 01:27对话开启：Huberman 介绍 Paul Conti 及其创伤专长
    3. 02:56新书《What's Going Right》：打破“问题导向”的思维定式
    4. 04:16自我认知的可塑性：为什么我们害怕审视自己？
    5. 06:38事实基础：做得对的地方永远比出错的地方多
    6. 07:28入门工具：审查你的自我对话和人生叙事
    7. 08:37自我的结构与功能：在人生叙事中寻找线索
    8. 10:08状态依赖性：如何在匆忙中保持“观察性自我”
    9. 11:59对自己保持好奇：探索贯穿所有行动的内心特质
    10. 13:06真实自我 vs 虚假自我：社交媒体时代的身份困扰
    11. 15:15独处的迷失：被过度连接篡改的思考过程
    12. 18:15连接太多或太少：找到甜蜜点，保留内部思考空间
    13. 19:27Mark Andreessen 的挑衅：伟大人物不琢磨自己吗？
    14. 20:20行动与内省的平衡点：你快乐吗？这是检验标准
    15. 23:09不愿向内看的人：生成性驱动与反思倾向的差异
    16. 26:43话多、安静或审慎沟通：拆解芭芭拉·查普曼的故事
    17. 29:50控制状态还是改变自我？平静不必成为唯一目标
    18. 33:04给自我探索一个路径：像学物理一样学会与自己相处
    19. 35:52流水账般的生活：如何从被动报告走向有意选择
    20. 38:45“为什么”的力量：让当事人自己找到X标记的宝藏
    21. 42:04改变不只是下命令：协作设定行动，赢得微小胜利
    22. 44:44控制欲的传承：认同与叛逆都可能让你失去自己
    23. 46:40洞察即自由：意识到“我被编程了”的解放瞬间
    24. 49:35站到自己这一边：我们内心深处讨厌被控制
    25. 52:10是谁在挡你的路？停止自我阻碍，与自己达成一致
    26. 55:32当创伤存在时：用关爱的好奇心靠近过去的伤痛
    27. 58:00侵入性思维：识别它、读懂它的意图并重新引导
    28. 01:00:37梦境有启示吗？保持好奇，但别过度解读
    29. 01:02:23焦虑与创伤不认时钟：为什么情绪瞬间能淹没你
    30. 01:05:20疗愈童年的方法：用无偏见的眼光触碰可塑性
    31. 01:07:50我们太少回顾“好事”：打破负面偏倚，赋能自己
    32. 01:10:10拉里·斯夸尔的照片墙：用积极记忆定制内在气候
    33. 01:12:30上帝与魔鬼的心理意象：善与恶的复杂光谱
    34. 01:15:20“无忧无虑”不是人生的终极目标
    35. 01:17:40真正的快乐：平静、满足与喜悦，同时知晓生活的悲难
    36. 01:20:10临终的遗憾与圆满：那位九十岁亲戚的智慧遗产
    37. 01:22:00审视过的生活：无需恐惧，成长尽在坦诚之中
    38. 01:24:20结尾：活出能动、感恩与真正的快乐
  • 05-05#520. PI的极简哲学与AI编程反思：为什么我们需要慢下来？
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 00:04:19两位奥地利开发者的早年经历：从 Amiga 和 386 到 Flask
    3. 00:09:10网上结识与线下碰撞：Mario、Armin 和 Peter 的 AI 实验小组
    4. 00:10:12从怀疑开始：Copilot 的早期失望与 GPL 代码争议
    5. 00:15:00转折点：GPT 工具调用、2025 年智能体的成熟
    6. 00:16:53假期爆发：圣诞节后 AI 工具在企业大量采用，代码质量应声下滑
    7. 00:30:40对 Claude Code 的不满：功能膨胀与失控的系统提示
    8. 00:33:04寻找替代品：AMP 太贵，Open Code 太僵，决定自己做一把锤子
    9. 00:35:22PI 的极简设计：仅读、写、编辑、批处理几种工具
    10. 00:37:02核心哲学：无 MCP、无计划模式，但可以教它自己加上
    11. 00:38:49Armin 的实践：不看代码，靠 PI 做游戏，始终“留在循环里”
    12. 00:43:41Open Claw 项目迁移至 PI，引出智能体 PR 大爆炸
    13. 00:44:09仓库里的“叮当兵”：AI 自动提 Issue 和 PR，维护者不堪重负
    14. 00:46:18Mario 的应对法：自动关闭所有 PR，要求人类补一句 LGTM
    15. 00:50:03开源的韧性：存活的项目仍需要人的社区，AI 并未改变这一本质
    16. 00:45:15AI 生成的“涌现式状态机”：看起来正确，实则脆弱不堪
    17. 00:49:44智能体不学习、不感受痛苦，人类工程师因“伤疤”才会动手重构
    18. 00:54:05摩擦是有意为之：大公司如何通过流程逼迫工程师思考
    19. 00:57:27上下文窗口的膨胀：智能体自己制造的复杂度反噬其自身
    20. 01:06:09Mario 的博文《我们都需要慢下来》：代理大军十倍代码量，质量却更差
    21. 01:07:41何为“暗工厂”？成千上万代理自动协作，产出垃圾
    22. 01:09:34最佳规格说明就是软件本身，代理填补空白只会引入平庸
    23. 01:11:00开源承受冲击，但长期存活仍需人类注入意图
    24. 01:11:00MCP 的争议：从消费者接入变成企业工具，规范复杂且难组合
    25. 01:13:26CLI 与代码执行的天然优势：模型极其擅长写代码进行组合
    26. 01:15:09Code Mode 的启示：与其依赖 MCP，不如让模型直接写胶水代码
    27. 01:18:14未来方向：代码生成将主导，模型不会推出替代范式
    28. 01:18:30预测：自我修改软件将扩展，但对少数大公司的依赖可能引发新问题
    29. 01:21:07如何不被卷走：远离旧金山，靠家人和通知静默过滤噪音
    30. 01:24:24收尾推荐：Mario 推荐《Code》，Armin 推荐《Breakneck》
  • 05-05#519.普林斯顿Zhuang Liu谈架构、数据与记忆的真相
    1. 00:00开场介绍 & 嘉宾背景
    2. 02:05从 ConvNeXt 谈起：卷积网络能否与 Transformer 抗衡？
    3. 06:39细节组合胜于核心组件：激活函数、归一化层的累积效应
    4. 08:51架构没那么重要，数据和计算才是真正的驱动力
    5. 10:54评价架构创新的黄金准则：超参数搜索与多数据集验证
    6. 13:42数据集的“偏见”：模型竟能分辨图片来源？
    7. 16:39好数据的配方：多样性、风格与等量配比
    8. 18:49从 Ilya 箴言到通用模型：数据覆盖就是王道
    9. 19:05ImageBind：以视觉为枢纽对齐多模态
    10. 20:31语言先行的秘密：视觉带宽过高而算力尚不足
    11. 22:38《Eyes Wide Shut》：CLIP 的空间盲点与视觉编码瓶颈
    12. 24:19强化学习与智能体的边界
    13. 28:59“记忆和上下文是目前最重要的两个方面”
    14. 30:35世界模型之辩：语言层面已有很好的世界模型
    15. 33:09何时需要视觉世界模型？现实世界任务
    16. 34:28模型“独特性”：文本里的隐形签名
    17. 37:06预训练 vs. 后训练：为什么后训练导致差异？
    18. 38:59持续学习：为了稳定的记忆而非新技能
    19. 39:24编程工具体验：Claude Code 与 Codex 谁更胜一筹？
    20. 40:08智能体能替代学生吗？自主研究的现状与局限
    21. 43:09《无归一化的Transformer》：动态tanh能取代归一化吗？
    22. 44:40Metamorph：理解作为生成的基础
    23. 45:54结语与告别
  • 05-04#518. AI时代的超级个体：Notion产品负责人谈主动性、品味与可塑软件
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 00:01:41“像开偷来的车那样驾驭Notion”：世界由不比你聪明的人创造
    3. 00:04:22从“停止画死鱼”到让设计师写代码的起源故事
    4. 00:07:44写代码的真正目的：成为材料的大师，而不是齿轮
    5. 00:09:53区分未来成败的关键：主观能动性（Agency）
    6. 00:14:14如何培养主动性：从制作东西开始，唤醒改变世界的能力
    7. 00:16:00什么是可塑软件？让软件贴近用户而非公司利益
    8. 00:19:10迪特·拉姆斯的设计哲学：“有用”是检验设计的唯一标准
    9. 00:20:36SaaS末日不会来：即服务部分才是核心，工具会更通用
    10. 00:24:50每个项目前10%几乎免费：从写PRD到直接演示
    11. 00:26:30推理速度如何重塑协作：从排队任务到回归直接操作
    12. 00:29:10先别急着算ROI：Token花费不是值得炫耀的指标
    13. 00:31:05让非工程师感受“超能力”：如何推动团队拥抱AI
    14. 00:34:00编程能力正在渗透一切领域，软件吞噬世界加速
    15. 00:38:54多“射门”与“明显好”：Notion的发布哲学
    16. 00:44:08品味的修炼：在大脑中运行一台“用户反应虚拟机”
    17. 00:48:14千万别掉入“我只要再加一个功能”的死亡螺旋
    18. 00:50:03所有伟大的产品都有一个极小的出色核心（Heroku、Dropbox、AirPods）
    19. 00:52:08跳出产品经理的身份：“待办任务”框架的正确用法
    20. 00:54:52全民基本收入？其实你早就有了：它叫知识工作
    21. 00:57:51包容并不总是好：为什么“排他”有时是制胜关键
    22. 00:59:15从失败中学习：放松招聘的滑坡、GitHub Actions的遗憾、错过Notion
    23. 01:02:05给年轻人的忠告：别让FOMO绑架，热爱电脑本身
    24. 01:04:48书籍推荐：《Code》《Tools for Conviviality》《Seeing Like a State》
    25. 01:06:04影视剧：《Project Hail Mary》《使女的故事》
    26. 01:07:11产品推荐：Ghostty终端、Moshi App、Corne键盘、Chris Reeve折刀
    27. 01:08:17座右铭：“宇宙即变化，生活由你塑造”
    28. 01:08:44最喜欢的德语词：Tüfteln（鼓捣）
    29. 01:09:15如何找到Max：Twitter @maxdodev
    30. 01:09:35最后建议：看看周围的世界，一切都由不比你聪明的人创造，去发挥你的能动性吧
  • 05-04#519.巴菲特首次台下对话：恐慌时买入、黄金法则与美国的秘密配
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 03:02六十年只有五年是肥美的：什么都不做的智慧
    3. 04:06能力圈：不懂的行业绝不碰，不需要学新东西
    4. 06:40买进东西的最好时机，就是别人都不接电话的时候
    5. 04:25教堂与赌场：赌徒比以往任何时候都多
    6. 04:49短线期权是纯粹的赌博，不是投资
    7. 06:28意想不到的事才会上演，被谈论的往往不会发生
    8. 08:23通胀让农民破产，美国并非免疫
    9. 09:46鲍威尔在位让人安心，几乎无法预测极端情况
    10. 10:47二十五年的教科书没提零利率，没想到的事才造成巨大损害
    11. 11:06苹果、可口可乐等主要持仓的 CEO 更替
    12. 12:35判断人就像结婚，往往会犯错
    13. 13:37AI 深度伪造：模仿总统的声音，比广播剧更可怕
    14. 14:33选择格雷格不是因为他是个好人，而是因为他极其聪明
    15. 14:57即将成为美国公民，对他来说意义非凡
    16. 15:29几百年人人都想移民美国，里面有一种难以定义的秘方
    17. 16:08尽管分配极度不平等，但吸引力依然巨大
    18. 17:54你想别人怎么待你，你就怎么待别人
    19. 18:45我从未见过这样做的人不快乐，这事不花你一分钱
    20. 19:07结尾致谢
  • 05-02#517. 解码Snap的未来：Evan Spiegel详解AR眼镜、AI写代码与社交网络新范式
    1. 00:00开场 & 播客简介
    2. 01:35Snap 的“熔炉时刻”：十亿月活、净利润盈利在即
    3. 02:22Spectacles 首次面向消费者：十二年磨一剑
    4. 03:04技术挑战：为什么把计算机塞进眼镜这么难？
    5. 07:51全栈自研：从 Snap OS 到光学引擎，为什么弃用安卓？
    6. 12:34何时普及？1984 年 Macintosh 式的早期尝鲜者
    7. 15:23拍照眼镜的教训：“好十倍”原则与护城河
    8. 04:25后手机时代：先转移大屏，再创造全新体验
    9. 09:52以人为本的设计哲学：为什么眼镜是计算的必然归宿
    10. 16:08“杀手级应用已死”：AI 时代，人们为自己量身打造软件
    11. 18:10Lens Studio：让任何人都能快速构建 AR 体验
    12. 20:31Snapchat 的核心：即时通讯与年超万亿自拍的相机帝国
    13. 24:35网络不是越大越好：为什么密友圈带来更强幸福感
    14. 27:06最大的错误：把社交和媒体结合，制造反常激励
    15. 29:35短暂性的价值：默认删除，保存例外
    16. 31:05未来的沟通：通过 Spectacles 在真实世界中连接
    17. 21:38营收双引擎：广告 + Snapchat Plus（2500 万订阅，年化十亿美元）
    18. 22:16当 AI 推理成本上升，直接收入为何越发重要
    19. 33:05孩子与屏幕：健康平衡胜过一刀切
    20. 36:10澳大利亚禁令的失效：克隆应用与系统级控制缺失
    21. 38:20社交媒体与心理健康：为什么 Snapchat 呈正相关？
    22. 41:09内容准则：在源头审核，而非依赖算法纠偏
    23. 43:15保持“酷”的秘诀：不追求酷，追求持久价值
    24. 43:59每周几百个创意：设计师直接提交代码的设计评审
    25. 45:42连续互发（Streaks）的转变：从反对到被用户故事打动
    26. 47:33跨职能协作：设计、工程与产品的平等对话
    27. 47:58挪威奇迹：高网络渗透 + 重视亲密关系，点燃早期增长
    28. 50:12领导力进化：从打造产品到激励人攻克最难问题
    29. 51:23美国制造：关键光学组件本土化，保护核心 IP
    30. 52:33结尾：酒吧飞镖与下棋，轻松收官